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人工智能/机器学习 (AI/ML) 私人乘用车调查调查备案指南和数据定义
本文件提供调查备案指南和数据定义，并按每个调查部分进行组织。任何在九个参与州（康涅狄格州、伊利诺伊州、爱荷华州、路易斯安那州、内华达州、北达科他州、宾夕法尼亚州、罗德岛州、威斯康星州）之一获得私人乘客汽车保险许可的公司，且 2020 年全国私人乘客汽车保险费至少为 7500 万美元，均需完成调查。受访者信息 所有人口统计信息均为必填项。评论是可选的，但如果任何部分中的任何回答需要澄清，我们鼓励您发表评论。调查中人工智能/机器学习 (AI/ML) 的定义 - 适用于所有部分 AI/ML 描述了一种自动化过程，其中系统开始识别模式，而无需专门编程来实现预定结果。这与标准算法不同，因为算法是一个过程或一组规则，用于以预定的方式解决方程式或问题。不断发展的算法被视为 AI/ML 的子集。
AI 基本事实是真的吗？危险......
组织决策者需要评估 AI 工具，因为越来越多的人声称此类工具的表现优于人类专家。然而，衡量知识工作的质量具有挑战性，这提出了如何在这种背景下评估 AI 性能的问题。我们通过对美国一家大型医院的实地研究来调查这个问题，观察管理人员如何评估五种不同的基于机器学习 (ML) 的 AI 工具。根据标准 AI 准确性测量，每种工具都报告了高性能，这些测量基于合格专家提供的基本事实标签。然而，在实践中试用这些工具后发现，它们都没有达到预期。在寻找解释时，管理人员开始面对专家在用于训练和验证 ML 模型的基本事实标签中捕获的知识的高度不确定性。在实践中，专家通过利用丰富的专业知识实践来解决这种不确定性，而这些实践并未纳入这些基于 ML 的工具中。发现人工智能的知识和专家的知识之间的脱节使管理人员能够更好地了解每种工具的风险和好处。这项研究表明，当底层知识不确定时，客观地对待 ML 模型中使用的地面真实标签存在危险。我们概述了我们的研究对开发、培训和评估知识工作人工智能的意义。
人工智能改变者：以创新加速印度发展
在过去十年中，人工智能已成为数字时代的一项变革性技术，其应用已从科幻小说中跳出，进入我们的日常生活。然而，就该技术的整体经济潜力而言，我们仍然只是触及皮毛。2020 年 NASSCOM 的一份报告估计，到 2025 年，这一数字将为印度的 GDP 带来约 5000 亿美元的收入，并对各行业的影响进行了细分。
解散原因和后果：危险混合2风险基因座的遗传解剖以及自身免疫中DM2H NLR的激活
核苷酸结合结构域 - 富含亮氨酸的重复型免疫受体（NLR）通过效应蛋白的细胞内检测来保护植物免受致病性微生物的影响。然而，这是有代价的，因为NLR还可以在与外国等位基因的遗传相互作用中引起有害的自身免疫性。当将独立进化的基因组组合在杂质内或杂交中时，或者是通过诱变或转基因引入外来围栏时，可能会发生这种情况。大多数自身免疫性诱导的NLR都在高度可变的NLR基因簇中编码，没有已知的免疫功能，这些功能被称为自身免疫性风险基因座。NLR是否与在自然病原体抗性中运行的传感器NLR以及在自身免疫性中激活NLR的风险NLR是否有所不同。在这里，我们分析了拟南芥中主要的自身免疫热点的危险混合风险基因座。通过基因编辑和异源表达，我们表明，在三种独立的自身免疫性病例中，单个基因DM2H是自身免疫性诱导的必要且有足够的因素，可用于登录Landsberg Erecta。我们关注的是由EDS1-叶叶溶液蛋白（YFP）NLS融合蛋白引起的自身免疫性，以功能表征DM2H并确定激活免疫受体的EDS1- YFP NLS的特征。我们的数据表明，在这种情况下，在这种情况下，eDS1-YFP NLS的自身免疫性诱导性能的风险NLR的功能与传感器NLR的功能无关，与蛋白质作为免疫调节剂的功能无关。我们建议至少在某些情况下，自身免疫性可能是由外国等位基因与偶然匹配风险NLR的虚假，随机相互作用引起的。
庞巴迪挑战者 605 - Global Jet
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信使RNA疫苗的不良影响
在美国开发了几种不同的产品（表1），它们使用不同的技术来刺激疫苗接收者中所需的免疫反应。预计将获得最早使用授权的疫苗是基于一种新型的脂质封装的使者RNA（mRNA）技术。该证据咨询的目的是识别和总结有关mRNA疫苗安全的高级证据。对疫苗有效性的评估不在本报告的范围之内。用于治疗目的（例如癌症或艾滋病毒治疗）的mRNA疫苗也超出了本报告的范围。本报告可能包括有关针对其他疾病的mRNA疫苗的证据，包括流感，巨细胞病毒（CMV），狂犬病和Zika，认为这将是间接证据，以预测SARS-COV-2疫苗的安全性。目前，在美国没有使用此类疫苗用于使用（1）。
太空游戏改变者：驱动力和...
新的太空技术，建筑，应用程序和新兴商业模式的发展将继续许多突破以及一些失望。快速而无情的变化步伐需要及时分析。本报告为政府决策者提供了一个框架，因为他们考虑了复杂的太空部门创新策略以及如何最好地优先考虑投资决策。框架要求认识到为新用户或应用程序，突破性能力或逐步改进提供市场中断的创新，并提出了一种投资和风险管理的策略，以将这些创新推向有利于民事，军事和国家安全利益的游戏规则改变者。最终，整个政府都需要采用投资组合管理方法来合理化美国政府在太空创新方面的投资。