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raa271041短形式数据表
1。对本文档中电路，软件和其他相关信息的描述仅供说明半导体产品和应用程序示例的操作。您对产品或系统设计中的电路，软件和信息的合并或任何其他用途完全负责。renesas电子设备对您或第三方造成的任何损失和损失均不承担任何责任，而这些损失和损失是由于使用这些电路，软件或信息而引起的。2。Renesas Electronics特此明确违反了对侵权或涉及第三方的专利，版权或其他知识产权的任何其他要求，或者是由于使用Renesas电子产品或本文档中描述的肾上腺电子产品或技术信息所产生的，包括但不限于产品，图形，图形，图表，图表，Algorith和Algorith和Algorith，以及不限于本文档中的技术或技术信息。3。在任何专利，版权或其他知识产权的权利下，没有明示，隐含或其他方式的许可证。4。您应负责确定任何第三方需要哪些许可证，并获得合法进出口，出口，制造，销售，利用，分销或其他任何产品（如果需要）的任何产品（如果需要）的任何产品。5。您不得更改，修改，复制或反向工程师，无论是全部还是部分。6。renesas电子设备对您或第三方造成的任何损失或损害赔偿均不承担任何责任，这些损失或损失是由于这种更改，修改，复制或反向工程而引起的。Renesas电子产品根据以下两个质量等级进行分类：“标准”和“高质量”。每种Renesas电子产品的预期应用都取决于产品的质量等级，如下所示。
人工智能在经济决策中的应用
在我们的工作中，我们想强调模型可解释性的重要性。我们不仅将其理解为在输入或算法参数发生变化的情况下预测模型输出将发生什么的能力，而且将其理解为业务领域——将算法参数对建模现象的影响联系起来。我们认为可解释性和可解释性的评估应定义为业务流程的一部分，并集成到组织的过程图中。我们建议对跨行业数据挖掘标准流程 (CRISP DM) 进行适当修改，并将其作为子流程。我们指出了为 AI 提供信任的正式方法，即所谓的事后可解释性方法，并根据经济决策用例对其中一种方法进行了评估。
在可解释人工智能中实现以人为本的观点
人工智能 (AI) 对我们生活的影响范围是深远的——随着人工智能系统在医疗保健、金融、移动、法律等高风险领域中激增，这些系统必须能够向不同的最终用户全面解释它们的决策。然而，可解释人工智能 (XAI) 的讨论主要集中在以算法为中心的方法上，在满足用户需求方面存在差距，并加剧了算法不透明的问题。为了解决这些问题，研究人员呼吁以人为本的 XAI 方法。需要通过来自不同利益相关者的反思性讨论来绘制领域图并塑造 XAI 的论述。本次研讨会的目标是研究如何在概念、方法和技术层面上将以人为本的 XAI 观点付诸实践。我们鼓励采用整体（历史、社会和技术）方法，强调“操作化”，旨在制定可操作的框架、可转移的评估方法、具体的设计指南，并阐明 XAI 的协调研究议程。
eces-v3-worhure-2024.pdf
EC-Council认证的加密专家（E | CES）计划旨在向专业人士和学生介绍复杂的密码学领域。涵盖了广泛的主题，E | CES课程深入研究了现代的对称密钥密码学，为Feistel功能，DES和AES等算法提供了详细的见解。此外，学生还熟悉其他各种算法，包括洪水，Twofish，Skipjack，Cast，Tea等。课程扩展到应用于密码学的信息理论基础知识，涵盖了诸如哈希算法（MD5，MD6，SHA，GOST，RIPMD 256）等基本概念以及对RSA，Elgamal，Elgamal，Elliptic Curve和Digital Indial Indeature Algorith（DSA）（DSA（DSA）（DSA）的深入讨论，以及不对称的密码学。
数字资产和数字流利度
●亚马逊的招聘软件因算法而不推荐女性（Dastin，2018年）●雇主使用Facebook算法从妇女，年长的工人和广告商中“隐藏”工作广告来练习住房歧视（Tobin，2019a； Tobin，2019b，2019年），这是BBIAS上的社交媒体（TOBIAS），这是BBIAS babors●ALGORITH AD SOMECATS（TOBLIAS），这是BBIAS的社交活动（TOBIN），这是BACT的。 ●YouTube的内容推荐算法使观众迈向仇恨言论和阴谋论（O'Donovan等，2019）●促进疫苗错误信息的社交媒体算法（Sunderji，2021年）●芝加哥在芝加哥的两次被枪杀，因为芝加哥警察部门的预测计划是在芝加哥警察局的两次中被枪杀的两次。
div>的课程
2021 IEEE/RSJ国际智能机器人与系统国际会议（IROS）2021在AAAI人工智能会议上（AAAI-UC）2018-2021 3X AAAI/ACM人工智能，道德和社会（AAAI-UC）2018-2021 3X AAAI/ACM会议，机器人（AIES）2020年的机器人20120年杂志（ALGORITH）。 2019年国际人工智能国际联合会议（IJCAI）2019年国际自动化规划与计划国际会议（ICAPS）2019年国际自主代理和多种型系统国际联合会议（AAMAS）2018，2018年2018年2018年国际智能搜索（SOCS）互动（SOCS）AAAI ARIFICEN ARIFICEN ARIFICEN ARICIENICEN ARICIAINIFIEN ARICIERICE on ARIFICENICEN ARENICIEN ARENICIERICE on ARIFICERICE on ARIFICENIDE（AAMA）， 2018 ACM Siggraph运动，互动和游戏会议（MIG）2018 IEEE计算智能与游戏会议（CIG）2018 ICAPS计划与机器人技术研讨会（Planrob）期刊编辑
计算机视觉
客观问题1。计算机视觉的主要目标是什么？（a）模仿人类思维过程（b）使机器能够查看和分析图像（c）开发新的编程语言（d）以创建人造生命形式的形式：（b）使机器能够看到和分析图像的解释：计算机视觉解释：人工智能是人工智能的域名，可以使用Algorith进行处理和分析机器，可以使用Algorith进行处理和分析。2。以下哪项不是计算机视觉的应用？（a）面部识别（b）自动驾驶汽车（c）烹饪食物（d）医学成像答案：（c）烹饪食品解释：计算机视觉被广泛用于安全（包括面部识别），运输（自动驾驶汽车）和医疗保健（医疗图像），但不用于烹饪食物。3。卷积层在卷积神经网络（CNN）中的作用是什么？（a）提取诸如边缘和形状（b）之类的高级特征（b）以减少图像分辨率（c），以直接对图像进行分类（d）以存储图像以供将来使用：（a）提取高级特征，例如边缘和形状，例如卷积层：卷积层负责检测诸如边缘，梯度，渐变，纹理和纹理的功能。4。在RGB图像中，如何存储颜色信息？5。CNN中的整流线性单元（relu）的目的是什么？6。计算机视觉中的“对象检测”涉及什么？（a）将单个标签分配给图像（b）在图像中识别和定位多个对象（a）使用三个单独的颜色通道使用单个灰度通道（b）使用二进制颜色系统使用十六进制的颜色代码（d）使用三个单独的颜色系统答案：（b）使用三个独立的颜色通道：红色，绿色和蓝色解释：在RGB图像中，每个Pixel具有三个值对应于红色，绿色，蓝色，蓝色，蓝色，蓝色，蓝色的颜色相对于蓝色，蓝色和蓝色的颜色，使用三个单独的颜色频道，使用三个单独的颜色通道，则使用三个单独的颜色通道，使用三个单独的颜色通道，使用三个单独的颜色频道，使用三个单独的颜色频道。（a）将图像转换为灰度（b）以从特征映射（c）中删除所有负值（c）以减小图像的大小（d）以将图像分类为类别：（b）从特征映射说明中删除所有负值：relu介绍非内线性，通过用零替换所有负值，从而使功能提取过程更有效地替换了所有负值。
（IJCI）在线可在线访问https://ijci.journals.ekb.eg/基于GLCM和LBP功能与PCA和IG
细胞异常会导致脑肿瘤发育。它是全球死亡率的主要原因之一。早期肿瘤发现可以避免数百万死亡。磁共振成像（MRI）是最流行的成像技术之一，可用于早期检测到脑肿瘤，因此可以改善患者的存活率。MRI中肿瘤的可见性得到提高，这有助于随后的治疗。 这项研究试图尽早检测脑肿瘤。 使用MRI的建议的CAD系统有可能帮助医生和其他专家发现脑肿瘤的存在。 这项工作利用机器学习来提高分类精度。 这项工作是在许多顺序的步骤中进行的，包括使用中位过滤器进行MRIS降噪，使用灰度级别的共存在矩阵（GLCM）和局部二元模式（LBP）提取肿瘤特征的特征，然后使用特征IS进行分类（IG），最终使用机器选择Algorith，最终使用了类型确定并将MRI分类为肿瘤或无肿瘤。 使用GLCM和LBP功能的组合特征向量的提出方法的实验结果，使用IG显示98％的精度，使用PCA的精度为97％。 关键词：脑肿瘤； MRI;灰度合作矩阵GLCM;局部二进制图案LBP；功能选择。肿瘤的可见性得到提高，这有助于随后的治疗。这项研究试图尽早检测脑肿瘤。使用MRI的建议的CAD系统有可能帮助医生和其他专家发现脑肿瘤的存在。这项工作利用机器学习来提高分类精度。这项工作是在许多顺序的步骤中进行的，包括使用中位过滤器进行MRIS降噪，使用灰度级别的共存在矩阵（GLCM）和局部二元模式（LBP）提取肿瘤特征的特征，然后使用特征IS进行分类（IG），最终使用机器选择Algorith，最终使用了类型确定并将MRI分类为肿瘤或无肿瘤。使用GLCM和LBP功能的组合特征向量的提出方法的实验结果，使用IG显示98％的精度，使用PCA的精度为97％。关键词：脑肿瘤； MRI;灰度合作矩阵GLCM;局部二进制图案LBP；功能选择。
用于个性化参与干预措施的方法的分类显示，试验协议中的报告不足
决策点何时在开始干预之前，在基线个性化下进行个性化发生。在干预开始之后进行的个性化个性化发生在协议中预先指定的未规定的时间在干预开始之后发生的个性化个性化，而无需预先确定的时间缩减规定的时间，并在构建中构建了哪些元素的构建，这些元素是确定了干预患者的个性化社会性，临床疾病，临床，临床，临床范围，临床范围，临床范围，临床范围，以及临床范围，临床范围，临床范围，以及临床范围，临床范围，临床范围，临床范围，以及临床范围，临床范围，以及临床范围，临床范围。参与者的要求或“参与者的交付方式选择”）外部变量变量与患者的特征或偏好无关（例如，本地资源或照顾者的偏好）决策规则如何操作个性化算法驱动的个性化个性化算法的algorith a algorithm a algorithm的构造和标准化的构造，该算法是如何操作个性化变量。在干预开始之后进行的个性化个性化发生在协议中预先指定的未规定的时间在干预开始之后发生的个性化个性化，而无需预先确定的时间缩减规定的时间，并在构建中构建了哪些元素的构建，这些元素是确定了干预患者的个性化社会性，临床疾病，临床，临床，临床范围，临床范围，临床范围，临床范围，以及临床范围，临床范围，临床范围，以及临床范围，临床范围，临床范围，临床范围，以及临床范围，临床范围，以及临床范围，临床范围。参与者的要求或“参与者的交付方式选择”）外部变量变量与患者的特征或偏好无关（例如，本地资源或照顾者的偏好）决策规则如何操作个性化算法驱动的个性化个性化算法的algorith a algorithm a algorithm的构造和标准化的构造，该算法是如何操作个性化变量。Operator-driven personalization A human person (i.e., the operator) decided on how to modify the intervention without following a predefined algorithm Nature of the subsequent tailoring How was the intervention modified according to the decision rules A switch in the content Modifications of the content of the intervention (e.g., the information provided in messages, the type of physical exercise, the method of psychotherapy) Modification of the mode of delivery Modification of the context of the intervention （例如，干预部分的部分，信息的语言，干预的位置）修改强度或频率的增加或减少或减少干预组成部分的剂量，持续时间或节奏的剂量，持续时间或节奏（例如，物质锻炼的频率或强度的频率）（添加或停止零件）添加其他部分（添加其他部分）（添加其他部分）（添加其他部分）（添加其他部分）（在添加其他部分）（添加其他部分），在同时添加其他部分，同时添加其他部分。停止体育锻炼）
学习增强的最大独立集-DROPS
找到最大独立集是经典的NP - 硬性问题之一[42]。此外，[36，60]的开创性工作证明了近似MIS的大小至在任何δ> 0的n 1-δ以内的NP硬度。相比之下，输出任何一个顶点都可以琐碎地给出n- apptroximation。[10]给出了一个非平凡的O（n/ log 2 n） - 近似MIS，后来[29]改进了这一点。这些结果表明，该问题的一般形式很难，因此，许多研究工作已致力于在特殊情况下进行近似算法，例如平面图[3，47]，矩形交流图[16，22，32]，and Expiented-timential-pimential-pimential-time algorith算法[51，31，31，59，59，59，59，59，12]。另一方面，启发式算法尽管有糟糕的案例保证，但在现实世界图上通常表现出值得称赞的表现[4，24，57]。例如，贪婪算法仅提供O（∆）的近似保证，其中∆是g的最大程度。但是，它经常产生令人满意的经验结果。最差的硬度硬度和实际效率之间的差距激发了我们通过超出最坏情况分析的视角研究MIS问题[11，52]。，特别是在现代背景下，我们提出了一个问题的问题，该问题是通过学习吸引人的甲壳的最大独立集。