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World File Search System闭环系统
生态旅游和酒店行业的创新可持续性实践：对循环经济和社区融合的见解
摘要：重新定义旅游业与自然和当地社区的关系的紧迫性从未如此关键。生态旅游作为可持续旅行的范式，具有变革性的潜力 - 不仅是为了保护我们星球的脆弱生态系统，而且还用于促进当地的文化和经济发展。在这种情况下，循环经济原则的整合提供了创新的途径，以增强整个旅游业的可持续性。循环经济框架在旅游业中的应用不仅减少了环境影响，还可以通过创建闭环系统来增强经济生存能力。我对这个话题的兴趣源于个人信念：旅游业应该留下一个积极的印记，即丰富而不是减少我们访问的目的地。这项研究深入研究了酒店行业如何通过拥抱创新的可持续实践来使自己与生态旅游原则保持一致，从而最大程度地减少环境影响，同时为旅行者提供真实的高质量体验。通过绿色能源，资源优化和文化融合的视角，研究表明，可持续性既是道德责任，又是旅游业长期竞争力的途径。通过支持地方经济并保护自然遗产，该行业可以从被动的环境退化观察者转变为积极的变革管家。这项工作是利益相关者的呼吁：我们今天的选择将定义为子孙后代可用的景观和文化遗产。
NPH-22080SSPER 1..14
摘要。功能性近红外光谱 (fNIRS) 是一种光学成像技术，通过非侵入性地测量与神经元活动相关的脑氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白浓度的波动来评估人类大脑活动。由于其优越的移动性、低成本和良好的运动耐受性，过去几十年来，fNIRS 在各种精神疾病中的研究和临床应用迅速增加。在这篇前瞻性文章中，我们首先简要总结了精神病学中 fNIRS 研究的最新进展。特别是，我们强调了 fNIRS 在精神病学研究中的多种应用、fNIRS 仪器的先进发展，以及用于探索与精神疾病相关的大脑活动的新型 fNIRS 研究设计。然后，我们讨论了一些尚未解决的挑战，并分享了我们对 fNIRS 在精神病学研究和临床实践中未来发展的看法。我们得出结论，fNIRS 有望成为临床精神病学环境中的有用工具，用于开发闭环系统和改善个性化治疗和诊断。© 作者。由 SPIE 根据知识共享署名 4.0 国际许可发布。分发或复制本作品的全部或部分内容需要完全署名原始出版物，包括其 DOI。[DOI：10.1117/1.NPh.10.1.013505]
糖尿病和人工智能超越封闭环
抽象糖尿病专家和学者之间关于技术和人工智能（AI）的话语通常以10％的患有1型糖尿病的糖尿病患者为中心，专注于葡萄糖传感器，胰岛素泵，越来越多的闭环系统。这种重点反映在会议主题，战略文件，技术评估和资金流中。正如已发表的文献和新兴市场产品所证明的那样，通常被忽视的是数据和AI的广泛应用，这为增强临床护理，健康服务效率和成本效益提供了有希望的途径。本综述提供了AI技术的概述，并在广义背景下探讨了AI和数据驱动系统的使用和潜力，涵盖了所有糖尿病类型，包括：（1）患者教育和自我管理； （2）临床决策支持系统和预测分析，包括诊断支持，治疗和筛查建议，并发症预测； （3）使用多模式数据，例如成像或遗传数据。审查提供了关于数据和AI驱动系统如何在未来几年转化糖尿病护理以及如何将它们整合到日常临床实践中的观点。我们讨论了有关利益和潜在危害的证据，并考虑了可扩展采用的现有障碍，包括与数据可用性和交换相关的挑战，健康不平等，临床医生的犹豫和监管。利益相关者，包括临床医生，学者，专员，决策者以及具有生活经验的人，都必须积极合作，以实现AI支持的糖尿病护理所带来的潜在利益，同时减轻风险并在此过程中引起挑战。
基于纺织品的干脑电图电极的现状
神经系统疾病是指大脑、脊柱以及连接大脑、脊柱的神经所发生的疾病 [1]。神经系统疾病有 600 多种 [2]，例如脑肿瘤、癫痫、帕金森病、中风以及一些不太常见的疾病，例如额颞叶痴呆。针对个体患者疾病的医疗治疗最终可能会降低死亡率并改善生活质量；然而，为此，必须客观量化每种疾病及其对治疗的反应。此外，脑病患者无法识别疾病的开始，也无法感知正在发生的事情。因此，应使用能够客观评估癫痫发作频率和针对个体患者量身定制治疗的疾病检测设备。快速识别和治疗可能通过闭环系统降低发病率和死亡率。然而，没有一种检测设备可以检测到所有疾病类型。因此，选择疾病检测设备时应考虑患者特定的疾病。例如，每种类型的癫痫发作都由一种或多种同时或连续发生的现象组成。可用于评估临床特征的两个主要组成部分是运动和生理信号。运动是指特定身体部位以特定方式移动以检测疾病，可以使用加速度计 [3,4]、表面肌电图 (sEMG) [5]、视频监控 [6] 或癫痫警报犬 [7] 进行识别。生理信号包括心率、呼吸频率、心电图 (ECG) 可检测到的出汗和温度、探索性数据分析 (EDA) 出汗、腕带温度和
人类在人工智能教育中的角色 - unipub
人工智能的最新进展使其在教育领域的应用更加可能。事实上，现有的学习系统已经利用它来支持学生的学习或教师的判断。在这篇观点文章中，我们想详细阐述人类在教育人工智能设计和实施过程中的决策作用。因此，我们提出，人工智能支持的教育系统可以看作是一个闭环系统，其中包括（i）数据记录、（ii）模式检测和（iii）自适应性等步骤。除了设计过程之外，我们还考虑了用户在教育环境中的决策方面的关键作用：虽然人工智能的一些实现可能会自行做出决定，但我们特别强调了争取混合解决方案的巨大潜力，在这种解决方案中，不同的用户（即学习者或教师）可以透明地获得来自人工智能的信息，以供他们自己做出决定。鉴于人工智能系统和用户的决策准确性并不完美，我们主张平衡人类和人工智能驱动的决策过程，并相互监督这些决策。因此，通过兼顾双方，可以改善决策过程。此外，我们强调了将决策置于情境中的重要性。机器或人类可能做出的错误决策可能会产生截然不同的后果。总之，人类在设计和使用人工智能进行教育的过程中的许多阶段都发挥着至关重要的作用。
从人类脑内颅内记录中解码连续的目标指导运动
摘要。伸出手是一种轻松而复杂的行为，在日常生活中是必不可少的。因此，恢复ARM功能是四肢瘫痪者的重点。最近，已经观察到并在运动皮层之外观察到了运动的神经相关性，但是运动表示的程度和粒度尚未完全了解。在这里，我们通过将神经相关性解码为目标定向行为的12种不同的运动学来探讨与大脑运动相关的神经活动的神经含量。植入立体定向脑电图电极植入的18名参与者执行了游戏化的3D目标运动任务。我们证明，可以使用优先子空间识别（PSID）中的所有参与者中的低，中和高频信息从分布式记录中解码连续运动运动学。运动的神经相关性分布在整个大脑中，包括诸如基底神经节和岛状等较深的结构。此外，我们表明只能使用目标指导的参考框架对手位置进行解码，这表明广泛的低频活动与运动的高阶处理有关。我们的结果加强了众多大脑区域存在广泛的运动相关动力学的证据，可用于连续解码运动。结果可能会为运动皮层受损的个体，例如中风后或用于自适应闭环系统中的控制信号。
特刊|能量
过去几年的特征是地热能源部门的增长增加，寻求能够降低投资成本和采矿风险的解决方案。新的地热项目需要地下评估，建模，钻井和表面操作，类似于许多上游石油和天然气项目中使用的操作。石油和天然气行业与地热部门之间可能的技术转移可以通过引入常规和创新技术来帮助达到投资减少目标。本期特刊旨在从石油和天然气和地热能领域捕获最新的研究和应用，并涵盖以下领域的贡献：钻井技术，闭环系统，数据集成和采矿，建模技术，建模技术，增强的地热系统（EGSS），孔刺激技术，井钻技术，钻孔技术，方向钻孔技术，方向，钻机，钻机，钻机，钻机，钻机，钻机，钻机，钻机，钻机，钻机，钻机技术，方向，钻机技术，包括钻探技术，钻机技术，钻机式钻机，包括钻探技术，促进了钻机技术，促进了钻探技术，促进了钻机，钻机技术，包括钻探技术，钻探技术，包括钻探技术，刺激了技术，促进了钻探技术，刺激了技术，刺激了技术，刺激了钻探技术，刺激了技术，刺激了钻机。 （AGS），项目评估，规划和管理，钻井和完成，表面设施的构建和维护以及操作和生产监控。
糖尿病与人工智能（AI）超越闭环
摘要 糖尿病专家和学者关于技术和人工智能 (AI) 的讨论通常围绕 10% 的 1 型糖尿病患者展开，重点关注血糖传感器、胰岛素泵以及越来越多的闭环系统。这一重点反映在会议主题、战略文件、技术评估和资金流中。人们经常忽视的是数据和人工智能的更广泛应用，正如已发表的文献和新兴市场产品所证明的那样，它为增强临床护理、医疗服务效率和成本效益提供了有希望的途径。本综述概述了人工智能技术，并探讨了人工智能和数据驱动系统在广泛背景下的使用和潜力，涵盖所有糖尿病类型，包括：(1) 患者教育和自我管理；(2) 临床决策支持系统和预测分析，包括诊断支持、治疗和筛查建议、并发症预测；(3) 多模式数据的使用，如成像或遗传数据。本综述提供了一个观点，即数据和人工智能驱动的系统如何在未来几年改变糖尿病护理，以及如何将它们融入日常临床实践中。我们讨论了益处和潜在危害的证据，并考虑了可扩展采用的现有障碍，包括与数据可用性和交换、健康不平等、临床医生犹豫和监管相关的挑战。利益相关者，包括临床医生、学者、委员、政策制定者和有生活经验的人，必须积极合作，以实现人工智能支持的糖尿病护理可能带来的潜在益处，同时降低风险并应对过程中的挑战。
运动皮层的深度学习神经编码器
摘要 - 心脏内脑机界面（BMIS）将神经活动转化为控制信号，以驱动假体或通信设备，例如机器人臂或计算机光标。在临床上可行，BMI解码器必须达到高准确性和鲁棒性。优化这些解码器是昂贵的，传统上需要动物或人类的实验跨越数年。这是因为BMI是闭环系统，用户在其中更新其电动机命令是为了响应不完美的解码输出。使用先前收集的“频线”数据的解码器优化将不会对此闭环响应进行计算。明显加速的解码器优化的另一种方法是使用闭环实验模拟器。该模拟器的关键组成部分是神经编码器，该神经编码器合成从运动学产生神经种群活动。先前的神经编码器并未模拟神经种群活动的重要特征。为了克服这些局限性，我们使用了深度学习的神经编码器。我们发现了这些模型在再现刺激性时间直方图（PSTHS）和神经popula posula todyics中的先验神经编码器上的表现非常优于先前的神经编码器。我们还发现，深度学习神经启动器可以更好地匹配神经解码，从而在频道数据和闭环实验数据中结果匹配。我们预计这些深度学习的神经编码器将大大改善BMI的模拟器，从而更快地评估，优化和BMI解码器算法的表征。
神经系统界面的神经形态生物电子医学：从神经计算原始素到医学应用
抽象的生物电子医学通过感测，处理和调节人体神经系统中产生的电子信号（被标记为“神经信号”）来治疗慢性疾病。虽然电子电路已经在该域中使用了几年，但微电子技术的进展现在允许越来越准确且有针对性的解决方案以获得治疗益处。例如，现在可以在特定神经纤维中调节信号，从而靶向特定疾病。但是，要完全利用这种方法，重要的是要了解神经信号的哪些方面很重要，刺激的效果是什么以及哪些电路设计可以最好地实现所需的结果。神经形态电子电路代表了实现这一目标的一种有希望的设计风格：它们的超低功率特征和生物学上可行的时间常数使它们成为建立最佳接口到真正神经加工系统的理想候选者，从而实现实时闭环与生物组织的闭环相互作用。在本文中，我们强调了神经形态回路的主要特征，这些电路非常适合与神经系统接口，并展示它们如何用于构建闭环杂种人工和生物学神经加工系统。我们介绍了可以实施神经计算基础的示例，以对这些闭环系统中感应的信号进行计算，并讨论使用其输出进行神经刺激的方法。我们描述了遵循这种方法的应用程序的示例，突出了需要解决的开放挑战，并提出了克服当前局限性所需的措施。