咨询委员会 - 27804(4月18日); 73728(9月11日)航空委员会咨询委员会 - 90073(11月14日)咨询委员会,科学委员会 - 18441年(3月13日)咨询委员会;航空委员会 - 13380(2月22日); 50378(6月13日)咨询委员会;科学委员会 - 76512(9月18日)咨询委员会; STEM参与委员会 - 45028(5月22日)航空安全咨询小组 - 7745(2月5日); 22743(4月2日); 56778
随着各国政府越来越多地探索和投资人工智能和自动决策系统,我们需要采取措施确保这些快速发展的技术在公共服务的特殊环境中得到适当使用。在许多国家,COVID 创造了一个信任度提高的泡沫,这个泡沫可以说已经破灭了,在一个对公共机构前所未有的不信任的时代(但即使在信任度很高的时代),服务速度更快或更具成本效益是不够的。本文为政府系统(技术平台、运营、文化、治理、参与等)提出了建议,这些建议将有助于提高公众对公共机构、政策和服务的信心和信任,同时履行公共部门的特殊义务和责任。
BTQ Technologies Corp.(“BTQ”或“公司”)的本演示文稿仅供参考,不构成购买、出售、发行或认购任何证券的要约,也不构成在任何司法管辖区购买、出售、发行或认购任何证券的要约邀请。任何证券委员会或类似监管机构均未对本文提及的任何证券的优劣做出判断,任何相反的陈述均属违法。本文所含信息如有更改,恕不另行通知,且基于公开信息、内部开发的数据和其他来源。本演示文稿中表达的任何意见或信念均基于本文提及的假设和限制,仅代表当前意见或信念。对于信息的来源、有效性、准确性、完整性、时效性或可靠性,不作任何保证或陈述。
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摘要 在胸部 X 光 (CXR) 诊断领域,现有研究通常仅侧重于确定放射科医生的注视点,通常是通过检测、分割或分类等任务。然而,这些方法通常被设计为黑盒模型,缺乏可解释性。在本文中,我们介绍了可解释人工智能 (I-AI),这是一种新颖的统一可控可解释流程,用于解码放射科医生在 CXR 诊断中的高度关注度。我们的 I-AI 解决了三个关键问题:放射科医生注视的位置、他们在特定区域关注的时间以及他们诊断出的发现。通过捕捉放射科医生凝视的强度,我们提供了一个统一的解决方案,可深入了解放射学解释背后的认知过程。与当前依赖黑盒机器学习模型的方法不同,这些方法在诊断过程中很容易从整个输入图像中提取错误信息,而我们通过有效地屏蔽不相关的信息来解决这个问题。我们提出的 I-AI 利用视觉语言模型,可以精确控制解释过程,同时确保排除不相关的特征。为了训练我们的 I-AI 模型,我们利用眼球注视数据集来提取解剖注视信息并生成地面真实热图。通过大量实验,我们证明了我们方法的有效性。我们展示了旨在模仿放射科医生注意力的注意力热图,它编码了充分和相关的信息,仅使用 CXR 的一部分即可实现准确的分类任务。代码、检查点和数据位于 https://github.com/UARK-AICV/IAI。1. 简介
最近对FATA的修正案授予了司库的审查事后投资的权力,在进行投资时,不需要FIRB审查和批准,但是财务主管或FIRB决定的是澳大利亚国家安全的关注。司库的通话权仅适用于2021年1月1日或之后提议或进行的投资。可以在投资执行之日起,可以行使通话功率的期限限制为10年。行使通话功率时,审核期与通常需要申请FIRB的投资案例的审核期相同。司库在通话权下也具有相同的权力,可以根据审查结果批准投资,施加条件或处置命令。
水对于地球上的所有生命都是必不可少的,是最常见的液体。However, its behaviour is unique exhibiting a range of anomalous properties, including increased density upon melting, a density maximum at 277 K (4 °C), reduced viscosity under pressure at below 306 K (33 °C), high surface tension, and decreased isothermal compressibility and heat capacity with the temperature at ambient conditions, with minimum values at 319 K (46 °C) and 308 K (35 °C), 分别。[1]已经提出了在热平衡上竞争的两个竞争氢键组织的假设来解释这种行为。[2]这两个组织表现为两个阶段,即高加密液体(LDL)和高密度液体(HDL),在超冷方案中。[3]然而,尽管在水中出现了最近可能的伪相图,但在环境条件下,这两个不同的结构组织的存在及其含义仍然难以捉摸和有争议。[2]在这里,我们展示了NAYF 4:YB/ER上转换纳米粒子(UCNPS)的实验测量如何通过在水平条件下通过上转化的液化液体测量法分散在水中的某些假设。该方法可以使用不同尺寸的UCNP评估液体水中LDL基序的尺寸分布,从而通过简单地改变水性悬浮液的pH来模仿压力对氢键网络的影响,从而在环境条件下工作的好处。[4]这种实验方法提供了一种新的方法来研究水的两态模型,并通过检查环境条件对UCNP的运动的影响,例如不同的pH值和溶剂,从而更深入地了解液态水中氢键的组织。
摘要 研究:AI 社会认知评估与建模。评估 LLM 中的心智理论及其在心理学中的应用 NLP:LLM IFT、表征学习(对比和三重态损失)、语义聚类、总结 DL:Transformers、MoE、EncDec、RNNs、DPO、LoRA 工具:Python、Pytorch、Deepspeed、AWS Sagemaker、hydra、SQL 管理:建立 ML 团队、职能、策略和 OKR、招聘和指导科学家和实习生以及建立数据和注释合作伙伴关系。