XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System领域专家
以人为本的 AI 驱动探索大型复杂数据集的框架 Maria F. Costabile 1 、 Giuseppe Desolda 1 、 Giovanni Dimauro 1 、 Rosa Lanzilotti 1 、 Daniele Loiacono 2 、 Marisella Matera 2 和 Massimo Zancanaro 3
通过授予对决定系统行为的相关参数的交互式操作，还可以实现对系统的可靠用户控制 [19]。在 HCAI 愿景中，用户控制和系统自主性并不被视为相互对立，而是在设计对人类有益的智能系统时需要充分校准的两个维度 [21]。应该让用户能够利用 AI 算法的强大功能，但也不能忽视用户作为领域专家所拥有的知识的重要性。例如，在 [2] 中介绍了一种基于 ML 的工具，用于从过去的患者那里直观地检索医学图像（来自活检的组织）。该工具支持对新患者的医疗决策，使医生能够即时应对搜索算法，并传达在不同情况下哪些类型的相似性最重要。人与系统之间的这种交互决定了逐步细化，从而增加了所发现图像的诊断效用以及用户对算法的信任。
人工智能开发中领域专业知识的低技能化
农民和放射科医生等现场工作人员在资源匮乏的环境中为人工智能模型的数据集收集发挥着至关重要的作用。然而，我们对现场工作人员的专业知识如何在数据集和模型开发中得到利用知之甚少。根据对 68 名为资源匮乏环境构建人工智能开发人员的采访，我们发现开发人员将现场工作人员降格为数据收集者。开发人员将数据质量差归咎于工人的做法，认为工人腐败、懒惰、不守规矩，他们自己就是数据集，他们追求监视和游戏化来训练工人收集更高质量的数据。尽管模型试图模仿现场工作人员的专业知识，但人工智能开发人员将工人视为非必需品，并降低了他们的专业知识以服务于构建机器智能。我们说明了为什么应该将现场工作人员视为领域专家，并重新想象领域专业知识是人工智能发展的重要伙伴关系。
媒体年鉴 2021/22 | 尼泊尔新闻委员会
尼泊尔媒体，并讨论使尼泊尔新闻业更加合乎道德、可信和负责的前景、问题和解决方案。本评论提出了媒体和通信领域专家和从业人员的见解。本卷涵盖了尼泊尔媒体的各种主题。它们包括：媒体素养以增强对媒体的信任；处理投诉：一项不可避免的任务；新闻编辑室和性别平等问题：批判性评价；印刷媒体的现有挑战和未来发展方向；巴格马蒂省媒体状况分析；为媒体自由而打击“虚假信息”和“假新闻”；协调各级政府实施媒体法律和政策；全球媒体情景和尼泊尔的情况；马德西媒体；RTI 问题及其在尼泊尔的实施；蓝毗尼省新闻业的前景；确保尼泊尔媒体的包容性和包容多样性；以及针对错误信息和虚假信息的事实核查。
世贸组织问题和印度电子及电信行业
能力建设活动的初衷是解决印度在理解电信和电子设备贸易相关问题方面的能力差距，以及在世贸组织中以更明智和更细致的方式代表印度在这一领域的立场。研讨会的目的是让政府官员和私营部门参与者了解世贸组织的谈判和争端解决程序，重点关注电子和电信贸易问题，特别是 ITA-1 和 ITA-E 协议引起的国内行业实际贸易相关问题。研讨会的目的还在于鼓励 PLI 制造商和印度政府的“印度制造”运动，为私营企业和政府官员提供一个合作平台，讨论电信设备制造中的实际贸易相关问题，由学术界 (CWS) 的领域专家指导。本报告旨在总结 CBW 期间举行的活动和讨论，并试图具体化为期两天的研讨会的学习成果。
罕见疾病的护理负担及其经济影响......
这 23 种罕见病（图 1）是从我们为 2021 年《美国罕见病负担报告》进行的各种列表和广泛文献综述中选出的。7 所纳入的治疗领域和选定的疾病是基于对 500 多篇已发表文章和相关数据库中列表的审查，包括 Orphanet 和美国国家罕见病组织以及遗传和罕见病信息中心和美国国立卫生研究院其他机构制作的列表。我们还直接与 IQVIA 卓越中心、几个美国患者权益组织以及来自 15 家国际机构的治疗领域专家讨论了选择结果。所选疾病和相应的治疗领域基于多项标准，包括未满足需求的程度、对美国患者权益组织的相对重要性、对科学界的兴趣、患病率和明显的疾病负担。所选的 23 种罕见病共影响德国、法国和意大利约 227,000 人。
纳米机器人：将人类大脑直接接入云端
据理查德·费曼称，是他的同班同学兼演员阿尔伯特·希布斯首次向他提出了费曼的瞬间机械组件在临床应用的可能性。希布斯建议，某些维修设备应该在将来缩小，直到从根本上说，他应该聘请一位领域专家。这个想法与费曼 1959 年的小说《楼下还有更多空间》相吻合。由于纳米机器人的尺寸可以很小，因此对于非常小的机器人来说，处理整个机器人以执行复杂且通常至关重要的任务也是必不可少的。这些纳米机器人群，既有像资源混乱一样无聊的，也有在普通环境中不受阻碍的多余机器人，如微弱的粘性物质和伪科学，在许多科幻小说中都有描述，例如《星际迷航》中的博格纳米实验和《外部极限》剧集“新品种”。
杂草的ICAR导演组织的会议
在2024年10月4日在新德里，新德里，杂草研究（ICAR-DWR）（ICAR-DWR）和印度种子工业联合会（FSII）共同组织了关于“印度杂草管理：新兴挑战和管理策略”的集思广益会议。参与者包括农业部和农民福利部以及印度农业研究委员会（ICAR），科学家，研究人员，行业代表，专家，农民等的代表。N. T. Yaduraju博士，M。R。Hegde博士和A. R. Sadananda博士对印度农业及其缓解策略的影响及其缓解策略。该报告是基于对当前文献的深入综述以及与Krishi Vigyan Kendras（KVKS），州农业大学和ICAR，领先的农民和投入经销商的领域专家的互动的综合。也得到了全国各地农民的广泛实地调查的支持。合作研究涉及11个州，30个地区和7种农作物，其中3200名农民的意见
云计算是亚太地区数字政府的关键推动因素 (SDWP 77)
本论文是亚洲开发银行（ADB）区域技术援助“亚洲及太平洋数字发展基金”项目实施的一部分，该项目由韩国电子亚洲和知识伙伴基金共同资助。Lim May-Ann（ADB 领域专家和顾问）主导了本文的撰写，可持续发展和气候变化部（SDCC）数字技术发展主管 Thomas Abell 和 SDCC 数字技术发展高级公共管理专家 Arndt Husar 提供了指导。Samantha Brown（ADB 顾问）对论文初稿进行文字编辑；Lawrence Casiraya（ADB 顾问）校对论文初稿；Ginojesu Pascua（ADB 顾问）准备了图形工作；Jennifer Flint（ADB 顾问）排版并负责最终出版物的排版。 SDCC 高级运营助理 Laarni Zapanta-Tuazon 和 SDCC 数字技术官 Carmela Fernando-Villamar 提供了宝贵的行政支持。
基于 CLIPS 的脑肿瘤诊断专家系统
巴勒斯坦加沙艾资哈尔大学 摘要：脑肿瘤给现代医疗保健带来了重大挑战，准确及时的诊断对于确定适当的治疗策略至关重要。近年来，人工智能取得了重大进步。基于规则的专家系统（if-then 规则系统）已成为脑肿瘤诊断临床决策的一种有前途的方法。在本文中，我们介绍了“基于 CLIPS 的脑肿瘤诊断专家系统”，该系统利用一组 14 条 if-then 规则来诊断脑肿瘤，可能出现三种结果：1) 确认脑肿瘤的诊断，2) 考虑脑肿瘤转移的可能性，3) 考虑脑肿瘤的可能性。我们的专家系统提供了一个用户友好的界面，使用户能够选择症状并根据提供的信息获得诊断。本文讨论了专家系统的开发、实施和评估，强调了其在临床环境中促进脑肿瘤诊断和决策的潜力。此外，我们还提供了一份文献综述，将我们的专家系统置于基于规则的脑肿瘤诊断专家系统的更广泛背景下，研究其有效性、局限性和挑战。 关键词：脑肿瘤诊断、基于 CLIPS 的专家系统、临床指南、规则开发、人工智能、AI、专家系统、诊断结果 1. 简介：脑肿瘤是一种复杂的医疗状况，需要准确及时的诊断才能确定最合适的治疗策略。人工智能的进步导致了专家系统的发展，专家系统有可能支持临床决策并简化诊断过程。基于规则的专家系统（特别是基于 if-then 规则的系统）在脑肿瘤诊断领域受到越来越多的关注。本文介绍了“基于 CLIPS 的脑肿瘤诊断专家系统”，这是一种使用一组 14 条 if-then 规则诊断脑肿瘤的新方法，可能产生三种结果：1) 确认脑肿瘤诊断，2) 考虑脑肿瘤转移的可能性，3) 考虑脑肿瘤的可能性。专家系统也称为知识型系统或规则型系统，是旨在模拟特定领域人类专家的知识和决策能力的计算机程序。这些系统利用包含事实、规则和启发式方法的知识库来提供专家级建议和解决问题的能力。知识库由领域专家创建，他们将自己的专业知识编码为专家系统可以理解和利用的一组规则和逻辑关系（Jackson，1999 年）。专家系统的概念出现于 20 世纪 70 年代的人工智能 (AI) 领域，并在 20 世纪 80 年代和 90 年代得到了广泛的关注和发展。专家系统旨在通过对现有知识进行逻辑推理来解决复杂问题并做出明智的决策。它们在人类专家拥有专业知识和经验的领域表现出色，这些知识和经验可以编纂成一套规则或算法。专家系统已应用于医学、金融、工程和制造业等各个领域（Giarratano & Riley，2004 年）。专家系统的主要优势在于即使在没有人类专家的情况下，它们也能够提供一致、可靠和高效的决策过程。它们可以分析大量数据，评估多种选择，并根据预定义规则和逻辑推理生成建议。然而，专家系统也有局限性。它们依赖于知识库的准确性和完整性，并且可能难以应对超出其预定义规则的新情况或不熟悉的情况。此外，维护和更新知识库可能具有挑战性，需要与领域专家持续合作以确保其相关性和准确性（Giarratano & Riley，2004）。 CLIPS（C 语言集成生产系统）是一种基于规则的编程语言和开发环境，广泛用于开发专家系统和其他基于知识的应用程序。 它最初由 NASA 于 20 世纪 80 年代初开发，现已成为最受欢迎和广泛采用的专家系统工具之一。 CLIPS 是一个开源软件包，提供了一组丰富的功能来创建和操作基于规则的系统（Giarratano & Riley，2005）。需要与领域专家持续合作以确保其相关性和准确性（Giarratano & Riley，2004）。 CLIPS（C 语言集成生产系统）是一种基于规则的编程语言和开发环境，广泛用于开发专家系统和其他基于知识的应用程序。 它最初由 NASA 于 20 世纪 80 年代初开发，现已成为最受欢迎和广泛采用的专家系统工具之一。 CLIPS 是一个开源软件包，提供了一组丰富的功能来创建和操作基于规则的系统（Giarratano & Riley，2005）。需要与领域专家持续合作以确保其相关性和准确性（Giarratano & Riley，2004）。 CLIPS（C 语言集成生产系统）是一种基于规则的编程语言和开发环境，广泛用于开发专家系统和其他基于知识的应用程序。 它最初由 NASA 于 20 世纪 80 年代初开发，现已成为最受欢迎和广泛采用的专家系统工具之一。 CLIPS 是一个开源软件包，提供了一组丰富的功能来创建和操作基于规则的系统（Giarratano & Riley，2005）。
PHC 3621 人工智能中的伦理：谁在保护我们的健康
• 讨论与医疗保健和公共卫生领域的人工智能相关的正义、社会责任和仁慈 • 解释人工智能在医疗保健和公共卫生领域的扩散的含义，以解决对人类健康的影响 • 描述有助于医疗保健和公共卫生领域人工智能应用可信度的威胁和保障措施（数据完整性、内部/外部检查、安全性、透明度、问责结构、人为对可靠输出的影响等）• 概述影响医疗保健和公共卫生领域人工智能应用实施公平/差异的因素（数据公平性、设计公平性、结果公平性） • 比较和对比与医疗保健和公共卫生领域的人工智能应用相关的协议、政策和实践，以解决它们在防止违反道德行为方面的有效性 • 举例说明人工智能在医疗保健和公共卫生领域应用的道德违规行为，这些行为产生了负面影响 • 讨论与医疗保健和公共卫生领域人工智能实施相关的各种角色（数据科学家、产品经理、数据工程师、领域专家、交付经理等），以便他们解决与道德考虑相关的责任