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信仰的飞跃：是否存在“值得信赖”的人工智能公式？
人工智能有望塑造和改变临床实践和公共卫生。1 与此同时，人工智能应用引发了人们对它们在多大程度上依赖看似不透明的黑箱技术、减少人类评估和干预的机会以及自动化可能产生重大后果的情况、决策和分配的反思。医生对不透明算法的潜在依赖 2 — 这可能会增加而不是减少临床医生的工作量，甚至使医生成为实际上做出治疗决策的“人工智能的奴仆” 3 — 可能会影响患者的态度。鉴于这些挑战，值得信赖的人工智能的理想在许多有关人工智能道德使用的报告、声明和指南中占有突出地位。4 例如，在欧盟委员会任命的人工智能高级专家组 2019 年的指南中，5 值得信赖的人工智能是其他原则和要求所围绕的目标概念。
量子通道的Lyapunov指数：熵公式和通用属性
m k l（v）ρl（v）†dµ（v），l：m k→m k是可测量的函数，µ是m k的度量。在最近的一项工作[8]中，当L恒定并且等于身份矩阵时，作者考虑了此类通道φL的Lyapunov指数。在这篇论文中还考虑了φ-erg属性和纯化条件（请参见第6节的定义）。在上一篇论文（请参见[11]）中，我们表明，对于固定度量µ，它对函数lφ-erg属性是一般性（实际上，我们表明了不可约性条件是通用的）。这里的新颖性是，我们将证明纯化条件在L上也是固定度量µ的通用（请参见第9节）。此变量L的引入使我们能够在这种类型的问题中考虑通用性质的问题。我们在复杂矩阵集中使用C 0拓扑。对于附录第10节中读者的好处，我们介绍了[11]中的结果和Lyapunov指数与预先作品的关系的概述。在[8]之后，一个人可以考虑与l和µ相关联，两个相关的程序：一个用x n，n∈N表示，在射影空间p（c k）上取值；另一个用ρn，n∈N表示为d k（其中d k是一组密度运算符）。自然过渡概率在[8]中定义。分析这两个过程的ergodic属性时，φ-erg属性和纯化特性起着重要作用（请参见第6节）。在这里，我们考虑了第8节中通道的量子熵的概念，该概念最初在[3]中介绍。这表明引入的概念是自然的。对于固定的µ和一般L，在[11]中提出了熵的自然概念（请参阅未来第3节），以便在这种情况下开发吉布斯形式的版本。在[11]中的示例8.5中也介绍了某个通道（与固定马尔可夫链有关），其中使用该定义获得的值与熵的经典值相吻合。熵的这种定义是对论文[3]，[5]和[4]的概念的概括。这种特殊形式的定义熵在某种程度上是受[28]的结果启发的，该结果考虑了迭代功能系统。我们称[11]中示例8.5中描述的示例在量子信息中的Markov模型中称为示例。这是我们第8节中考虑的主要例子。
2025 年 JUPAS 入学分数公式及入学分数
# 不包括经特殊途径取录的学生（例如，比赛/活动的其他经验和成就、校长提名、体育才华、残疾人士申请者及民政及青年局多元卓越奖学金）∆ 不包括香港中学文凭考试公民及社会发展科及香港中学文凭考试通识教育科 ^ 对于 2024 年入学联招录取人数较少的课程，不会显示中位数及/或下四分位数分数。 * 课程名称须经大学批准。
Qubo组合优化问题的QUBO公式量量计算设备
其中q∈Rn×n是对称矩阵，而c∈Rn。请注意，由于x 2 i = x i，每个i∈{1，。。。，n}，一个人可以重写x⊺qx +c⊺x = x = x⊺（q + diag（c））x，其中diag（c）是对角矩阵的对角矩阵，其对角线元素由向量c的条目给出。同样，当使用值-1和1的值-1和1（而不是0和1）定义二进制可行的问题集时，在优化和物理文献中通常出现的QUBO问题（1）的等效表示；这是一个可行的问题集，由x∈{ - 1，1} n给出。在应用A级转换x 7→2 x -1之后，等效性在映射{0，1} n至{ - 1，1} n。在这种情况下，问题（1）也称为ISING模型[参见，例如6]。此外，很明显，当最小化被（1）中的最大化取代时，由此产生的问题等同于QUBO，通过简单地将客观函数的负数简单地占据。QUBO模型（1）捕获了广泛的整数和组合优化（COPT）问题；也就是说，一些或全部决策变量仅限于整数的优化问题[请参见，
防寒保暖备忘录 139：2025 年计划年度 WAP 公式更新
WAP 正在根据 2025 财政年度 (FY) 的短期持续决议 (CR) 运行，该决议将于 2024 年 12 月 20 日到期。在国会通过预算并由总统签署之前，DOE 无法发布 WPN 25-2 计划年度 2025 受赠人分配。在过去几年中，DOE 已指示受赠人将上一年的受赠人分配与年度申请说明一起用于规划目的。对于 PY 2025 规划目的，DOE 使用更新的数据提供 PY 2024 资金水平的估计受赠人分配。
使用基于变压器的分子表示模型改善电解质公式的性能预测
开发高效且高性能的电解质对于推进能量存储技术，尤其是在电池中至关重要。预测电池电解质的性能依赖于各个成分之间的复杂相互作用。因此，一种熟练地捕获这些关系并形成配方的强大表示的策略对于与机器学习模型集成以准确预先属性至关重要。在本文中，我们引入了一种新型方法，利用基于变压器的分子表示模型有效地捕获电解质配方的表示。在两个电池属性预测任务上评估了所提出的方法的性能，与ART方法相比，结果表现出较高的性能。
共识陈述：在2型糖尿病中使用糖尿病特定的营养公式
建议1。对于患有T2D的人来说，基于全食食品的健康饮食仍然是改善血糖水平（BGL）和整体健康状况的主要目标和第一线管理。2。糖尿病特异性配方（DSNF）可能是：•在特殊情况下，在特殊情况下并非总是可以遵守健康饮食的特殊情况，•全食饮食无法实现所需的健康状况，并且当前的饮食饮食量无法满足当前的饮食习惯，因此可以满足推荐的精心摄入的精力营养。3。DSNF与非常低的能量饮食（VLED）不同，因为它们不打算用作总饮食替代品，而是每天最多可以更换两餐或小吃作为低热量饮食的一部分。4。dsnfs应该集成到整体糖尿病管理计划中，该计划包括血糖监测，健康全食饮食，身体活动，睡眠管理和药物依从性，而不是被作为独立方法依赖。5。证据支持使用DSNF作为支持糖尿病患者优化其营养摄入量的替代方法，当整个食物选择不可行时，可以改善血糖管理和整体健康状况。6。使用DSNF时，经过认可的实践营养师（APD）可以提供有关其适当用途的专业指导，包括剂量，频率和持续时间，同时考虑个人的整体饮食摄入量和健康需求。7。此外，APD可以与糖尿病医疗团队合作，讨论使用DSNF的整体健康影响，包括对药物的任何必需更改，并在需要的情况下过渡到全食饮食（如果需要）。纳入DSNF可能是代谢手术后为个体增强整体蛋白质和营养摄入量或接受GLP-1受体激动剂（GLP-1A）药物治疗的人的有价值的考虑因素，这些药物的风险增加了肌肉质量损失的风险。
介绍“AI Chatbot”对话式自动回复服务
明治安田生命保险公司（总裁兼首席执行官：根岸昭夫）将推出一款“AI 聊天机器人”，这是一项交互式自动响应服务，可以全年 365 天、每天 24 小时为客户提供他们想要了解的信息（例如如何处理请求）。 该AI聊天机器人使用了OKWAVE株式会社（总部：东京都港区，总裁兼首席执行官：福田道雄）的“OKBIZ.for AI Chatbot”，可供使用我们官方主页、我们仅限保单持有人的网站“MY Insurance Page”和我们官方LINE账户的客户使用。
使用非递归和递归刚体动力学的高效系留气球模型公式
推荐引用 推荐引用 Hembree, Bradley C.，“使用非递归和递归刚体动力学的高效系留气球模型公式”（2010 年）。学位论文。260。https://louis.uah.edu/uah-dissertations/260