XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System解释性
合格的解释性陈述
此PAS2060合格的解释性陈述（QES）表明，Shell LNG营销与交易（SLMT业务）已在PAS2060中定义了所谓的“碳中立性”（以下是在2022和2023和2023（基准）期间，PAS2060碳中立性在2022和2023（IS 1）中的PAS206（在2022年的基准中）（IS 1）在1）中达到了1）。 2025年（第2期）和2026年至2027年（周期3），所有碳偏移量液化天然气货物在这三个时期均符合PAS2060：2014的要求。Shell LNG Marketing＆Trading（SLMT）是Shell Integrated Gas＆上游（IGU）业务的一部分，是从Shell Ventures或第三方供应商那里购买LNG的Shell业务，并在全球范围内向下游客户提供LNG。有关SLMT的更多信息，请参见以下网站Shell LNG营销和交易|壳全球。PAS2060碳中立性声明
医疗保健领域人工智能的可解释性
摘要背景：在人工智能 (AI) 应用于医疗保健领域时，可解释性是最受争议的话题之一。尽管人工智能驱动的系统已被证明在某些分析任务中表现优于人类，但缺乏可解释性仍然引发批评。然而，可解释性不是一个纯粹的技术问题，相反，它引发了一系列需要彻底探索的医学、法律、伦理和社会问题。本文对可解释性在医学人工智能中的作用进行了全面评估，并对可解释性对于将人工智能驱动的工具应用于临床实践的意义进行了伦理评估。方法：以基于人工智能的临床决策支持系统为例，我们采用多学科方法从技术、法律、医学和患者的角度分析了可解释性对医学人工智能的相关性。基于这一概念分析的结果，我们随后进行了伦理评估，使用 Beauchamp 和 Childress 的“生物医学伦理原则”（自主、仁慈、不伤害和正义）作为分析框架，以确定医疗 AI 中可解释性的必要性。结果：每个领域都强调了一组不同的核心考虑因素和价值观，这些因素与理解可解释性在临床实践中的作用有关。从技术角度来看，可解释性必须从如何实现和从发展角度来看有什么好处两个方面来考虑。从法律角度来看，我们将知情同意、医疗器械认证和批准以及责任确定为可解释性的核心接触点。医学和患者的观点都强调了考虑人类行为者和医疗 AI 之间相互作用的重要性。我们得出的结论是，在临床决策支持系统中忽略可解释性会对医学的核心伦理价值观构成威胁，并可能对个人和公共健康产生不利影响。结论：为了确保医疗 AI 兑现其承诺，需要让开发人员、医疗保健专业人员和立法者意识到医疗 AI 中不透明算法的挑战和局限性，并促进多学科合作。关键词：人工智能、机器学习、可解释性、可解释性、临床决策支持
算法解释性“诱饵和开关”
人工智能和机器学习中的解释性（AI/ML）正在成为学术研究的主要领域，并且是一个重大监管问题的主题。越来越多的人，党派，政府和民间社会团体正在达成共识，即AI/ML必须可以解释。在本文中，我们挑战了这一主要趋势。我们认为，要解释性成为道德要求，甚至更多地是为了成为法律要求 - 它应该满足某些当前无法使用的desiderata，甚至可能无法。，本文认为，当前的可解释AI/ML的盛行方法通常是（1）无法指导我们的行动和计划，（2）无法透明地透明透明的原因，而没有实施自动化的决定，并且（3）承销规范（道德和法律）判断>>
FY24-LHHS-解释性材料.pdf
对于 2024 财政年度，委员会建议当年可自由支配的资金（即 302(b) 拨款）总额为 147,096,000,000 美元，总体计划资金（包括抵消和调整）总额为 195,999,840 美元。2024 财政年度的建议比 2023 财政年度颁布的水平减少了 60,271,000,000 美元。美国仍然深陷高通胀，许多经济学家认为，在新冠疫情期间和疫情后，政府大量投入支出加剧了通胀。该法案代表着朝着恢复财政责任迈出了明确的一步，同时确保维持对关键和高优先级职能的资金。委员会法案通过消除重复和无效项目、做出战略性资金优先选择以及继续控制本届政府施加的失控支出和监管负担，促进了有利于就业增长的财政环境。委员会在整个法案中优先考虑了关键的生物医学研究、生物防御、有针对性的教育和监督责任。委员会的建议反映了仅通过减少可自由支配的支出来实现赤字削减所固有的挑战。只有实现强制性储蓄，我们的联邦预算赤字和国家债务才能大幅减少。委员会的建议还包括良好的政府、支持生命和支持家庭的规定、限制联邦政府的过度干预以及控制监管机构。
欧盟立法的解释性备忘录
产品可能严格应对他们提供的产品的缺陷负责，造成人身伤害，死亡或私人财产损失。如果一个人遭受了这种损害，他们可以要求赔偿。替代指令（2024 PLD）引入了新的规定，以解决影响产品工作方式（例如人工智能系统）和数字服务等产品（例如，自动驾驶汽车中的导航服务）。它还减轻了在某些情况下对受害者的举证责任，并从10年延长到25年（由于将产品放置在市场上）时限制受伤的潜伏期在10年内阻止了索赔。3。特别是：
视觉变压器的解释性和透明度...
问题尽管可以通过计算机视觉区域的视觉变压器取得进展，但这些模型存在决定性的问题：它们缺乏透明度。这导致原因，尤其是在模型出乎意料的情况下找到原因。，并开发了消融研究的方法来解决它们。
立场检测方法的偏见和解释性
Sherbrooke大学是一家讲法语的机构，以其人类维度，创新的操作风格和与专业人士的合作而闻名。Sherbrooke大学欢迎来自全球102个国家和地区的31,700多名学生。该系由24位积极参与以下研究领域的教授组成：人工智能，生物信息学，健康信息学，人类计算机互动，成像和数字媒体科学等。NLP实验室专注于理解和生成与社会问题有关的各种学科中的文本。其工作包括对可恶内容的识别和缓解，对假新闻的检测，对社交网络表达的立场的分析以及基于神经体系结构的NLP模型中的偏见的解释性和降低。