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量子检查器 - LIACS 论文库
4 设计与实施 13 4.1 原始规则集：经典跳棋 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 4.1.4 结果 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... ...22
军队采购：让我们点几根蜡烛
作者：BG James R. Moran 美国陆军退役 我们读过或亲身经历过陆军采购的许多试验和成功 - 是的，成功。国防部也进行过如此多的研究，以至于“采购改革”的口号最好被称为“50 年不间断的采购改革”。不幸的是，这些研究的最终结果通常更多的是戏剧性和做秀性，而不是真正的进步。真正的采购改革将包括大量正在被取消或显著减少的政策、程序和法规，但在过去 50 年已公布的改革中我们还没有看到任何类似的东西。成功的陆军采购无处不在：艾布拉姆斯坦克、阿帕奇、爱国者、士兵系统、斯瑞克、数字化等等。人们无法相信今天会有指挥官愿意用自己的系统或装备来换取其他国家的。因此，我们的系统和工具是全世界羡慕的对象。它能更有效更高效地执行吗？答案只有一个：当然。政府采购永远不会是优雅的。坦率地说，有太多感兴趣、有影响力和强大的政治和工业选民。还有一个庞大而根深蒂固的政府家庭手工业，包括检查员（以及检查检查员的检查员）和审查员（以及审查审查员的审查员）。我们只能希望有一天能有更多的检查员和审查员。
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代表团与社区资助小组协商，该小组可以授予10,000英镑的赠款。这些项目是Broomfield Football Club（项目2）和Roxwell Checkers Community Society（项目6）。决定了在授权下的这两个项目之前的决定，因为两者都对时间敏感，两个组织都需要资助承诺，以便从其他来源获得额外资金或满足其他关键要求。未经及时批准，整体项目有风险。
Avey：一种用于自我诊断的精确人工智能算法
目标 介绍我们基于人工智能的症状检查器，严格测量其准确性，并将其与现有的流行症状检查器和经验丰富的初级保健医生进行比较。 设计案例研究。 设置 400 个黄金标准初级保健案例。 干预/比较器我们使用了 7 个标准准确性指标来评估 6 个症状检查器的性能。为此，我们开发并同行评审了 400 个案例，每个案例都得到了 7 名独立且经验丰富的全科医生中至少 5 名的认可。据我们所知，这产生了迄今为止该领域最大的基准案例套件。 为了建立参考框架并相应地解释症状检查器的结果，我们进一步将表现最佳的症状检查器与 3 名平均经验为 16.6 年的初级保健医生直接进行比较。主要结果测量我们从 7 个标准角度彻底研究了症状检查者和医生的诊断准确率，包括：(a) 𝑀 1、𝑀 3 和 𝑀 5 分别作为症状检查者或医生在前 3 种疾病中或前 5 种鉴别诊断疾病中返回小插图主要诊断的能力的测量指标；(b) 召回率作为症状检查者或医生鉴别诊断中返回的相关疾病百分比的测量指标；(c) 精确度作为症状检查者或医生鉴别诊断中相关疾病百分比的测量指标；(d) F1 测量作为召回率和精确度之间的权衡测量指标；(e) 归一化折现累积增益或 NDCG 作为症状检查者或医生鉴别诊断排名质量的测量指标诊断。结果 我们的基于 AI 的症状检查器 Avey 的表现明显优于 5 种流行的症状检查器，即 Ada、WebMD、K Health、Buoy 和 Babylon，使用 𝑀 1 时平均高出 24.5%、175.5%、142.8%、159.6%、2968.1%；使用 𝑀 3 时平均高出 22.4%、114.5%、123.8%、118.2%、3392%；使用 𝑀 5 时平均高出 18.1%、79.2%、116.8%、125%、3114.2%；使用召回率时平均高出 25.2%、65.6%、109.4%、154%、3545%；使用 F1 测量时分别为 8.7%、88.9%、66.4%、88.9%、2084%；使用 NDCG 时分别为 21.2%、93.4%、113.3%、136.4%、3091.6%。在精度方面，Ada 平均比 Avey 高出 0.9%，而 Avey 分别比 WebMD、K Health、Buoy 和 Babylon 高出 103.2%、40.9%、49.6% 和 1148.5%。与症状检查员相反，医生在使用精确度和 F1 测量时比 Avey 平均高出 37.1% 和 1.2%，而 Avey 在使用 𝑀 1、𝑀 3、𝑀 5、召回率和 NDCG 时分别比他们平均高出 10.2%、20.4%、23.4%、56.4% 和 25.1%。为了提高我们研究的可重复性并支持未来的相关研究，我们公开并免费提供了所有黄金标准小插图。此外，我们在网上发布了症状检查员和医生的所有结果（即 45 组
了解美国人如何看待事实检查标签
研究文章新闻干预措施很重要：了解美国人如何看待事实检查标签，而算法和众包越来越多地用于揭露或标记社交媒体上的错误信息，当专业事实检查员或记者执行时，此类任务可能最有效。借鉴了全国调查（n = 1,003），我们发现美国成年人评估了由专业事实检查者创建的事实检查标签，比算法和其他用户更有效。新闻媒体标签被认为比用户标签更有效，但与事实检查器和算法在统计上没有统计上的不同。用户和算法创建的标签之间没有显着差异。这些发现对平台和事实核对从业者具有影响，强调了新闻专业精神在事实检查中的重要性。作者：Chenyan Jia（1,2），Taeyoung Lee（3）隶属关系：（1）美国东北大学艺术，媒体与设计学院，（2）Khoury计算机科学学院，美国东北大学，美国，美国，美国，（3）杰克·J·瓦伦蒂，杰克·J·瓦伦蒂，杰克·J·瓦伦蒂，美国休斯顿大学，美国休斯顿大学，cite：jia，jia，jia，c。新闻干预措施很重要：了解美国人如何看待事实检查标签。哈佛肯尼迪学校（HKS）错误信息评论，5（2）。收到：2023年9月26日。接受：2024年2月16日。出版：2024年4月11日。研究问题
Avey：一种用于自我诊断的精确 AI 算法
医疗自我诊断算法（或症状检查器）正日益成为数字健康和我们日常生活中不可或缺的一部分。在本文中，我们介绍了基于人工智能 (AI) 的症状检查器 Avey。同时，我们提出了一种全面的实验方法，利用标准临床插图方法来评估症状检查器。基于此方法，我们编制并同行评审了迄今为止该领域最大的基准插图套件。之后，我们定义了七个准确度指标，并利用这个插图套件从不同角度评估 Avey 和其他五种流行症状检查器的性能。此外，我们将 Avey 的准确度与三名平均经验为 16.6 年的经验丰富的初级保健医生进行了比较。结果显示，Avey 的表现明显优于五种症状检查器，并且比医生的表现更佳。
系统工程设计中生成人工智能 (AI) 的未来考虑
1. AL Samuel，《使用跳棋游戏进行机器学习的一些研究》，载于《IBM 研究与开发杂志》，第 3 卷，第 3 期，第 210-229 页，1959 年 7 月，doi：10.1147/rd.33.0210。2. Graesser，Laura 和 Wah Loon Keng。《结语 A。深度强化学习时间轴》。《深度强化学习基础：Python 中的理论与实践》。Addison-Wesley Professional，2019 年。