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合成数据可以公平而私密吗？合成数据生成和公平算法的比较研究
更多错误。由于准确性是错误率的补充，因此准确性差异为ERD的负。这也意味着较低的ERD分数将导致较低的精度差异分数。erd接近1表示，无特权组的错误明显超过特权群体，0意味着两组的错误率相等（这是理想的），而接近-1表示特权组的错误明显多于非特权组。ERD的计算如下：ERD =错误率𝑐-错误率𝑏。第三，TPRD度量检查是否有适当识别正面结果的不同组是否有相同的机会。tprd在数学上表示为：tprd = tpr𝑏 -tpr𝑐。其中：
人工智能助力 H&E 复兴
深度学习 (DL) 是人工智能的一个子领域，它充分利用了人工神经网络的潜力，尤其是具有多个非线性“深层”的卷积神经网络 (CNN)，在解决基于图像的问题方面取得了巨大成功 [2]。例如，CNN 已成功识别人脸、交通标志和物体、汽车、动物，使机器人和自动驾驶汽车具有视觉功能，最近，它还使医疗应用具有视觉功能。这些神经网络在多个分类和分割任务中表现出了人类水平的性能。CNN 的性能通常通过准确度、灵敏度、特异性、精确度、召回率（也称为真阳性率 (TPR)）和假阳性率 (FPR)（等于 1 - 特异性）来评估。实际上，TPR 和 FPR 之间总是存在权衡，就像在医学领域经常面临的灵敏度和特异性之间的权衡一样，必须在训练模型的性能中找到假阳性和假阴性之间的平衡。例如，可以绘制接收者操作特性曲线（ROC 曲线），即在不同分类阈值下绘制 TPR 与 FPR 的曲线，然后可以找到一个在 TPRi 和 FPRi 之间达到令人满意的平衡的操作点（TPRi、FPRi）。为了使用单一性能指标（曲线下面积 (AUC)）评估和比较经过训练的 AI 模型的性能，整个
2045 年上前线地区交通规划
上前线山脉 TPR 主要包括拉里默县和韦尔德县的农村地区以及摩根县的全部地区。该地区受丹佛、柯林斯堡和格里利等邻近城市地区发展的影响很大。上前线山脉位于科罗拉多州中北部，具有多种地理和社会特征。TPR 主要由 I-76、I-25、US 85、US 36、US 287 和 SH 14 提供服务。该地区包括东部平原上的高产农业用地和大量石油和天然气活动。该地区的西部多山，是落基山国家公园等广受欢迎的旅游目的地的所在地。交通规划必须考虑到所有这些独特的区域特征，并制定全面的战略来改善该地区居民、员工和游客的出行。
技术和教师教育的研究重点...
摘要。最近，学者们已经通过教学推理的概念镜头开始解开教师与技术相关的决策。解决了对更特定领域的研究的需求，这项定性访谈研究旨在探索中学数学教师的技术相关教学推理（TPR）（n = 17）。的发现表明，数学教师主要基于增强（例如，可视化抽象概念，提供即时反馈，促进分化）和效率（例如，简化课堂活动，减少手动分级）动机。在数学教师中确定了TPR的三个不同的概况：效率导航器，主要是在使用技术的效率原因的推动下；学习促进者，合并效率和增强理由，以采用技术；和教学创新者，主要基于其技术使用的基础，主要是基于增强和参与动机。考虑到这些发现，讨论了未来的研究方向。关键字：教学推理，TPACK，技术集成，数学教育。
英国养老金更新 – 2023 年 9 月
上级法庭已就一项缴款通知书 (“ CN ”) 案件作出裁定，指示养老金监管机构 (“ tPR ”) 向 Meghraj 集团养老金计划中的个人目标发出约 180 万英镑的缴款通知书。目标曾是该计划发起人的董事，该计划已进入清算程序。发起人的子公司拥有合资企业 (“ JV ”) 的股份，随着时间的推移，这些股份被出售，所得款项先支付给该计划的发起人，然后再支付给离岸实体。2014 年，合资企业的剩余股份被出售，所得款项（约 370 万英镑）直接支付给一家在泽西岛注册的公司，该公司是目标侄子的代名公司。付款是根据雇主（由目标代理）和母公司（由目标侄子代理）在 2012 年达成的协议进行的。 TPR 最初起诉目标及其侄子，但在听证会前与侄子达成和解。上级法庭最终裁定，实质性损害测试已得到满足，向目标发出 1,875,403 英镑的 CN 是合理的——这是 TPR 向联合目标寻求的金额的 50%，再加上考虑到自相关行为发生以来的时间推移而增加的金额。到目前为止，只有少数案件发出了 CN（更常见的情况是，它们只是受到威胁，或者在达成和解之前被撤回），而这起最新案件中出现了一些有趣的观点：
使用基于 U-Net 的深度卷积神经网络自动分割 MRI 图像上的颅咽管瘤
摘要 目的 开发一种基于U-Net的颅咽管瘤自动分割深度学习模型。方法 本研究纳入264例确诊为颅咽管瘤的患者。收集、注释治疗前的MRI图像，并将其作为基本事实来学习和评估深度学习模型。来自其他机构的38名患者用于独立的外部测试。提出的分割模型基于U-Net架构构建。计算每例的骰子相似系数（DSC）、95%百分位数（95HD）的Hausdorff距离、Jaccard值、真阳性率（TPR）和假阳性率（FPR）。使用单因素方差分析来探讨模型性能是否与肿瘤的放射学特征有关。结果所提出的模型在分割方面表现出良好的性能，平均 DSC 为 0.840、Jaccard 为 0.734、TPR 为 0.820、FPR 为 0.000、95HD 为 3.669 毫米。它在独立的外部测试集中表现良好，平均 DSC 为 0.816、Jaccard 为 0.704、TPR 为 0.765、FPR 为 0.000、95HD 为 4.201 毫米。此外，单因素方差分析表明，该性能与放射学特征无统计学相关性，包括主要成分（p = 0.370）、分叶形状（p = 0.353）、受压或封闭的 ICA（p = 0.809）和海绵窦侵犯（p = 0.283）。结论 提出的深度学习模型在颅咽管瘤自动分割方面表现出良好的效果。要点 • 基于 U-Net 的分割模型在颅咽管瘤分割中表现出良好的性能。 • 无论颅咽管瘤的放射学特征如何，提出的模型都表现出良好的性能。 • 该模型在从另一个中心获得的独立外部数据集中实现了可行性。
Table S1 Quantitative performance evaluation on image ...
注意： *，TPR（true正率）= TP /（TP + FN）; tnr（true负率）= tn /（fp + tn）; fpr（假阳性率）= fp /（fp + tn）; fnr（假阴性率）= fn /（fn + tp）; ACC（精度）=（TP + TN） /（TP + FP + TN + FN）; f1_score = 2 ∗ tp /（2 ∗ tp + fp + fn）。tp，fp，tn和fn分别代表真正的积极，误报，真为负和假阴性。
请求提供闭路电视和披露录像
第三方请求（包括公众成员）申请人应提供足够的信息，以便评估请求类型；（例如，它是“个人数据”的数据主体访问请求还是来自合法实体的一般访问请求？）以及要查找的相关数据。信息太宽泛或涵盖的时间段太长而难以找到数据，则需要修改并更加具体。所有信息请求都将受到详细审查。查看和披露信息不会受到过度阻碍，但卢顿市议会可能会因信息不足或理由无效而拒绝请求。
esol策略矩阵
全班教学：全班教学通常用于向整个班级引入新材料和策略。与整个班级一起介绍新概念可以建立共同的经验，并为进一步的探索，解决问题和技能发展提供共同的基础。全班教学还可以帮助确定学生的先验知识和经验，这些知识和经验会影响新的知识获取。小组指导：大多数老师熟悉小组的指导；这是一种经常使用的策略。小组可以为与有共同需求的学生（例如增强或丰富）提供机会。学生独自从事教师指导的活动：尽管学会合作构成了一个重要的教育目标，但学生也必须学会独立工作。个人回答可能对学生提炼自己的想法特别有用。例如，在以学生为主导的小组分享策略后，每个学生可能会反思该小组解决问题的方法并制定个人解决问题的策略。A4。总体响应（TPR）https://www.youtube.com/watch?v=BKMQXFOQYQA在TPR中，教师通过传递命令与学生进行互动，学生通过身体响应表现出理解。学生在准备好之前不会口头做出反应。此策略几乎没有发言的压力。学生通过行动回应命令。A5。A5。使用插图/图表通过花费大量时间讨论封面和书中出现的插图，图表和图表来教授视觉素养。已提供这些材料来教读者有关该主题的知识，并提供基本信息以及刺激兴趣。