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欢迎来到医学 AI 课外课程！这是南加州大学医学院和南加州大学工程与计算学院提供的独特跨学科计划，由南加州大学阿诺德公共卫生学院提供支持。
课程概述：通过我们全面的实践课外课程，深入了解人工智能在医学领域的变革性世界。该课程旨在让医学生深入了解人工智能的核心概念及其在医疗保健领域的应用——从预测分析到医学成像。
通过跨学科培训和研究合作增强历史上黑人医学院的数据科学和基因组学能力
模型验证取决于预测数据和实验数据之间的一致性。但是，找到问题的解决方案，这些方程式由许多参数的方程式描述，即使是它们的数量级也不知道，这是一项艰巨的任务。这使得在多维和非线性数据的情况下，曲线拟合非常困难。本文采用混合随机和确定性方法提出了一个基于图形的用户界面程序，该程序可以通过最小化测量数据与根据数学表达式计算的数据之间的差异来轻松且可靠地确定模型参数。该程序已在多个实验室中广泛使用，事实证明，该程序在许多不同领域的模型参数中有效，例如对配体 - 受体结合的药理学研究，人群的昆虫学研究，细菌生长，光合作用，光合作用，毒理学，毒理学，差异扫描热量量表和核能均匀仪，以及核能均匀磁构成和核能。对于面对从多维和非线性数据估算模型参数的问题的研究人员来说，这是一个有效的解决方案，参数尚不清楚。
通过跨学科培训和研究合作增强历史上黑人医学院的数据科学和基因组学能力
随着数据在各种领域的呈指数增长，有效利用大数据变得越来越重要。但是，在数据科学和计算基因组学中，包括非裔美国人在内的少数群体群体的代表性大大不足，再加上少数派服务机构中缺乏资源和基础设施。本文总结了我们资助的项目的第二阶段，该项目旨在通过提供数据科学和培养基础科学和生物医学领域的数据科学家与研究人员之间的培训并培养合作，以增强历史上黑人学院/大学（HBCU）的数据科学能力。使用多种培训方法和格式，我们在过去两年中向数百名MMC研究人员和学生介绍了数据科学和计算基因组学。为牙科课程设计的培训模块向约250名牙科学生介绍了人工智能和机器学习，其中80％是非裔美国人（AA）。我们还建立了数据科学家与其他MMC研究人员之间的合作伙伴关系，以共同出版物，并在影响AA人口健康的各个领域的授予应用程序中授予申请。最近授予MMC的多项赠款清楚地表明，MMC的数据科学和基因组学能力以及我们的工作对当地社区的影响。
跨学科研讨会“扩展 DNA 分析的可能性和局限性——不包括和包括生物地理起源 (BGA)”
跨学科研讨会“扩展 DNA 分析的可能性和局限性——不包括和不包括生物地理起源 (BGA)” 在“扩展 DNA 分析的可能性和局限性——不包括和不包括生物地理起源”主题的跨学科研讨会之际，来自政界、司法界和执法界以及科学界和新闻界的 70 多位代表于 2024 年 9 月 18 日齐聚一堂。此次活动由大学法医遗传学工作组和德国法医学会痕迹调查委员会的科学家发起，并与 Qiagen 公司合作开展，目的是引发对当前法律状况的重新思考（特别是《刑事诉讼法》第 81e 条第 2 款）。雷尔部长（北莱茵-威斯特法伦州内政部长）致欢迎辞，他明确欢迎在考虑到最新的科学发现和国内外以往经验的情况下恢复讨论，之后六个令人印象深刻的演讲结合德国、奥地利、瑞士和美国的各种法律要求介绍了当前的技术可能性。这场复杂且颇具争议的讨论的核心思想是，所有发言者都同意一点：“只有考虑到生物地理起源，使用扩展 DNA 分析作为调查工具才有意义。”
W3农业机器学习教授跨学科研究奖Tra²2024
“当措施成为目标时，它就不再是一个很好的措施。”我们称之为代理失败（PF）的这一格言已经在惊人的不同背景和尺度上发现并重新发现。当公司优化利润作为价值（或福利）的代理时，它已被援引，但破坏了可持续性（即长期福利），或者当大脑或人工智能中的“奖励系统”优化内部代理，但最终破坏了他们的原始目标（例如，奖励黑客或成瘾）。新兴共识表明，PF代表复杂系统中的基本控制理论现象。然而，尽管学科中进行了大量研究，但我们对PF为何在纪律环境中复发的原因缺乏理解。具体来说，我们缺乏跨学科的代理失败的正式模型，阻碍了专业之间的知识转移。寻找在域名模型中减少PF的解决方案可以解锁广泛学科的改进途径。我们建议在申请人的各个领域（生命和可持续性系统科学）中共同占领两个MSC项目，但使用相同的正式框架来建模PF。Tra²奖项目的长期目标是使用生成的结果申请资金来开发完全域名的总模型。
关于痛苦情绪的跨学科观点
•羞耻和其他痛苦的情绪在历史和文化转变中的作用•文学中痛苦情绪的表现•神经可塑性及其与情感经历的关系•痛苦的情绪的影响，例如悲伤，愤怒，羞耻，羞耻和抑郁对个人和集体的身份
全民人工智能素养：可调整的跨学科社会技术课程
摘要 — 这篇从研究到实践的论文提出了一门课程“全民人工智能素养”，以促进对人工智能、其社会技术影响及其在各级教育中的实际应用的跨学科理解。随着人工智能 (AI) 的快速发展，对超越传统人工智能教育课程的人工智能素养的需求也随之增加。人工智能素养有多种概念，包括公众素养、设计师的能力建设、对人工智能概念的概念理解以及特定领域的技能提升。大多数这些概念都是在生成式人工智能 (Gen-AI) 工具（如 ChatGPT）公开发布之前建立的。人工智能教育通过技术视角关注人工智能的原理和应用，强调掌握人工智能原理、这些技术背后的数学基础以及实施人工智能解决方案所需的编程和数学技能。人工智能素养的非技术部分通常仅限于社会和道德影响、隐私和安全问题或与人工智能互动的经验。在“全民人工智能素养”中，我们强调平衡的课程，包括技术和非技术学习成果，以便在跨学科的社会技术背景下对人工智能技术进行概念理解和批判性评估。本文介绍了人工智能素养的四大支柱：了解人工智能的范围和技术维度、学习如何以知情和负责任的方式与通用人工智能互动、道德和负责任的人工智能的社会技术问题以及人工智能的社会和未来影响。虽然在计算机科学专业中包括人工智能教育的所有学习成果很重要，但学习成果可以针对其他学习环境进行调整，包括非计算机科学专业、高中夏令营、成年劳动力和公众。本文提倡改变人工智能素养教育，提供更具跨学科性的社会技术方法，作为扩大人工智能参与度的途径。这种方法不仅拓宽了学生的视野，还让他们做好了批判性思考，将人工智能融入他们未来的职业和个人生活。索引词——人工智能素养、人工智能教育、主动学习、负责任的人工智能、人工智能民主化
