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人工智能在头颈部皮肤癌早期检测和分子分类中的作用：多学科视角
收稿日期：2024 年 11 月 1 日，稿件编号。ijcmi-24-156578；编辑指定日期：2024 年 11 月 2 日，PreQC 编号。P-156578；审稿日期：2024 年 11 月 18 日，QC 编号。Q-156578；修订日期：2024 年 11 月 23 日，稿件编号。R-156578；出版日期：2024 年 11 月 30 日，DOI：10.4172/2376- 0249.1000990 * 通讯作者：Caroline Dubertret，法国帕莱索巴黎理工学院营养科学系；电子邮件：carolineubertret@ns.jp 引用：Dubertret C. (2024) 人工智能在头颈部皮肤癌早期检测和分子分类中的作用：多学科视角。Int J Clin Med Imaging 11：990。版权所有：© 2024 Dubertret C. 这是一篇开放获取的文章，根据知识共享署名许可条款分发，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是注明原作者和来源。
Fabrice Lollia。数字化转型：人工智能融入公司组织战略的文献综述。国际研讨会。数字化转型的国际和跨学科视角：以发展中国家和新兴经济体为例。，2021 年 9 月，法国巴黎。�hal-03708807�
传记 Fabrice LOLLIA 拥有古斯塔夫埃菲尔大学信息与通信科学博士学位和雷恩商学院 EMBA 学位。他是 DICEN idf 实验室的副研究员，他的研究重点是新技术对组织的影响。 可以通过电子邮件联系作者：fabricelollia@gmail.com 摘要 本通讯旨在基于文献综述提出关于人工智能对数字化转型框架中的公司影响的观点。我们提出了公司内部人工智能的定义，以便通过提出一些答案来突出它们的优势和劣势，以确保其实施取得最佳成功。 关键词 人工智能、数字化转型、企业、实施、员工、绩效。
2025卡尔顿大学本科视图
可访问且包容性的校园的一些支持我们多元化社区的中心和计划包括土著支持和社区参与中心；性侵犯支持服务；种族化和国际学生的经验（崛起）；妇女的学习，倡导和支持中心；卡尔顿残疾意识中心；灵性中心；和穆斯林祈祷室。
人工智能的多学科视角和...
法律、治理和技术系列旨在吸引来自法律、人工智能和信息技术跨学科方法的手稿。这个想法是为了弥合 IT 法律研究和 IT 应用之间的差距，以便律师开发统一的技术法律视角。该系列将欢迎对问题或项目有相当具体关注的提案，这些问题或项目将导致创新研究，为法律、法律理论、法律和社会研究以及计算机技术、人工智能和认知科学的新跨学科发展指明方向。概括起来，本系列的稿件主要涉及互联网法（数据保护、知识产权、互联网权利等）领域。）、法律内容和法律推理的计算模型、法律信息检索、电子数据发现、协作工具（例如在线争议解决平台）、元数据和 XML 技术（用于语义网服务）、法庭和司法办公室技术（电子法院）、政府和行政部门技术（电子政务）、法律多媒体和法律电子机构（多智能体系统和人工智能社会）。
可穿戴技术如何促进外科视频的AI分析
怀孕期间和/或母乳喂养期间约有18％的孕妇使用大麻，这使未出生的婴儿和新生儿将其暴露于THC。众所周知，THC与发育中的大脑中的大麻素受体结合，研究表明，怀孕期间暴露于大麻的婴儿更有可能焦虑，患有抑郁症，或者在童年和青春期更具侵略性和冲动性[3]。其他研究表明，子宫中对THC的暴露会改变与脑细胞结构相关的基因以及调节行为的某些临界蛋白的产生。例如，产前THC暴露可以减少细胞上多巴胺受体的数量。多巴胺在我们对“奖励”的反应方式（使我们感觉良好的这种情况下）起着重要作用，而多巴胺受体的减少与增加药物使用障碍（通常称为成瘾）的风险增加有关。
科视Christie 激光荧光技术概述
答：激光荧光投影仪通常简称为“激光投影仪”，但激光投影仪还有另一种平台，通常称为 RGB 激光，其处理光线的方式截然不同，但都为最终用户提供了多种好处。激光荧光是一种固态无灯投影照明平台，与基于灯的投影技术相比，其使用寿命更长。1DLP® 技术 1DLP® 投影仪使用蓝色激光二极管作为主要光源，以产生三原色 - 红、蓝、绿 - 激光二极管发出的蓝光照射到涂有荧光化合物的旋转轮上，发出黄光。使用二向色滤光片分离黄光以产生红光和绿光，而蓝光成分则直接穿过荧光轮的透明扩散段。红、绿、蓝三色传递到 DLP® 芯片的成像表面，然后 DLP® 芯片将光线通过镜头发送到投影屏幕上。 3LCD 技术 3LCD 投影仪使用白色激光二极管作为主要光源，使用二向色滤光片分离每种颜色来产生三原色，然后使单独的红、绿和蓝光穿过三个透射式 LCD 成像面板，之后光重新组合以通过镜头在投影表面上创建图像。
多学科视角对人工智能系统伦理的好处
促成该委员会成立的一个关键见解是认识到教授道德导向的 AIS 问题（例如偏见、公平、风险和可解释性）只是真正教育学生和全世界了解这些系统力量的第一步。作为现代人工智能时代教授这些科目的第一批教育工作者（在人工智能技术发展的各种低谷之后 - 例如 1973 年和 1988 年的人工智能寒冬），我们有幸根据世界各地多种背景下的各种学生最初接受这些想法的概念来分析、识别和调整教学。在这方面，通过倾听、与学生交流和观察，我们获得了关于如何解决 AIS 的最大见解。
CETP和SGLT2抑制剂联合疗法改善血糖控制 新诊断为癌症儿童的生长分化因子15（GDF15）升高 与急性胰腺炎及其机制有关的糖尿病的招募和保留策略（梦）研究：急性胰腺炎联盟（T1DAPC）中的1型糖尿病 可穿戴技术如何促进外科视频的AI分析 大麻使用和发育的大脑 高级心力衰竭分配中的多组分实施策略的试点测试 多任务深度自动编码器，可以在外周血中使用时间DNA甲基化数据来预测阿尔茨海默氏病的进展 遗传学和精确基因组学方法肺高血压 f -IU印第安纳波利斯学者 挥发性有机化合物评估是筛查工具，用于早期检测胃肠道疾病 可溶性α-klotho和肝素调节成纤维细胞生长因子23在慢性肾脏疾病中的病理心脏作用 经济低迷对国家预算的影响：A ... 抑郁症的功能连接组学：疗法的见解 和心脏后移植：小儿的报告 口服耐受性在基因治疗中的潜在作用 在人类实验室酒精研究中注入或摄取
。cc-by 4.0国际许可证是根据作者/资助者提供的，他已授予MedRxiv的许可证，以永久显示预印本。（未通过同行评审认证）
超越炒作的元宇宙：多学科视角下的新兴挑战、机遇以及研究、实践和政策议程
Yogesh K. Dwivedi a , b , * , Laurie Hughes a , Abdullah M. Baabdullah c , Samuel Ribeiro-Navarrete d , Mihalis Giannakis e , Mutaz M. Al-Debei f , g , Denis Dennehy h , Bhimaraya Metri i , Dimitrios Buhalis j , 1 , 克里斯蒂 M.K.张 k , 1 , Kieran Conboy l , 1 , Ronan Doyle m , 1 , Rameshwar Dubey n , o , 1 , Vincent Dutot p , 1 , Reto Felix q , 1 , D.P. Goyal r , 1 , Anders Gustafsson s , 1 , Chris Hinsch t , 1 , Ikram Jebabli u , 1 , Marijn Janssen v , 1 , Young-Gab Kim w , 1 , Jooyoung Kim x , 1 , Stefan Koos y , 1 , David Kreps z , 1 , Nir Kshetri aa , 1 , Vikram Kumar ab , 1 , Keng-Boon Ooi ac , ad , ae , 1 , Savvas Papagiannidis af , 1 , Ilias O. Pappas ag , ah , 1 , Ariana Polyviou ai , 1 , Sang-Min Park aj , 1 , Neeraj Pandey ak , 1 , Maciel M. Queiroz al , 1 , Ramakrishnan Raman , 1 , Philipp A. Rauschnabel , 1 , Anuragini Shirish ao , 1 , Marianna Sigala ap , aq , 1 , Konstantina Spanaki ar , 1 , Garry Wei-Han Tan , at , 1 , Manoj Kumar Tiwari音频 , 音频 , 1 , Giampaolo Viglia aw , ax , 1 , Samuel Fosso Wamba ay , 1
从教育伦理和政策制定角度理解人工智能：跨学科视角简介
从教育背景下的伦理和政策制定角度理解人工智能：跨学科视角 所提供课程的简要介绍： 人工智能（AI）作为一种技术正在迅速发展，其无处不在的存在正在被社会多个层面所观察到。结果，它已经开始带来一些关键的伦理和社会挑战。因此，需要充分解释、培训和装备下一代以应对这些挑战。本课程旨在培养学生必要的理解能力，以应对人工智能使用所带来的伦理和社会挑战，特别是在教育背景下。这个短期课程的目标是了解人工智能影响的不同观点，特别是伦理和政策制定作为影响教育的关键。该课程将： 向学习者介绍并概述当前关于人工智能挑战的跨学科研究的现状。 在充分了解人工智能的历史及其与其他学科和技术的关系的情况下，解释人工智能的伦理和社会挑战。课程要点：完成本课程后，学生将能够： ● 讨论人工智能引发的伦理和社会问题，同时透彻了解其背景以及它与其他研究和技术领域的关系。 ● 研究人工智能的使用引发的主要社会和伦理问题。 ● 研究当前用于解决人工智能带来的问题的治理策略的优缺点。 讲师简介：Syaamantak Das 教授目前是孟买印度理工学院教育技术 IDP 的助理教授。Das 教授在杜尔加布尔国立技术学院和加尔各答国家技术教师培训与研究学院获得计算机科学硕士学位后，于印度理工学院 Kharagpur 分校教育技术中心获得博士学位。获得博士学位后，他进入芝加哥大学哈里斯公共政策学院，作为数据与政策暑期学者从事教育政策领域的研究。他目前的研究兴趣是智能教科书设计和学习者缺陷分析。