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I-AI：一种可控制、可解释的人工智能系统，用于解读放射科医生对准确 CXR 诊断的高度关注
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
不同的音乐类型如何影响任务焦点
过去的研究发现，人们所听的音乐可能会影响他们的注意力。这项研究研究了不同类型的音乐对神经发散者 (ND) 和神经典型 (NT) 人群的任务专注度的影响。年龄在 14 至 18 岁之间，共有 24 名参与者，其中 12 名是 ND，12 名 NT。参与者被平均分成四个音乐组：古典音乐、游戏音乐、个人收藏音乐和无音乐。学生研究人员使用精神运动警觉测试 (PVT) 和脑电图 (EEG) 来确定每个参与者在听音乐时的任务专注度水平。研究发现，音乐对专注度的影响过于主观和个人化，无法得出哪种音乐类型最好/最差的大致趋势。这对于音乐治疗领域很重要，因为它表明音乐需要根据每个客户进行个性化设置，并且不能依赖于总体趋势。
罗氏/GNE 评论_以患者为中心的药物开发：将临床结果评估纳入监管决策的终点
本指南草案标志着一个关键里程碑，它是 FDA 以患者为中心的药物开发 (PFDD) 方法指南系列 1 的最后一部分，旨在描述一条可持续的途径，将患者输入作为数据纳入医疗产品开发和决策。我们赞赏该机构在整个系列中努力提供灵活性，包括讨论各种方法，这些方法可以量身定制以制定适合目的的策略。例如，当前的指南草案描述了几种构建基于 COA 的终点的潜在方法，例如多组分和个性化终点，这些终点对于评估具有多种临床表现的疾病的治疗效果很有价值。然而，该指南对审查人员如何评估 COA 数据作为效益风险评估和监管决策中全部证据的一部分提供了有限的见解。目前尚不清楚指南 4 中包含的原则是针对用于标记声明的 COA 终点，还是旨在更广泛地应用，例如，用作评估安全性和耐受性的终点的 COA。我们敦促该机构更加具体地规定用于评估 COA 数据的完整性和临床解释的期望和标准。
Ambetter Health专注于白银：87％的AV水平银计划
福利和承保范围（SBC）文件摘要将帮助您选择健康计划。SBC向您展示了您和计划将如何分享涵盖医疗服务的费用。注意：将单独提供有关此计划成本（称为保费）的信息。这只是一个摘要。有关您的覆盖范围的更多信息，或获取完整覆盖条款的副本，请访问https://ambetterhealth.com/2025-brochures.html，或致电1-877-687-1169（Relay Floray Florida 1-800-955-8770）。有关通用术语的一般定义，例如允许金额，余额计费，共同保险，共付额，可扣除，提供者或其他下划线条款，请参见词汇表。您可以在https://www.healthcare.gov/sbc-glossary上查看词汇表，也可以致电1-877-687-1169（接力佛罗里达1-800-955-8770），以请求副本。
BISD战略重点行动计划
1。教育工作者应该获得一个个性化的专业发展经验，可以满足所有教育者的需求。2。BISD将是一个有利于建立养育关系的环境。3。在各个级别的仆人领导中。4。专业学习社区创造了一个安全的环境，以分享思想并促进创新。5。通过有竞争力的薪酬在所有学习空间中招募和保留改变生活的人。
焦点的一周
公共帐户委员会（PAC）与Dzongkhag管理局和Pema Gatshel和Trashigang的Gewogs进行了协商会议，并在Trashigang Dzongkhag Tshogdu Hall进行了审查，以审查Dzongkhag Admin-Istration and Gewogs of Trashigs of Trashigs of Trashigs of Trashigs和Pema Aspema和Pema inthece inthers the the the the the the a后的尚未解决的更新。委员会在关于未解决的财务违规行为的问题进行了广泛讨论之后，可能有助于解决一些问题，而有些则尚未解决。PAC指示Dzongkhag政府和GEWOGS解决剩余的未解决的违规行为，并在2021年8月31日之前向皇家审计局（RAA）提交报告，该报告应在2021年9月30日之前通过RAA提交PAC。
新 PR “C” 学校重点关注机组人员安全 MQ-25 ...
的位置大致相同，并且大致相似，着陆滑行灯开关上有两个小“圆顶”，以帮助通过手感将其与发射杆开关区分开来。此外，发射杆开关需要飞行员先将其从止动装置中拉出，然后再将其移至上或下位置。在我尝试关闭着陆/滑行灯时，我无意中抓住了发射杆开关并将其置于“向下”位置。当开关置于“向下”位置时，正常 NWS 会立即解除，只能通过按下操纵杆上的 NWS 按钮才能重新启用。通常，再次按住 NWS 按钮将提供高增益 NWS，但在发射杆向下的情况下，飞行员只能选择最高的低增益 NWS。由于发射杆现在已向下，即使按住高增益 NWS 按钮，我也只能选择低增益 NWS。这就是我得出的结论：我没有通过高增益 NWS 产生所需的转弯速率，这表明当我开始转向主滑行道时可能存在问题。
聚焦 LRP：用于人脸变形攻击检测的可解释 AI
近年来，检测变形人脸图像的任务变得非常重要，以确保基于人脸图像的自动验证系统（例如自动边境控制门）的安全性。基于深度神经网络 (DNN) 的检测方法已被证明非常适合此目的。然而，它们在决策过程中并不透明，而且不清楚它们如何区分真实人脸图像和变形人脸图像。这对于旨在协助人类操作员的系统尤其重要，因为人类操作员应该能够理解其中的推理。在本文中，我们解决了这个问题，并提出了聚焦分层相关性传播 (FLRP)。该框架在精确的像素级别向人类检查员解释深度神经网络使用哪些图像区域来区分真实人脸图像和变形人脸图像。此外，我们提出了另一个框架来客观地分析我们方法的质量，并将 FLRP 与其他 DNN 可解释性方法进行比较。该评估框架基于移除检测到的伪影并分析这些变化对 DNN 决策的影响。特别是，如果 DNN 的决策不确定甚至不正确，与其他方法相比，FLRP 在突出显示可见伪影方面表现得更好。
Ambetter Health Focused Silver：87% AV 级别银计划
福利和承保范围摘要 (SBC) 文件将帮助您选择健康计划。SBC 向您展示您和计划如何分担承保医疗服务的费用。注意：有关此计划费用（称为保费）的信息将另行提供。这只是一份摘要。有关您的承保范围的更多信息，或要获取完整的承保条款的副本，请访问 https://ambetterhealth.com/2025-brochures.html ，或致电 1-877-687-1182 (TTY 1-800-743-3333)。有关常用术语的一般定义，例如允许金额、余额账单、共同保险、共同支付、免赔额、提供商或其他带下划线的术语，请参阅词汇表。您可以在 https://www.healthcare.gov/sbc-glossary 上查看词汇表，或致电 1-877-687-1182 (TTY 1-800-743-3333) 索取副本。
