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诊断测试价值的综合评估框架
预期价值主张应明确与支持估计影响的可用、可信证据挂钩。有多种类型的证据，无论是独立证据还是集体证据，都可以作为诊断技术有效评估分析的适当证据支持。过度依赖随机对照试验 (RCT) 会限制可以有效调查的价值影响类型。许多诊断都是在具有可比性能的观察性研究而非 RCT 中进行评估的，因此有必要考虑各种适当的证据。AdvaMedDx 确定了多种开发证据的方法，这些方法可能被认为是 RCT 的补充或替代。已经制定了一套指南作为补充，以进一步描述这种方法对适当类型证据及其与不同价值评估的相关性。
预告片SpaceTech行业框架
● Development and deployment of Earth observation satellites and other space-based platforms, such as the International Space Station, to gather data and imagery of the Earth from space.● Use of remote sensing technologies, including radar and optical sensors, to capture high-resolution images and data on various aspects of the Earth, such as weather patterns, land use, and natural resources.● Data analysis and interpretation using advanced algorithms and machine learning techniques to extract meaningful insights and patterns from the vast amounts of data collected from space.● Provision of data products and services to a range of industries, including agriculture, forestry, energy, and environmental management, to support decision-making and improve operational efficiency.● Collaboration with government agencies and research institutions to develop and implement space-based observation and monitoring programs to address global challenges, such as climate change, natural disasters, and ecosystem management.● Development of new technologies and solutions to improve the accuracy and precision of Earth observation and remote sensing data, such as new sensors and platforms, and advanced signal processing and data analysis techniques.● Promotion of public awareness and education on the value of space-based observation and monitoring, and the potential for these technologies to address critical global challenges and support sustainable development.
可解释的人工智能的法律框架
第二，我们讨论法律，技术和行为因素如何提供有关在哪种背景下使用我们的法律-XAI分类法的解释的指导。以信用评分为例，我们演示了法律如何规定可以将哪种类型的解释方法用于特定算法决策系统。我们展示了法律，计算机科学和行为原则的结合如何指导决策者，法律学者和计算机科学家为特定法律领域选择正确的解释方法。第三，我们证明了如何将我们的法律-XAI分类法应用于包括医疗补助，高等教育和自动决策在内的各个领域。我们认为，在创建解释权时，决策者应该更具体。自动化的决定通常可以用大量的解释方法来解释，决策者应指定哪些解释应必须提高决策者的政策目标。我们的法律-XAI分类法可以帮助决策者根据其政策目标确定正确的解释方法。
ProbeInterface：细胞外电生理学中探针处理的统一框架
使用穿透式细胞外多通道电极阵列（通常称为神经探针）记录神经元活动是探测神经元活动最广泛的方法之一。尽管有大量可用的细胞外探针设计，但尖峰分类软件要求的电极通道顺序和相对几何形状的映射这一耗时过程总是留给最终用户。因此，这个手动过程容易出现错误映射，进而导致不良的尖峰分类误差和效率低下。在这里，我们介绍了 ProbeInterface，这是一个开源项目，旨在通过消除在尖峰分类之前手动进行探针映射的步骤来统一神经探针元数据描述，以分析细胞外神经记录。ProbeInterface 首先是一个 Python API，使用户能够以任何所需的复杂度级别创建和可视化探针和探针组。其次，ProbeInterface 有助于以可重现的方式生成任何特定数据采集设置的全面接线描述，这通常涉及使用记录探头、探头、适配器和采集系统。第三，我们与探头制造商合作编译了一个可用探头的开放库，可以使用我们的 Python API 在运行时下载。最后，使用 ProbeInterface，我们定义了一种用于探头处理的文件格式，其中包含 FAIR 探头描述的所有必要信息，并且与神经科学中的其他开放标准兼容且互补。
生物技术和HealthTech行业的AI分析框架
医疗保健对社会的重要性不能被夸大。它是一个蓬勃发展和富有成效的社区的基石，因为它可以促进和保留个人的福祉。通过预防性护理，疾病控制和及时的干预措施，医疗保健专业人员在保持人们的健康和改善生活质量方面发挥了至关重要的作用。此外，医疗服务在紧急情况下还提供了重要的支持，并确保获得必要的治疗和疗法。除了个人的好处之外，强大的医疗保健系统为整体经济增长做出了贡献，促进了公共卫生计划，并应对社会健康挑战。最终，医疗保健是一个基本的支柱，有助于为所有人创造一个有韧性，繁荣和公平的社会。
动态频谱访问框架用于授权使用电视白色空间的使用框架。
1。背景1 1.1。肯尼亚的沟通局法律和监管框架1 1.2。关键职责2 1.3。频谱管理职责2 1.4。电信设备类型批准2 1.5。国际方法对频谱管理的重要性3 1.6。将当局的任务应用于电视白色空间4 2。频谱共享TVWS应用程序的机会5 2.1。电视白空间的定义5 2.2。白空间设备操作的授权6 2.3。与电视白色空间相关的风险7 2.4。TVWS 8 2.5的可能许可模型。采用了TVWS的许可模型8 3。使用电视白色空间10 3.1的框架。简介和概述10 3.2。TVWS框架的关键规定11 3.3。主要参考标准11 3.4。地理位置数据库的资格12 3.5。主人和客户端WSD 13 3.6。设备参数13 3.7。操作参数13 3.8。通道使用参数13 3.9。WSD和GeoLocation数据库之间的参数交换14 3.10。干扰管理15 3.11。调整最大发射功率15 3.12。停止提供地理位置数据库服务的要求15 3.13。符合参数的传输15 4。电视白空间试验18 4.1。引言18 4.2。审判目标19 4.3。试验时间表19 4.4。地理位置数据库验证20 4.5。白空间审判授权21 4.6。试验期间的操作员，数据库和设备合作伙伴21 4.7。审判风险23 4.8。地理位置数据库服务模型23 4.9。将数据从权限转移到地理位置数据库24 4.10。设备的地理位置24 4.11。在WSD和GeoLocation数据库之间交换参数24 4.12。干扰管理24 4.13。TVWS试验结果的目标和摘要24
用于识别药物再利用的网络医学框架
1 美国东北大学网络科学研究所和物理系，马萨诸塞州波士顿 02115；2 美国哈佛医学院布莱根妇女医院医学系钱宁网络医学分部，马萨诸塞州波士顿 02115；3 美国哈佛大学生物医学信息学系，马萨诸塞州波士顿 02115；4 美国哈佛大学哈佛数据科学计划，马萨诸塞州剑桥 02138。5 Scipher Medicine，221 Crescent St, Suite 103A，马萨诸塞州沃尔瑟姆 02453；6 美国东北大学物理系，马萨诸塞州波士顿 02115；7 萨班哲大学工程与自然科学学院，土耳其伊斯坦布尔 34956；8 美国马萨诸塞州波士顿大学 NEIDL 微生物学系；9 美国马萨诸塞州波士顿哈佛医学院布莱根妇女医院医学系10 匈牙利布达佩斯 1051，中欧大学网络与数据科学系。 * 这些作者的贡献相同
以用户为中心的可解释人工智能框架...
最先进的人工智能 (AI) 技术已经达到了令人印象深刻的复杂性。因此，研究人员正在发现越来越多的方法将它们用于实际应用。但是，这种系统的复杂性要求引入使这些系统对人类用户透明的方法。AI 社区正试图通过引入可解释 AI (XAI) 领域来克服这一问题，该领域旨在使 AI 算法不那么晦涩难懂。但是，近年来，人们越来越清楚地认识到 XAI 不仅仅是一个计算机科学问题：由于它与通信有关，因此 XAI 也是人机交互问题。此外，AI 走出实验室是为了在现实生活中使用。这意味着需要针对非专家用户量身定制的 XAI 解决方案。因此，我们提出了一个以用户为中心的 XAI 框架，该框架侧重于其社交互动方面，灵感来自认知和社会科学的理论和发现。该框架旨在为非专家用户提供交互式 XAI 解决方案的结构。
雷达相机3D对象检测的强大扩散建模框架
雷达相机3D对象检测旨在与雷达信号与摄像机图像进行交互，以识别感兴趣的对象并定位其相应的3D绑定框。为了克服雷达信号的严重稀疏性和歧义性，我们提出了一个基于概率deno的扩散建模的稳健框架。我们设计了框架，可以在不同的多视图3D检测器上易于实现，而无需在训练或推理过程中使用LiDar Point Clouds。在特定的情况下，我们首先通过开发带有语义嵌入的轻质DENOIS扩散模型来设计框架编码器。其次，我们通过在变压器检测解码器的深度测量处引入重建训练，将查询降解训练开发为3D空间。我们的框架在Nuscenes 3D检测基准上实现了新的最新性能，但与基线检测器相比，计算成本的增加很少。