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人工智能在儿科中的应用：一起学走路
在这个技术飞速发展的时代，人工智能 (AI) 已成为一股变革力量，甚至与基因编辑和机器人技术一起被称为第四次工业革命。虽然它无疑已成为我们日常生活中越来越重要的一部分，但必须认识到，它不是一种额外的工具，而是一个带来各种挑战的复杂概念。人工智能具有相当大的潜力，在医疗保健和临床研究中都占有一席之地。在广阔的儿科领域，它是一项特别有前途的进步。作为儿科医生，我们确实目睹了基于人工智能的应用程序与我们日常临床实践和研究工作的有效整合。这些工具被用于从简单到更复杂的任务，例如诊断临床挑战性疾病、预测疾病结果、制定治疗计划、教育患者和医疗保健专业人员以及生成准确的医疗记录或科学论文。总之，人工智能在儿科的多方面应用将提高效率并改善医疗保健和研究的质量。然而，这一进步也伴随着一定的风险和威胁，包括可能导致健康差异和不准确性的偏见。因此，认识和解决技术、伦理和法律挑战以及探索临床和研究领域的好处至关重要。
审查人工智能发展指南和人工智能应用指南
该委员会还关注国内外趋势和国际讨论，并对专家、开发者和用户（人工智能服务提供商、商业用户和消费者用户）等利益相关者进行了采访，并在《2020报告》（2020年7月）和《2021报告》（2021年8月）中汇编了这些举措的案例研究。
神经系统界面的神经形态生物电子医学：从神经计算原始素到医学应用
抽象的生物电子医学通过感测，处理和调节人体神经系统中产生的电子信号（被标记为“神经信号”）来治疗慢性疾病。虽然电子电路已经在该域中使用了几年，但微电子技术的进展现在允许越来越准确且有针对性的解决方案以获得治疗益处。例如，现在可以在特定神经纤维中调节信号，从而靶向特定疾病。但是，要完全利用这种方法，重要的是要了解神经信号的哪些方面很重要，刺激的效果是什么以及哪些电路设计可以最好地实现所需的结果。神经形态电子电路代表了实现这一目标的一种有希望的设计风格：它们的超低功率特征和生物学上可行的时间常数使它们成为建立最佳接口到真正神经加工系统的理想候选者，从而实现实时闭环与生物组织的闭环相互作用。在本文中，我们强调了神经形态回路的主要特征，这些电路非常适合与神经系统接口，并展示它们如何用于构建闭环杂种人工和生物学神经加工系统。我们介绍了可以实施神经计算基础的示例，以对这些闭环系统中感应的信号进行计算，并讨论使用其输出进行神经刺激的方法。我们描述了遵循这种方法的应用程序的示例，突出了需要解决的开放挑战，并提出了克服当前局限性所需的措施。
机载激光雷达数据在三维建模中的应用...
非常荣幸能在剑桥学者出版社出版我的作品。虽然部分内容已在相关期刊上发表，但将本书作为一个整体呈现给读者（尤其是没有遥感背景的读者）具有重要价值，可以展示不同学科处理和应用机载激光雷达数据的完整框架。在此，我要感谢我的博士生导师 Bob Haining 教授和 Bernard Devereux 博士，他们让我了解了机载激光雷达领域，并为我打下了坚实的研究基础。我要衷心感谢我的父母，他们毫无保留地支持我的所有重大决定。我还要向我的妻子和双胞胎儿子表示最深切的感谢，他们是我成为更好的学者和人的终生动力。
数字孪生在工程教育中的应用报告
本报告记录了创新教育预项目的成果，该项目为 NTNU 的研究船 R/V Gunnerus 的数字孪生奠定了基础，并将其应用于海洋技术研究系列课程。2018 年夏季和秋季，特隆赫姆 NTNU 的五名工程专业学生进行了开发任务。本报告主要记录了所进行的开发工作，以及在教育中使用 R/V Gunnerus 数字孪生的可能性，特别强调了作为海洋技术系 5 年理学硕士课程的一部分提供的特定课程。结论是，在工程学科教育中使用数字孪生支持既有助于加强学科洞察力，也有助于洞察产品和工程流程的数字化。该报告由特隆赫姆 NTNU 的海洋技术系和机械与工业工程系制作。该项目的摘要视频可在此处找到：Gunnerus 数字孪生演示视频。
标题：下一代机器人应用程序的5G和基础AI模型发言人：Bharadwaj Amrutur摘要：生成AI，尤其是LA
模块5基因组编辑方法1 [6小时]转基因，CRE-LOXP，PHIC31-积聚酶和MOS1- Transposon的位点特异性染色体整合。模块6基因组编辑方法2 [6小时]带有Talens和ZFN的基因组工程。CRISPR-CAS9冥想基因组编辑的发现和机制。不同的CRISPR系统及其在基因组编辑中的用途。模块7 [3小时] SGRNA和修复模板的设计。下一代克隆技术。模型生物体的基因组工程方法。使用秀丽隐杆线虫模型有机体构建转基因和敲除。模块8 CRISPR介导的基因组编辑的应用[6小时] CAS9用于基因调节：CRISPR干扰（CRISPRI），CRISPR激活（CRISPRA）和CRISPRON。全基因组CRISPR敲除屏幕。在农业，食品和燃料行业中的应用。CRISPR对基因组编辑的道德问题。教科书
人工智能在医疗保健中的应用
摘要：本研究彻底回顾了人工智能（AI）在医疗保健中的应用状态，有关不同疾病类型的AI使用趋势，这些疾病类型和问题妨碍了他们的进一步进展。该研究通过通过PubMed数据库找到有关医疗保健中AI的相关当前文章，使用了文献综述和数据分析。这项工作分析了AI在癌症，心血管疾病和神经系统疾病以及医疗保健现实部署中的瓶颈中的使用。研究结果表明，尽管AI证明了提高诊断精度的潜力，但与数据隐私，道德考虑和模型解释性有关的几个障碍仍然存在。总而言之，本综述对医疗保健中AI应用的当前状态进行了评估，并确定了需要进一步调查的关键领域。通过解决这些挑战，可以更有效地开发和广泛地实施未来的创新，最终有助于AI驱动的医疗保健解决方案的进步和优化。
军队中的计算机：2000年的应用和含义，
该报告的主要结论是。，计算机技术在满足军队需求方面的潜在应用只会受到我们的想象力的限制；但是，实现这一诺言需要满足几种条件。为此，报告建议：在进化过程中涉及陆军领导力，并发展更大的决策者理解和专业知识；在陆军中发展公司能力，以制定基本的计划，以实施陆军的发展和收购战略，以利用计算机的合并来利用可用的可靠性和经济；继续并扩大军事计算机家庭概念；并配置V人事管理结构，以在计算机化和自动化领域为合格人员的独特职业领域纳入一个独特的职业领域。
![[SIREN]博士和博士后应用-Pearl Lab](/simg/3/31df78e8f3233e104d974b438d76177ba9c4a376.webp)
[SIREN]博士和博士后应用-Pearl Lab
关于警笛声，通过开发一种用于机器人体现的智能的整体方法来解决机器人学习中的关键挑战。我们的新方法需要通过共同表示和建模来研究机器人和环境的双向相互作用。该项目专注于通过结构化表示和强大的动态建模来理解机器人及其环境之间的相互作用。最终目标是通过实现感知，推理和行动的平衡整合，使机器人能够在动态，非结构化的人类状态中有效运行。链接到赠款公告：https：//pearl-lab.com/2024/09/06/erc-starting-grant-for-our-rab/