鉴于人工智能开发人员在确保人工智能系统、其成果和此类系统用户的责任方面发挥着重要作用,我们需要他们采取负责任、合乎道德和负责任的方法。因此,我们建议这些参与者参与旨在产生负责任的人工智能设计和使用的政策制定过程。根据我们的实证研究结果,我们提出了几项建议,以弥补当前在追求负责任的人工智能时将道德原则、认证标准和解释方法作为问责机制所发现的缺陷。我们希望这些建议能够有助于讨论如何在实践中确保问责制,同时兼顾开发人员、研究人员和公众的观点。
学术诚信:所有学生必须遵守大学的学术诚信政策,该政策可在学生行为和冲突解决办公室 (OSCCR) 的网站上找到,网址为 http://www.northeastern.edu/osccr/academicintegrity/index.html。请特别注意有关剽窃的政策。您可能知道,剽窃涉及将任何其他人的言语或想法视为自己的。无论您从何处获得这些想法 - 来自书籍,网络,同学还是母亲。无论您是直接引用来源还是改写来源;如果您不是这些词语或想法的创作者,您必须清楚明确地说明它们的出处。如果您在准备任何作业时有任何困惑或疑虑,请咨询导师,以便一起完成。您还可以在 NU 图书馆网站 http://www.lib.neu.edu/online_research/help/avoiding_plagiarism/ 上查阅“避免剽窃”指南。如果出现学术诚信问题,我们的一位讲师将与您讨论;如果讨论未能解决问题,我们将把问题提交给 OSCCR。
6.10 关于 ROSE 测试仪的测试池尺寸,存在一些问题。在 20,000 毫升的测试池中测试 2 厘米 x 2 厘米 [0.79 英寸 x 0.79 英寸] 的电路板会导致严重的稀释,从而导致信号在噪音中丢失。建议的测试池尺寸为 5000 毫升或更小。较小的测试池体积将允许更可测量的结果。如果无法使用较小的测试池或使用较小的测试体积运行,则可以增加裸板的数量,单独提取所有裸板,并一次测试所有提取溶液。
当前版本:Vision Transformer(DINOV2)→TOP1精度= 0.73先前版本:卷积神经网络(IV3)→TOP1精度= 0.70
印度政府化学和化肥部药品部 (DoP) 已委托 Biovantis Healthcare Private Limited (Biovantis) 编写本报告,该报告以 Biovantis 的独立研究和分析为基础。保留所有权利。本报告和相关工作的所有版权均归药品部 (DoP) 和 Biovantis Healthcare Private Limited 所有。本报告利用了一手和二手数据以及从各种来源获取的信息,例如文章(同行评审和一般)和对顶尖专家的访谈。专家和关键意见领袖表达的观点仅代表个人观点,不应代表他们所从事专业工作的组织。本报告仅供参考。尽管在编写本报告的过程中已尽应尽的义务确保信息准确无误,符合 Biovantis 和 DoP 的知识和信念,但报告内容无论如何都不能理解为专业建议的替代品。 Biovantis 和 DoP 既不推荐也不认可本报告中提及的任何特定产品或服务,也不对因依赖本报告而做出的决策结果承担任何责任。对于因用户依赖或接受本报告任何部分的指导而导致的任何行为或疏忽而产生的任何直接或间接损失,Biovantis 和 DoP 均不承担任何责任。
请注意,本文计划在 ICTALS 2022 特别版中发表。致谢:我们感谢伯尔尼大学、Inselspital、伯尔尼大学医院、癫痫研究联盟、瑞士国家科学基金会 (SNF)、UCB、FHC、Wyss 生物和神经工程中心、美国癫痫协会 (AES)、CURE 癫痫基金会、Ripple neuro、Sintetica、DIXI medical、UNEEG medical 和 NeuroPace 通过无限制的教育捐款为伯尔尼 ICTALS 2022 会议提供慷慨赞助。AR 和 KS 感谢 SNF 拨款 200800 的支持。CR 感谢 SNF 通过拨款 204593 提供的支持。EBA 感谢数据价值研究所 (IVADO, 51627) 和蒙特利尔大学医院研究中心 (CRCHUM, 51616) 的资金支持。利益冲突:Elie Bou Assi、Kaspar Schindler、Christophe de Bézenac、Simon S. Keller、Émile Lemoine、Abbas Rahimi、Mahsa Shoaran 和 Christian Rummel 没有利益冲突需要披露。
空间幻象技术的最新进展已实现了分析组织形态,细胞组成和生物分子表达模式的新方法。这些进步正在促进数字病理新兴领域中新的计算工具和定量技术的开发。在这篇综述中,我们调查了使用数字化的组织病理学幻灯片和补充材料开发用于空间映射的OMIC数据分析的计算方法的当前趋势,并重点介绍了与泌尿生殖学肿瘤学研究有关的工具和应用。评论包含三个部分:1)组织幻灯片分析的图像处理方法的概述; 2)与空间解决的OMIC数据分析的机器学习集成; 3)讨论当前局限性和未来在临床决策过程中整合机器学习的方向。
1。概述2 2。记分卡设计和结构2 2.1。排除和未来的发展3 3.指标开发4 3.1。相关记分卡计划5 4。2024版的更新和修订6 4.1第三方审计和认证方案6 5。点扣除7 6。对报告7气候和环境的公司分析8 6.1。无化石和环境可持续的供应链:背景8 6.2。无化石和环境可持续的供应链:重点区域8 6.3。主题:背景,指标概述和评分方法9 6.3.1。无化石和环境可持续的供应链(一般)9 6.3.2。无化石和环境可持续的钢9 6.3.3。 无化石和环境可持续的铝11 6.3.4。 无化石和环境可持续的电池12 6.3.5。 气候政策游说13 7。 尊重人权14 7.1。 尊重人权:背景14 7.2。 尊重人权:重点领域14 7.3。 主题:背景,指标概述和评分方法15 7.3.1。 尊重人权(一般)16 7.3.2。 过渡矿物的负责采购16 7.3.3。 尊重土著权利17 7.3.4。 尊重工人权利18 7.3.5。 争议和危险信号;进度和绿旗19 8。无化石和环境可持续的钢9 6.3.3。无化石和环境可持续的铝11 6.3.4。无化石和环境可持续的电池12 6.3.5。气候政策游说13 7。尊重人权14 7.1。尊重人权:背景14 7.2。尊重人权:重点领域14 7.3。主题:背景,指标概述和评分方法15 7.3.1。尊重人权(一般)16 7.3.2。过渡矿物的负责采购16 7.3.3。尊重土著权利17 7.3.4。尊重工人权利18 7.3.5。争议和危险信号;进度和绿旗19 8。公司选择19附录22附录1:指标和分数属性的完整列表22附录2:加权方法48附录3:评估第三方审计和认证方案49
