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使用生成反事实XAI框架揭示AI-ECG
图1。显着图和GCX解释结果的示例。图1.A显示了应用于AI-ECG的显着性图，在视觉上突出了T波，因为TAVE对AI-ECG的预测特别重要。在ECG痕迹下方的热图，范围从黑色到黄色，表明每个片段的重要性不同，T波标记为至关重要。图1.B引入了生成反事实XAI（GCX）方法，说明了反事实场景中每个主要的ECG特征如何影响AI的预测。与原始的ECG（黑线）相比，蓝线代表负反事实（CF）ECG，突出了T波幅度的增加和峰值T波幅度，QRS复合物的扩大和延长的PR间隔，并且P波平坦的影响AI-ECG的影响力预测结果。
机密的前沿：美国国家安全局的研究 国家安全局 No Such Podcast 第 5 集 Gil：研究的影响能够帮助美国国家安全局执行其任务。我们有近 600 名科学家在实际从事研究，这不仅使我们能够进行内部研究，而且还能与学术界和业界的佼佼者合作。
Gil：事实上，它不仅是最大的，而且可以说是最古老的。它的起源可以追溯到 1917 年，当时成立了陆军密码局。战后，它位于曼哈顿，主要由民间管理。因此，研究的初始阶段都围绕数学和密码分析研究。数学用于编码信号，然后密码分析就是解码的方法。两者都是 NSA 所做的两件大事。但就更广泛的研究组合而言，超出数学范畴的研究组合是在 NSA 于 1952 年成立仅 18 个月后出现的，当时 NSA 顾问委员会说：“嘿，你们太封闭了。你们需要一个研究机构，从事非机密工作，并且远离主校区，在开放的环境中与行业和学术界互动。”因此，1956 年，物理科学实验室在学院公园成立。所以它位于马里兰大学校园内。它有几个不同的地点，其中一个现在是星巴克。但它有几个地点，现在在校园内。这实际上是一个专门研究组织的起源。从那时起，它就与 NSA 的广泛使命保持一致。我们进行科学研究以支持该任务，但研究是针对该任务的。因此，它并不涉及所有科学领域，而是涉及非常精选的领域。关于我们为何如此庞大的研究团队，另一个需要记住的重要因素是冷战时期发生的事情
农业与农村发展委员会
人工智能（AI）责任在全球和欧盟的十字路口处于十字路口。虽然从数据保护到非歧视的几项现有法律，对某些类型的AI易于危害确定责任，AI ACT和修订后的产品责任指令（PLD）是欧盟级别上的前两个法律工具，专门针对整个AI价值链中的AI系统实施全面的综合义务。在此背景下，欧洲委员会与PLD修订一起提出的人工智能责任指令（AILD）面临着关于它如何适应这个新颖的监管框架的一些挑战。无疑，AI具有从癌症筛查到欺诈检测和预防事故的巨大潜力，但也带来风险。但是，PLD并未充分涵盖广泛的AI特异性风险，尤其是与生成AI有关的风险，例如歧视和侵犯人格权利的风险。
呼吁通过实际成本补助实施 EDF 发展行动
1 欧洲议会和理事会 2021 年 4 月 29 日第 2021/697 号条例 (EU)，设立欧洲国防基金并废除第 2018/1092 号条例 (EU)（OJ L 170，2021 年 5 月 12 日）。 2 欧洲议会和理事会 2024 年 2 月 29 日第 (EU) 2024/795 号条例，建立欧洲战略技术平台 (STEP)，并修订第 2003/87/EC 号指令和条例 (EU) 2021/1058、(EU) 2021/1056、(EU) 2021/1057、(EU) 第 1303/2013 号、(EU) 第 223/2014 号、(EU) 2021/1060、(EU) 2021/523、(EU) 2021/695、(EU) 2021/697 和 (EU) 2021/241 号（OJ L，2024/795，2024 年 2 月 29 日）。 3 委员会于 2024 年 3 月 15 日颁布了关于欧洲议会和理事会第 2021/697 号条例设立的欧洲防务基金融资以及 2024 年工作计划通过的 C(2024) 1702 号最终实施决定。4 将于 2024 年 6 月下旬通过。
精确医学：当前状态，应用和挑战
总结本文探讨了精确医学，也称为个性化医学，这是医疗保健的一种革命性方法，因为该模型不是一种通用方法，而是认识到每个人的独特性并寻求个性化的治疗和策略。 div>以这种方式，精度医学基于三个关键点：a）个人双重化，生物标志物的使用，预防疾病，河流多学科合作和基于证据的决策。 div>b）通过大数据分析的基因组测序，OMIC（转录组，蛋白质组学，代谢组学）和生物信息学。 div>c）在遗传性疾病的诊断和治疗中应用，选择药物，疾病前和基因治疗。 div>此外，强调了它在肿瘤学，常见，神经系统，精神病和传染病中的用途，并提出了各种医学专业中使用的个性化药物的例子。 div>也对拉丁美洲的情况进行了分析，并提到了巴西，阿根廷，墨西哥和智利的个性化医学计划的实施。 div>在厄瓜多尔，该领域缺乏发展限制了精确医学的实施。 div>同样，对经济薄弱的国家的挑战也受到治疗，包括缺乏获得基因组技术，财务资源，专业培训和健康基础设施的机会，最后解决了一些道德和法律挑战，包括遗传数据的隐私以及对医疗保健的影响。 div>
440美元的89亿美元临时投资...
每个行业的实现率如下：•矿业记录最高，33.4亿美元代表34.91％，•制造业是第二高，是第二名，34.85％，•运输量为34.85％，运输12亿美元，占13.2％，代表美国7.77亿美元，代表8.70万美元，代表8.7亿美元，•44.4亿美元，5.4448亿美元，5。5.7亿美元。代表0.91％，•能源为7790万美元，代表0.88％•建筑6520万美元，代表0.73％的工作实现
反事实解释的生成模型
反事实说明通过回答“如果”方案，阐明了复杂的系统决策，表明最小输入变化如何导致不同的结果[1]。这对于机器学习（ML）至关重要，其中了解模型的理由与决策本身一样重要[2]。通过检查假设的替代方法，反事实解释使ML模型的决策更加透明和可理解。尽管对反事实解释的兴趣越来越大，但文献上存在有关用于创建它们的生成方法的差距。变异自动编码器（VAES）[3]，生成对抗网络（GAN）[4]和deno的扩散概率模型（DDPMS）[5]非常值得注意，尤其是生成反事实，尤其是对于复杂的数据模态，例如图像等复杂的数据模态，在其中调整了不隔离的功能。但是，现有的调查通常忽略生成方面或高维数据方案[6，7，8]。我们的工作通过着重于复杂数据中的反事实解释的生成模型来解决这一差距，从而对其能力和局限性提供了全面的理解。在本文中，我们探讨了反事实解释的生成模型的常见用例，并突出了主要的挑战。我们通过其生成技术对方法进行分类，并检查对标准过程的修改，以满足反事实要求。我们的讨论旨在通过确定反事实解释中推进生成方法的关键挑战和潜在方向来刺激进一步的研究。while
机器学习中强大的反事实解释
1引言作为可解释的AI（XAI）的领域已经成熟，反对解释（CES）已成为解释AI模型的主要事后方法之一（例如，请参见，例如，参见，例如[Karimi等。，2022]用于概述）。ces通常被提倡作为为受到机器学习模型决定影响的个人提供追索权的一种手段。特别是，给定对M模型M的输入X，CE基本上向用户展示了一个新的，稍微修改的输入X'，这表明如果将所做的更改应用于X，则如何实现不同的结果。为了插图，将虚构的贷款申请与功能收入£50 K，贷款期限为35个月，贷款金额£10 K被模型拒绝。在此示例中，CE可以证明将收入提高到55英镑将导致申请被接受。鉴于部署了CE的许多情况的批判性质，例如在财务或医疗环境中，他们提供的追索权是最重要的，即它给出了预期的结果变化，从而给予了信任。然而，最近的工作表明，在鲁棒性方面，获得CES的最新方法是获得主要缺点，即在不断变化的条件下，它们产生的CE的有效性。，特别是[Pawelczyk等。，2022年]表明，生成CE的流行方法可能会返回与对抗性例子没有区别的解释。广泛地说，这意味着CES
免费的NSE7_ZTA-7.2的免费问题，由MATUATETESTDUMPS
a）Fortigate标志ForticLient提交的客户证书。这是错误的，因为FortiGate不会签署客户证书。
对反事实思维的学习链，以偏见的视觉语言推理
摘要。尽管大型视力语言模式（LVLM）在各种任务上取得了显着的成功，但由于训练数据而继承的对知识偏见的敏感性阻碍了它们概括为新场景并限制其现实世界中适用性的能力。为了解决这一挑战，我们提出了反事实偏见推理（COBRA）数据集，该数据集通过提供新颖的VQA示例来解决知识偏见，以评估和减轻LVLMS中的偏见。这些例子通过提供编辑的知识图和图像内容来鼓励反事实思考，并详细介绍了理性过程的注释，以促进对示例的全面理解。基于数据集，我们介绍了一系列反事实思想（COCT）方法，该方法学习了偏见的推理过程，并提供了在上下文中的示例，以证明现有推理如何推广到反事实场景。这使LVLMS能够逐步阐明原因，而不是依靠有偏见的知识，导致更具概括性的解决方案。我们广泛的评估表明，CoCT在需要知识偏见下需要推理的任务上的现有方法优于现有方法。我们的工作可从https：//github.com/superjohnzhang/cobra获得。