Technology has transformed traditional educational systems around the globe; integrating digital learning tools into classrooms offers students better opportunities to learn efficiently and allows the teacher to transfer knowledge more easily. In recent years, there have been many improvements in smart classrooms. For instance, the integration of facial emotion recognition systems (FER) has transformed the classroom into an emotionally aware area using the power of machine intelligence and IoT. This paper provides a consolidated survey of the state-of-the-art in the concept of smart classrooms and presents how the application of FER systems significantly takes this concept to the next level
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头部和颈部鳞状细胞癌（HNSCC）的病因涉及多种致癌物，例如酒精，烟草和人乳头瘤病毒（HPV）。由于HPV感染会影响HNSCC患者的预后，治疗和存活，因此确定这些肿瘤的HPV状态很重要。在本文中，我们提出了一个新颖的三胞胎级损耗函数和HPV状态预测的多个实例学习管道。这仅使用两个HNSCC同类群体上的常规H＆E染色WSI，在HPV检测中实现了新的最新性能。此外，还进行了全面的肿瘤微环境分析，从基因组，免疫学和细胞角度来看，HPV +/- HNSCC之间的独特模式。鉴定了与巨噬细胞和结缔细胞（例如成纤维细胞）（例如，成纤维细胞）（例如，成纤维细胞）与T细胞不同亚型（例如T细胞，CD8+ T细胞）的正类型的正相关性，这与临床发现一致。还针对HPV感染状态鉴定了独特的基因表达谱，并且与现有发现一致。
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超越地球轨道的人类空间勘探将涉及大量距离和持续时间的任务。为了有效减轻无数空间健康危害，数据和空间健康系统的范式转移是实现地球独立性的，而不是Earth-Reliance所必需的。有希望在生物学和健康的人工智能和机器学习领域的发展可以解决这些需求。我们提出了一个适当的自主和智能精密空间健康系统，可以监控，汇总和评估生物医学状态;分析和预测个性化不良健康结果;适应并响应新累积的数据;并提供对其船员医务人员的个人深度空间机组人员和迭代决策支持的预防性，可操作和及时的见解。在这里，我们介绍了美国国家航空航天局组织的研讨会的建议摘要，以便在太空生物学和健康中未来的人工智能应用。在未来十年，生物监测技术，生物标志科学，航天器硬件，智能软件和简化的数据管理必须成熟，并编织成精确的空间健康系统，以使人类在深空中茁壮成长。
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空间生物学研究旨在了解太空飞行对生物的根本影响，制定支持深度空间探索的基础知识，最终生物工程航天器和栖息地稳定植物，农作物，微生物，动物和人类的生态系统，为持续的多行星寿命稳定。要提高这些目标，该领域利用了来自星空和地下模拟研究的实验，平台，数据和模型生物。由于研究扩展到低地球轨道之外，实验和平台必须是最大自主，光，敏捷和智能化，以加快知识发现。在这里，我们介绍了由美国国家航空航天局的人工智能，机器学习和建模应用程序组织的研讨会的建议摘要，这些应用程序为这些空间生物学挑战提供了关键解决方案。在未来十年中，将人工智能融入太空生物学领域将深化天空效应的生物学理解，促进预测性建模和分析，支持最大自主和可重复的实验，并有效地管理星载数据和元数据，所有目标使生活能够在深空中茁壮成长。
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计算病理（CPATH）是一种具有关于组织病理研究的新兴领域，通过计算和分析组织载玻片的数字化高分辨率图像的处理算法。CPATH最近的深度学习的发展已经成功地利用了组织学图像中的原始像素数据的纯粹体积，以预测诊断域，预测，治疗敏感性和患者分层中的目标参数 - 覆盖新数据驱动的AI时代的承诺既组织病理学和肿瘤。使用作为燃料和作为发动机的燃料和AI的数据，CPATH算法准备好用于起飞和最终发射到临床和药物轨道中。在本文中，我们讨论了CPATH限制和相关挑战，使读者能够区分HIPE的希望，并为未来的研究提供指示，以克服这个崭露头角领域的一些主要挑战，以使其发射到两个轨道上。
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法律文本的自动摘要是一个重要的且仍然是一个具有挑战性的任务，因为法律文件往往是长期的，并且具有不寻常的结构和风格。深层模型的最近进步培训结束于终端以可分辨率的损失总结自然文本，但在适用于合法领域时，它们会显示有限的结果。在本文中，我们建议使用强化学习来培养当前的深度摘要模型，以提高其对法律领域的表现。为此，我们采用了近端政策优化方法，并引入了新的奖励函数，鼓励一代满足词汇和语义标准的候选摘要。我们将我们的方法应用于培训不同的摘要骨架，并在3个公共法律数据集中遵守一致而显着的性能增益。
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