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神经放射学使用人工智能进行伦理考虑和公平性
摘要：在本综述中，算法偏见和公平性的概念得到了定性和数学上的定义。给出了算法开发中出现意外偏见或不公平时可能出现的问题的说明性示例。讨论了可解释性、可问责性和透明度对于人工智能算法开发和临床部署的重要性。这些都基于“primum no nocere”（首先，不伤害）的概念。提供了减轻任务定义、数据收集、模型定义、训练、测试、部署和反馈中的不公平和偏见的步骤。将讨论如何实施公平标准，最大限度地提高利益，最大限度地减少对神经放射学患者的不公平和伤害，包括为神经放射学家提供建议，因为人工智能算法在神经放射学实践中获得认可并纳入常规临床工作流程。
神经放射学人工智能在医学和临床中的伦理考量和公平性
摘要：本综述从定性和数学角度定义了算法偏见和公平性的概念。给出了算法开发中出现意外偏见或不公平时可能出现的问题的说明性示例。讨论了可解释性、可问责性和透明度对于人工智能算法开发和临床部署的重要性。这些都基于“primum no nocere”（首先，不伤害）的概念。提供了减轻任务定义、数据收集、模型定义、训练、测试、部署和反馈中的不公平和偏见的步骤。我们将讨论如何实施公平标准，以最大限度地提高效益并最大限度地减少对神经放射学患者的不公平和伤害，包括当人工智能算法被神经放射学实践接受并纳入常规临床工作流程时，神经放射学家应考虑的建议。
量子计算的游戏计划
在新型移动领域，工程师们通过复杂的神经网络处理大量视频、图像和激光雷达数据。他们的目标是：利用人工智能教会汽车做出关键的驾驶决策，比如如何转弯、在哪里加速和减速，以及如何避开其他车辆（更不用说行人）等。以这种方式训练人工智能算法需要进行一系列计算密集型计算，而随着数据和变量间关系的增加，这些计算变得越来越困难。这种训练可能会让世界上最快的计算机耗费数天甚至数月的时间。由于量子计算机可以同时对多个变量执行多个复杂计算，因此它们可以成倍地加速此类人工智能系统的训练。但这不会很快发生。将传统数据集转化为量子数据集是一项艰巨的工作，早期的量子人工智能算法只取得了有限的进展。
探索心理学与人工智能的交汇点
引言 心理学是一门研究人类思想和行为的学科。多年来，人们开发了许多研究人类行为的技术，包括访谈、调查和实验。然而，这些技术有其局限性，而且往往耗时费力。随着人工智能 (AI) 的出现，心理学家现在可以使用强大的工具来帮助他们分析大量数据并预测人类行为。人工智能已在心理学中用于多种目的。其中一个研究领域是人格评估。人工智能算法可以在大量人格评估数据集（如大五人格特质）上进行训练，然后根据个人对一组问题的回答来预测其人格。另一个研究领域是心理健康诊断和治疗。人工智能算法可以在临床数据集（如患者病史和医疗记录）上进行训练，以预测诊断并提出建议
Gandolfi Danie
将神经元活性的计算模型应用于神经形态电子电路。开发用于数据分析和图像分析的机器学习和人工智能算法。分析神经回路活性。非线性光学方法，用于同时记录单个神经元的多重活性。
机器人和人工智能及其对心血管疾病诊断和治疗的影响
机器人技术和人工智能 (AI) 取得的重大进展直接开启了心血管疾病治疗的新时代。本摘要探讨了人工智能算法和机器人系统在心血管疾病诊断和治疗中可能具有的潜力和影响。机器人辅助手术彻底改变了心血管治疗领域，使微创手术成为可能，提高了患者的安全性并缩短了恢复时间。将人工智能算法纳入心血管护理，使早期异常识别、风险分类和量身定制的治疗计划变得容易得多。然而，需要解决包括患者安全、数据隐私和与现有医疗保健系统的顺利整合在内的问题。本摘要强调了合作和负责任实施的必要性，以充分利用机器人技术和人工智能在心血管护理中的前景，最终将改善患者的治疗效果并提高生活质量。
探索人工智能在 COVID-19 期间在皮肤科实践中的实用性
人工智能中的种族偏见危害 计算机医学中常见的种族差异偏见限制了人工智能的发展。多年来，大多数皮肤病学研究，尤其是皮肤癌研究，都是针对肤色较白的人群进行的。这种偏见是以牺牲深色皮肤患者为代价的，他们的皮肤状况和症状表现不同，9 并直接反映在可用于开发人工智能算法的可用数据集中。由于这些数据不足以完成任务，人工智能可能会误诊有色人种的皮肤癌或完全错过现有病症。10 因此，随着人工智能在皮肤病学中的兴起，有色人种中报告的皮肤癌死亡率较高可能会持续存在。11 需要使用更具代表性的图像皮肤病变数据库来为人工智能算法创建具有多样性代表性和适用性的数据集。12
出版详情：Gao, Z., & Lin, L. (2021). 基于人工智能与无线网络通信的交互式装置艺术的智能集成。无线通信和移动计算，2021 年，文章 3123317。https://doi.org/10.1155/2021/3123317
随着科技与时代的发展，新媒体技术与互动装置艺术的发展也慢慢走入了我们观众的视野。它简直就是“无声的艺术”。公众不再像传统那样“隐退”，而是参与其中，与艺术家一起畅游在艺术的世界里。本文旨在研究人工智能与无线网络通讯在互动装置艺术中的应用。通过各种通讯设备的优化，各种算法的不断进步，加强我们互动装置艺术之间的沟通与联系。本文提出，随着人工智能与无线网络通讯的加入，艺术家与观众之间的互动可能会更加有趣，让我们的生活更加丰富多彩。本文的实验结果表明，在进行无线网络通信时，加入人工智能的智能算法的通信延迟率比不加入人工智能的智能算法低很多，说明它们能够更好的将信息传递到控制端。当受到外界影响时，无线网络通信的误码率会上升，但是加入人工智能算法在他的影响范围内，他的误码率上升明显没有那么高。在无线网络通信过程中，改进后的算法在能耗、通信延迟、误码率等方面肯定要优于未改进的算法。通过信号的增强、通信设备材料的选择，这些都是在不断进步，在这方面也在不断探索。与其他算法相比，ML算法的定位精度提升了70%、65%、30%左右。增加传输信号的节点数量，可以大大减少节点间的跳数，相应减少跳距误差，相应减少距离估算误差，提高定位精度。可以更快解决互动装置艺术的技术壁垒。
人工智能对中国能源行业的影响
人工智能在将传统能源系统转变为智能、高效和可持续的网络方面发挥着至关重要的作用。首先，通过使用人工智能算法，能源公司可以获得有关能源消费模式的宝贵见解并预测需求变化。智能电网技术使用人工智能算法来平衡能源供需，整合可再生能源并增强电网弹性。其次，人工智能技术可以优化设备性能，从而增强电网可靠性。人工智能驱动的预测性维护模型有助于防止设备故障，减少停机时间和维护成本。第三，人工智能在中国能源领域的应用延伸到储能和能源效率等各个领域。具有人工智能功能的储能系统可以优化储能和配电，提高整体系统效率和可靠性。总体而言，人工智能驱动的解决方案可实现实时监控、自主决策和主动维护，最终实现成本节约、能源节约和环境影响减少。2
人工智能与CT辐射剂量之间的复杂关系
新千年的到来为放射学带来了挑战和解决方案。虽然最初几年人们对 CT 扫描对整体医疗辐射剂量的贡献不断上升感到担忧，但技术创新为这些挑战带来了解决方案，并为研究和临床应用开辟了新的途径。在众多新技术中，没有什么比人工智能 (AI) 的重新出现更具影响力，它有可能触及放射学的各个方面，从选择正确的测试和成像方案到对越来越多的发现进行放射学检查的最终解释。人工智能是指计算技术的一个广泛领域，旨在执行传统上需要人类智能的复杂任务。机器学习 (ML) 是人工智能的一个子集，它涉及训练计算机算法来识别和学习处理来自大数据集的输入到输出的模式，以执行某些任务。商业和研究领域有数百种人工智能算法。美国食品药品监督管理局 (FDA) 已经批准了几种人工智能算法。