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基于发现的教育测量工作流程
2020 年，黛安娜·艾莉亚 (Arya)、安东尼·克莱尔蒙特 (Clairmont) 和莎拉·赫希 (Hirsch)。“解释和说明数据表示：1-7 年级之间的比较。”《终身写作研究方法：迈向可操作连贯性的步骤》，Ryan Dippre 和 Talinn Phillips 编辑。科罗拉多州：WAC 信息交换所、科罗拉多州立大学出版社和科罗拉多大学出版社。
达尔文倡议能力和能力年度报告
该项目旨在释放使用公民科学生物多样性数据作为循证决策，从肯尼亚和尼日利亚开始，并扩展到其他东非和西非国家。为了实现这一目标，该项目利用了肯尼亚鸟类地图（KBM）和尼日利亚鸟类地图集项目（NIBA） - 两个长期的公民科学鸟类映射项目 - 至：1）公民科学项目和决策者的经理能力（从公民社会和政府中绘制）在公民科学数据中如何有效地用于决策。通过两个实践培训课程，该项目有助于解决a）分析公民科学数据和解释结果的能力，以证明生物多样性和鸟类如何应对环境威胁，例如土地使用和气候变化，以及在倡导和沟通方面的疲软和沟通方面的弱点和沟通方式，以说明环境和报告环境的变化以及对生物学趋势的解释正确。与KBM和NIBA合作的利益相关者确定了两个容量差距，因为它阻碍了非洲的公民科学数据和保护管理的证据。
《 AI法案》的新欧洲委员会指南
欧盟委员会的准则是全面的，旨在帮助供应商，运营商，重要和分销商清楚地确定其技术工具是否属于AI系统的定义。这种方法还旨在指导执行者解释法律要求，确保在整个欧盟中对AI法案的有效和统一应用。
可解释人工智能（XAI）的演变
过去十年，全球对可解释人工智能 (XAI) 的研究不断增加，这导致了许多领域特定方法的开发，用于解释机器学习 (ML) 模型并生成人类可理解的解释 (Abusitta 等人，2024 年；Aria 等人，2021 年)。这种增长在很大程度上是由 ML（尤其是深度学习）在电子商务、医疗保健和金融等各个领域的广泛采用推动的，在这些领域，人工智能系统的透明度至关重要 (Adadi 和 Berrada，2018 年)。XAI 在医疗保健等关键领域尤为重要，它有助于解释 ML 模型以进行疾病预测和诊断，在金融领域，它有助于解释信用评分模型和欺诈检测系统，确保法规遵从性和客户信任 (Whig 等人，2023 年；Bussmann 等人，2021 年)。先前的研究强调了整理跨各个子领域的 AI 可解释性文献的必要性（Burkart 和 Huber，2021 年；Molnar 等人，2020 年；Guidotti 等人，2018 年）。大多数 XAI 方法侧重于解释整个 ML 过程，解释采用规则、数值数据或视觉效果等形式，使用通常从人机交互 (HCI) 中得出的指标进行评估（Aria 等人，2024 年）。在先前努力的基础上，本文对全球 XAI 研究进行了系统、透明且可重复的文献计量综述（Donthu 等人，2021 年）。通过对 Web of Science 数据库中 6,148 篇文献进行系统文献综述 (SLR)，本研究使用 Bibliometrix R 软件包 (Aria 和 Cuccurullo，2017)，对 XAI 研究的现状、历史演变和未来方向进行了深入分析，包括科学活动趋势、主要出版物、作者贡献和国际合作。
北昆士兰区域规划 - NET
昆士兰州政府致力于为所有文化和语言背景的昆士兰人提供无障碍服务。如果您难以理解本出版物并需要翻译，请致电翻译和口译服务 (TIS National) 131 450，并请他们致电昆士兰州发展、制造、基础设施和规划部 13 QGOV (13 74 68)。
信息表 - 辉瑞 (XBB.1.5) 12 年以上 (灰色) - 2024 年 4 月
在接种任何 COVID-19 疫苗之前，均需征得知情同意，并且接种者必须在患者的医疗记录中记录同意。口头或书面同意均可。疫苗接种者可以致电 131 450 联系翻译和口译服务 (TIS National) 的口译员，以协助他们与患者进行会诊，并确保接种者对 COVID-19 疫苗给予知情同意。
距离供应链治理
本文探讨了行业在实施和解释人权尽职调查的国家法律规范中的作用。我们的研究重点是一个名为“负责矿产倡议”（RMI）的多工业协会，该协会在执行矿物质矿业立法并解释矿产供应链中人权尽职调查的规范方面扮演着领导作用。利用RMI员工，公司代表和RMI治理委员会的独立成员的访谈，我们消除了RMI的风险评估工具，从而有助于公司遵守全球矿产供应链法规。我们证明，这些技术官僚工具掩盖了控制人权尽职调查的基本企业利益。然后，我们认为，通过这些技术实践，全球供应链“在距离处受到管辖”，使公司剥夺了对供应商的责任。距离的供应链治理是从公司账户能力的工具到公司合法性工具的转移了人权尽职调查的规范。
视觉谜语：大型视力和语言模型的常识性和世界知识挑战
想象一下，观察某人挠自己的手臂；要了解为什么，需要其他上下文。但是，在附近发现蚊子会立即为该人的不适感提供一个可能的解释，从而减轻了需要进一步信息的需求。此示例说明了微妙的视觉提示如何挑战我们的认知能力，并证明了解释视觉场景的复杂性。为了研究这些技能，我们提供了视觉谜语，这是一种基准测试，旨在测试需要常识和世界知识的视觉谜语的视觉和语言模型。基准包括400个视觉谜语，每个谜语都具有由各种文本到图像模型，问题，地面真相答案，文本提示和归因创建的独特图像。人类评估表明，现有模型显着落后于人类绩效，即精度为82％，Gemini-Pro-1.5以40％的精度领先。我们的基准包括自动评估任务，以使评估可扩展。这些发现强调了视觉谜语作为增强视觉和语言模型解释复杂视觉场景功能的宝贵资源的潜力。
busn（QMB）中的QMB定量数学
QMB 3302业务分析和数据决策（3个学分）学生将获得有关与在领导角色中使用数据有关的技术和概念的知识和技能，以告知决策。这将包括应用基本业务分析工具，解释数据分析以及有效和道德传达数据。重点是对结果的应用，概念和解释，而不是理论和计算。
Portillo诉Nebula Genomics，Inc。等。 -1：24-CV-09894
3 45 CFR 160.103。该调节将“基因检测”定义为“人类DNA，RNA，染色体，蛋白质或代谢产物的分析，如果分析检测到基因型，突变或染色体变化。”此外，“基因服务”被定义为“（1）基因检测； （2）遗传咨询（包括获得，解释或评估遗传信息）；或（3）遗传教育。” 4 https://nebula.org/whole-genome-sequencing-dna-test/（上次查看2024年10月2日）。