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Alexandra Reeve Givens 的声明
对当前 AI 格局的简要调查证明了这一点。在经济的所有领域，企业、组织和个人用户都在决定是否采用 AI 工具和系统——他们需要对这些系统的设计、测试和部署方式有信心。今天，小企业主在决定是否使用自动化 AI 招聘工具时，没有有意义的评估标准或可见性来评估该工具是否会歧视某些求职者，从而使企业面临法律和声誉风险以及人才流失。决定是否使用生成式 AI 工具的人必须依赖公司关于准确性、偏见缓解、数据隐私和安全性的难以判断的断言。鉴于技术进步的快速步伐以及 AI 公司和客户之间权力和信息的不对称，立法将在制定赢得人们信任的基准标准方面发挥重要作用。
推荐引用 推荐引用 Duell, J., Fan, X., Burnett, B., Aarts, G., & Zhou, S. (2021) ‘可解释的人工智能方法对电子健康记录分析的解释比较’，2021 年 IEEE EMBS 国际生物医学和健康信息学会议 (BHI)，。网址为：https://doi.org/10.1109/bhi50953.2021.9508618 本文由 PEARL 健康学院免费提供给您，可供开放获取。它已被 PEARL 的授权管理员接受纳入护理和助产学院。有关更多信息，请联系 openresearch@plymouth.ac.uk。
摘要 —可解释人工智能 (XAI) 旨在为用户提供可理解的解释。SHAP、LIME 和 Scoped Rules 等 XAI 算法计算机器学习预测的特征重要性。尽管 XAI 引起了广泛研究关注，但将 XAI 技术应用于医疗保健以指导临床决策具有挑战性。在本文中，我们对 XAI 方法给出的解释进行了比较，作为分析复杂电子健康记录 (EHR) 的第三级扩展。利用大规模 EHR 数据集，我们根据 XAI 模型估计的预测重要性比较 EHR 的特征。我们的实验结果表明，所研究的 XAI 方法会根据具体情况生成不同的顶级特征；它们在共享特征重要性方面的差异值得领域专家进一步探索，以评估人类对 XAI 的信任。索引词 —可解释的人工智能、黑盒、玻璃盒、机器学习、电子健康记录
b'we提出了一个以福利为中心的博览会加强学习环境，在该环境中，代理商享受一组受益人的矢量值得奖励。给定的福利函数W（\ xc2 \ xb7），任务是选择一个策略\ xcb \ x86 \ xcf \ x80，该策略大约优化了其价值函数的福利，从start s state s 0，即\ xcf \ x80 w v \ xcf \ x80 1（s 0），v \ xcf \ x80 2（s 0），。 。 。 ，v \ xcf \ x80 g（S 0）。我们发现，福利 - 最佳政策是随机的，依赖于起始国家的。个人行动是错误是否取决于政策，因此错误的界限，后悔分析和PAC-MDP学习不会容易概括为我们的环境。我们开发了对抗性的KWIK（KWIK-AF）学习模型，其中在每个时间步长，代理要么采取勘探行动或输出剥削策略，因此勘探行动的数量是有限的，并且每个剥削策略都是\ xce \ XCE \ xb5-welfare-welfare-welfare Optim。最后，我们将PAC-MDP减少到Kwik-AF，介绍公平的显式探索漏洞利用者（E 4）学习者，并证明它可以学习Kwik-Af学习。
b'we提出了一个以福利为中心的博览会加强学习环境，在该环境中，代理商享受一组受益人的矢量值得奖励。给定福利函数W（\ xc2 \ xb7），任务是选择一个策略\ xcb \ x86 \ xcf \ x80，该策略大约优化了从start state s 0，即\ xcb \ xcb \ x86 \ xcf \ xcf \ xcf \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ xmax \ xcf \ x80 w v \ xcf \ x80 1（s 0），v \ xcf \ x80 2（s 0），。。。，v \ xcf \ x80 g（s 0）。我们发现，福利最佳政策是随机的，依赖起始国家的。单个行动是错误是否取决于策略，因此错误的界限，遗憾分析和PAC-MDP学习不会容易概括为我们的设置。我们开发了对抗性的KWIK（KWIK-AF）学习模型，其中在每个时间步中，代理要么采取勘探行动或输出剥削策略，因此勘探行动的数量是有限的，并且每个利用策略都是\ xce \ xce \ xb5-Welfelfare-welfelfare-Wertal的最佳。最后，我们将PAC-MDP减少到Kwik-af，引入公平的显式探索漏洞利用者（E 4）学习者，并证明其Kwik-af学习了。
Nurul Akmal 阿曼苏丹国佐法尔大学艺术与应用科学学院计算机科学系 收稿日期：2023 年 11 月 13 日 接受日期：2024 年 3 月 14 日 发表日期：2024 年 4 月 24 日 摘要 本研究考察了教师、学生和行政人员对 ChatGPT 在阿曼教育环境中的作用的看法。这项研究意义重大，因为它深入了解了人工智能在教育中的应用程度，并为未来计划提供了指导。考察阿曼教育环境中各利益相关者的看法，为热衷于拥抱新技术同时又坚持传统教育价值观的高等教育机构提供了宝贵的信息。该研究利用焦点小组讨论收集了教师、学生和行政人员的数据。研究结果表明，ChatGPT 的关键作用在于完善内容，尤其是对于非英语母语的学生、行政人员和教师而言。行政人员和教师强调了其在起草电子邮件方面的功效，表明人工智能具有改善日常认知任务的潜力。学生们对 ChatGPT 解释复杂学术任务的能力表示赞赏。然而，教师们对过度依赖人工智能和可能丧失学术诚信的担忧浮现，这与之前的文献产生了共鸣。这些发现与阿曼独特的社会文化和教育背景有关。鉴于人工智能在阿曼教育中的新兴性质，该研究提供的见解为未来的研究奠定了基础并指导了政策制定。关键词：人工智能、阿曼教育、教学、学习引用为：Syahrin, S. & Akmal, N. (2024)。探索人工智能前沿：阿曼苏丹国教师、学生和行政人员对人工智能在教育中的作用的看法。阿拉伯世界英语杂志 (AWEJ) ChatGPT 特刊，2024 年 4 月：73-89。 DOI: https://dx.doi.org/10.24093/awej/ChatGPT.4
Nurul Akmal 阿曼苏丹国佐法尔大学艺术与应用科学学院计算机科学系 收稿日期：2023 年 11 月 13 日 接受日期：2024 年 3 月 14 日 发表日期：2024 年 4 月 24 日 摘要 本研究考察了教师、学生和行政人员对 ChatGPT 在阿曼教育环境中的作用的看法。这项研究意义重大，因为它深入了解了人工智能在教育中的应用程度，并为未来计划提供了指导。考察阿曼教育环境中各利益相关者的看法，为热衷于拥抱新技术同时又坚持传统教育价值观的高等教育机构提供了宝贵的信息。该研究利用焦点小组讨论收集了教师、学生和行政人员的数据。研究结果表明，ChatGPT 的关键作用在于完善内容，尤其是对于非英语母语的学生、行政人员和教师而言。行政人员和教师强调了其在起草电子邮件方面的功效，表明人工智能具有改善日常认知任务的潜力。学生们对 ChatGPT 解释复杂学术任务的能力表示赞赏。然而，教师们对过度依赖人工智能和可能丧失学术诚信的担忧浮现，这与之前的文献产生了共鸣。这些发现与阿曼独特的社会文化和教育背景有关。鉴于人工智能在阿曼教育中的新兴性质，该研究提供的见解为未来的研究奠定了基础并指导了政策制定。关键词：人工智能、阿曼教育、教学、学习引用为：Syahrin, S. & Akmal, N. (2024)。探索人工智能前沿：阿曼苏丹国教师、学生和行政人员对人工智能在教育中的作用的看法。阿拉伯世界英语杂志 (AWEJ) ChatGPT 特刊，2024 年 4 月：73-89。 DOI: https://dx.doi.org/10.24093/awej/ChatGPT.4
健康咨询紧急CDC关于免疫和治疗剂的建议
▪孕妇对RSV（Pfizer abrysvo），流感和Covid-19的疫苗接种有助于保护婴儿。Nirsevimab的短缺，批准婴儿的单克隆抗RSV抗体正在进行中，使母亲的RSV疫苗接种在32-26周的妊娠期妊娠至关重要。在大多数情况下，母亲接受RSV疫苗的婴儿不需要接受Nirsevimab。▪现在使用Nirsevimab剂量。由于RSV活动在美国所有大陆地区都在激增，因此提供者应迅速使用Nirsevimab剂量，而不是为本季节晚些时候出生的婴儿提供Nirsevimab剂量。▪现在，使用2023-2024季节性流感疫苗接种了6个月以上的所有人。一些6个月至8岁的儿童需要两次间隔4周的剂量。65岁及以上的成年人应接受高剂量，辅助或重组流感疫苗（如果有）。▪6个月以上的每个人应至少接受一剂的更新2023-2024 COVID-19-COVID-19。6个月至4年的儿童可能需要多个剂量，免疫功能低下的患者以及选择接受Novavax疫苗的12岁及以上的未接种疫苗的人。▪60岁及60岁以上的成年人可以使用共同的临床决策获得一剂RSV疫苗。辉瑞Abrsyvo和Gsk Arexvy均被批准用于60岁及60岁以上的成年人。老年人患有RSV引起的严重疾病风险最高的老年人包括患有心肺疾病的人和居住在长期护理机构中的患者。▪测试和治疗流感和COVID-19。可以在流感抗病毒药物和COVID-19抗病毒药物在症状发作后尽早开始治疗时最有效地降低并发症的风险。▪提供者建议仍然是提高免疫率的强大而验证的方式。o下面的表2为繁忙的临床医生提供了免疫谈话点。
口服SRA737（CHK1抑制剂）与低剂量吉西他滨进行的I/II期试验
摘要◥目的：这项WASA对新检查点激酶1（CHK1）抑制剂SRA737的I/II期试验与Gemcitabine结合使用。其目标是建立安全性，推荐的2阶段剂量（RP2D），药代动力学专业和SRA737的临床活动。患者和方法：晚期实体瘤患者在第2、3、9、9、10、16和17天与口服SRA737一起在28天的周期中接受剂量升级队列，并在第1、8和15天和15天进行吉西替滨。持续治疗直到进展。每个膨胀队列包括20例特异性遗传定义的肿瘤患者。结果：确定RP2D为500 mg SRA737与低剂量（250 mg/m 2）吉西他滨结合使用。143名入学患者，77例以至少500 mg SRA737
![b'given x，y \ xe2 \ x88 \ x88 {0，1} n，设置不相交在于确定某些索引i \ xe2 \ x88 \ x88 \ x88 [n]是否x i = y i = 1。我们研究了在分布式计算方案中计算此函数的问题，在分布式计算方案中，在长度路径的两个末端，输入x和y被给予处理器。该路径的每个顶点都有一个量子处理器，可以通过每回合交换O（log n）量子位，可以与其每个邻居进行通信。我们对计算设置脱节所需的回合数量感兴趣，而恒定概率远离1/2。我们称此问题\ xe2 \ x80 \ x9cset上的一条线\ xe2 \ x80 \ x9d。 Le Gall和Magniez [LM18]引入了线路上的集合脱节，以证明计算Congest模型中任意网络直径的量子分布复杂性的下限。但是，当处理器在路径的中间顶点上使用的局部内存受到严重限制时，它们只能提供下限。更确切地说，仅当每个中间处理器的局部内存由O（log n）Qubits组成时，它们的边界才适用。在这项工作中，我们证明了e \ xe2 \ x84 \ xa6 3 \ xe2 \ x88 \ x9a'](/simg/b/b8f591abd64b6da4584d55fe0cdc94d21656ec12.webp)
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b'given x，y \ xe2 \ x88 \ x88 {0，1} n，设置不相交在于确定某些索引i \ xe2 \ x88 \ x88 \ x88 [n]是否x i = y i = 1。我们研究了在分布式计算方案中计算此功能的问题，在该方案中，在长度路径的两个末端将输入X和Y提供给处理器。该路径的每个顶点都有一个量子处理器，可以通过每回合交换O（log n）Qubits来与其每个邻居进行通信。我们对计算设置不相交所需的回合数感兴趣，而恒定概率远离1/2。我们称此问题\ xe2 \ x80 \ x9cset脱节在行\ xe2 \ x80 \ x9d上。集合脱节，以证明在计算模型中计算任意网络的直径的量子分布式复杂性。但是，当处理器在路径的中间顶点上使用的局部内存受到严重限制时，它们只能提供下限。更确切地说，仅当每个中间处理器的本地内存由O（log n）量子位组成时，它们的边界才适用。在这项工作中，我们证明了E \ xe2 \ x84 \ xa6 3 \ xe2 \ x88 \ x9a'
通过部分芯鞘混溶性提供的最小能量界面实现芯功能化同轴纤维的稳定电纺丝
摘要：芯鞘电纺丝是一种生产含有一种或多种封装功能材料的复合纤维的强大工具，但许多材料组合很难甚至不可能一起纺丝。我们表明，成功的关键是确保明确界定的芯鞘界面，同时保持该界面上恒定且最小的界面能。使用热致液晶作为模型功能芯，使用聚丙烯酸或苯乙烯-丁二烯-苯乙烯嵌段共聚物作为鞘聚合物，我们研究了使用水、乙醇或四氢呋喃作为聚合物溶剂的影响。我们发现理想的芯和鞘材料是部分可混合的，其相图显示内部可混合间隙。完全不混溶会产生相对较高的界面张力，这会导致芯断裂，甚至阻止芯进入产生纤维的喷射流，而在完全混溶的情况下，由于缺乏明确的界面，会消除芯-鞘形态，并将芯变成鞘溶液的凝固浴，导致泰勒锥中过早凝胶化。此外，为了最大限度地减少由于局部界面张力变化而导致的泰勒锥中的马兰戈尼流，在纺丝之前应在芯中添加少量鞘溶剂。我们的发现解决了长期以来关于在芯-鞘静电纺丝中选择芯和鞘流体的指导方针的困惑。这些发现可以应用于除本文研究的材料组合之外的许多其他材料组合，从而能够制备出具有广泛兴趣和应用潜力的新型功能复合材料。■ 简介