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校准对人工智能辅助决策的信任
随着人工智能产品的普及，人类和人工智能越来越多地合作做出决策。为了使这种类型的合作取得成功，人类需要了解人工智能的能力，以便有效地校准他们的信任。在这些合作关系中，以人类可以理解的方式解释决策和预测至关重要，以鼓励信任校准。可解释人工智能领域专注于将可解释性融入人工智能，但旨在使人工智能模型更具可解释性。因此，这项研究通常从以模型为中心的角度而不是以人为中心的角度来处理解释。与此同时，行业研究人员已经制定了指导方针，以帮助界面设计师有效地生成用户友好的解释。然而，这些指导方针通常过于宽泛，无法有效指导行业设计师的日常工作。我们的研究通过两种方法解决了这一差距：一个实证实验，研究人们如何回应解释以及哪些类型的解释对信任校准最有帮助；以及一个教育资源，帮助行业设计师了解用户可能有什么问题，以及使用环境如何影响他们可能使用的解释。我们的实验结果表明，解释并不总是有助于信任校准，实际上可能会损害信任校准，尤其是面对自我能力较低的新手用户时。我们对行业设计师进行的探索性访谈和可用性测试表明，人们渴望一种全面但易于访问的教育资源，以转化我们实验等研究并指导可解释的 AI 产品界面的设计。关键词
通过封闭式CT
冠状动脉钙评分（CCS）可以通过用于筛查心血管疾病（CVD）的非门控或门控计算机断层扫描（CT）进行量化。和非门控的CT用于常规冠状动脉钙（CAC）筛查，原因是其可负担性。但是，非门控CT成像的伪影对自动评分构成了重大挑战。为了应对由工件引起的评分偏见，我们开发了一种新颖的语义提示得分暹罗（SPSS）网络，用于非门控CT的自动CC。在SPSS中，我们建立了一个共享网络，该网络具有回归监督学习和语义监督学习。我们通过混合不带CAC掩模的非门控CT并用CAC掩模将CT训练SPS。在回归监督学习中，该网络经过培训，可以预测非门控CT的CC。为了打击运动伪像的影响，我们引入了语义范围的学习。 我们利用门控CT来训练网络以学习更准确的CAC语义功能。 通过整合回归监督学习和语义监督学习，语义信息可以促使重新调查监督的学习，以准确预测非门控CT的CC。通过在公开可用的数据集上进行广泛的实验，我们证明SPS可以减轻像素化文物标签引入的潜在评分偏差。 此外，我们的实验结果表明，SPSS建立了最先进的性能。在回归监督学习中，该网络经过培训，可以预测非门控CT的CC。为了打击运动伪像的影响，我们引入了语义范围的学习。我们利用门控CT来训练网络以学习更准确的CAC语义功能。通过整合回归监督学习和语义监督学习，语义信息可以促使重新调查监督的学习，以准确预测非门控CT的CC。通过在公开可用的数据集上进行广泛的实验，我们证明SPS可以减轻像素化文物标签引入的潜在评分偏差。此外，我们的实验结果表明，SPSS建立了最先进的性能。
Whittier Tech 2024-2025颜色编码的学校日历
- 关注第2周的时间1-4 3开放日（1-4pm）6 ELA重新测试会议1 7 ELA RETEST会议2 8报告卡发行期限1 11 NO School/退伍军人第12天12数学重新测试会议1 13数学重新测试会议2 21父母的夜晚（5：30-7：30）
用于自动胎儿脑生物测量的双重对抗校准框架
本文介绍了一种新颖的胎儿脑部自动生物测量方法，该方法旨在满足中低收入国家的需求。具体而言，我们利用高端 (HE) 超声图像为低成本 (LC) 临床超声图像构建生物测量解决方案。我们提出了一种新颖的无监督域自适应方法来训练深度模型，使其对图像类型之间显著的图像分布变化保持不变。我们提出的方法采用双对抗校准 (DAC) 框架，由对抗途径组成，可强制模型对以下方面保持不变：i) 来自 LC 图像的特征空间中的对抗性扰动，以及 ii) 外观域差异。我们的双对抗校准方法估计低成本超声设备图像上的小脑直径和头围，平均绝对误差 (MAE) 为 2.43 毫米和 1.65 毫米，而 SOTA 分别为 7.28 毫米和 5.65 毫米。
伊达尔戈，曼努埃尔；阿曼特，弗雷德里克；比安金，安德鲁 V.；布丁斯卡，伊娃；伯恩，安妮特 T.；卡尔达斯，卡洛斯；等(2014)：患者来源的异种移植模型
Hidalgo, Manuel; Amant, Frederic; Biankin, Andrew V.; Budinská, Eva; Byrne, Annette T.; Caldas, Carlos; 等人 (2014)：患者来源的异种移植模型：一种新兴的癌症转化研究平台。爱尔兰皇家外科医学院。期刊投稿。https://hdl.handle.net/10779/rcsi.10793177.v1
加利福尼亚成为国家第一个宣布Covid的州...
4 https://www.gov.ca.gov/2021/08/11/california-implements-first-in--in-the-nation-measure-to-to--------------------------------------------4 https://www.gov.ca.gov/2021/08/11/california-implements-first-in--in-the-nation-measure-to-to--------------------------------------------
使用深...
印度教科技研究所，coimbatore 1 sentinfo@gmail.com，2 venkat.it@gmail.com，4 ramasamy.s@hit.s@hit.edu.in，4 md.devendran@gmail.com摘要：该项目旨在为食品和beverage提供精确估算的自动化系统，以估算食物和beverage的自动化系统，并深入研究。随着对健康意识的人的需求不断增长，需要使用可靠，高效且易于使用的工具，可以帮助用户做出明智的饮食选择。该项目利用图像处理技术和深度学习模型（例如卷积神经网络（CNN））来分析食物图像并预测相应的卡路里含量。该系统首先捕获食品或饮料的图像，然后将其处理并通过预先训练的深度学习模型。该模型在包含各种食品的图像及其营养信息的大型数据集上进行培训。预处理输入图像后，该模型通过利用其学习的特征来对食物进行分类并估算卡路里计数。然后将估计的卡路里值实时显示给用户。该项目利用关键技术，包括图像识别，深度学习和营养分析。它旨在将其集成到移动应用程序或Web平台中，从而使用户可以有效地跟踪其每日热量摄入量。通过在不同的数据集上进行培训，可以不断提高系统的准确性，从而确保对不同食品的可靠卡路里估算。该工具有可能通过促进更健康的饮食习惯来彻底改变个人健康管理。关键词：卡路里估计，深度学习，图像识别，食物分类，卷积神经网络，健康管理，营养分析，实时预测。
2024 涵盖日历年 – 2023
本手册简要介绍了我们去年提供的水质。其中包括有关您的水来自哪里、水含有什么以及与环境保护署 (EPA) 和州标准相比如何的详细信息。我们致力于为您提供信息，因为知情的客户是我们最好的盟友。重要的是，客户要了解我们不断努力改善他们的供水系统。要了解更多信息，请参加任何定期安排的会议。有关更多信息，请联系公共工程部副主任 Adrian Noriega，电话 775-423- 6774。我们的饮用水源是通过深井进入的地下玄武岩含水层。要了解有关我们的饮用水源和其他化学采样结果的更多信息，请拨打上面提供的电话号码联系我们的办公室。您的水来自：