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World File Search System采纳的
关于2018财年新采纳的研究项目
8 木下健 长崎科学技术大学校长 东京大学名誉教授 9 佐藤胜明 东京农工大学名誉教授 10 佐藤千明 东京工业大学科学技术研究所副教授 11佐藤诚 东京工业大学名誉教授 12 谷冈明彦 东京工业大学名誉教授 13 中山智博 国家研究开发机构日本科学技术振兴机构研究开发战略中心企划管理室主任/研究员 14 花田修二 东北大学名誉教授 15 绿川胜美 日本理化学研究所光子工程中心主任 16 村口正宏 学部电气工程系教授17 东京理科大学工学部博士 17 森本正幸 东海原大学教授 18 山本英和 千叶工业大学工学部电气电子工程系教授 19 东京理科大学工学院机械工程系教授 山本诚 20 日本科学技术振兴机构创新研究开发推进项目项目经理 山本义久 21 横山健二 系教授东京工业大学应用生物学系应用生物学系 22 吉田雅之 公共投资杂志主编
普通人对人工智能的看法对算法建议采纳的影响
先前对算法建议的研究得出了相互矛盾的结果。多项研究表明，消费者反对算法建议，这种现象被称为算法厌恶。例如，Dietvorst 等人（2015）发现，在看到算法错误后，人们不太可能选择算法建议来预测学生表现，而不是较差的人类建议。在医学领域，学者们表明患者不信任算法建议（Promberger & Baron，2006），他们认为患者担心算法建议忽视了人类的独特性（Longoni 等人，2019）。类似地，Castelo 等人（2019）发现，直观、主观任务的算法厌恶程度高于可量化的客观任务。然而，Logg 等人（2019）的一项研究对算法厌恶提出了质疑。通过关注商业预测或浪漫吸引力预测等不同领域，他们发现人们通常更喜欢算法的建议，而不是人类的建议。Hildebrand 和 Bergner ( 2021 ) 表明，如果算法财务建议使用类似人类的对话风格，人们会更加欣赏它。总之，这些相互矛盾的结果表明存在其他可能影响算法建议采用的因素。其中一个因素可能是消费者对人工智能的非专业信念。尽管随着人们越来越频繁地使用人工智能服务，对人工智能的非专业信念在市场上似乎非常突出（ Huang & Rust ， 2018 ），但关于这种信念的研究却很少。也就是说，先前的研究为参与者提供了有关算法建议质量的具体信息，例如有关其错误的信息（例如， Dietvorst 等人， 2015 ； Longoni 等人， 2019 ）。然而，在现实生活中，人们通常不会收到这种信息，也缺乏评估算法建议准确性的领域专业知识。因此，在决定是否使用算法建议时，他们可能会依赖更普遍的线索，例如他们对人工智能的非专业信念。在我们的研究中，我们希望解决这一差距，并指出消费者对人工智能与人类智能的智能程度有不同的看法。具体而言，我们认为对人工智能的非专业信念会影响算法建议的采用，因为它们可以作为推断建议准确性的线索，尤其是当感知到的任务复杂性很高时。在三项研究中，我们为这一预测提供了趋同的证据。通过这样做，我们为算法建议的研究做出了贡献，并指出在自动化建议服务时考虑消费者对人工智能的非专业信念的重要性。
第 25A 条 - 马里兰州特许县
(b) 采纳的效力。县委员会及其任何机构拥有或持有的所有财产和特许经营权，在采纳宪章后，应立即归属于该县，作为法人。对采纳宪章的任何县的县委员的任何诉讼不得停止，而应以县的名义继续进行，其效果与最初提起或开始的效果相同；所有现存的、法律或公平原则上的责任、义务、合同、索赔和要求，无论是上述县委员的或对其有利的，已经发生或将要发生的，均应无须经过进一步手续，成为采纳宪章的县的委员和县议会的责任、义务、合同、索赔和要求，任何刑事诉讼、起诉或起诉均不受上述宪章采纳的影响，但应根据犯罪发生时有效的法律进行起诉。第 1A 节。合同诉讼中主权豁免的辩护。
COVID-19 疫苗咨询和疫苗接种的计费和报销
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首个 RSV 疫苗可保护 6 岁以下婴儿...
CHMP 采纳的意见是 Abrysvo 走向患者可及性的中间步骤。该意见将被送交欧盟委员会，以作出关于在欧盟范围内营销授权的决定。一旦获得营销授权，各成员国将根据该药品在该国国家医疗保健体系中的潜在作用/用途做出定价和报销决定。
什么是整体农场计划？
一些碳审计工具会提供建议，而其他工具则只会提供排放量数字。数字本身很有用，因为它们可以让您跟踪进度，但建议将帮助您采取适当的行动。如果您选择使用的碳审计工具不提供建议，您可能会发现向代理商或顾问寻求潜在建议会有所帮助。您也可以自己从农场咨询服务等来源寻求建议。您应该记下您要采纳的建议。
贝克县一般规定第一条
第 1.01.00 部分 标题和引文 ...................................................................................... 1 节1 .01.01 采纳的立法权力 .............................................................................. 1 节1.01.02 一般意图和目的 ...................................................................................... 1 节1.01.03 具体意图和目的 ...................................................................................... 2 节1.01.04 一般调查结果 ...................................................................................... 4 节1.01.05 具体发现 ........................................................................................ 5 第 1 部分02.00 解释和监管效果 ........................................................................ 9 秒。1.02.01 一般适用性 ........................................................................................ 9 秒。1.02.02 例外 ............................................................................................. 10 秒。1.02.03 分区一致性 ........................................................................................ 10 秒。1.02.04 通过引用合并 ............................................................................. 12 秒。1.02.05 解释规则 ...................................................................................... 12
美国众议院发布全面的人工智能报告
众议院两党联合发布的这份报告是历时一年多的审议过程的结晶，立法者与科技领袖、雇主、企业、学者、法律学者和人工智能专家进行了交流。这份长达 253 页的文件包含一系列国会近期可采纳的建议，以及一系列供私营企业参考的最佳实践。美国商会很快称赞这份报告在倡导基于风险的人工智能治理和鼓励创新之间取得了适当的平衡。
计算机输出作为证据 - 咨询文件
我们欢迎这一提及，因为我们意识到，现有的与计算机输出可采性有关的法律框架需要审查。自 1996 年《证据法》修正案通过和 1998 年《电子交易法》通过以来，信息技术的快速发展给法律界带来了新的挑战。证据规则也未能免受这种压力。与此同时，我们也意识到，在 1996 年修订现有计算机输出条款时，立法框架和政策已经经过了仔细考虑。制定规范电子证据采纳的政策需要深入的法律研究和对相关技术及其演变的理解。
系统安全路线图 运营技术升级
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