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罗宾·利珀在与ALS抗争中借助AI技术重新找回了声音
诺沃克市公园与休闲部主任、热心公共休闲事业的倡导者罗宾·利帕在抗击肌萎缩侧索硬化症（ALS）方面取得了卓越的里程碑。尽管ALS使她失去了说话的能力，利帕通过由AI驱动的语音合成专家 ElevenLabs 开发的先进人工智能技术重新获得了沟通能力。该公司利用她过去多次市政会议的录音，建立了详细的语音数据库，复制出她独特的语音。这使得计算机生成的声音能够与她的声音高度匹配，让她在ALS带来的限制下再次开口。重要的是， ElevenLabs 和合作伙伴免费为ALS患者提供这项技术，改善他们获取恢复沟通和个人身份工具的途径。 除了成功克服沟通障碍外，利帕在得梅因市还是一位重要的社区领袖，她组织了雪舞会和免费放映系列等活动。她长久以来的奉献丰富了各年龄层居民的休闲娱乐。重新获得声音后，她的决心更加坚定，要提高对ALS的认识，并争取更多的研究资金。她希望她的经历能激励他人，吸引更多关注治疗和护理的紧迫需求。 展望未来，利帕仍然积极参与社区项目，特别是准备庆祝诺沃克体育馆一周年，这是她帮助建设的重要设施。此次活动彰显了她在休闲规划和社区发展的持久影响。 利帕的案例凸显了一个更广泛的医疗趋势——人工智能和辅助技术极大提升了患有退化性疾病者的生活质量。保存自己的声音具有深远的情感意义，也促进了关键的社交互动。随着AI技术的不断进步，将其融入医疗和支持服务有望为面临类似挑战的患者带来新的赋能和独立途径。这一成功是技术专家、医学专业人士和社区倡导者共同合作应对复杂健康需求的成果。 罗宾·利帕的故事体现了坚韧不拔和科技的变革力量。她重新获得的声音不仅象征个人的胜利，也成为ALS及其他沟通障碍患者的希望灯塔。它强调了持续创新、同情心和社区支持的重要作用。 总之，尖端AI与人类意志的结合为像利帕这样的人开启了新的可能性。通过将历史录音转化为具有生命力的会说话的存在， ElevenLabs的技术进步为今后尊重患者尊严和连接的努力树立了榜样。此次突破推动了通过科技改善生活的进程，也彰显了像罗宾·利帕这样无私倡导者的辛勤努力，她的亲身经历不断激励着有意义的变革。
Brief news summary
诺沃克公园与娱乐部主管罗宾·利珀（Robin Leaper）因渐冻症（ALS）失声，经过十一实验室（ElevenLabs）先进人工智能技术的帮助，奇迹般地重新找回了声音。利用市政会议的录音资料，创建了与她声音极为相似的数字语音，使她得以再次与人交流。这项为ALS患者提供的免费技术有助于恢复个人身份，改善日常交流。尽管身患疾病，利珀依然是 community 的积极领袖，组织过雪舞会和免费放映等活动。她重新获得发声能力后，更加坚定地致力于提升ALS的认识和争取科研资金。她积极参与诺沃克的运动场纪念活动等地方项目，她的经历展现了AI创新如何显著改善患有退行性疾病人士的生活，体现了坚韧、希望以及推进健康科技的重要作用。
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印度区块链与电子健康档案（EHR）：下一场数字健康革命
图片来源：Getty 随着人口增长，对高质量医疗保健的需求也在增加，使数字健康解决方案变得至关重要，以提升可及性、经济性和效率。电子健康记录（EHR）是改善患者护理水平的主要数字工具。然而，随着患者数据越来越多地迁移到线上，集中式系统成为网络攻击的热门目标，导致数据泄露威胁患者隐私并削弱公众信任。采用区块链技术存储，医疗机构可以增强高达90%的医疗数据的保密性和完整性，显著降低泄露和未经授权访问的风险。 区块链技术具有诸如透明性、数据不可篡改（数据无法被更改或删除）以及在无需中央权威的情况下促进信任的关键特性。这些特性使得不同的医疗软件系统之间能够进行交流，同时保持数据完整性和方便访问EHR。在欧盟的GDPR和美国的HIPAA等严格的数据隐私法律背景下，印度的医疗体系是否能完全符合这些要求尚存不确定。 **区块链如何应对EHR的安全挑战** 保障EHR数据安全至关重要，因为EHR已成为医疗行业的标准。然则，集中管理、系统碎片化和访问控制不善常导致严重的安全和隐私问题。例如，2022年，印度德里全印医学科学研究所（AIIMS）遭遇勒索软件攻击，危及敏感的患者及研究数据的机密性。此外，医疗记录通常存放在其产生的地点，导致患者在换医院时难以获取自己的记录。缺乏互操作性和顺畅的数据交换是EHR管理中的一大障碍。 区块链的安全、去中心化框架——将数据分布在诸多计算机上而非中心服务器——可以解决这些问题，通过安全存储、共享和检索EHR，实现去中心化提升系统韧性，消除对单一机构的依赖。在区块链的分散生态中，互操作性允许不同系统和机构之间安全、高效地交换患者数据。 区块链中的每个数据块都会生成唯一的密码学哈希（如SHA-256），形成不可更改的指纹，防止未被发现的篡改——任何数据变更都会改变哈希值，并发出潜在篡改的信号。智能合约——在以太坊等区块链上编写的自执行协议——可以规范对EHR的访问权限，确保只有授权方（如特定医疗提供者）才能读取或写入记录。患者还能通过授权或撤销数据访问来保持控制权，增强安全性和信任度——所有交易都会被记录和审计。 虽然区块链对印度医疗行业前景光明，但其有效推广需要患者、技术公司、医疗提供者与政策制定者的合作，共同测试、标准化和扩展解决方案，以平衡创新、安全和合规。 **区块链的实际应用** 全球已有多家医疗机构采用区块链保障数据安全。Guardtime与爱沙尼亚医疗机构合作，通过去中心化记录保护国家健康数据，赋予患者数据控制权，防止未经授权的篡改。在美国，由贝斯以色列女牧犹医疗中心和麻省理工媒体实验室试点的MedRec区块链系统，支持患者、医疗人员、医院、诊所和保险公司安全管理和访问电子医记录，患者掌控访问权限并收到交易提醒。 **区块链在印度医疗中的可行性** 印度的2021年“阿育身巴拉数字使命”（ABDM）旨在建立整合的健康数据注册和记录，利用数字高速公路弥合医疗利益相关者之间的差距。然而，关于数据隐私和竞争的担忧可能使医疗提供者不愿分享信息。建设国家级区块链平台，可以通过自动化流程、减少行政负担、加快索赔以改善现金流、通过安全数据处理防止欺诈、通过共享账本实现准确计费，从而降低医疗成本。 普华永道（PwC）试点研究显示，区块链可通过智能合约管理患者同意和防篡改审计轨迹，支持全国范围内的EHR交换。但与现有IT系统的集成仍面临挑战。政府的“国家区块链框架”展现了推动去中心化、以公民为中心的服务的决心，并提供了安全医疗数据管理的治理模型。 例如，印度理工学院孟买分校（IIT Bombay）与“区块链影响”组织（BFI）的合作，示范了改善医疗可及性的方法。结合区块链、人工智能（AI）和物联网（IoT），可实现实时监控、数据完整性和预测分析，尽管这需要强大的基础设施和完善的数据治理体系。最终，印度区块链的潜力依赖于多利益相关方的合作，共同开发安全、可扩展、合规的医疗解决方案。 **政策路线图：印度的考虑因素** 印度在采用区块链保护EHR时，需制定全面的政策路线图。政府和监管机构必须建立统一明确的规则，推动区块链在医疗中的广泛应用。必须应对的挑战包括规模化、互操作性和法规合规，具体措施包括：i) 利用提供更好扩展性的混合链（hybrid blockchain）而非公共链；ii) 与相关方合作制定兼容的数据格式和标准化协议，实现顺畅集成；iii) 在全国推广前，先进行目标明确的试点项目。 “阿育身巴拉数字使命”依赖公私合作，IT企业整合AI、物联网、区块链和云计算工具到平台中，提升效率。尽管合作增加了生产力，但网络安全和数据隐私仍是关注点。与私立医院的合作尚处起步阶段，未来有望增长。应通过与政策制定者合作，制定促进创新同时保护隐私和安全的法律法规。强加密和访问控制是合规的基础。 为充分发挥区块链的潜力，医疗行业需建立标准化协议，涵盖共识构建、访问管理和加密措施。明确的标准有助于实现EHR系统与区块链网络的互操作性，确保数据交换的安全性、便利性，从而提升医疗数据的安全、效率和可携带性。 与政府、研究机构和学术界合作，可以获得先进的研究、最佳实践和监管指导，推动区块链在医疗行业的成功应用。 **结论** 鉴于印度的基础设施和监管环境的特殊性，区块链应有选择性、战略性地在医疗行业中实施。合理利用，区块链可以显著提升患者护理的安全性、效率和透明度。区块链应用服务有望成为构建更加安全、有效和以患者为中心的医疗生态系统的基础，同时打造更可靠、更可信赖的电子健康记录系统。 *作者：马达维·贾，前观察研究基金会研究实习生*
人工智能在教育中的应用：个性化学习体验
人工智能（AI）正在迅速改变教育，通过提供个性化的学习体验，满足每个学生的不同需求。通过分析每个学生的独特学习方式和表现数据，AI能够创建与其需求高度契合的定制化教学内容。传统的一刀切教学方式常常无法应对不同的学习能力和节奏，导致理解和成绩的差异。AI的个性化教学有望通过提供最适合每个学习者的参与感和学习材料，彻底革新教育。 在教育中的AI应用利用先进的算法和机器学习，持续评估学生的学习进展，并动态调整教学内容。通过监控答题时间、准确率和错误模式，AI识别学生的优势和不足，调整课程难度、呈现方式和节奏，以提升理解力和记忆力。这种方法既能保持学习动力和参与感，又促进批判性思维和问题解决能力的培养，符合每个学生的个性化教育路径。 教育者也视AI为弥合传统方式难以解决的学习差距的重要工具。需要额外帮助或在某些科目上有困难的学生，可以获得由AI提供的及时、有针对性的干预，无需等待人工辅导，帮助他们跟上同伴的步伐，推动一个更包容的学习环境。 AI的整合还提升了学校资源配置和规模化的能力。当AI自动化处理常规评估和分析时，管理多样化的班级变得更加容易，使教师有更多时间专注于个性化和以人为本的互动。此外，AI的规模能力使得定制化学习体验能够惠及不同地区的学习者，有助于缩小教育差距。 除了学术成绩的提升，AI驱动的教育还通过即时反馈和个性化学习路径促进终身学习习惯的养成。这让学生能够掌控自己的学习过程，培养不断成长和适应变化的思维方式——在快速变化的世界中，这些都是至关重要的品质。 然而，AI的普及也带来关于数据隐私、伦理使用以及维护教育中人类教师核心角色的重要担忧。确保AI系统透明设计、尊重学生隐私至关重要。此外，教育者强调，AI应作为传统教学的补充而非取代，以保持人际互动中的社会和情感联系，这是全面教育的关键要素。 总之，随着AI在教育中的应用不断扩大，未来将呈现出更加个性化、富有吸引力且高效的学习体验。利用AI根据个人需求定制教学，有望带来学生成功的显著提升。通过审慎的实施以及技术开发者与教育者之间的持续合作，AI有潜力彻底改变教育，使学习变得更加普及和包容，惠及每一位学生。
2025年最受热议的山寨币：Unilabs、SUI区块链、Hedera
近期投资亮点显示，多个山寨币在提供重大创新和实际应用方面展现出强劲势头，推动市场持续向好。这在日益聚焦价值而非传统炒作的市场环境中尤为重要。 这些山寨币的动力来自其真实的价值主张和实际应用场景。值得关注的潜在优胜者包括Unilabs Finance、Hedera（HBAR）以及SUI区块链。我们将探讨为何HBAR的增长前景重要，以及为何这些投资有望迅速带来回报。 Unilabs Finance：接近3亿代币 Unilabs Finance以其快速的代币销售 activity 领先预售市场，发行代币接近3亿，同时推出限时30%的额外奖励。投资者使用代码UNIL30，在每个$0
自动驾驶汽车中的人工智能：导航未来道路
自动驾驶车辆的发展标志着现代交通技术的重大突破，其核心在于人工智能（AI）。 AI系统支撑着自动驾驶技术，使车辆能够感知周围环境、做出复杂的驾驶决策，并优先考虑所有道路使用者的安全。自动驾驶的核心是先进的AI算法，这些算法处理来自车辆内不同传感器的数据，包括激光雷达（LIDAR）、雷达、超声波装置和高分辨率摄像头。这些传感器共同生成对环境的详细理解，使AI能够实时识别行人、自行车、其他车辆、交通标志、信号灯及各种危险。这一能力对于在复杂交通场景中导航、应对突发状况以及做出适当决策至关重要，且无需人为干预。 在优化AI技术方面已取得显著进展，使自动驾驶车辆能够在受控环境和特定路线中安全行驶。大量投资于AI驱动驾驶的企业已取得令人瞩目的成就，如在城市区域和高速公路上自主导航、自动管理停车，以及灵活应对意外障碍。然而，自动驾驶车辆在公共道路上的全面应用还面临除技术之外的挑战。 其中一个主要障碍是监管环境。各国政府和监管机构必须制定全面的框架，确保这些车辆在广泛使用前符合严格的安全标准。这包括建立统一的测试、认证和运营指南，而这些标准在不同国家和地区可能存在差异。鉴于AI不断演进，法规需要既严格又具有弹性，以在推动创新与保障公众安全之间取得平衡。 公众接受度也是一个关键因素。虽然许多人对无人驾驶汽车饶有兴趣，但关于信任AI系统完成如此关键任务的担忧依然存在。这些担忧涉及技术的可靠性、故障或网络攻击的风险，以及在生死攸关的情况下AI决策的伦理问题。建立信任需要透明的车辆操作说明、严格的安全测试以及能够证明可靠性的实际应用体验。 伦理挑战也随之出现，需要开发者、政策制定者和社会共同面对自动驾驶车辆在道德复杂情境中的行为，比如无法避免的事故中如何最大限度减少伤害。编程AI以符合社会价值观的方式应对这类困境，是一项技术、哲学、法律与公众意见交织的复杂跨学科任务。 尽管存在这些问题，专家们对AI在交通运输中的变革性影响持乐观态度。预计AI的融入将减少全球交通事故的主要原因——人为错误。由AI驱动的自动驾驶车辆提供的增强控制、场景感知和实时响应能力，有望使道路变得更安全。 此外，自动驾驶车辆还能通过优化路线、缓解交通拥堵和实现更平稳的交通流，提升行驶效率。共享自动出行服务的增长还可能减少个人车辆拥有量，从而带来环境效益，包括降低排放和资源消耗。 展望未来，AI在交通运输中的角色将超越自动驾驶汽车，还将扩展到智能交通管理、AI辅助公共交通和物流等领域。不断进步的AI技术有望推动创新，重新定义人们与货物的移动方式，全球交通格局将因此发生深远变化。 总之，尽管自动驾驶AI仍面临诸多挑战，但当前的进展令人振奋。持续的技术创新、审慎的监管框架，以及积极应对公众关切和伦理问题，将推动AI驱动的自动交通融入日常生活，为所有人带来更安全、更高效、更便捷的出行体验。
SEC工作人员：基于权益证明区块链的加密货币质押不构成证券
美国证券交易委员会（SEC）工作人员就最常见的加密货币质押活动发布了新的指导意见，明确表示这些活动不违反证券法律。 5月29日，SEC公司财务部发布了声明，解释称“协议质押活动”，例如在权益证明区块链上进行质押，不需要根据《证券法》向委员会注册交易，也不属于任何需要注册的豁免情况。 声明进一步指出，质押奖励是节点运营商提供服务的补偿，而非来自“他人的创业或管理努力”的利润，因此不受证券监管。 此外，托管质押不能算作证券发行，因为托管方未直接决定质押金额；他们仅作为“质押的代理人”行事，工作人员解释说。 工作人员还表示，辅助质押服务，如削减惩罚、提前解除绑定以及替代奖励支付方式，不是证券，称它们“仅属于行政或繁琐性质”。 然而，涉及流动性质押和再次质押等其他类型的质押没有被提及，工作人员强调他们的声明“没有法律效力”。 今年五月在纽约举办的Solana加速会议上，加密行业代表呼吁SEC就质押提供正式指导，突出Web3基础设施提供者面临的监管不确定性。 SEC内部的支持与反对 负责SEC加密货币工作组的共和党委员赫斯特·皮尔斯（Hester Peirce）对该指导表示欢迎，称其为“美国质押者和质押即服务提供商带来了一份值得欢迎的明确指引。” 她指出，“关于监管对质押看法的不确定性，阻碍了美国人参与，担心违反证券法律，”这“人为限制了网络共识的参与，削弱了权益证明区块链的去中心化、抗审查性和可信中立性。” 另一方面，SEC唯一的民主党委员卡罗琳·克伦肖（Caroline Crenshaw）批评这一指导，认为它“未能提供一份可靠的路线图，以判断质押服务是否符合证券法下的投资合同标准（哈维测试）。” 她表示，“工作人员的分析可能反映了一些人希望法律成为的样子，但它与法院对质押的判决以及基于此的哈维判例不符。” 克伦肖补充说，“这又是SEC持续采用‘假装直到成功’战略对待加密货币的一个例子——基于对未来变化的预期采取行动，而忽视了现有法律。”
金融中的人工智能：市场趋势的预测分析
金融行业正经历一场由人工智能（AI）快速发展推动的重大变革，这一变革从根本上改变了机构的运作方式，通过先进工具提升决策和效率。人工智能的影响在先进的预测分析和高效的算法交易策略中最为明显。AI驱动的预测分析利用复杂模型和庞大的数据集，包括历史价格、交易量、经济指标和新闻情绪，能发现人类分析师难以察觉的微妙模式，从而实现对资产价格变动和市场趋势的更准确预测。 这些由AI提供的洞察使投资者和金融管理者能够做出更为理性、客观、基于数据的决策，而非依赖传统且常带主观的方法。这一转变推动了投资策略的改进，提高了风险管理能力，并有望带来更高的回报。此外，AI已在算法交易中得到广泛应用，计算机程序可以以人类难以达到的速度和规模执行交易。AI通过自适应学习和实时优化增强了这些模型，使交易策略能根据市场情况不断演变。 AI驱动的算法交易的一大优势是高频交易（HFT），其在几分之一秒内执行大量交易。这里的关键是精确性和速度，AI系统能够即时分析市场数据并迅速执行交易，利用价格差异和市场低效在其消失之前获利。AI在风险管理中也发挥重要作用，它将风险评估整合到交易算法中，动态调整交易活动以减少潜在损失。这些系统能检测到市场波动，调控交易量或暂停交易以保护投资组合。 然而，将AI引入金融业也面临挑战。监管机构正积极关注AI驱动交易对市场稳定性和公平性的影响，同时确保AI模型的透明性和可解释性也极为关键，因为它们对投资者资产和市场信心具有重大影响。尽管存在这些担忧，AI在金融领域的优势十分明显。通过实现前所未有的数据分析能力和操作效率，AI正在塑造未来的投资与交易格局。金融机构利用AI获得竞争优势，提供更优质的客户服务和更佳的财务业绩。 总之，人工智能正在通过提供先进的预测分析和推动复杂的算法交易策略，彻底改变金融行业。随着AI的不断发展，它在处理海量数据、精准预测趋势、执行高频交易、优化投资组合和风险管理方面的能力，将促使行业持续创新。AI的持续应用将重新定义投资策略和市场运作方式，开启智能金融管理的新纪元。
年轻创新者推动非洲区块链的采纳
在非洲，区块链技术正从基层开始被广泛接受，旨在应对迫切的挑战。肯尼亚和尼日利亚等国家的年轻学生和自由职业者依靠数字货币来接收支付和保存价值，特别是在银行体系薄弱、对机构信任度低的环境中。 除了金融应用，区块链还在解决能源和互联网接入等问题。例如，在赞比亚，多余的能源被用于挖掘比特币，既创造了收入，又减少了能源浪费。 此外，去中心化的Wi-Fi网络正逐步出现，使社区能够共享互联网连接并赚取收入，无需中介机构。 尽管各国政府仍持谨慎态度，将重心放在监管上，但基层的采用仍在不断扩大。需求十分明显，许多人相信区块链技术已经产生了显著的积极影响。
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