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人工智能的可信度分类
近年来，大量研究和指导表明，提高人工智能 (AI) 系统的可信度是私营和公共部门的共同优先事项。1,2,3 然而，可信人工智能的含义以及实现它的潜在方法仍然存在争议。4,5,6 利益相关者往往缺乏共同的词汇或一组需要考虑的问题，而且很少有针对人工智能开发者和政策制定者的指导。现有的可信人工智能框架还倾向于关注一组相对狭窄的人工智能模型和直接与人互动的应用程序。7 自 2021 年以来，美国国家标准与技术研究所 (NIST) 一直在与不同的利益相关者合作，开发旨在促进可信人工智能的人工智能风险管理框架 (RMF)。在本文中，我们分析了可信人工智能的前景，并介绍了一种人工智能可信度分类法，旨在补充和支持 NIST AI RMF 的使用。
自动驾驶场景分类
头脑风暴方法涉及使用传统的头脑风暴为分类法创建问题列表。这形成了一种自下而上的方法，通过根据日常驾驶经验和更模糊的事件报告预测可能具有挑战性的事情。建模练习采取了更多自上而下的方法，考虑系统如何适应分类练习预测的一些挑战。理想情况下，两者应该在中间相遇，但是问题的分组不一定需要直接映射到应对策略，只要有全面覆盖，即即使策略是避免，也有一个机制可以处理每个问题，方法是不允许车辆暴露于该问题。举例来说，高速公路导航类型的功能通常不会被期望应对铁路平交道口的仲裁，因此尽管系统中没有为此设计的明确软件算法，但仍有覆盖范围。如何确保该功能仅在高速公路上使用，而不在次要道路上使用（可能有平交道口等许多其他道路）将成为该功能模型论证的一部分，并且可能包括仅依靠驾驶员仅在设计工作的地方使用它的策略，例如通过使用 GNSS/GPS 和地理围栏来主动防止它在其他地方使用。
胃癌的分子分类
摘要：胃癌 (GC) 是一种异质性疾病，通常在晚期才被诊断出来，5 年生存率约为 20%。尽管过去几十年来癌症研究取得了显著的技术进步，但它们对 GC 管理和结果的影响却有限。在 GC 中已经发现了许多分子改变，从而产生了各种分子分类，例如由癌症基因组图谱 (TCGA) 和亚洲癌症研究组 (ACRG) 开发的分类。其他作者提出了其他观点，包括基于免疫、蛋白质组学或表观遗传学的分类。然而，分子分层尚未转变为 GC 的临床实践，而且很少有人关注替代分子分类。在本综述中，我们从实用的角度探讨了胃癌的各种分子分类，强调了它们与临床病理因素、预后和治疗方法的关系。我们重点关注了 TCGA 和 ACRG 以外的分类，这些分类以前没有得到广泛的审查。此外，我们还讨论了必须克服的挑战，以确保它们对患者治疗和预后的影响。本综述旨在作为一个实用框架，以了解胃癌的分子格局，促进共识分子类别的发展，并指导该领域创新分子研究的设计。
分类与补偿研究
• 公共工程 • 公园和娱乐 • 工程 • 社区发展 • 旅游业 总体而言，该镇约有 70 名全职员工和 25 名兼职员工。该镇提供一系列员工福利计划，包括健康、牙科、视力、残疾和人寿保险、意外和重疾保险、医院补偿保险、带薪休假、带薪假期、退休以及公园和娱乐服务的员工折扣。该镇目前的分类和薪酬计划于 2020 年通过，并于 2021 年实施。从那时起，薪资范围已调整了三次。当时评估的许多职位都已在必要时进行了审查和更新。一些新职位已经设立并纳入计划。其他职位已被取消。自该计划通过以来，不公平和压缩现象已经出现，需要更新系统各个因素的标准和权重。目标和目的分类和补偿研究的目的是解决过去几年城镇运营和人员配置的变化，这些变化可能影响了正在执行的工作类型、范围和水平。该镇的目标是：
RMIT分类：Trusted
RMIT是一所多部门技术，设计和企业大学。 大学的使命是通过研究，创新和参与来帮助塑造世界，并为学生创造变革性的经验，以为生活和工作做好准备。 有关RMIT大学的更多信息，请遵循以下链接。 https://www.rmit.edu.au/about https://www.universitiesaustralia.edu.au/university/rmit-university/ https://www.rmit.edu.au/about/facts-figures Our three main campuses in Melbourne are located in the heart of the City, Brunswick and邦多拉。 其他地点包括Point Cook，Hamilton和Bendigo，越南的两个校园（Hanoi和Ho Chi Minh City）以及西班牙巴塞罗那的一个中心。 RMIT是一所真正的全球大学。 https://www.rmit.edu.au/about/our-locations-and-facilities，我们也致力于重新定义我们的关系，并支持和支持，支持本地的自我确定。 我们的目标是通过将我们所做的一切都嵌入和解的方式来实现我们的价值观，文化，政策和结构来实现持久的转变。 我们正在改变我们的认识，工作和努力支持可持续和解的方式，并激活土著和非土著员工，学生和社区之间的关系。 我们在墨尔本的三个校园（城市，不伦瑞克和邦多拉校园）位于Woi Wurrung人民的未成年土地上，库林国家东部的Wurrung语言群体。RMIT是一所多部门技术，设计和企业大学。大学的使命是通过研究，创新和参与来帮助塑造世界，并为学生创造变革性的经验，以为生活和工作做好准备。有关RMIT大学的更多信息，请遵循以下链接。https://www.rmit.edu.au/about https://www.universitiesaustralia.edu.au/university/rmit-university/ https://www.rmit.edu.au/about/facts-figures Our three main campuses in Melbourne are located in the heart of the City, Brunswick and邦多拉。其他地点包括Point Cook，Hamilton和Bendigo，越南的两个校园（Hanoi和Ho Chi Minh City）以及西班牙巴塞罗那的一个中心。RMIT是一所真正的全球大学。https://www.rmit.edu.au/about/our-locations-and-facilities，我们也致力于重新定义我们的关系，并支持和支持，支持本地的自我确定。我们的目标是通过将我们所做的一切都嵌入和解的方式来实现我们的价值观，文化，政策和结构来实现持久的转变。我们正在改变我们的认识，工作和努力支持可持续和解的方式，并激活土著和非土著员工，学生和社区之间的关系。我们在墨尔本的三个校园（城市，不伦瑞克和邦多拉校园）位于Woi Wurrung人民的未成年土地上，库林国家东部的Wurrung语言群体。
神经外科并发症的分类
[1] P. Lambin 等人，“放射组学：使用高级特征分析从医学图像中提取更多信息”，《欧洲癌症杂志》，第 48 卷，第 4 期，第 441-446 页，2012 年。[2] NN Basil、S. Ambe、C. Ekhator 和 E. Fonkem，“健康记录数据库和固有安全问题：文献综述”，《Cureus》，第 14 卷，第 10 期，2022 年，doi：10.7759/cureus.30168。[3] E. Chukwuyem、K. Santosh、T. Ramya、F. Ekokobe 和 G. Jai，“神经肿瘤学中虚拟肿瘤委员会的出现：机遇与挑战”，《Cureus》，第 14 卷，第 10 期，2022 年，doi：10.7759/cureus.30168。 6，2022 年，doi：10.7759/cureus.25682。[4] C. Ekhator、I. Nwankwo 和 A. Nicol，“在儿科实施国家紧急 X 射线照相利用研究 (NEXUS) 标准：系统评价”，Cureus，第 14 卷，第 10 期，2022 年，doi：10.7759/cureus.30065。[5] MB Schabath 和 ML Cote，“癌症进展和优先事项：肺癌”，癌症流行病学、生物标志物和预防，第 28 卷，第 10 期，2022 年，doi：10.7759/cureus.30065。 10，第 1563-1579 页，2019 年。[6] C. Ekhator、I. Nwankwo、E. Rak、A. Homayoonfar、E. Fonkem 和 R. Rak，“GammaTile：用于治疗脑肿瘤的新型放射性术中种子装载装置的综合评价”，Cureus，第 14 卷，第 10 期，2022 年，doi：10.7759/cureus.29970。[7] C. Ekhator 和 R. Rak，“改进神经外科培训招募的必要性：招生策略的系统评价”，Cureus，第 14 卷，第 6 期，2022 年，doi：10.7759/cureus.26212。 [8] C. Ekhator、R. Rak、R. Tadipatri、E. Fonkem 和 J. Grewal，“多巴胺拮抗剂 ONC201 治疗成人复发性组蛋白 H3 赖氨酸 27 转甲硫氨酸 (H3K27M) 突变型胶质母细胞瘤的单中心经验”，Cureus，第 14 卷，第 8 期，2022 年，doi：10.7759/cureus.28175。[9] ML Gasparri、OD Gentilini、D. Lueftner、T. Kuehn、O. Kaidar-Person 和 P. Poortmans，“冠状病毒疾病 19 大流行期间乳腺癌管理的变化：
残疾分类：中风
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自动驾驶场景分类
头脑风暴法涉及使用传统的头脑风暴法为分类法创建问题列表。这形成了一种自下而上的方法，通过根据日常驾驶经验和更模糊的事件报告预测可能具有挑战性的事情。建模练习采取了更多的自上而下的方法，考虑系统如何适应分类练习预测的一些挑战。理想情况下，两者应该在中间相遇，但是问题的分组不一定需要直接映射到应对策略，只要有全面覆盖，即有一种机制可以处理每个问题，即使策略是避免，通过不让车辆暴露于该问题。例如，高速公路驾驶员类型的功能通常不会被期望应对铁路平交道口的仲裁，因此尽管系统中没有为此设计的明确软件算法，但仍有覆盖范围。如何确保该功能仅在高速公路上使用而不是在次要道路上使用（可能有平交道口等）将成为该功能模型论证的一部分，并且可能包括仅依靠驾驶员仅在其设计工作的地方使用它的策略，例如通过使用 GNSS/GPS 和地理围栏来主动防止它在其他地方使用。