摘要:耐药性癫痫(DRE)约占癫痫病例的30%,其特征是无法用两种或多种抗癫痫药控制的癫痫发作。患病率估计为每1000人5至10例。传统治疗方法,例如手术切除和神经调节技术,在某些患者中有效,但适用性和不一致的结局。近年来,由于其可能修复神经网络,分泌神经营养因素并调节炎症的潜力,干细胞疗法已成为研究重点。动物模型研究表明,诱导多能干细胞(IPSC)和间质干细胞(MSC)的移植可以降低癫痫发作频率50-80%并改善认知功能。然而,干细胞疗法仍然面临挑战,包括选择细胞来源,移植后存活和功能整合以及长期安全。随着技术和跨学科合作的进步,Stem Cell Therapy有望成为DRE的重要治疗选择,为患者提供了新的希望。
摘要 — 普适计算时代产生了无数的设备,它们不断监控用户及其环境,产生了大量用户行为数据。这些数据可能有助于提高服务质量,但也可能导致监视和广告等不利用途。与此同时,人工智能 (AI) 系统正在应用于医疗保健、司法或人力资源等敏感领域,引发了人们对此类系统可信度的多重担忧。因此,对人工智能系统的信任与伦理有着内在联系,包括算法伦理、数据伦理或实践伦理。在本文中,我们从伦理角度正式化了可信人工智能系统的要求。我们特别关注可以集成到人工智能系统设计和开发中的方面。在讨论了研究现状和剩余挑战之后,我们展示了智能城市中的具体用例如何从这些方法中受益。索引术语 — 人工智能、普适计算、伦理、数据融合、透明度、隐私、公平、问责制、联合学习
摘要 — 普适计算时代产生了无数的设备,它们不断监控用户及其环境,产生了大量用户行为数据。这些数据可能有助于提高服务质量,但也可能导致监视和广告等不利用途。与此同时,人工智能 (AI) 系统正在应用于医疗保健、司法或人力资源等敏感领域,引发了人们对此类系统可信度的多重担忧。因此,对人工智能系统的信任与伦理有着内在联系,包括算法伦理、数据伦理或实践伦理。在本文中,我们从伦理角度正式化了可信人工智能系统的要求。我们特别关注可以集成到人工智能系统设计和开发中的方面。在讨论了研究现状和剩余挑战之后,我们展示了智能城市中的具体用例如何从这些方法中受益。索引术语 — 人工智能、普适计算、伦理、数据融合、透明度、隐私、公平、问责制、联合学习
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1. RNA 干扰 (RNAi),NAT'LC ENTER FOR B IOTECH.INFO.,https://www.ncbi.nlm.nih.gov/probe/docs/techrnai/(上次访问时间为 2018 年 10 月 27 日)。 2. 请参阅 Sherry Y. Wu 等人,针对无法用药的靶点:当前 RNAi 疗法的进展和障碍,SCI.TRANSLATIONAL MED.,2014 年 6 月,第 1 页,1(“[siRNA] 方法在肿瘤学领域引起了特别的兴趣,因为许多重要靶点已被证明无法用药。”)。 3.参见 Ashley J. Pratt 和 Ian J. MacRae,RNA 诱导的沉默复合物:一种多功能的基因沉默机器,284 J. B IOLOGICAL C HEMISTRY 17897, 17899 (2009)(“siRNA 引导链与靶 RNA 的互补区形成 Watson-Crick 配对的 A 型双螺旋。”);另见下文第 IA 4 节有关互补结合的讨论。参见 Chiranjib Chakraborty 等人,治疗性 miRNA 和 siRNA:作为下一代医学从实验室走向临床,8 M OLECULAR T HERAPY N UCLEIC A CIDS 132, 132 (2017); FDA 批准首创的 RNA 靶向疗法治疗罕见疾病,美国食品药品监督管理局。(2018 年 8 月 10 日),https://www.fda.gov/news-events/press-announcements/fda-approves-first-its-kind-targeted-rna-based-therapy-treat-rare-disease[以下简称 RNA 疗法](“迄今为止,已启动约 20 项使用 miRNA 和 siRNA 疗法的临床试验。”)。5. 例如,参见 Ass'n for Molecular Pathology v. Myriad Genetics, Inc.,569 US 576, 595(2013 年)。
AmI 环境由现代生活中的多种自主计算设备集成而成,从消费电子产品到手机。理想情况下,AmI 环境中的人们不会注意到这些设备,但是,他们将受益于这些解决方案提供的服务。这些设备可以感知到此类环境中的人员,并可以对他们的手势、动作和环境做出反应。最近,由于社会带来的新挑战,人们对 AmI 环境的兴趣大大增加,需要高度创新的服务,例如车载自组织网络 (VANET)、环境辅助生活 (AAL)、电子健康、物联网、家庭自动化等。本届 UCAmI 会议的重点将是“可持续环境智能解决方案的创建技术”。
1 普适数据这一术语旨在指通过在线服务收集的有关人员的数据(用户贡献、观察、获取或推断),无论这些数据在多大程度上是公开的、汇总的或可能导致识别个人。普适数据可能包括文本、图像、视频、生物特征信息、有关数据主体行为的信息(购买、财务状况、媒体消费、搜索历史、医疗状况、位置等)以及构成个人数字足迹的其他信息。在线服务可能包括整个技术堆栈/技术基础设施中的各种信息技术,包括但不限于基于 Web 的监控工具、内容交付网络、区块链技术、数字劳动力平台、教育技术、物联网设备、联网汽车、可穿戴设备、移动传感器、数据代理、流媒体服务、搜索引擎、在线市场、社交媒体平台和人工智能系统。 “普适数据”这一术语源自美国国家科学基金会资助奖编号 1144934 下开展的研究(https://www.nsf.gov/awardsearch/showAward?AWD_ID=1144934)。2 例如,请参阅 Michael Zimmer 的《解决大数据研究伦理中的概念差距:情境完整性的应用》,《社交媒体+社会》4,第 2 期(2018 年),https://doi.org/10.1177/2056305118768300;aline shakti franzke 等人的《互联网研究:道德准则 3.0》,互联网研究人员协会(2020 年),https://aoir.org/reports/ethics3.pdf。3 本征求意见稿中所述的道德和隐私准则侧重于数据从在线服务提供商流向在线服务提供商之外的独立研究人员,这些研究人员通常隶属于学术或非营利机构。 4 数据中介机构旨在描述一个独立的实体,其专门为促进研究人员和在线服务提供商之间根据商业或非商业协议进行数据访问和共享而运营,或评估
Fig.1 RICE 原则定义了一个对齐系统应具备的四个关键特性,这四个特性并无特定顺序: (1) 鲁棒性 (Robustness) 指人工智能系统的稳定性需要在各种环境中得到保证; (2) 可解释性 (Interpretability) 指人工 智能系统的操作和决策过程应该清晰易懂; (3) 可控性 (Controllability) 指人工智能系统应该在人类的指导 和控制下运行; (4) 道德性 (Ethicality) 指出人工智能系统应该遵守社会规范和普适价值观。这四个原则指 导人工智能系统与人类意图和价值观的对齐。他们本身并不是最终目标,而是服务于对齐的中间目标。
温度2:125±10°t1和T2之间的温度变化很快,在一个周期中保持T1和T2 30分钟
