XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System阿尔斯特
韩国社会人口因素与流感和 SARS-CoV-2 疫苗接种之间的关联：全国横断面研究
1 韩国首尔庆熙大学医学院医学系 2 韩国首尔庆熙大学医学院医学科学研究所数字健康中心 3 韩国首尔庆熙大学医学院精准医学系 4 韩国首尔庆熙大学监管科学系 5 美国加利福尼亚州洛杉矶南加州大学健康与人类科学系 6 希腊约阿尼纳大学健康科学学院护理系患者、家庭和健康专业人员心理学研究实验室 7 法国马赛艾克斯-马赛大学马赛公共医院 CEReSS-健康服务研究和生活质量中心 8 西班牙穆尔西亚穆尔西亚大学医学院公共卫生科学系预防医学和公共卫生部 9 英国剑桥安格利亚鲁斯金大学健康、表现和幸福感中心10 英国北爱尔兰伦敦德里阿尔斯特大学医学院 11 伊朗霍拉马巴德洛雷斯坦大学文学与人文科学学院体育与运动科学系 12 伊朗拉夫桑詹瓦利-E-Asr 大学文学与人文学院体育与运动科学系 13 韩国首尔庆熙大学医学院庆熙大学医学中心儿科 14 韩国首尔庆熙大学医学院妇产科 15 韩国首尔庆熙大学医学院庆熙大学医学中心耳鼻咽喉头颈外科 * 这些作者的贡献相同
建议引用：Bauer，Kevin；辛兹，奥利弗；范德阿尔斯特，威尔； Weinhardt, Christof (2021)：Expl(AI)n It to Me – 可解释的人工智能和信息系统研究，商业与信息系统工程，ISSN 1867-0202，Springer Fachmedien Wiesbaden，威斯巴登，第 63 卷，Iss。 2，第 79-82 页，https://doi.org/10.1007/s12599-021-00683-2
使用历史数据训练数学结构，以对世界的不确定状态做出预测。例如，基于大量标记图像，深度卷积神经网络可以学习对疾病的存在做出高度准确的个体层面预测。这包括预测 COVID-19 阳性患者（Shi 等人，2020 年）。虽然高度准确的预测本身对于基于事实的决策至关重要（即使是从字面意义上讲也是关于疾病检测），但最先进的机器学习模型的高预测性能通常是以牺牲其输出的透明度和可解释性为代价的（Voosen，2017 年；Du 等人，2019 年）。换句话说：大多数高性能机器学习模型的特点是无法传达人类可解释的信息，说明它们如何以及为何产生特定预测。因此，此类机器学习应用对于人类用户甚至专业设计师来说通常都是完全的黑匣子，他们往往不了解决策关键输出背后的原因。从方法论的角度来看，无法提供与具体预测相符的解释会导致三类高级问题。首先，被忽视的不透明性会立即导致缺乏问责制，因为它妨碍了对此类系统预测的审计。这一缺陷引发了人们对黑箱社会兴起的担忧，组织和机构中不透明的算法决策过程会带来意想不到的和未预料到的下游后果，从而使情况变得更糟（Pasquale 2015；Angwin 等人 2016；Obermeyer 等人 2019）。其次，利用人工智能提高经济效率和人类福祉的潜力不仅限于通过预测为特定决策提供信息。揭示隐藏在复杂大数据结构中的新领域知识
针对呼吸系统疾病微生物生物膜的肺部药物输送研究进展
1 印度大诺伊达，夏尔达大学基础科学与研究学院 (SBSR) 生命科学系，邮编 201310 2 印度北方邦，阿米蒂大学分子医学与干细胞研究中心 (AIMMSCR)，邮编 201313 诺伊达，印度北方邦，Sec-125 3 英国伦敦德里，科莱拉尼，克罗莫尔路，阿尔斯特大学药学院与制药科学学院，邮编 BT52 1SA 4 印度大诺伊达，夏尔达大学工程与技术学院 (SET) 生物技术系，邮编 201310 5 英国桑德兰大学药学院，邮编 SR1 3SD，桑德兰，切斯特路 6 印度北方邦，勒克瑙，工程与技术学院，邮编 226021 7 印度索纳教育城，GD 戈印卡大学基础与应用科学学院生物科学系路，古尔冈，哈里亚纳邦，122103，印度 8 塞浦路斯大学生物科学系，纯科学与应用科学学院，塞浦路斯尼科西亚 9 埃及亚历山大法罗斯大学药剂学与制药技术系 10 阿联酋大学医学与健康科学学院药理学与治疗学系，邮政信箱 17666，阿联酋艾因 11 玛哈希达亚南德大学药剂学系，哈里亚纳邦罗塔克，124001，印度 12 斋浦尔国立大学药学院，斋浦尔，302017，印度 13 洛夫利专业大学药学院，旁遮普邦帕格瓦拉，144001，印度 14 国际医科大学 (IMU) 药学院生命科学系，马来西亚吉隆坡，57000 15澳大利亚新南威尔士州悉尼科技大学健康研究生院药学专业，2007 年 * 通讯作者：ankur.sharma7@sharda.ac.in ** 通讯作者：电话：+61 295 147 387；kamal.dua@uts.edu.au ‡ 作者贡献相同
基督（被认为是大学），班加罗尔
马耳他大学Lalit Garg副教授Lalit Garg博士是信息技术创新者，院士，学习者，教师，开发人员，主题演讲者，顾问，顾问和研究员，具有在高等教育行业工作和出色的研究出版物记录。他擅长使用机器学习和数据分析解决复杂问题，尤其是在医学和医疗领域。他是马耳他大学马耳他大学计算机信息系统的副教授，也是英国利物浦大学的名誉讲师。他还曾在新加坡南南技术大学和英国阿尔斯特大学担任研究员。他已经监督了180多个硕士论文，指导了5个博士学位论文，并塑造了许多其他学生的未来。他在涉嫌高级影响期刊，会议和书籍中发表了150篇技术论文，他的一些文章已获得最佳纸张奖。他在不同国家发表了20多个主题演讲，有组织/主持了许多国际会议，并担任技术委员会成员或几个高影响力期刊和知名会议的审阅者。他参加了许多欧盟和本地资助的项目，包括高等教育中的100万欧元+伊拉斯mus+能力建设项目（CBHE），标题为“通过创新的阶级培训学（MEDITEC）和马耳他科学技术太空研究基金”的题为《医学教育培训》。他咨询了许多公共和私人组织的信息系统实施。马耳他大学因探索有关医疗保健需求的新颖智能计算方法的预测，分配和管理（NICE-HEALTARCARE）的新型智能计算方法，授予了他2021-22研究卓越奖。他被授予医疗保健建模的研究学生奖学金，以在英国Ulster大学的计算与工程学院进行博士学位研究，而他的博士学位研究被提名为运营研究学会博士学位“最杰出的研究机构，从而获得了博士学位。他从印度瓜洛尔（Gwalior）的ABV-IIITM完成了信息技术研究生，并从印度博帕尔（Bhopal）的巴卡图大学（Barkatullah University）获得了电子和通信工程学的第一学位。
司法通讯办公室
今天，在贝尔法斯特高等法院开庭的汉弗莱斯法官下达了一项强制令，强制北爱尔兰国务大臣（“SOSNI”）根据《2005 年调查法》（“2005 年法案”）对 1997 年 5 月 12 日被谋杀的肖恩·布朗之死进行公开调查。对肖恩·布朗死亡事件的调查对肖恩·布朗之死进行了多项调查，包括最初的警方调查和 2004 年北爱尔兰警察监察专员（“PONI”）的法定审查。布朗家族于 2015 年对北爱尔兰警察局长和国防部（“MOD”）提起民事诉讼，并于 2022 年 5 月达成和解。在公开法庭上，警察局长代表发表声明，为皇家阿尔斯特警察最初调查的不足道歉，并指出北爱尔兰警察局将继续充分参与调查程序。 1997 年，调查开始，但直到 2023 年 3 月才开始听证会。2023 年 11 月，皇家检察官办公室致信布朗家人的律师，称在披露工作期间，北爱尔兰警察局“遇到了一些可以广泛描述为情报报道的问题”。因此，北爱尔兰警察局认为，调查并不是继续调查布朗先生死亡事件的适当方式。信中进一步指出：“如果布朗家人要求对布朗先生的死亡进行公开调查，北爱尔兰警察局确认，它并不否认公开调查是继续调查布朗先生死亡事件的适当方法，因为公开调查可以举行闭门听证会来解决这些问题。”2023 年 9 月至 2024 年 2 月期间，英国政府部长签署了多份公共利益豁免 (PII) 证书。 2024 年 2 月 27 日，验尸官律师在公开听证会上宣读了删节敏感材料的要点。它说，“情报材料表明，在肖恩·布朗去世时，一些通过情报与谋杀案有关的人是国家特工。情报不是证据，但如果验尸官有可能这样做，与国家特工及其处理有关的问题将不可避免地在调查中受到调查。”这让家人感到震惊，因为他们长期以来怀疑的案件现在已成为公开记录。2024 年 3 月 4 日，验尸官对 PII 索赔作出了公开裁决，描述了布朗一家在等待调查过程中的“可悲”经历。他还将国家机构在履行法定职责向验尸官披露材料方面的失误描述为“可悲的，坦率地说是不可原谅的”。验尸官得出结论，他无法履行履行全面、在没有 PII 所涵盖的材料的情况下，对布朗先生的死亡进行公正和无畏的调查，并表示他打算写信给 SOSNI
支持化学污染相关问题的地平线扫描......
a 英国环境食品与农村事务部，化学品、杀虫剂和危险废物团队，伦敦，英国 b 英国环境署，地平线之家，地平线扫描与未来团队，布里斯托尔，英国 c 英国环境署，地平线之家，布里斯托尔，英国 d 瑞典哥德堡大学生物与环境科学系，哥德堡，瑞典 e 曼彻斯特大学 IMP 创新、战略与可持续性，曼彻斯特，英国 f SCI 创新主管，伦敦，英国 g 雷丁大学土壤研究中心地理与环境科学系，雷丁，英国 h 斯德哥尔摩大学斯德哥尔摩恢复力中心，斯德哥尔摩，瑞典 i 塞文特伦特水务公司，达灵顿，英国 j 欧洲环境与人类健康中心，埃克塞特大学医学院，皇家康沃尔医院，特鲁罗，康沃尔，英国 k 经济合作与发展组织，法国巴黎 l Pure Earth，美国纽约，纽约 m 生命与环境科学学院：埃克塞特大学生物科学系，埃克塞特，英国 n 爱丁堡龙比亚大学应用科学学院，爱丁堡，英国 o 环境署垃圾填埋和废物资源化团队，布里斯托，英国 p 英国生态与水文中心，沃灵福德，英国 q 全球健康与污染联盟，日内瓦，瑞士 r 牧师住宅，圣多格马尔斯，彭布罗克郡，英国 s 先正达作物保护公司，杰洛特斯山研究站，布拉克内尔，英国 t 阿斯利康，全球可持续发展公司，布里克瑟姆，德文郡，英国 u 剑桥大学纽纳姆学院，剑桥，英国 v 卡迪夫大学化学学院，卡迪夫，英国 w 肯特大学历史学院，坎特伯雷，英国 x 环境署化学战略与监管规划团队，布里斯托，英国 y 阿伯丁大学生物与环境科学研究所，阿伯丁，英国 z布鲁内尔大学环境、健康与社会研究所，伦敦，英国 aa 阿尔斯特大学贝尔法斯特建筑与建筑环境学院，纽敦阿比，英国 bb 埃克塞特大学创新中心二期绿色和平研究实验室，埃克塞特，英国 cc 伦敦帝国理工学院化学系，伦敦，英国 dd 牛津大学动物学系，长期生态实验室，牛津，英国 ee 伯明翰大学地理、地球与环境科学学院，埃德巴斯顿，伯明翰，英国
教育部每月经济更新 2025 年 1 月
2024 年第三季度 NI 综合经济指数显示，当地经济产出在截至 2024 年 9 月的季度内增长了 1.3%（图 1），同比增长了 3%，这得益于私营部门产出的增长（本季度增长 1.6%，同比增长 3.9%）。目前，经济活动比 2019 年第四季度的疫情前水平高出 9.7%，创下新高，比 2008 年前的峰值高出 4.0%。虽然不完全等同，但英国 GDP 本季度仅增长了 0.1%，同比增长了 1.0%，而爱尔兰的最新结果表明，本季度增长了 3.5%，同比增长了 2.5%。以 NISRA 服务业指数衡量，北方的服务业产出在 2024 年第三季度创下新高，产出增长了 1.1%，目前达到的水平比大流行前时期（2019 年第四季度）高出 10.8%。将最近四个季度与前四个季度进行比较，北爱尔兰服务业增长了 2.8%，而英国服务业增长了 0.8%。以 NISRA 的生产指数衡量的生产产出在本季度增长了 1.2%，目前产出比 2019 年第四季度的大流行前水平高出 3.1%。将最近四个季度与前四个季度进行比较，北爱尔兰生产部门下降了 2.0%，而英国生产部门下降了 1.3%。 2024 年第三季度，建筑业产出增长 6.7%，同比增长 14.0%，在连续七个季度实现年度增长后，达到 15 年来的最高水平。北爱尔兰工商会 2024 年第四季度季度经济调查报告显示，79% 的北爱尔兰商会会员认为秋季预算会对他们自己的业务产生负面影响，而 81% 的会员认为将对整个北爱尔兰经济产生负面影响（图 2）。受访者对 2025 年自身前景比对北爱尔兰经济的前景更为乐观，50% 的会员公司预计其业务在 2025 年将增长，而 47% 的会员公司预计经济将萎缩（图 3）。阿尔斯特银行区域增长追踪报告显示，2024 年 12 月商业活动再次萎缩。13 个月来的首次下降归因于新订单进一步下降，其中零售业再次出现最大幅度的降幅。尽管如此，企业仍在继续招聘，北部地区是唯一一个报告员工数量增加的受监测地区。由于建筑业投入成本增长最快，投入价格通胀率连续第二个月加快。商业信心从 11 月的 13 个月低点略有回升，虽然仍保持积极态势，但仍远低于今年的平均水平。12 月年度 CPI 通胀率从前一个月的 2.6% 略微降至 2.5%，与 MPC 11 月的预测相符。对通胀率的最大下行贡献是
Kerdvibulvec, C. 和 Chen, L. (2020)。新冠疫情期间增强现实和人工智能的力量。在 C. Stephanidis、M. Kurosu、H. Degen 和 L. Reinerman-Jones (Eds.) 中，HCI International 2020 - 最新论文：多模态和智能：第 22 届 HCI 国际会议，HCII 2020，丹麦哥本哈根，2020 年 7 月 19-24 日，会议录 (第 12424 卷，第 467-476 页)。（计算机科学讲义（包括人工智能讲义和生物信息学讲义子系列）；第 12424 卷 LNCS）。施普林格国际出版公司。 https://doi.org/10.1007/978-3-030-60117-1_34 阿尔斯特大学研究门户中的出版记录链接
摘要。由严重急性呼吸综合征冠状病毒 2 (SARS-CoV-2) 引起的 Covid-19 疫情给世界各地的科学界，包括计算机科学界带来了许多重大挑战。与此同时，随着社交媒体和智能手机在世界各地连通性的提高，计算机科学的兴起，增强现实 (AR) 和人工智能 (AI) 领域最近发展非常迅速。增强现实是一个新兴的物理场景领域，其中物理世界中的事物与虚拟世界混合在一起，而人工智能是一个流行的领域，用于机器模拟人类智能，即被编程为像人类一样观察、思考和理解。本文介绍了 Covid-19 疫情期间增强现实和人工智能的最新发展。首先，我们重点介绍一下最近使用增强现实应对 Covid-19 危机的工具。例如，我们回顾了基于增强现实的用于检测病毒症状的热成像眼镜，以及增强现实在教育任务中的方法，这些方法可以帮助人们有效地克服隔离，进行在线学习。其次，我们讨论了最近使用人工智能智能抗击 Covid-19 大流行的工具的概述。我们的讨论包括用于近似和让人们为预防病毒做好准备的人工智能方法，使用非线性回归网络 (NAR) 预测病毒的大小、长度和结束时间的 Covid-19 疫情预测方法，以及用于估计致命病毒爆发趋势的易感-暴露-感染-移除 (SEIR) 模型。最后，我们提出了增强现实和人工智能之间的优势和有希望的未来整合，以解决 Covid-19 危机后的研究问题。