欧盟委员会文件的重用政策由2011/833/eu 2011年12月12日在委员会文件的重新使用(OJ L 330,14.12.2011,第39页)上实施。除非另有说明,否则该文档的重用是在创意共享归因4.0国际(CC BY 4.0)许可(https://creativecommons.org/licenses/4.0/)下授权的。这意味着只要给出适当的信用并指示任何更改,就可以重复使用。对于欧盟不拥有的要素的任何用途或再现,可能需要直接从各自的右持有人那里寻求许可。欧盟不拥有与以下元素有关的版权:封面的图像学分以及整个封面:©phaisitsawan#779665798,2024。来源:stock.adobe.com
本可持续发展报告根据《瑞士债务法典:非财务事项透明度》第 964a-c 条和相关《气候披露条例》披露了与 Align Technology Switzerland GmbH(“Align Switzerland”)业务活动相关的非财务或可持续性和包容性事项的信息。本报告中的披露符合国际财务报告准则 (IFRS)、可持续发展会计准则委员会 (SASB)、医疗设备和用品行业标准 2023-12 版和气候相关财务披露工作组 (TCFD) 2017 年 6 月版的国际可持续发展报告标准。除非另有说明,本报告涵盖 2023 年 1 月 1 日至 2023 年 12 月 31 日期间(“报告期”)。关于 Align Technology
由 Sanford Health Plan 提供支持的 Align 拥有一个由医生、医院、药房和其他提供商组成的网络。如果您使用我们网络内的提供商,您可能会为承保服务支付更少的费用;但如果您愿意,您也可以使用不在我们网络内的提供商。您可以选择查看网络内或网络外的提供商。通过网络内提供商,您将为承保服务支付更少的费用。请注意,网络外/非合同提供商没有义务治疗 Align ChoicePlus (PPO) 会员,紧急情况除外。
现在众所周知,对于许多公司和部门来说,最重要的生物多样性影响和依赖关系是在供应链中发现的,而不是通过直接运营。对于非常依赖采购农业,林业或采矿商品的公司而言,这尤其如此。公司的供应链可能与高生物多样性重要性的地区(例如关键的生物多样性领域)交往。他们经常也会导致土地使用变化和污染等压力。因此,重要的是,公司在筛查风险时完全考虑其供应链,考虑机会并衡量其对生物多样性的影响和依赖性。测量嵌入式供应链影响,衡量依赖性并考虑所产生的风险的重要性反映在新兴的自愿和强制性报告和披露计划中。例如,修订后的全球报告计划(GRI)生物多样性标准的暴露草案,与自然有关的财务披露工作组(TNFD)建议以及欧盟公司可持续性报告指令(CSRD)和辩护规定扩展到价值链。这增加了对跨供应链的强大生物多样性测量的需求。
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第一是个人透明度,愿意“放下戒备”,承认缺点和错误。这样做可以让领导者树立自我评估的心态,并为团队所有成员提供透明行动的空间。第二是职业透明度,这是对我们荣誉、勇气和承诺的核心价值观的塑造。通过这样做,领导者可以不带任何情绪或判断,确保绝对清晰地评估个人或团队如何达到标准或目标。
经典算法通常对信息处理构成瓶颈[1]。它们通常旨在处理一致的,完全有序的,抽象的数量,而实际上,我们需要对嘈杂,高维数据进行推理。机器学习和神经网络(NNS)尤其使机器可以从此类输入中提取有用的功能,但是如果其输出需要与非差异性算法组成,则他们将无法通过反向传播从直接反馈中学习。以使算法适用的方式压缩信息会丢失许多潜在的相关细节。通过教导NNS如何执行算法来打破这种瓶颈是神经算法推理的目标[1-3]。对现实世界数据的首次应用是有希望的[4-6],但是即使在高度精心制作的架构上,推断仍然有改进的空间[7,8]。因此,显然需要更仔细地研究神经网络的信息处理功能。
摘要 —ALIGN(“从网表智能生成的模拟布局”)是一种用于模拟电路的开源自动布局生成流程。ALIGN 将输入的 SPICE 网表转换为特定于给定技术的输出 GDSII 布局,由一组设计规则指定。该流程首先自动检测电路网表中的层次结构,并将布局综合转换为层次化模块组装问题。在最低级别,使用设计规则的抽象生成参数化单元;然后在几何和电气约束下组装这些模块以构建电路布局。ALIGN 已被用于为多种模拟电路系列生成布局:低频模拟模块、有线电路、无线电路和电力输送电路。
Align ChoiceElite 和 Align ChoicePlus 拥有由医生、医院、药房和其他提供商组成的网络。如果您使用我们网络内的提供商,您可能会为承保服务支付更少的费用;但如果您愿意,您也可以使用不在我们网络内的提供商。您可以选择在网络内或网络外的提供商处就诊。通过网络内的提供商,您将为承保服务支付更少的费用。请注意,网络外/非合同提供商没有义务为 Align ChoiceElite 或 Align ChoicePlus 会员提供治疗,紧急情况除外。
虽然近年来已经开发了大量可解释的人工智能 (XAI) 算法,但它们因与人类产生和使用解释的方式存在重大差距而受到批评。因此,当前的 XAI 技术通常被发现难以使用且缺乏有效性。在这项工作中,我们试图通过使人工智能解释具有选择性(人类解释的基本属性)来弥补这些差距,通过根据与接收者的偏好相符的内容有选择地呈现模型推理的子集。我们提出了一个通用框架,用于通过利用小型数据集上的人工输入来生成选择性解释。该框架开辟了一个丰富的设计空间,可以考虑不同的选择性目标、输入类型等。作为展示,我们使用决策支持任务来探索基于决策者认为与决策任务相关的内容的选择性解释。我们进行了两项实验研究,以基于我们提出的框架来检验三种范式:在研究 1 中,我们要求参与者提供基于批评或开放式的输入以生成选择性解释(自我输入)。在研究 2 中,我们向参与者展示基于来自类似用户小组的输入(注释者输入)的选择性解释。我们的实验证明了选择性解释在减少对人工智能的过度依赖、改善协作决策和对人工智能系统的主观感知方面的前景,同时也描绘了一幅细致入微的图景,将其中一些积极影响归因于提供自己的输入以增强人工智能解释的机会。总体而言,我们的工作提出了一个受人类沟通行为启发的新型 XAI 框架,并展示了其鼓励未来工作使人工智能解释更人性化的潜力。