摘要 - 将人工智能(AI)的整合到具有高水平自动化的工业系统中,引入了严重的不确定性和复杂性。尤其是汽车行业对自动驾驶汽车的工作,导致了运营设计领域(ODD)概念的出现,该概念描绘了此类车辆的预期操作领域,与常规的汽车基于汽车的用途方法不同。但是,这种奇数以汽车为中心的方法阻碍了其更广泛的应用,缺乏对其定义所需的系统工程方法的全面指导。本文介绍了基于既定的系统框架的奇数的域形不足的偏见,并强调了基于风险的工程,以使其适用于多个领域。来自海事领域的案例研究说明了拟议方法的益处和适用性。通过提供系统的框架,这项研究促进了超越汽车部门以外的奇数,从而促进了跨不同工业领域的基于AI的产品和服务的开发。奇数代表了自治系统系统工程的关键方面,集成了技术,环境,调节和用户期望的考虑。索引术语 - 手术设计领域,自动级系统,系统工程,AI系统
本文为本期专题奠定了基础,探讨了“步调威胁”和“步调挑战”这两个术语在美国国防战略背景下的使用演变,特别是在与中国的关系中。文章追溯了这些短语的起源,指出它们一直被互换使用,没有明确的成文定义。作者为这些术语提供了实际定义,表明“步调挑战”是指对美国影响力和权力构成长期威胁的对手,而“步调威胁”则表示更直接和更严重的军事威胁。文章还讨论了“严重威胁”的概念,该概念适用于更紧迫和更严重的威胁,例如俄罗斯入侵乌克兰。文章认为,明确定义这些术语对于指导国防规划和政策至关重要。最后,文章强调美国需要应对中国日益增长的军事、政治和经济能力,这构成了重大的“步调挑战”,同时也要准备好应对可能出现的任何严重威胁。
你必须能够上网,将关键信息传回云端,返回美国本土,对其进行处理,更新 MDF,然后重新投入战斗。因此,在 CDOL 环境中,这些事情变得非常具有挑战性。因此,我们研究如何解决该问题的方法实际上是实现连接方法的弹性和冗余。这是你的步调计划的一部分。同样,当你在那个主要作战基地时,你可能已经拥有了光纤基础设施,拥有了 nipper、sipper,以及你今天享受的所有方式。你可能已经上线了 5G 功能,可以帮助解决部分问题。但同样,当你转移到其他一些有争议的地区时,你会开始将这个步调计划稍微放慢一点,转向一些替代方法。
直到最近,在接受经皮冠状动脉介入治疗 (PCI) 的随机试验中,高出血风险 (HBR) 患者的代表性仍然不足。然而,最近这个重要的患者群体引起了广泛关注,有许多已经完成和正在进行的随机试验(NCT03023020;NCT03287167)专门针对 HBR 患者 1-4 。虽然这是一个可喜的进展,但此类试验的纳入标准却有很大差异。这些差异反映在已发表试验中大出血率的显著差异 1-5 。在此背景下,高出血风险学术研究联盟 (ARC-HBR) 最近提出了标准化 HBR 定义的标准,以用于临床试验招募。根据共识,HBR 被任意定义为一年内出血率≥4% 或颅内出血率≥1%。根据这些临界值,确定了许多出血风险因素并分类为主要或次要标准。建议存在≥1 个主要标准或≥2 个次要标准以授予 HBR 状态 6 。在最新一期的 EuroIntervention 杂志中,Ueki 等人报告了对所提标准的验证以及与
蓝光危害函数表示人眼对 380 nm 至 500 nm 以上蓝光危害的相对光谱敏感度(峰值为 435-440 nm)。21-23 最近发表的通过体外和体内研究蓝光影响的研究证明了蓝光加权函数对于评估光发射到达视网膜所带来的风险的重要性,一些研究作者认为,最初为强光照明系统设定的当前暴露限值应进行修订,以解决潜在的与显示器相关的蓝光影响,并确定处于危险中的人群(儿童、有既往疾病的人等)17-19
恶性疟原虫中耐药性的复发性出现增加了遗传验证耐药性机制并确定新靶标的紧迫性。反向遗传学促进了基因组规模的基因敲除筛网和弓形虫弓形虫的基因组规模的敲除筛选,其中多个向量的合并转染对于增加规模和吞吐量至关重要。这些方法尚未在人类疟疾物种(如恶性疟原虫和诺尔斯氏菌)中实施,部分原因是在这些物种中可以进行合并转染的程度尚待评估。在这里,我们使用下一代测序来定量摄取94个条形码向量的池。载体采集的分布使我们能够估计寄生虫种群所取的条形码和DNA分子的数量。恶性疟原虫转染物的稀释克隆表明,单个克隆具有多达七个偶发性条形码,表明尽管转染效率低下,多个载体的摄入量经常发生。对三个光谱呈现的荧光记者的转染使我们能够评估不同的转染方法,并发现Schizont阶段转染限制了寄生虫接收多个向量的趋势。与恶性疟原虫相比,我们观察到,诺尔斯氏菌的较高转染效率导致文库几乎完全表示。这些发现对如何在可培养的质量物种中缩放反向遗传学具有重要意义。
摘要背景:人们普遍担心在医疗保健等敏感环境中使用黑盒建模方法。尽管性能有所提升且备受炒作,但这些问题阻碍了人工智能 (AI) 的普及。人们认为可解释的人工智能有助于缓解这些担忧。但是,现有的可解释定义并未为这项工作奠定坚实的基础。方法:我们批评了最近关于以下文献的评论:团队中人工智能的代理;心理模型,尤其是它们应用于医疗保健时,以及它们引出的实际方面;以及现有和当前的可解释性定义,尤其是从人工智能研究人员的角度来看。在此文献的基础上,我们创建了可解释的新定义和支持术语,提供了可以客观评估的定义。最后,我们将可解释的新定义应用于三个现有模型,展示了它如何应用于先前的研究,并为基于此定义的未来研究提供指导。结果:现有的解释定义以全球适用性为前提,并未解决“谁可以理解?”的问题。如果将人工智能视为团队成员,那么引出心理模型可以比作创建可解释的人工智能。在此基础上,我们根据模型的背景来定义可解释性,包括模型和解释的目的、受众和语言。作为示例,此定义应用于手术室团队中的回归模型、神经网络和人类心理模型。结论:现有的解释定义在确保解决实际应用问题方面存在局限性。根据应用背景来定义可解释性会迫使评估与模型的实际目标保持一致。此外,它将允许研究人员明确区分针对技术受众和普通受众的解释,从而允许对每种解释应用不同的评估。关键词:可解释性、xAI、黑盒模型、心理模型
你必须能够上网,将关键信息传回云端,返回美国本土,对其进行处理,更新 MDF,然后重新投入战斗。因此,在 CDOL 环境中,这些事情变得非常具有挑战性。因此,我们研究如何解决这一问题的方法实际上是实现连接方法的弹性和冗余。这是你的步调计划的一部分。同样,当你在那个主要作战基地时,你可能已经拥有了光纤基础设施,拥有了 nipper、sipper,以及你今天享受的所有方式。你可能已经上线了 5G 功能,这有助于解决部分问题。但是,当你转移到其他一些有争议的地区时,你开始将步调计划稍微放慢一些,转向一些替代方法。