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药品定价透明度
在典型的医药供应链中，制药商会制定药品的初始定价。然后，批发商将药品运输并出售给药房，药房再将其出售给患者。对于有保险的患者，药房会向保险公司收取部分药品费用，而患者则在药房柜台支付共付额。为了增加另一层复杂性，药房福利管理者 (PBM) 与制药公司协商回扣，以降低其客户的药品成本，这些客户通常包括政府机构、大型雇主和保险公司。PBM 保留一部分回扣，其余部分提供给客户。作为回扣的交换，PBM 将药品移至保险计划处方集中的更高层级。处方集中的最高层级意味着患者的自付费用最低，而且由于患者倾向于购买对他们来说最便宜的药品，因此最高层级的药品往往是制药公司最赚钱的药品。然而，制药公司经常以增加回扣作为提高标价的理由。3
一种深度学习策略，可以从高密度的细胞外记录中识别跨物种的细胞类型
图1：来自神经回路中细胞外记录的细胞类型识别策略。该策略包括三个步骤：数据采集和策展，以构建地面真相类型库，从地面真相库中选择以训练基于机器学习的分类器的特征，以及使用其他数据集对分类器进行测试，包括其他物种。第一步是基于在清醒小鼠的电生理记录期间基于遗传学定义的神经元的光遗传学激活来创建一个基础真相库。通过突触阻滞剂药理学和电生理标准的结合，必须直接激活地面真相文库中的神经元，然后进行仔细的数据策划。第二步是识别数据集中的功能，这些功能可用于训练半监督的深度学习分类器。第三步是通过要求将其预测小鼠和猴子专家分类记录的独立数据集中的单元格类型来测试分类器的一般性。117
推荐引用 推荐引用 Baydoun, S.、Samarakoon, T. 和 Solomon, D. (2024 年 7 月 10 日)。提升图书馆研究指南中的 AI 素养：实践和道德考量。在 2024 年 6 月 11 日至 13 日举行的图书馆生成 AI (GAIL) 虚拟会议上发表。https://doi.org/10.17605/OSF.IO/VDUTH
❏ 算法透明度是指用于搜索、处理和传递信息的算法的目的、结构和底层操作的开放性 ❏ 选择/训练偏差：一种错误类型，其中数据集中的某些元素比其他元素具有更大的权重和/或代表性 ❏ 人工智能系统在通常存在偏差的数据上进行训练
人工智能中的性别偏见：探索刻板印象对英语-越南语机器翻译的影响
然后，我将使用最先进的神经网络方法，在英语-越南语的标准翻译数据集上从多语言模型（Helsinki-NLP）进行训练，并使用我的测试句子评估该模型。接下来，我将使用一种偏差缓解技术，通过交换训练数据集中的性别词来平衡它们，然后重新训练并再次评估。
NX586“处理器P90概况表
■NX586提供了第六代技术学今天Nexgen的RISC86™Microharchitecture是第六代RISC原则在X86指令集中的首次完整应用，并包括排序执行，投机性执行，注册重命名，重命名和数据伪造。Intel必须等待奔腾*'Pro来利用这种高水平的技术。
特殊需求计划护理模式
是的。所有提供 SNP 的组织都必须进行自己的 MOC 培训。MOC 中描述的护理管理流程并不通用，并且因保险公司而异。CMS 不提供集中的 SNP MOC 培训，我们也不接受来自其他健康计划的培训证据。这意味着您可能会被要求完成多项 SNP MOC 培训。
NX586“处理器P90概况表
■NX586提供了第六代技术学今天Nexgen的RISC86™Microharchitecture是第六代RISC原则在X86指令集中的首次完整应用，并包括排序执行，投机性执行，注册重命名，重命名和数据伪造。Intel必须等待奔腾*'Pro来利用这种高水平的技术。
沙巴和砂拉越的人工智能判刑
全球正在努力“治愈自动化系统中隐藏的偏见和成见” 10 。2012 年，ImageNet 项目在为开发人员提供图像库以训练计算机识别视觉概念方面发挥了关键作用。斯坦福大学、普林斯顿大学和北卡罗来纳大学的科学家向数字工作者支付了一小笔费用，以标记超过 1400 万张图片，创建了一个大型数据集 11 ，并免费向公众发布。在极大地推动人工智能发展的同时，研究人员后来发现了数据集中的问题，例如，在数据集上训练的算法可能会将“程序员”识别为白人 12，因为有大量图片被这样标记。ImageNet 团队着手分析数据以发现这些偏见，并采取了一些措施，例如识别在图片上投射含义的单词（例如“慈善家”）并评估图片集中的人口和地理多样性。这项工作表明，算法可以重新设计以变得更加公平。
IRB 对涉及 AI 的研究进行审查
• 算法可以提供我们无法理解的答案。• 算法可以对数据集中的“隐藏”信息采取行动。• 算法可以以我们无法理解的方式传播偏见。• 我们可能无法分辨算法“看到”了什么，因为我们自己无法“看到”。• 这是一个与非代表性数据集不同的问题。更多数据和表示至关重要，但也不一定能纠正。
