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妇科手术的进化：...
在过去的几十年中，妇科手术的演变反映了医学的重大进展，从传统技术转变为腹腔镜和机器人手术等最小侵入性方法（TMI）。这篇综合评论文章对这种演变进行了严格的分析，比较了传统技术，涉及更大的切口和更多的发病率，而TMI则具有实质性的优势，包括较少的手术创伤，加速恢复和减少术后并发症。对妇科中最常见的手术干预措施的详细分析，例如子宫切除术，肌瘤切除术和子宫内膜异位症治疗，凸显了TMI在各个方面的优越性，尽管它认识到其局限性，例如急剧学习曲线和高成本。随着微创技术的发展，较少的创伤方法发生了变化，减少了术后疼痛，较低的并发症和更快的恢复。1960年代和1970年代推出的腹腔镜检查，以及在2000年代普及的机器人手术，通过提供更高的准确性和较小的侵入性来彻底改变妇科实践。尽管有优势，这些技术仍面临诸如学习曲线和高成本之类的挑战，尤其是在资源较少的中心。因此，得出的结论是，妇科手术正处于连续的转化轨迹中，TMI建立了新的护理模式，可以优先考虑患者的安全性，有效性和恢复，同时准备整合未来的创新，从而进一步改善临床结果。
社会对人工智能和文化遗产数字化的看法：俄罗斯背景
摘要：本文认为，社会对人工智能（AI）的认知是影响文化遗产数字化、传承和普及的重要因素。本文旨在从理论上理解俄罗斯现实背景下的数字本体和人工智能的实施。该研究依赖于基于统计数据的综合分析，采用描述性和比较性方法。采用的跨学科方法包括对数字化过程的积极和消极后果的反思性分析。本文探讨了“数字本体”的特殊性、去中心化效应、数字化过程中的新参与者、数字信任的影响以及人工智能爱好者和人工智能警报论者的对立观点。本文描述了对数字文物产生负面看法的客观和主观原因，并指出需要考虑数字本体中关键人物的影响：影响者、利益相关者和数据科学家。指出了公众对人工智能和数字文化遗产的看法矛盾。研究揭示了数字化前沿，涉及三个因素：价值论因素，表明人类价值体系和人工智能发展计划之间需要保持一致；主题向量，强调新型数字遗产承载者和数字影响参与者的作用；道德因素与需要转变与信息技术的关系以使其服从于人类的反思和理解有关。作者得出结论，文化遗产数字化应旨在创造以人为本的未来。
管理电动汽车废旧电池
许多国家的电动汽车销量都在大幅增长，尤其是在日本、韩国、中国和整个欧洲。预计到 2021 年底，全球电动汽车销量将达到 640 万辆左右，比 2020 年增长 98%。据估计，到 2030 年代初，电动汽车的年销量可能达到 1.11 亿辆，甚至更多。电动汽车普及的一个关键驱动力是减少温室气体 (GHG) 排放的需求。欧盟和日本都设定了到 2050 年实现气候中和，即温室气体净零排放的目标。交通运输排放是温室气体排放的主要来源，而普及电动汽车是解决这一问题的方法之一。欧盟的目标是，在 2030 年至 2034 年期间，新车二氧化碳排放量比 2021 年减少 55%，新货车二氧化碳排放量比 2021 年减少 50%，从 2035 年开始，新车和货车二氧化碳排放量均减少 100%（零排放汽车 - ZEV）。日本的政策是，到 2035 年，新乘用车（混合动力和电池）100% 实现电动化。日本汽车制造商正在努力生产更多电动汽车，为实现这些目标做出贡献。然而，迄今为止，日本的混合动力汽车扩张速度大于电动汽车，尽管其汽车公司正在响应欧洲和美国对电动汽车的需求。
整合静态和动态数据，以改善使用增强基因型 - 表型表示的认知下降的预测
阿尔茨海默氏病（AD）是一种慢性神经退行性疾病，在患者的思维，记忆和行为中引起严重问题。早期诊断对于预言AD进展至关重要；为此，最近有人提出了许多算法来预测认知能力下降。然而，这些预测模型通常无法吸收异质遗传和神经影像标志物，并难以处理丢失的数据。在这项工作中，我们提出了一个新颖的目标函数和相关的优化算法，以鉴定与AD相关的认知下降。我们的AP-PRACH旨在通过参与者特定的增强结合通过回归任务对齐的多模式数据集成来结合动态神经影像学数据。我们的方法为了结合额外的侧面信息，利用了在最近的广告文献中普及的结构化正则化技术。武装着从多模式动态和静态模态中汲取的固定长度矢量反应，常规机器学习方法可用于预测与AD相关的临床结果。我们的实验结果表明，提出的增强模型改善了流行机器学习算法的认知评估评分的预测性能。我们的方法的结果被解释为验证现有的遗传和神经成像生物标志物，这些生物标志物已被证明可以预测认知能力下降。
社会对人工智能和文化遗产数字化的看法：俄罗斯背景
摘要：本文认为，社会对人工智能（AI）的认知是影响文化遗产数字化、传承和普及的重要因素。本文旨在从理论上理解俄罗斯文物背景下的数字本体和人工智能的实施。这项研究依靠基于统计数据的综合分析，采用描述性和比较性方法。所采用的跨学科方法包括对数字化过程的积极和消极后果的反思性分析。本文探讨了“数字本体”的特殊性、去中心化效应、数字化过程中的新参与者、数字信任的影响以及人工智能爱好者和人工智能危言耸听者的对立观点。本文描述了对数字文物的负面看法的客观和主观原因，并指出需要考虑数字本体中关键人物的影响：影响者、利益相关者和数据科学家。指出了公众对人工智能和数字文化遗产的看法都存在矛盾。研究揭示了数字化前沿，涉及三个因素：价值论因素，表明人类价值体系与人工智能发展计划之间需要保持一致；主题向量，强调新型数字遗产承载者和数字影响者的作用；道德因素，与需要转变与信息技术的关系以使其服从于人类的反思和理解有关。作者得出结论，文化遗产数字化应致力于创造以人为本的未来。
罗素集团关于使用生成式人工智能工具的原则......
我们的大学致力于以合乎道德和负责任的方式使用生成性人工智能，并致力于培养我们的员工和学生成为人工智能日益普及的世界的领导者。生成性人工智能 (AI) 的兴起可能会对我们的教学、学习、评估和接受教育的方式产生深远影响。我们的大学希望确保生成性人工智能工具可以造福学生和教职员工——加强教学实践和学生学习体验，确保学生在合乎道德的框架内发展未来的技能，并使教育工作者能够从效率中受益，从而开发创新的教学方法。高等教育质量保证局 (QAA) 和 Jisc 等组织开展的宝贵工作有助于加深该行业对生成性人工智能的机遇和考虑因素的理解 12 ，教育部 (DfE) 也已阐明其对在大学前教育领域使用生成性人工智能的立场 3 。罗素集团大学贡献了整个行业的见解，并积极与专家合作修改和制定为学生和教职员工提供指导的政策。教育和专业部门（包括专业机构、学校、高等教育学院和雇主）在这一问题上的合作、协调和一致性至关重要。认识到这一点，罗素集团大学共同制定了以下原则，这些原则将指导我们大学以及我们希望的其他大学使用生成式人工智能工具的方法：
大数据分析中的数据可视化：应用和未来趋势
大数据时代的到来，使得数据可视化成为提升数据分析效率与洞察的重要工具。本理论研究深入探讨了数据可视化在大数据分析中的应用现状及未来潜在趋势。文章首先系统回顾了数据可视化的理论基础和技术演进，深入分析了大数据环境下可视化面临的海量数据处理、可视化的实时性要求、多维数据展现等挑战。通过广泛的文献研究，探索数据可视化在商业智能、科学研究、公共决策等多个领域的创新应用案例与理论模型。研究发现交互式可视化、实时可视化、沉浸式可视化技术可能成为未来发展的主要方向，并分析了这些技术在提升用户体验和数据理解方面的潜力。论文还探讨了人工智能技术在提升数据可视化能力方面的理论潜力，如图表自动生成、可视化方案智能推荐、自适应可视化界面等，并重点研究了数据可视化在促进跨学科协作和数据民主化方面的作用。最后，论文提出了促进数据可视化技术创新与应用普及的理论建议，包括加强可视化素养教育、开发标准化可视化框架、推动可视化工具开源共享等。本研究为理解数据可视化在大数据时代的重要性及其未来的发展方向提供了全面的理论视角。
基于强化学习的电动汽车电池组快速充电
里程焦虑和缺乏足够的快速充电途径已被证明是电动汽车 (EV) 普及的重要障碍。虽然已经开发出许多快速充电 EV 电池的技术（基于模型和无模型），但它们都集中在单个锂离子电池上。电池组的扩展很少，通常考虑简化架构（例如串联）以方便建模。计算方面的考虑也将快速充电模拟限制在小型电池组，例如四个电池（串联和并联电池）。因此，在本文中，我们采用基于强化学习 (RL) 的无模型方法来快速充电大型电池组（包含 444 个电池）。每个电池都由等效电路模型和二阶集总热模型表征，以模拟电池行为。在训练底层 RL 之后，开发的模型将易于实现且计算复杂度低。具体来说，我们使用近端策略优化 (PPO) 深度 RL 作为训练算法。 RL 的训练方式是将快速充电造成的容量损失降至最低。电池组的最高电池表面温度与电池组的充电状态一起被视为 RL 状态。最后，在详细的案例研究中，将结果与恒流-恒压 (CC-CV) 方法进行比较，并展示了基于 RL 的方法的卓越性能。我们提出的 PPO 模型可以像具有 5C 恒定阶段的 CC-CV 一样快速地为电池充电，同时将温度保持在与具有 4C 恒定阶段的 CC-CV 一样低的水平。
人工智能、机器学习和深度学习
值得注意的是，从日常生活的开始到结束，许多与人工智能、机器学习和深度学习算法一起工作的技术都为其提供支持。例如，智能手机在许多领域都发挥着作用，例如即时了解天气信息、规划白天要开展的工作、将血液中的氧气浓度、步数和心电图获得的速度数据等信息与之前的统计数据进行比较，并采取有关健康状况的预防措施。同样，由于应用程序通过智能手机与安装在城市各处的技术进行通信，可以实时计算到达行驶路线的时间并向用户提供必要的信息，并且可以根据来自智能停车场的信息将驾驶员引导到空置的停车场。智能停车场会自动检测停在智能停车场的车辆的车牌信息，通过安装在车辆上的芯片自动计算车费并付款。配备面部识别和指纹识别算法的智能结构支持将安全性保持在最高水平。智能照明和灌溉系统通过积极地有效利用资源来保护环境。十字路口的智能交通信号灯根据交通流量确定车辆的等待时间，用摄像头记录违反规则的情况，并允许采取必要的警告或刑事行动。智能家电使生活更轻松，并以多种方式节省能源。智能健康追踪系统在世界上有很多例子，它使用家用或便携式设备控制您的慢性疾病，并定期通知医生。几乎所有这些使生活更轻松且日益普及的技术都得到了人工智能、机器学习和深度学习方法的支持。在本研究中，将分别介绍有关人工智能、机器学习和深度学习方法的信息，并在最后几节中介绍示例
社论：在医疗保健领域发挥人工智能的力量
作为《Sage Journal of Surgical Innovation》的主编，我们认为现在是时候鼓励我们的作者和读者研究和批判性地评估与医疗保健领域人工智能 (AI) 兴起相关的用例、价值和潜在挑战了。AI 有能力在许多方面彻底改变外科医疗实践。例如，它可以减轻繁忙的从业人员因管理或重复性任务而产生的压力。AI 可能有助于进一步定制患者护理，改善患者结果，缩小获得护理的差距，并加快护理的提供。然而，我们必须全面研究其好处、可能的风险和必要的准备，以确保不仅在医疗保健领域充分利用 AI，同时还要保护它并防止 AI 造成伤害。人工智能在医学领域的引入有望实现个性化治疗。到目前为止，人工智能可以使用复杂的算法和机器学习分析大量数据，速度之快前所未有。在人工智能的帮助下，医生现在能够根据患者独特的基因构成和医学背景为其制定个性化治疗方案。这种个性化医疗能够大大改善患者的预后，彻底改变当今的医疗保健方式。此外，人工智能还有可能解决日益严重的医疗保健可及性问题。医疗保健专业人员可以使用人工智能算法将他们的知识扩展到服务不足的社区，确保即使是最偏远的地区也能获得高质量的护理；尤其是在 5G 网络越来越普及的情况下。但即使在只有 3 或 4G 可用的地方，也可以提供诊断和治疗建议，甚至使用模拟技术培训医务人员。在专业医务人员有限的地区，人工智能与移动技术相结合