XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System解释
人工智能基础模型——解释
虽然基础模型有时被认为与“通用人工智能”（GPAI）完全相同，但实际上它们只是众多 GPAI 类型中的一种（尽管非常强大）。其他 GPAI 类型包括（通常非常基础的）用于一系列任务（例如模式检测或翻译）的 AI 系统。
解释性信息：对P190或P210定量测定的诊断定性BCR-ABL1分析
方法论：RNA与全血或骨髓分离并反转录。所得的cDNA经过多重PCR扩增，旨在扩增P190，P210或P230 BCR-ABL1融合转录本，涉及ABL1外显子2。ABL1参考基因也被放大以进行标本质量控制并确保RNA的完整性。PCR产物通过毛细管电泳解决，并评估存在表明阳性结果的扩增子的存在。阳性普通P210或P190结果将触发定量P210或P190测试，以提供定量水平作为监测治疗反应的诊断基线。p210的成绩单水平报告为国际量表百分比（％is）。P190转录水平报告为归一化拷贝数（NCN）。这些定量结果被整合到最终报告中。如果初始定性测试为阴性，或者检测到罕见的P230，则不会进行反射测试。
可解释的人工智能的法律框架
第二，我们讨论法律，技术和行为因素如何提供有关在哪种背景下使用我们的法律-XAI分类法的解释的指导。以信用评分为例，我们演示了法律如何规定可以将哪种类型的解释方法用于特定算法决策系统。我们展示了法律，计算机科学和行为原则的结合如何指导决策者，法律学者和计算机科学家为特定法律领域选择正确的解释方法。第三，我们证明了如何将我们的法律-XAI分类法应用于包括医疗补助，高等教育和自动决策在内的各个领域。我们认为，在创建解释权时，决策者应该更具体。自动化的决定通常可以用大量的解释方法来解释，决策者应指定哪些解释应必须提高决策者的政策目标。我们的法律-XAI分类法可以帮助决策者根据其政策目标确定正确的解释方法。
可解释的人工智能和机器学习
摘要人工智能（AI）和机器学习（ML）正在彻底改变各个领域的人类活动，而医学和传染病并不能免除其快速和指数的增长。此外，可解释的AI和ML的领域已经获得了特别的相关性，并引起了人们的兴趣越来越大。传染病已经开始从可解释的AI/ML模型中受益。例如，在抗菌病毒预测和量子疫苗算法中，它们已被采用或提议更好地理解旨在改善2019年冠状病毒疾病诊断和管理的复杂模型。尽管有关解释性和可解释性之间二分法的某些问题仍然需要仔细关注，但对复杂的AI/ML模型如何得出其预测或建议的深入了解对于正确地面对本世纪传染病的日益严重的挑战变得越来越重要。
cw：CommonLit文章，解释器：CRISPR的工作方式...
cw：CommonLit文章，解释器：CRISPR的工作原理，与文本有关的问题＃1-7应得的：星期日，4/19说明：在Archie和CommonLit上向＃'s 1-7发布答案。必须将答案作为Archie上的PDF提交。Archie指令：执行以下任一项：
面向特定领域的可解释人工智能
皮肤癌检测是临床决策支持的一个常见应用 [7]。由于皮肤癌患者数量的增加和早期检测的良好治疗效果，过去几年来，人们在该领域进行了大量研究。在此背景下，DNN 已成为开发皮肤图像分类模型的可行方法 [2、8、12、30]。社区的高度关注导致出现了各种不同方法，其性能水平也参差不齐。1 所有方法的共同点都是训练一个可用于诊断并从而用于临床决策支持的模型。因此，新方法的评估标准通常是它们是否能够使模型在各种皮肤病诊断任务中取得更好的性能结果 [21]。同时，其他 AI 研究领域也越来越多地考虑对模型预测的解释。相比之下，这些技术在皮肤图像分类中的应用几乎没有得到解决，尽管最近的一些研究已经认识到