XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System不透明度
算法决策中的透明度
摘要：通过算法决策系统在各个领域的传播，人们对它们的不透明和潜在的道德后果的关注得到了提高。通过促进可解释的机器学习模型的使用，本研究解决了这些系统中开放性和道德责任的关键要求。可解释的模型提供了对决策的制定方式的透明且可理解的描述，而不是复杂的黑盒算法。用户和利益相关者需要这种开放性，以便理解，验证和负责这些算法的决定。此外，可解释性通过使检测和减少偏见更容易促进算法结果中的公平性。在本文中，我们概述了算法不透明度带来的困难，强调了在各种环境中解决这些困难的关键，包括涉及医疗保健，银行业，刑事司法等的困难。从线性模型到基于规则的系统再到替代模型，我们对可解释的机器学习技术进行了彻底的分析，突出了它们的好处和缺点。我们建议，将可解释的模型纳入算法的设计和使用可能会导致AI在社会中更负责任和道德应用，最终使人们和社区受益，同时降低与不透明决策过程相关的风险。
医疗保健中可解释的AI（XAI）：提高批判决策的信任和透明度
人工智能（AI）在医疗保健中的整合正在彻底改变诊断和治疗程序，提供了前所未有的准确性和效率。然而，由于对信任，透明度和可解释性的关注，许多高级AI模型（通常被描述为“黑匣子”）的不透明度在采用方面造成了挑战，尤其是在像医疗保健这样的高风险环境中。可解释的AI（XAI）通过提供一个框架不仅可以实现高性能，而且还提供了对决策方式的见解，从而解决了这些问题。本研究探讨了XAI技术在医疗保健中的应用，重点是疾病诊断，预测分析和个性化治疗建议等关键领域。该研究将分析各种XAI方法，包括模型 - 现实方法（石灰，外形），可解释的深度学习模型以及XAI的领域特定应用。它还评估了道德意义，例如问责制和偏见缓解，以及XAI如何促进临床医生与AI系统之间的协作。最终，目标是创建既有功能又值得信赖的AI系统，从而促进在医疗保健领域的广泛采用，同时确保患者的道德和安全成果。
人工智能在分段体积上的应用
理由和目标：准确确定宫颈癌和甲状腺癌的诊断和分期对于确定肿瘤的扩散和播散在医疗实践中至关重要，并且涉及最准确和有效的治疗方法。为了准确诊断和分期宫颈癌和甲状腺癌，我们旨在创建一种诊断方法，该方法通过人工智能算法优化，并通过进行临床试验获得准确和有利的结果进行验证，在此期间，我们将使用人工智能 (AI) 算法优化的诊断方法，以避免错误，提高医生对计算机断层扫描 (CT) 扫描、核磁共振成像 (MRI) 的解释理解并改善治疗计划。材料和方法：计算机辅助诊断 (CAD) 方法的优化将包括开发和形成人工智能模型，使用分段体积构造中使用的算法和工具从 MRI/CT 生成 3D 图像。我们提议通过体积渲染技术对“DICOM”图像处理的最新发展进行比较研究，使用传递函数来表示不透明度和颜色，以及在三维空间中投影的“DICOM”图像的灰度。我们还通过生成对抗网络 (GAN) 技术使用人工智能 (AI)，该技术已被证明
安装按需控制厨房通风系统 - ASHE
• 典型的厨房抽油烟机操作会浪费能源，因为它们通常在员工到达时打开，员工离开时关闭，无论白天使用抽油烟机的频率如何。 • 需求控制厨房通风罩是一类厨房排气系统，可根据其下方的烹饪强度调节排气。 • DCKV 系统通过感应烟雾或蒸汽、热量和其他因素的不透明度来控制排气量。将补充空气和其他相关的 HVAC 系统与 DCKV 控制连接起来将大大增加节省。 • 根据 ENERGY STAR，食品服务的能源消耗可能比一般医院的面积高 34%。需求控制厨房通风针对的是设施中能源消耗最大的部分之一。 • 由于回报略高（3-8 年），在回报更快的 ECM 之后瞄准先进的厨房控制，利用过去的节省来资助这个 ECM。还可以考虑在厨房设备的报废更换期间增加 DCKV 的较小边际成本。 • 当空间无人占用时，减少厨房通风和排气的高要求将减少厨房和三级（HVAC 补充空气）设备的运行时间，延长设备寿命。
恒星对流的普朗特数依赖性
背景。在恒星对流区中，运动粘度与热扩散率之比，即普朗特数，远小于 1。目的。这项工作的主要目标是研究对流流动和能量传输的统计数据与普朗特数的关系。方法。采用笛卡尔几何中可压缩非旋转流体动力对流的三维数值模拟。对流区 (CZ) 位于两个稳定分层的层之间。在大多数情况下，熵波动扩散的主要贡献来自亚网格尺度扩散率，而平均辐射能量通量则由采用 Kramers 不透明度定律的扩散通量介导。在这里，我们分别研究上流和下流的统计和传输特性。结果。体积平均均方根速度随普朗特数的减小而增加。同时，下行流的填充因子会降低，导致在较低的普朗特数下，下行流平均会更强。这导致对流过冲对普朗特数有很强的依赖性。速度功率谱不会随着普朗特数的变化而发生明显变化，但对流层底部附近除外，因为那里垂直流占主导地位更为明显。在最高雷诺数下，速度功率谱与 Bolgiano-Obukhov k − 11 / 5 的兼容性比与 Kolmogorov-Obukhov k − 5 / 3 的兼容性更好
可乐烤箱空气毒物标准的最终修正案
o可口可乐电池的门和其他来源的HAP泄漏的更具保护标准； o围栏监测要求，以确保可口可乐电池定期监视设施附近的苯水平，并在这些水平超过特定阈值时采取适当的纠正措施； o旁路和废热堆的不透明度极限；和O当前不受管制的污染物的标准，例如汞烤箱发出的汞和非碳化金属。•这项最终诉讼还履行了EPA根据《清洁空气法》的责任，以评估因可口可乐烤箱中某些来源的HAP排放而造成的剩余风险，并确保这些来源的标准提供了足够的安全余地。•这些最终修正案将需要更好地监控健康损害污染，为社区提供更及时的信息，收紧某些设备的标准，并提高可乐烤箱设施的问责制和合规性保证。详细信息•遵循可乐烤箱推，淬火和电池堆（PQBS）NESHAP（CCCCC子部分CCCCC）的残留风险和技术审查，根据《清洁空气法》（CAA），EPA正在完成：
理解机器的“思维”：探索心理学在促进人工智能发展中的作用
抽象人工智能（AI）已成为当代人类生活不可或缺的一部分。它几乎在每个领域都有申请，例如医疗保健，教育和安全。虽然它继续蓬勃发展，但AI并不完美。AI系统的日益复杂性导致了一个批判性问题的出现，称为“黑匣子问题”，其中这些系统的内部工作仍然不透明且难以解释。这种不透明度阻碍了我们对AI决策过程的理解，并提出了对问责制，透明度和可信度的担忧。此外，在某些领域，人工智能仍然远远落后于人类认知。心理学源于人类的认知，行为和情感，提供了一种复杂的镜头，可以通过该镜头使AI设备更具透明度和清晰度。本文探讨了人工认知的跨学科领域，该领域吸收了现代AI中的认知心理原理。通过对人工认知技术的全面分析及其对人工智能的影响，本文旨在为缓解黑匣子问题的持续讨论做出贡献，并推进负责任的AI技术的负责发展和部署。本文提供的更大的目标是介绍心理学学科在以人工智能为主的世界中如何相关甚至必要。
在护理中推进AI数据伦理：护理实践，研究和教育的未来方向
人工智能（AI）的伦理学越来越多，因为算法偏见，不透明度，信任问题，数据安全和公平性等问题。具体来说，机器学习算法是AI技术的中心，对于努力制定模仿人类智能的道德声音系统至关重要。这些技术在很大程度上依赖于数据，这些数据通常在复杂的系统中被遮盖，并且必须优先考虑道德收集，处理和用法。数据伦理在实现负责人AI方面的重要性首先在更广泛的医疗保健背景下突出了，随后在护理中。此观点探讨了数据伦理的原理，并借鉴了通过正式文献综述确定的相关框架和策略。这些原则适用于AI和机器学习环境中的现实世界和合成数据。此外，简要研究了以数据为中心的AI范式，强调了其对数据质量的关注和AI解决方案的道德发展，该解决方案整合了以人为本的领域专业知识。针对护理特定的道德考虑，包括针对护理实践，研究和教育的未来方向的4个建议以及2个以护士为重点的伦理案例研究。主要目标是将护士放置以积极参与AI和数据伦理，从而有助于为机器学习应用程序创建高质量和相关的数据。
不透明算法，透明偏见：Sheikh Jarrah危机期间的自动化内容适度
社交媒体平台虽然有影响力的人权行动，言论自由和动员工具，但也承担了公司所有权和商业利益的影响。这个双重字符可能会导致对这些平台运营的利益冲突。这项研究集中在2021年5月在东耶路撒冷举行的Sheikh Jarrah事件，这是以色列 - 帕勒斯坦冲突中引起了全球关注的焦点。在此期间，巴勒斯坦激进主义者及其盟友观察并遇到了自动化内容审核动作的显着增加，例如阴影禁令和删除内容。我们调查了201个面临内容适度的用户，并与政治影响者进行了12次访谈，以评估这些实践对行动主义的影响。我们的分析集中在自动内容审核和透明度上，研究用户和活动家如何看待社交媒体平台使用的内容审核系统及其不透明度。的发现表明，由于不透明和混淆含量降级的技术机制，亲帕勒斯坦激进主义者的审查制度，使损害证明和缺乏补救机制变得复杂。在自动化内容审核的领域中，我们将这种困难视为算法危害的一部分。这种动态对行动主义的未来具有深远的影响，并提出了有关数字空间中权力集中化的问题。
木星和土星分子氢包膜中辐射区域的条件：碱金属的作用
上下文。太阳系中气体巨头的内部模型传统上假设一个完全对流的分子氢包膜。，朱诺任务的最新观察结果表明，木星的分子氢包膜可能会耗尽碱金属的耗竭，这表明稳定的辐射层可能存在于千巴水平。最近的研究表明，深稳定的层有助于调和各种木星观测，包括其大气水和二线丰度以及其区域风的深度。但是，用于推断稳定层的不透明表通常被过时且不完整，从而使深辐射区域所需的精确分子氢包膜组成不确定。目标。在本文中，我们确定可以导致木星和土星在千巴尔水平的辐射区形成的大气组成。方法。我们计算了覆盖高达10 5 bar的压力，包括太阳系气体巨头中最丰富的分子以及自由电子，金属氢化物，氧化物和原子质物种的贡献，其中包括最丰富的分子。这些表用于计算木星和土星分子氢化膜的罗斯兰均值不透明，然后将其与维持对流所需的关键平均不透明度进行了比较。结果。我们发现，辐射区的存在是由木星和土星大气中的K，Na和Nah的存在控制的。相比之下，对于土星，K和Na所需的丰度低于10-4倍太阳能。对于木星，K和Na的元素丰度必须小于10 - 3倍太阳能才能形成辐射区。