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美国-欧空局地球系统科学协议（2022）
i. 一方与其自己的关联实体之间或其自己的关联实体之间的索赔； u. 自然人、其遗产、幸存者或代位人（代位人是本协议的一方或受本交叉豁免条款约束的情况除外）因其身体伤害、其他健康损害或死亡而提出的索赔； iii. 因恶意不当行为造成损害而提出的索赔； iv. 知识产权索赔； v. 因一方未能根据本条第 2（b）款将交叉豁免责任扩展到其关联实体而造成的损害的索赔；或 vi. 一方因另一方未能履行本协议项下的义务而产生的或与其有关的索赔。
整合航空遥感和实地活动用于生态学和地球系统科学
1 斯坦福大学地球系统科学系，美国加利福尼亚州斯坦福；2 劳伦斯伯克利国家实验室地球与环境科学区，美国加利福尼亚州伯克利；3 加州理工学院喷气推进实验室，美国加利福尼亚州帕萨迪纳；4 国家生态观测网络，美国科罗拉多州博尔德；5 落基山生物实验室，美国科罗拉多州克雷斯特德比特； 6 美国加利福尼亚州伯克利加利福尼亚大学环境科学、政策与管理系；7 美国科罗拉多州杜兰戈刘易斯堡学院环境与可持续发展系；8 美国亚利桑那州立大学生命科学学院，亚利桑那州坦佩；9 美国加利福尼亚州山景城谷歌公司；10 美国地质调查局地球科学与环境变化科学中心，美国科罗拉多州丹佛市；11 美国加利福尼亚州门洛帕克 SLAC 国家加速器实验室
2017-2021-地球系统科学技术并排.pdf
使用各种适当的其他课程仪器、设备、技术和程序，例如卫星图像和其他遥感数据、地理信息系统 (GIS)、全球定位系统 (GPS)、科学探测器、显微镜、望远镜、现代视频和图像库、气象站、化石和岩石套件、条形磁铁、螺旋弹簧、波浪模拟器、板块模型和行星地球仪；
卫生系统科学学院| ama
Tyler Kinney Staff Assistant, GME/UME Tyler.kinney@ama-assn.org Lisa Ksandr Project Administrator Lisa.ksandr@ama-assn.org Kimberly Lomis, MD Vice President, UME Innovations Kimberly.lomis@ama-assn.org Katie Pajak Project Manager Kathryn.pajak@ama-assn.org Judee Richardson, PhD Director, Research and Program Evaluation Judee.richardson@ama-assn.org Sally Santen, MD, PhD Special Adviser Sally.santen@ama-assn.org Betsy Shea Director, GME Collaborations Betsy.shea@ama-assn.org Susan E. Skochelak, MD, MPH Chief Academic Officer Group Vice President susan.skochelak@ama-assn.org加速医学教育计划的变化：http：//changemeded.org卫生系统科学：https：//wwwwwww.ama-assn.org/education/acceleration/accelerating-cellerating--cellerating--cellerating--clo-------------- https://innovationmatch.ama-assn.org/groups/ace-community/
计算机和系统科学学院...
CS-703 Data Communication and Computer Networks Elective CS-720 Mobile Ad Hoc Networks Elective CS-752 Computer Vision Elective CS-760 Natural Language Processing Elective CS-770 Wireless Sensor Networks Elective CS-822 Machine Learning Elective CS-850 Brain Theory & Neural Networks Elective CS-809 Statistical Inference & Multivariate Techniques (For MTech - Computer Science and技术，MPHIL，博士）选修
已发布版本的引用（APA）：Gerlings, J., Shollo, A., & Constantiou, I. (2021)。回顾可解释人工智能 (xAI) 的需求。第 54 届夏威夷国际系统科学会议论文集（第 1284-1293 页）。夏威夷国际系统科学会议 (HICSS)。 https://doi.org/10.24251/HICSS.2021.156
机器学习 (ML) / 人工智能 (AI) 技术（包括神经网络 (NN) 变体）正在快速发展，从而扩展了其功能，导致高级模型在决策过程中得到更频繁的使用 [1]。随着这些模型融入组织和日常工作中，学者和从业者需要更加关注模型的开发过程和结果的解释 [2]–[4]。这一点很重要，因为重要决策越来越多地由人们无法完全理解的不同形式的算法支持或完全自动化，这被称为 AI 黑箱解释问题 [5]。如果我们不能解释算法，我们就无法反驳它们、验证它们、改进它们或从中学习 [6], [7]。从业者和学者都呼吁通过实施透明且易于理解的 ML 模型来更好地理解复杂且不透明的模型。解释 ML 模型的工作原理和结果的产生方式，可以提高人们对机器学习模型的信任度 [5]、[8]– [10]。
整合航空遥感和实地活动，促进生态学和地球系统科学研究
1 斯坦福大学地球系统科学系，美国加利福尼亚州斯坦福；2 劳伦斯伯克利国家实验室地球与环境科学区，美国加利福尼亚州伯克利；3 加州理工学院喷气推进实验室，美国加利福尼亚州帕萨迪纳；4 国家生态观测网络，美国科罗拉多州博尔德；5 落基山生物实验室，美国科罗拉多州克雷斯特德比特；6 加利福尼亚大学环境科学、政策与管理系，美国加利福尼亚州伯克利；7 刘易斯堡学院环境与可持续发展系，美国科罗拉多州杜兰戈；8 亚利桑那州立大学生命科学学院，美国亚利桑那州坦佩；9 谷歌公司，美国加利福尼亚州山景城；10 美国地质调查局、地球科学与环境变化科学中心，美国科罗拉多州丹佛；11 SLAC 国家加速器实验室，美国加利福尼亚州门洛帕克