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World File Search System增量
增量式人工智能
摘要：通常的叙述是对人工智能 (AI) 的强烈反对。最近的一项研究发现，当法官获得决策支持时，差距最终会增加——这并不是因为算法有偏见——事实上，算法本应导致差距更小。但法官选择性地关注算法，这导致了更大的差距。本文主张采用一种渐进式方法，利用社会偏好经济学的最新理论见解。核心见解是，法官是道德决策者——你是对的还是错的，是好是坏——为了了解这些决策者的动机，人们可能会转向自我形象动机——这是近年来活跃的行为研究主题。每个阶段都利用与自我相关的动机：自我形象、自我提升、自我理解和自我。在第 1 阶段，人们使用 AI 作为支持工具，加快现有流程（例如，通过预填表格）。一旦他们习惯了这一点，他们就更容易接受附加功能（第 2 阶段），其中人工智能成为选择监视器，指出选择不一致之处并提醒人类在类似情况下的先前选择。第 3 阶段将人工智能提升为更通用的教练，提供有关选择的结果反馈并强调决策模式。然后，在第 4 阶段，人工智能引入其他人的决策历史和模式，作为专家社区的平台。这个框架与当前的框架形成对比，在当前的框架中，人工智能只是推荐最佳决策。
血红蛋白病在增量
世界 - 疟疾所在或流行的同一地区。作为Kohne和Kleihauer表演，这些疾病在德国不再是罕见的。 此处报告的数字证实了小儿血液学家的经历：任何大量儿科血液学单位的大部分顾客症患者和镰状疾病患者。 他们的治疗会消耗能够考虑的资源。 丘脑贫血患者需要终生输血。 他们还需要繁琐而压力的铁灭绝治疗，并且在大多数情况下是复杂的内分泌管理。 如果可以找到合适的供体，则应进行造血干细胞转移（8）。 患有镰状细胞疾病的患者患有多器官疾病，主要以血管闭塞性危机和慢性器官不足为特征。 贫血本身通常是最小的问题（9）。 de-恶化这些疾病表现，优化的治疗方案改善了受影响儿童的预后，因此他们现在可以生存到成年。 因此，在成人内科医学中，血红蛋白疾病的频率也增加。 正如文章伴随的命令2所示，在整个德国，不仅在该国最大的城市中都是如此。作为Kohne和Kleihauer表演，这些疾病在德国不再是罕见的。此处报告的数字证实了小儿血液学家的经历：任何大量儿科血液学单位的大部分顾客症患者和镰状疾病患者。他们的治疗会消耗能够考虑的资源。丘脑贫血患者需要终生输血。他们还需要繁琐而压力的铁灭绝治疗，并且在大多数情况下是复杂的内分泌管理。如果可以找到合适的供体，则应进行造血干细胞转移（8）。患有镰状细胞疾病的患者患有多器官疾病，主要以血管闭塞性危机和慢性器官不足为特征。贫血本身通常是最小的问题（9）。de-恶化这些疾病表现，优化的治疗方案改善了受影响儿童的预后，因此他们现在可以生存到成年。因此，在成人内科医学中，血红蛋白疾病的频率也增加。正如文章伴随的命令2所示，在整个德国，不仅在该国最大的城市中都是如此。
增量采样 - DENIX
样品（包括替代物）在进行任何额外处理步骤之前添加到样品等分试样中。替代物标准的回收率用于监测异常基质效应、严重样品处理错误等。”（EPA 3500C - 4 修订版 3 有机萃取和样品制备，2007 年 2 月）
增量开发 - 空中客车飞机
接收本杂志（以下简称“杂志”）即表示您代表贵公司同意遵守以下条款。本杂志的交付不授予任何其他财产权，但仅授予您出于信息目的阅读本杂志的权利。未经空客事先书面同意，不得修改或复制本杂志及其内容、插图和照片。不得将本杂志及其所含材料全部或部分出售、出租或授权给任何第三方，无论是否付费。本杂志可能包含市场敏感信息或其他信息，这些信息在付印时是正确的。这些信息涉及许多因素，这些因素可能会随时间而变化，从而影响真实的公众形象。空客不承担更新本文件所含信息或与本文所述信息相关的任何信息的义务。本文所作的陈述不构成要约，也不构成任何合同的一部分。它们基于空客信息，并诚意表达，但不保证或声明其准确性。当需要更多信息时，可以联系空客以提供进一步的详细信息。空客对因使用本杂志及其所含材料而造成的任何损害不承担任何责任，即使空客已被告知此类损害的可能性。本许可受法国法律管辖，法院拥有专属管辖权，
基于增量和平行SAT求解
量子计算（QC）是一种新的计算范式，有望比各个域中的经典计算大幅加速。但是，近期QC面临许多挑战，包括有限的量子连接性和嘈杂的量子操作。要解决量子连接约束，在量子计算机上执行量子电路是必需的。此过程涉及执行初始量子位置并使用量子交换操作来重新安置最近的静脉相互作用。减少电路映射中的互换计数对于提高量子电路执行的成功率至关重要，因为掉期昂贵且容易出错。在这项工作中，我们通过结合增量和并行解决布尔满意度（SAT）来引入一种新颖的电路映射方法。我们提出了用于电路映射问题的创新SAT编码，该编码可显着改善基于求解器的映射方法，并在编译质量和编译时间之间提供平稳的权衡。通过在2种不同的量子计算机拓扑上涵盖3种量子算法的78个实例的全面基准测试，我们证明我们的方法比基于最先进的求解器的方法快26××，从而将汇编时间从数小时减少到数分钟的时间来减少重要的量子应用。我们的方法还超过了现有的启发式算法的掉期数量26％。
有限的深度增量优化模型 -
摘要工业计算机断层扫描（CT）广泛用于各种行业的非破坏性测试和质量控制。然而，工业CT中的一个共同挑战是由有限的角度层析成像引起的伪影的存在，由于几何约束或时间限制，该物体无法完全旋转。为了消除工件，我们提出了一个基于扩散模型的新框架：深度增量角度改进模型（DI-ARM）。我们的方法通过使用不同有限角度的重建数据作为训练过程中的中间步骤来利用CT投影的特性，取代了添加随机高斯噪声的传统扩散模型。这种方法确保了训练过程中的数据一致性，从而减轻了通过扩散模型的随机性引起的不稳定性。此外，与常规扩散模型相比，我们的方法需要更少的步骤，从而大大降低了计算资源消耗。
增量和个性化的血液透析开始
1肾脏病和透析，勒芒，勒芒，法国医院中心； 2法国勒芒大学的运动，互动和性能实验室（EA 4334）； 3法国圣汉堡大西洋卫生杆Echo协会； 4协会回声，法国乔雷特； 5肾脏和透析单位，临床和实验医学系，A.O.U.G。马蒂诺，意大利墨西拿大学DI Messina大学； 6勒芒医院中心，法国勒芒； 7法国南特斯，肾脏病理研究所，HôtelHôtelHôtelIdiu，Houstel Houstierier Universitaire de Nantes大学； 8 Echo Center，South Health Pole，法国勒芒； 9法国艾格尔斯大学医院中心生物统计学家和方法学系；和10个混合研究单元S 1155，索邦大学，皮埃尔和玛丽·库里·巴黎06号，国家健康与医学研究所，法国巴黎
基于逻辑的可解释和增量机器学习
在ILP中也以非单调逻辑程序和默认规则（Srinivasan，Muggleton和Bain 1992; Dimopoulos and Kakas 1995）学习了身体中的目标。将模型表示为默认规则带来了可观的优势，可解释性，增量学习和数据经济。我们提出了可解释和可解释的基于LP的机器学习算法，以及用于增量学习的基于LP的强化学习，以及基于LP-基于LP的解释，用于解决数据经济问题。我们可解释的基于LP的机器学习方法（Shakerin，Salazar和Gupta 2017; Wang and Gupta 2022，2024）与最先进的技术竞争，例如XGBOOST（Chen and Guestrin 2016）和Mult-ceptrons/ceptrons/nealurations/nealuret网络（Aggarwal 2018）。表1显示了基于LP的ML算法的Fold-SE（Wang and Gupta 2024）的性能比较，以及XG-BOOST和MLP在二进制分类任务上的性能比较。与其他可解释的ML算法不同的是，它可以从数据中学习基于简洁的逻辑规则集，然后可以使用该规则集来进行预测。表2显示了Fold-SE与另一个流行的可解释的ML算法Ripper的比较。fold-se在产生明显较小的规则集的同时，达到了更高或可取的精度。nesyfold（Padalkar，Wang和Gupta 2023; Padalkar and Gupta 2023）是一个使用Fold-Se-M算法（用于多类别分类）的框架，从对图像分类任务进行培训的CNN生成全局解释。对于整个火车组，将最后一层内核的输出进行了二元。然后使用折叠-SE-M算法来学习一个规则集，其中每个谓词的真实值都被二进制内核的输出确定。每个内核都可以映射到它所学会的概念中，可以将其识别为识别及其相应的谓词可以将其标记为这些概念。图1说明了用于对“浴室”，“床房”和“厨房”的图像进行分类的CNN的Nesyfold框架。可以通过域专家仔细检查获得的规则集，以检查CNN可能学到的偏见。默认规则是捕获关系数据集的逻辑的绝佳方法。人类在日常推理中使用默认值（Stenning and van Lambalgen 2008； Dietz Saldanha，Houldobler和Pereira 2021）。大多数数据集都是由人类驱动的活动产生的（例如贷款