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生物信息学叮咬＃3：PCA图的简介
•以图形目的刷新学生及其在可视化数据中的重要性。•与NASA Genelab进行通信，如果您的班级参与使用Galaxy平台（https://genelab.nasa.gov/help/contact）生成PCA图，以确保可以容纳类以用于数据处理能力。•本课程可用于促进有效的宣传技能。老师可以鼓励学生做简短的笔记，而不是编写他们看到/听到的一切。•在本教师指南中，每个步骤的其他注释都用红色文本注释。生物信息学叮咬＃3：PCA图第1部分：头脑风暴头脑风暴：“如果您测量了60只小鼠的15个基因的表达，并且数据作为15×60表返回，那么您如何理解所有这些？” （非政府组织，2018年）。学生答案会有所不同！鼓励学生集思广益，并通过合伙企业谈论他们对这个问题的回答。示例学生答案： - 我会尝试将总体基因表达相似的小鼠分组（或通过差异） - 我会试图通过将它们归为这些相似性的类别来对基因进行分组。
已发布版本的引用 (APA)：Ploug, T.、Sundby, A.、Moeslund, TB 和 Holm, S. (2021)。人口对医疗保健领域人工智能性能和可解释性的偏好：基于选择的联合调查。医学互联网研究杂志，23 (12)，文章 e26611。https://doi.org/10.2196/26611
背景：某些类型的人工智能 (AI)，即深度学习模型，在某些领域可以胜过医疗保健专业人员。此类模型对改善诊断、治疗和预防以及提高医疗保健成本效益具有巨大潜力。然而，它们是不透明的，因为它们的确切推理无法完全解释。不同的利益相关者强调了人工智能决策透明度/可解释性的重要性。透明度/可解释性可能会以牺牲性能为代价。需要制定一项公共政策来规范人工智能在医疗保健中的使用，以平衡社会对高性能和透明度/可解释性的利益。公共政策应该考虑公众对人工智能这些特征的广泛兴趣。目标：本研究调查了公众对人工智能决策在医疗保健中的表现和可解释性的偏好，并确定这些偏好是否取决于受访者的特征，包括对健康和技术的信任以及对人工智能的恐惧和希望。方法：我们在丹麦成年人口代表样本中进行了一项基于选择的联合调查，调查公众对医疗保健领域人工智能决策属性的偏好。初步焦点小组访谈得出了 6 个属性，这些属性影响了受访者对医疗保健领域使用人工智能决策支持的看法：（1）人工智能决策的类型，（2）解释水平，（3）性能/准确性，（4）最终决策的责任，（5）歧视的可能性，以及（6）应用人工智能的疾病的严重程度。总共使用部分因子设计开发了 100 个独特的选择集。在一项包含 12 个任务的调查中，受访者被问及他们对医院使用人工智能系统的偏好，涉及 3 种不同的场景。结果：在 1678 名潜在受访者中，有 1027 人（61.2%）参与了调查。受访者认为医生对治疗决策负有最终责任是最重要的属性，占总属性权重的 46.8%，其次是决策的可解释性（27.3%）和系统是否经过歧视测试（14.8%）。其他因素，例如性别、年龄、教育水平、受访者居住在农村还是城镇、受访者对健康和技术的信任以及受访者对人工智能的恐惧和希望，在大多数情况下并不发挥重要作用。结论：对公众最重要的三个因素按重要性降序排列为：（1）医生最终负责诊断和治疗计划，（2）人工智能决策支持是可解释的，以及（3）人工智能系统已经过歧视测试。关于医疗保健领域人工智能系统使用的公共政策应优先考虑此类人工智能系统的使用，并确保向患者提供信息。
1956 年公司法，其 ltegistem.l 办公室位于地块编号...
合并后公司，合并后公司的自备发电能力将提高至 98 兆瓦，从而提供急需的额外 25 兆瓦电力容量，以满足合并后公司电力需求的短缺，以具有竞争力的成本确保向其炼钢单位不间断供电，从而提高其炼钢厂的产能利用率，并通过经营杠杆节省成本。值得一提的是，合并后公司的工厂所在地不允许增加新的燃煤发电能力
plot-plan-Instructions.pdf
情节计划的目的是建立清晰的财产使用记录。，如果您在上面飞行并在纸上表示该物业可能会有所帮助。您可能会从评估员的平面地图（评估员办公室可用的副本）开始，以详细介绍您的财产，或者您可能希望在环境卫生部门获得“构建”情节计划的副本。如果您没有绘图计划表（11英寸x17英寸），则可以使用8 1/2英寸X11英寸尺寸的纸张，该纸非常适合绘制属性轮廓。绘制属性大纲后，请绘制该物业的存在和建议的内容。尝试保持比例的尺寸，在距离上写入以显示位置，并标记使用所有现有或建议的结构（例如房屋，移动设备，车库或谷仓）的使用。确保绘图计划中显示以下内容（附加了需要该项目的部门的扩展描述和部门）：
相变热能存储的倍率能力和 Ragone 图
摘要 相变材料 (PCM) 可通过时间偏移或降低峰值热负荷来提高能源系统的效率。PCM 的价值由其能量和功率密度（总可用存储容量和可访问速度）定义。这些受材料属性的影响，但不能仅凭这些属性来定义。在这里，我们通过开发热速率能力和 Ragone 图来展示能量和功率密度之间的密切联系，Ragone 图是一种广泛用于描述电化学存储系统（即电池）中能量和功率之间权衡的框架。我们的结果阐明了材料特性、几何形状和操作条件如何影响相变热存储的性能。这项研究为比较热存储材料和设备建立了一个清晰的框架，研究人员和设计人员可以使用它来通过存储来提高清洁能源的利用率。
已发布版本的引用 (APA)：Ploug, T., & Holm, S. (2020)。可争议的人工智能诊断的四个维度——以患者为中心的可解释人工智能方法。医学人工智能，107，文章 101901。https://doi.org/10.1016/j.artmed.2020.101901
近年来，人工智能决策的可解释性问题引起了广泛关注。在考虑人工智能诊断时，我们建议将可解释性解释为“有效的可争议性”。从以患者为中心的角度来看，我们认为患者应该能够对人工智能诊断系统的诊断提出异议，而对人工智能诊断中与患者相关的方面进行有效质疑需要获得不同类型的信息，这些信息包括：1）人工智能系统对数据的使用，2）系统的潜在偏见，3）系统性能，以及 4）系统与医疗专业人员之间的分工。我们论证并定义了“可争议性”所要求的十三个具体信息。我们进一步表明，可争议性不仅比一些提出的可解释性标准要求更弱，而且它不会为人工智能和医疗专业人员的诊断引入毫无根据的双重标准，也不会以牺牲人工智能系统性能为代价。最后，我们简要讨论一下这里介绍的可争议性要求是否是特定于领域的。