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带有空气传感器矩阵的电子鼻用于检测牛肉...
中国是世界肉类生产大国之一。随着人们对食品安全的日益关注，肉品品质也越来越受到人们的重视。传统的肉品品质检测方法受到样品制备和检测时间较长等诸多因素及主观性限制。采用多个独立的空气传感器组成传感器矩阵，对牛肉的新鲜度进行检测。结果表明，天津费加罗电子有限公司生产的空气传感器TGS2610、TGS2600、TGS2611、TGS2620、TGS2602可用于检测牛肉的新鲜度，TGS2442不适用。本研究为设计、制作经济实用的牛肉新鲜度检测仪奠定了基础。关键词：气敏传感器矩阵，牛肉新鲜度，电子鼻
喜悦、自豪和羞愧：在教育商业的情感经济中工作
摘要 本研究关注的是从事教育商业的人们想要实现什么。本研究旨在探索（1）教育商业部门作为工作场所和教育系统的一部分是如何被建构起来的，以及（2）这种话语在情感经济中是如何组织的——即情感的评价如何区分什么是“好的”或“坏的”主观性、实践和制度。本分析基于对 22 名瑞典教育商业部门工作人员的采访。结果阐明了三种话语：官僚话语、创业话语和利润话语。与官僚话语相关的情感是焦虑、内疚和无聊。与创业话语相关的是快乐、创造力和幸福感。羞耻和自豪与利润话语相关。情感经济将商业部门构建为理想的，而将公共部门构建为其对立面。研究新自由主义的“光明面”有助于我们了解它的力量。
人工智能和脑机接口治理的神经哲学
有人批评神经接口存在“神经本质主义”的风险，即认为大脑是人体最关键、最关键的部分，人类的一切体验都可以用一系列神经化学和神经解剖学反应来解释和归因于这些反应。换句话说，主观性、自我和人类身份被简化为大脑以及功能性磁共振成像 (fMRI) 等技术对它们的揭示。或者，这种过度简单化忽略了神经科学并不认为思维是“静态的”，而是解释了影响我们认知和决策的一系列因素这一事实。我们生来就是一张白纸，没有预先定义的好坏观念；我们只具备最低限度的生存偏好（并寻求最大限度提高生存机会的行动）。其他一切，包括我们的道德准则，都受到周围环境和条件的影响。
平衡行为：整合定性和定量数据驱动
所讨论的研究深入研究了招聘和选择方法的复杂领域，研究了定性和定量方法之间的关系。它深入研究了每种方法都会发光的特定方案，并强调了在决策过程中灵活性和集成的重要性。通过彻底的检查，该研究强调了与定量数据合并定性见解的优势，以获得全面的候选人评估。通过解决偏见和主观性，该技术旨在提高招聘和选择程序的公平性和效率。最终，该研究对组织如何微调其招聘策略的更广泛理解，以满足就业市场不断变化的需求，同时确保公正和明智的决策。这是CC BY-NC许可证下的开放访问文章
减轻人工智能中的偏见 - 伯克利哈斯商学院
人工智能越来越多地用于做出影响我们生活大多数方面的决策，尤其是在面对 COVID-19 的情况下，数字化转型正在加速。人工智能可以告知谁获得了工作面试机会、某人是否会获得信贷、哪些产品会向哪些消费者宣传，以及如何分配政府服务和资源——例如，儿童将上哪些学校、谁将获得福利以及福利金额是多少、哪些社区被列为犯罪“高风险”等等。在 COVID-19 的紧急响应中，人工智能正在帮助识别病毒、告知医院中患者的资源分配，并支持接触者追踪。在预测和决策中使用人工智能可以减少人类的主观性，但也可能嵌入偏见，导致对某些人群的预测和输出不准确和/或具有歧视性。
基于AI的深度学习模型的应用用于检测龋齿的口腔内图像
摘要龋齿的检测是一个普遍的口腔健康问题，仍然是有效牙科护理的关键组成部分。传统的诊断方法，例如视觉检查和射线照相分析，通常受到主观性和可变性的限制。近年来，人工智能（AI）和深度学习模型的整合在增强牙科检测的准确性，速度和一致性方面表现出了巨大的希望。本文系统地回顾了基于AI的模型的应用，尤其是卷积神经网络（CNN），生成对抗网络（GAN）和转移学习模型，在检测从内部图像的牙齿中。评论突出了这些模型的优势和局限性，对其性能指标进行了全面分析，包括曲线下的准确性，灵敏度，特异性和面积（AUC）。
人工智能驱动的微生物组数据分析，用于估计死后间隔和犯罪位置
微生物群落证明了尸体和周围环境的动态变化，为法医研究提供了宝贵的见解。微生物组测序数据分析的常规方法由于主观性和效率低下而面临障碍。人工智能（AI）提出了一种有效而准确的工具，具有自主处理和分析高通量数据并吸收多矩数据的能力，其中包含元基因组学，转录组学和蛋白质组学。这有助于对验尸间隔（PMI），犯罪位置的检测以及微生物功能的准确估算。本评论概述了尸体和犯罪现场的微生物概述，强调了微生物组的重要性，并总结了AI在高吞吐量微生物组数据处理中在法医微生物学中的应用。
引用：Goyal A.数字病理...回顾当前情况。 J Clin Exp胃肠道。 2024; 3（1）：21-24。
通过计算机辅助诊断（CAD）有助于分析利用基于AI的算法的生物医学图像，并提议分析生物医学图像，从而分析生物医学图像，因此建议降低手动主观性以及快速处理幻灯片，并在线咨询，在线咨询，以进行更合同的诊断，并允许在偏远的地方进行专家的意见[4]。数字病理领域使大量视觉数据可用于自动分析，从而借助计算机工具在高分辨率图像中促进细胞和组织样品的可视化和解释。必须使用传统的特征提取技术来优化机器学习和深度学习算法，这些技巧将避免主观错误，包括缺少特定领域，降低相互差异的可变性，并允许病理学家专注于最困难的病例并导致对病理学过程的更深入了解[5-8]。
头皮巨大先天性黑素细胞痣
先天性黑素细胞痣 (CMN) 是一种表皮和真皮良性增生性皮肤病。据估计，大型至巨型 CMN 与终生恶性风险增加有关。有必要评估和监测巨型 CMN 的恶性转化风险。迄今为止，临床“ABCD”标准和免疫组织化学研究可能令人困惑，并且在某种程度上具有主观性。因此，需要阐明痣的基因组分析，以更好地了解 CMN 的恶性转化。在这里，我们描述了两个大型至巨型头皮 CMN，其潜在恶性风险的临床组织学和分子评估相反。据我们所知，这是首次对东亚大型至巨型头皮 CMN 的遗传学研究进行描述。我们建议结合仔细的病史和组织学信息来审查分子诊断，以促进对潜在恶性风险的评估。