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XPERT HIV-1病毒载量带有GenExpert DX，GenExpert Infinity-48s，GenExpert Infinity-80 2和GenExpert Edge产品代码GXHIV-VL-CE-10，Manufa
预期用途：根据Cepheid AB的主张，“ XPERT HIV-1 VL测定是一种体外逆转录酶聚合酶链反应（RT PCR）测定法，用于检测和量化人类免疫缺陷病毒1型（HIV-1）型 该测定法可以在40至10,000,000份/毫升的范围内量化HIV-1 RNA。 XPERT HIV-1 VL测定已验证用于从HIV-1组M（子类型A，B，C，C，D，F，G，H，H，J，K，C，CRF01_AE，CRF02_AG和CRF03_AB），N组N和组N和组N和组O。>该测定法可以在40至10,000,000份/毫升的范围内量化HIV-1 RNA。XPERT HIV-1 VL测定已验证用于从HIV-1组M（子类型A，B，C，C，D，F，G，H，H，J，K，C，CRF01_AE，CRF02_AG和CRF03_AB），N组N和组N和组N和组O。XPERT HIV-1 VL分析旨在与临床表现和其他实验室预后相结合，并用作通过血浆HIV-1 RNA水平的变化来评估对抗逆转录病毒治疗的病毒反应的帮助。该测定法旨在由实验室专业人员或特定培训的医护人员使用。
DesertXpress Enterprises, LLC 高速铁路能源经济比率
本报告介绍了 DesertXpress Enterprises, LLC（一家内华达州有限责任公司，以 Brightline West（以前的 dba XpressWest）的名义开展业务）拟建的从加利福尼亚州 Rancho Cucamonga 到内华达州拉斯维加斯的高速铁路 (HSR) 线路的能源效率比 (EER) 分析。HSR 目前不是加州空气资源委员会 (CARB) 低碳燃料标准 (LCFS) 法规中认证的燃料路径。开发认证的 LCFS 路径需要计算 EER，该 EER 可用于生成路径的 EER 调整后的碳强度值。开发 EER 的选项包括将 HSR 能耗与假设的等效能耗（例如柴油列车）或取代的既定交通方式 (DTM) 进行比较。本次评估采用了 DTM 方法。进行了广泛的文献检索，以确定用于拟议的 DesertXpress Rancho Cucamonga 至拉斯维加斯 (RC-LV) 线路的 HSR EER 模型的最新和最具代表性的数据。数据在与 CARB 指南兼容的 EER 模型中进行评估和分析（CARB，2014 年）。初步 EER 模型结果表明，基于实际 HSR 路线距离，拟建 DesertXpress RC-LV HSR 线路的基准 EER 值为 11.62，基于位移距离，基准 EER 值为 11.68。
XPERT MPOX-使用说明-POC
结果是用于鉴定蒙基毒病毒（进化枝II）和非瓦里奥拉正oxoxvirus DNA，它们在急性感染期间通常在人的脓疱或囊泡病变标本中可检测到。阳性结果表明存在Monkeypox病毒（进化枝II）和/或非瓦里奥拉正oxoxvirus DNA；为了确定患者感染状况，必须与患者病史和其他诊断信息进行临床相关性。阳性结果不排除细菌感染或与其他病毒共同感染。检测到的药物可能不是疾病的明确原因。使用该设备获得的负结果不会排除蒙基氧基病毒（进化枝II）和/或非瓦里奥拉正托病毒感染，也不应用作治疗或其他患者管理决策的唯一基础。负面结果必须与临床观察，患者病史和流行病学信息相结合。
迈向税法中的可解释人工智能 (XAI)：最低法律标准的必要性
全球税务管理部门越来越依赖人工智能 (AI) 系统实现自动化。然而，自动化对接受算法评估的纳税人的权利具有巨大的潜在影响，而复杂的人工智能系统的不透明性又加剧了这种影响。本文认为，充分保护纳税人的权利需要使用可解释的人工智能 (XAI) 技术，使纳税人、行政上诉机构和法院能够理解税务人工智能系统的运作和决策。这一要求源于指导税收的宪法原则。然而，人工智能的软硬法律手段并没有充分解决这个问题，它们没有解决税收领域的特定信息需求。为了解决这一差距，作者在文章的最后总结了正确应用解释技术到税务人工智能的技术和法律挑战，以确保自动化不会以牺牲纳税人的权利为代价。
使用可解释的人工智能提高基于人工智能的车载入侵检测系统的可信度
摘要 车载入侵检测系统 (IV-IDS) 是用于检测针对电动或自动驾驶汽车的网络攻击的保护机制之一，其中基于异常的 IDS 解决方案在检测攻击尤其是零日攻击方面具有更好的潜力。通常，由于难以区分正常数据和攻击数据，IV-IDS 会产生误报（错误地将正常数据检测为攻击）。它可能导致不良情况，例如系统松懈加剧，或在生成警报后事件处理中的不确定性。借助复杂的人工智能 (AI) 模型，IDS 提高了检测到攻击的机会。然而，使用这种模型是以降低可解释性为代价的，可解释性这一特性在确定其他各种有价值的需求时被认为很重要，例如模型的信任、因果关系和稳健性。由于基于人工智能的复杂 IV-IDS 缺乏可解释性，人类很难信任这样的系统，更不用说知道当 IDS 标记攻击时应该采取什么行动。通过使用可解释人工智能 (XAI) 领域的工具，本论文旨在探索可以根据模型预测产生什么样的解释，以进一步提高基于人工智能的 IV-IDS 的可信度。通过比较调查，在自定义、伪全局、基于可视化的解释（“VisExp”）和基于规则的解释上评估了与可信度和可解释性相关的方面。结果表明，VisExp 提高了可信度，并增强了基于人工智能的 IV-IDS 的可解释性。关键词：入侵检测系统、车载入侵检测系统、机器学习、深度学习、可解释人工智能、可信度。
空中交通管理中的人工智能 (AI) 和可解释人工智能调查：当前趋势和发展以及未来研究轨迹
1 Ecole Nationale de l’aviation Civile, 7 Avenue Edouard Belin, CS 54005, CEDEX 4, 31055 图卢兹, 法国； christophe.hurter@enac.fr (C.H.); minesh.poudel@enac.fr（议员）2 人工智能和智能系统研究小组，创新、设计与工程学院，Mälardalen 大学，Högskoleplan 1, 722 20 Västerås，瑞典； shaibal.barua@mdh.se (S.B.); hamidur.rahman@mdh.se（H.R.); mobyen.ahmed@mdh.se (M.U.A.); shahina.begum@mdh.se (S.B.); md.aquif.rahman@mdh.se (M.A.R.)3 Deep Blue s.r.l., Via Manin 53, 00185 罗马, 意大利; daniele.ruscio@dblue.it (D.R.); stefano.bonelli@dblue.it (S.B.)4 罗马大学分子医学系，Piazzale Aldo Moro 5，00185 罗马，意大利；giulia.cartocci@uniroma1.it (G.C.); gianluca.diflumeri@uniroma1.it (G.D.F.); gianluca.borghini@uniroma1.it (英国); fabio.babiloni@uniroma1.it (意大利); pietro.arico@uniroma1.it (巴勒斯坦权力机构)* 通信地址：augustin.degas@enac.fr (A.D.)；mir.riyanul.islam@mdh.se (M.R.I.)
空中交通管理中的人工智能 (AI) 和可解释 AI 调查：当前趋势和发展以及未来研究轨迹
1 Ecole Nationale de l'aviation Civile, 7 Avenue Edouard Belin, CS 54005, CEDEX 4, 31055 图卢兹, 法国； christophe.hurter@enac.fr (C.H.); minesh.poudel@enac.fr（议员）2 人工智能和智能系统研究小组，创新、设计与工程学院，Mälardalen 大学，Högskoleplan 1, 722 20 Västerås，瑞典； shaibal.barua@mdh.se (S.B.); hamidur.rahman@mdh.se（H.R.); mobyen.ahmed@mdh.se (M.U.A.); shahina.begum@mdh.se (S.B.); md.aquif.rahman@mdh.se (M.A.R.)3 Deep Blue s.r.l., Via Manin 53, 00185 罗马, 意大利; daniele.ruscio@dblue.it (D.R.); stefano.bonelli@dblue.it (S.B.)4 罗马大学分子医学系，Piazzale Aldo Moro 5，00185 罗马，意大利；giulia.cartocci@uniroma1.it (G.C.); gianluca.diflumeri@uniroma1.it (G.D.F.); gianluca.borghini@uniroma1.it (英国); fabio.babiloni@uniroma1.it (意大利); pietro.arico@uniroma1.it (巴勒斯坦权力机构)* 通信地址：augustin.degas@enac.fr (A.D.)；mir.riyanul.islam@mdh.se (M.R.I.)
Shell TechXplorer Digest 2021
Guy 为 Li–S 电池研究带来的灵感源自他对 Thiocrete 的研究。“NERT 支持将‘Thiocrete 思维’应用于电池的想法。因此，大约五年前，我们与 PTG/e 团队合作，开始为先进储能计划做出贡献。我知道硫磺作为轻质阴极具有巨大潜力，但它不能通过嵌入来容纳锂离子。这意味着需要转化化学。我立即看到了与硫磺混凝土研究的重叠，因此我们开始关注这一领域。在那个阶段，我们认为‘硫磺将拯救世界’，但随后我们开始考虑问题！”
认知mfgxpress
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