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从左边站出来：保罗·马尔迪尼（Paolo Maldini）（上尉），克里斯蒂安·维埃里（Christian Vieri），保罗·内格罗（Paolo negro），克里斯蒂安·潘奇奇（Christian Panucci），菲利波（Filippo Inzaghi），吉安利吉·布芬（Gianluigi Buffon）； Accosciati：Eusebio di Francesco，Antonio Conte，Fabio Cannavaro，Demetrio Albertini，Diego Fuser。
建议引用：Gramegna, Alex；Guidici, Paolo (2020)：为什么要买保险？一种可解释的人工智能方法，Risks，ISSN 2227-9091，MDPI，巴塞尔，第 8 卷，Iss。4，第 1-9 页，https://doi.org/10.3390/risks8040137
摘要：我们提出了一个可解释的人工智能模型，该模型可用于解释客户购买或放弃非寿险的原因。该方法包括将相似性聚类应用于从高精度 XGBoost 预测分类算法获得的 Shapley 值。我们提出的方法可以嵌入到基于技术的保险服务 (Insurtech) 中，从而可以实时了解对客户决策影响最大的因素，从而主动洞察他们的需求。我们通过对保险微保单购买数据进行的实证分析证明了我们模型的有效性。研究了两个方面：购买保险单的倾向和现有客户流失的风险。分析结果表明，可以根据一组相似的特征有效、快速地对客户进行分组，这可以很好地预测他们的购买或流失行为。
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Development and chronology of the document The drafting of this document was curated by the working group (GDL) Gene therapy of the Ace, chaired by Angiola Rocino, president of Aice for the three-year period 2020-2023, coordinated by Flora Peyvandi and Giancarlo Castaman and made up of: Andrea Buzzi, Enrico Ferri Grazzi (patient representatives), Maria Basso, Paolo Angelo Cristofaro, Raimondo De Cristofaro, Giovanni di Minno, Matteo Nicola Dario di Minno, Isabella Garagiola, Alessandro Gringeri, Veronica Grippa, Vincenzo La Mura, Marzia Leotta, Corrado Lodigiani, Mariasanta Napolitano, Mirko Pinotti, Rita Carlotta Santoro，Paolo Simioni，Annarita Tagliaferri，Armando Tripodi和Ezio Zanon。Development and chronology of the document The drafting of this document was curated by the working group (GDL) Gene therapy of the Ace, chaired by Angiola Rocino, president of Aice for the three-year period 2020-2023, coordinated by Flora Peyvandi and Giancarlo Castaman and made up of: Andrea Buzzi, Enrico Ferri Grazzi (patient representatives), Maria Basso, Paolo Angelo Cristofaro, Raimondo De Cristofaro, Giovanni di Minno, Matteo Nicola Dario di Minno, Isabella Garagiola, Alessandro Gringeri, Veronica Grippa, Vincenzo La Mura, Marzia Leotta, Corrado Lodigiani, Mariasanta Napolitano, Mirko Pinotti, Rita Carlotta Santoro，Paolo Simioni，Annarita Tagliaferri，Armando Tripodi和Ezio Zanon。
乌拉族的结果（尿酸是心脏健康）项目：关注与心血管疾病和肾脏疾病有关的高尿素血症及其在代谢失调中的作用
Alessandro Maloberti 1.2·Alessandro Mengozzi 3,4·Elisa Russo 5·Arrigo Giuseppe Cicero 6.7·Fabio Angeli 8.9·Enrico Agabiti Rosei 10·Carlo Maria Barbagallo 11·Bruno Bernotino caseig bruno Bernardino 12·Michele Bombelli ·Rosario Cianci 15 Ciccarelli 16·Massimo Cirillo 17·Pietro Cirillo 18·Giovambattista desideri 12·Lanfranco d'Elia 19·Raffaella dell'oro 2.20·rita facchetti Accarino 21·Luciano Lippa 22·Francesca Mallamaci。 23·Stefano Masi 3·Maria Masulli 16·Alberto Mazza 24·Maria Lorenza Muiesan 10·Pietro Nazzaro 25·Gianfranco Parati 2.26·Paolo Paolo Palatini14。 2.20·Marcello Rattazzi 14·Gianpaolo Rebudi 28·朱利叶Rivasi 29·Massimo Salvetti 10·Valerie Tikharonoff 14·Giuliano tocci 30.31·Andrea Ungar 29·Paolo Paolo Verdecchia 32·Francesca Viazzi 5·Massimo Volpe 30.33·agostino virdis podio themioc braudiob birdis oder od oder oder oder oder oder ofer odrio claudio意大利人的界限风险高血压（SIIA）
解剖种族差异对使用基于图像的深度学习模型对菲律宾视网膜眼底照片进行人工智能分析的影响，MD 1,2,3
人工智能 (AI) 是诊断和治疗视网膜疾病的一种可能改变范式的创新。深度学习 (DL) 是一种更新、更复杂的 AI 子类型，通常用于处理来自文本、音频和照片的信息。较旧的 AI 模型需要预先编程的指令来分析信息，而较新的 DL 算法可以基于之前输入的信息来“学习”新事物并得出结论。1 例如，DL 算法首先被教导什么是视网膜眼底照片。它学习如何识别正常标志。一旦它能够正确地做到这一点并遇到视网膜病变，它就会学会将其识别为异常发现。它可以学会这种病变是什么，然后 DL 算法识别特征并将其与之前训练的内容联系起来。当它在另一张图片中遇到它时，它应该能够识别它是什么，尽管它的外观有所不同。
Sonrotoclax 和 zanubrutinib 作为 CLL 的一线治疗药物表现出较高的
Paolo Ghia，15-16 岁 Sophie Leitch，17 岁 David Westerman，18-19 岁 Sheel Patel，20 岁 Yiqian Fang，21 岁
WEHO 40 战略计划制定者
编制人：城市经理办公室 David Wilson，城市经理 Christine Safriet，城市经理助理 Paolo Kespradit，管理分析师 ______________________________________________________________________
