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革命性神经病学
人工智能（AI）已成为神经病学领域的强大工具，严重影响了神经系统疾病的诊断和治疗。最近的技术突破使我们获得了与神经病学许多方面相关的大量信息。神经科学和AI拥有悠久的协作历史。在巨大的潜力上，我们遇到了与数据质量，道德和在医疗保健中应用数据科学的固有困难有关的障碍。神经系统疾病由于其复杂的表现和可变性而构成了复杂的挑战。自动化图像解释任务，AI算法准确地识别大脑结构并检测异常。这可以加速诊断并减少医疗专业人员的工作量。治疗优化受益于对不同情况和预测结果的AI模拟的好处。这些AI系统目前可以执行生物系统的许多复杂的知觉和认知能力，例如对象识别和决策。此外，AI迅速被用作神经科学研究的工具，改变了我们对大脑功能的理解。它具有彻底改变医疗保健的能力，因为我们知道它进入了一个系统，在该系统中，人类和机器人合作为患者提供更好的护理。图像分析活动，例如识别特定的大脑区域，计算随时间的计算大脑体积的变化以及检测脑扫描异常可以由AI系统自动化。这减少了放射科医生和神经科医生的压力，同时提高了诊断准确性和效率。现在很明显，与高质量的临床数据相结合的尖端人工智能模型将导致神经疾病中的预后和诊断模型增强，从而允许跨医疗保健环境的专家级临床决策辅助工具。总而言之，AI与神经病学的整合彻底改变了诊断，治疗和研究。随着AI技术的发展，他们承诺将进一步揭示神经系统疾病的复杂性，从而改善患者护理和生活质量。AI和神经病学的共生，可以瞥见创新和同情融合神经医疗保健的未来。此摘要提供了AI在神经病学及其变革潜力中的作用的简洁概述。
分子肿瘤学
根据传说，金星和海王星的儿子埃里斯（Erice）在三千多年前在山顶建立了一个小镇（海拔750米）。现代历史的创始人 - 即记录事件以有方法和时间顺序的序列记录，因为它们确实发生了，而没有提及神话般的原因 - 大修西德斯（〜500 b.c.），写有关与特洛伊征服（公元前1183年）相关的事件的文章说：«特洛伊（Troy）倒塌后，一些特洛伊人从阿查伊（Achaei）逃脱了阿查伊（Achaei），乘船驶向西西里岛（Sicily），当他们在与西卡兰人（Sicanians）的边界附近定居在一起时，他们被称为Elymi：他们的城镇是Segesta和Erice。这启发了维吉尔（Virgil）描述了特洛伊木马王室在埃里斯（Erice）的到来，以及他的儿子埃涅阿斯（Aeneas）埋葬在埃里斯（Erice）下方的海岸。荷马（〜1000 B.C.），theocritus（公元前300年），波利比乌斯（〜B.C.），维吉尔（〜50 B.C.），Horace（〜20 B.C.）和其他人在诗歌中庆祝了西西里岛这个宏伟的地方。在七个世纪（XIII-XIX）中，埃里斯镇在当地寡头的领导下，他的智慧向您保证了长期的文化发展和经济繁荣，这反过来又引起了您今天看到的许多教堂，修道院和私人宫殿。在埃里斯（Erice）中，您可以欣赏金星城堡（Cyclepean）的墙（约公元前800年）和哥特式大教堂（公元1300年）。Erice目前是古代和中世纪建筑的混合物。在埃加迪亚群岛上 - 第一场匿名战争的果断海军战场（公元前264-241年）其他古代文明的杰作还可以在附近找到：在莫蒂亚（腓尼基人），塞斯塔（Elymian）（Elymian）和Selinunte（希腊语）。- 暗示性的新石器时代和旧石器时代的遗迹仍然可见：favignana的石窟，莱万佐的雕刻和壁画。
色谱学杂志
磺酰胺（SAS）在痕量水平的动物衍生食物中广泛存在，这可能会引发人类健康危害。在此处，基于碳布（CC），用金属有机框架（MOFS）开发了电力纤维增强的薄膜微萃取（EE-TFME）极性分析物。MIL-101（CR）通过水热反应在CC上进行原位合成，然后用作EE-TFME中的阳性电极以吸附SAS。与传统的TFME相比，EE-TFME从30分钟到15分钟缩短提取平衡时间。与高性能液态色谱（HPLC）结合，检测限（LOD）为2.5–4.5μg/L，而重复性和中间精度低于9.1％。定量确定动物衍生样品提取物（例如蜂蜜，猪肉，鸡肉和牛奶）的SAS，从81.7％到114.2％的回收率达到了蜂蜜，猪肉，鸡肉和牛奶。开发的基于MOF/CC的EE-TFME具有从复杂食品基质中快速提取相似或离子分析物的巨大潜力。©2022 Elsevier B.V.保留所有权利。
神经肿瘤学
抽象背景。患有手术治疗的低度神经胶质瘤（LGG）的患者通常功能良好，并且预后良好。但是，LGG会影响神经认知功能。迄今为止，这些患者中的社会认知（SC）知之甚少，尽管SC受损与社会行为问题和社会参与不佳有关。正面大脑区域对于SC很重要，LGG经常有额叶位置。因此，本研究的目的是研究情绪识别（SC的关键组成部分）是否受到损害，并且与一般认知，肿瘤位置，横向性，肿瘤体积和组织病理学特征有关，术后和辅助治疗开始之前。方法。总共121例LGG患者与169个健康对照组（HC）匹配。肿瘤位置[包括（额叶）子区域；在MRI扫描时，确定了岛，前扣带回皮层，外侧前额叶皮层（LPFC），眶额 - 内侧PFC]和肿瘤体积。情感识别是通过Ekman 60面对情绪刺激和测试（Feest）面部表情的测试来测量的。结果。LGG患者的耗时效果明显低于HC，与标准数据相比，有33.1％的患者显示出损害。情绪识别与额叶肿瘤的位置，横向性和组织病理学特征没有显着相关，并且与一般认知和肿瘤体积显着但弱相关。结论。LGG患者的情绪识别受损，但与特定肿瘤特征或一般认知无关。因此，对这些患者的单个神经心理学评估进行测量至关重要，无论肿瘤特征如何，都可以将可能的损害告知临床医生，并因此提供适当的护理。
人工智能（AI）相关技术趋势分析（深度学习的定位）
与人工智能相关的专利分布在广泛的技术领域，但我们发现它们集中在某些专利分类中。因此，使用 JP-NET 的“专利地图 -> 专利分类制表”功能，按照专利分类和关键词对已识别的出版物进行制表，并在每个级别（类/子类/主组/子组/部署符号/卷号）进行制表，以识别分布不均匀的区域。
关于鹿儿岛县学力及学习状况调查“人工智能与智能”
“人工智能与智能”校长 增山光一 2024年只剩下几天了，我想大家随着这一年的结束，都会经历忙碌的日子。今年，连续两年第三次荣获美国职业棒球大联盟最有价值球员奖的大谷翔平的出色表现令人印象深刻，但我个人认为，将棋界的七届冠军藤井苍太不仅今年，而且在过去几年中一直保持着连胜的势头。他实力雄厚的原因之一是对充分利用人工智能的将棋软件的研究。尤其是人工智能（AI）的发展令人瞩目。它的显著特点是能够从海量信息中检测出数据偏差和某些模式和趋势。我们经常听到这样的消息：人工智能全面投入实际应用的时代即将到来。据预测，目前 47% 的工作将被人工智能或机器人取代，许多科学家预测，到 2045 年，人工智能将超越人类的能力。人类智能和人工智能之间存在很大差异。人类可以从经验中学习，例如，“上次我失败的原因就是这样，所以下次我会尝试一种新的方法”，但计算机需要新的程序。人工智能还有一些事情做不到，尽管它擅长数据分析和任务自动化，但它并不擅长理解人类的情感或直观地做出反应。比如写小说、创作歌曲或从失败中吸取教训。从这个意义上来说，智力与才智之间存在着明显的区别。 “拥有丰富的知识和技能总是好的，但在未来，我们需要态度和品质来考虑如何将它们应用到我们自己的生活和未来中。” 目前，樱山初中的学生们在课堂上使用平板电脑已是理所当然。我们希望通过日常的使用，学生能够培养兴趣、知识和技能，体验学习的乐趣，并更有学习的动力。随着互联网和智能手机的普及，电脑已经变得非常普遍，但在带来便利的同时，也存在着风险。儿童卷入社交媒体上诽谤、中伤以及滥用在线留言板等犯罪行为的悲剧案件似乎也越来越多。我们希望孩子们在寒假期间可以将平板电脑带回家，以便他们完成家庭作业等，并且我们每天都会在学校进行信息伦理教育。但是，我们希望您也在家中讨论这个问题，并在使用电脑和智能手机之前监督和指导您的孩子确保他们的安全，例如设置适当的互联网环境（例如过滤）和设置使用时间规则。
利用深度学习设计和分析人工智能密码系统
[12] A. Siarohin、S. Lathuiliere、E. Sangineto 和 N. Sebe，“使用可变形 GAN 生成外观和姿势条件人体图像”，IEEE 模式分析机器智能汇刊，第 43 卷，第 4 期，第 1156-1171 页，2021 年 4 月。[13] L. Zhou、J. Chen、Y. Zhang、C. Su 和 MA James，“智能对称密钥加密的安全性分析和新模型”，计算机安全，第 80 卷，第 14-24 页，2019 年 1 月。[14] M. Coutinho、R. de Oliveira Albuquerque、F. Borges、LG Villalba 和 T.-H. Kim，“学习
科学技术委员会第28次研究开发基础设施分委员会会议议程
1. 背景（本分委员会的职责） ○ 研发基础设施分委员会（第 12 届）关注的主要议题包括：“大学等战略研究基础设施的建立和共享”、“营造可有效利用国内最先进研究基础设施的环境”、“发挥人力资源作用，促进研究设施共享”、“开发支持创新的基础技术”。 （讨论进展） ○ 对2021年度先进研究基础设施共享推进计划入选机构进行了中期评估，并根据2020年度入选机构的举措情况，总结现状和课题，整理了共享推进相关课题概要。 ○ 总结课题，确认了作为基本认识，通过信息的开发、利用（共享）以及包含开发的循环，产学官有机地合作，创造研究成果至关重要。 ・报告书指出，作为从创造创新角度提出的课题，由于缺乏根据研究需求开发基础技术、并在研究中加以推广的环境、人才和机制，因此需要与设备制造商在共享设施方面开展合作。 - 作为成为核心设施的挑战，虽然已经出现了一些先进的举措，但也有一些机构由于管理思维转变的延迟、研究基础设施 IR 系统的不足以及缺乏专业知识、人力资源和财政资源，共享尚未取得进展。因此，有人指出，需要在具有一定业绩记录的机构的领导下开展机构间合作，并且需要全面分享有效的最佳实践，以解决共享设施中持续存在的问题。 ・作为今后的发展方向，该报告提出了如下建议：1）形成维护、利用（共享使用）和开发循环进行的研究基础设施生态系统；2）构建解决现场问题和提高整体水平的机制（构建机构间网络，包括以互补的方式共享核心设施的技术诀窍，以及在全国范围内实现共享系统的可视化）。 ・我们将继续考虑研究基础设施生态系统和机构间网络所需的具体功能和活动，并就各机构的尖端研究设施和设备（以下称为“研究设施等”）和通用研究设施等（基础研究设施等）分别进行讨论。