XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemcategories
医疗 AI、价值冲突类别和冲突规避
摘要 越来越明显的是，在将人工智能与人类价值观相一致的过程中，一个突出的伦理问题就是价值冲突。当两种令人信服的价值观（如自主性和安全性）在医疗人工智能技术的设计或实施中相互冲突时，我们应该怎么做并不明显。本文分享了对三个概念——人工智能、道德价值观和健康——交叉点的范围审查结果，这些概念与价值冲突和仲裁有关。本文研究了一些重要且独特的价值冲突案例，然后描述了三种可能的价值冲突类别：个人价值冲突、人际或社区间价值冲突以及定义价值冲突。然后，它描述了解决价值冲突的三条一般路径：额外的伦理理论、额外的实证证据以及完全绕过冲突。最后，它反思了这三条路径作为解决三类价值冲突的方法的有效性，并提出了更好地处理医疗人工智能中的价值冲突所需的措施。
评估结果类别和结构的液压性能的手册
7用于所有故障事件方案8。“经常出现在失败路径中的人”被认为是占领建筑物或其他位于故障影响区内的其他职业地点的人。出于本手册的目的，这应指资源运营所参与的站点人员以外的其他人，并位于与资源运营相关的物业单位和期限上；对于其他时代，这将是“当局中提到的前提”。应该注意的是，尽管这适合根据本手册评估结果类别，但遵守本手册的要求并没有以任何方式限制，修改或更改，但根据相关的健康和安全法案或法规，必须考虑需要考虑现场人员安全的任何其他要求。9在考虑对地下水的潜在影响时，在所有情况下都没有设想需要进行全面的水文地质评估。对地下水系统的潜在影响的任何考虑都应考虑潜在接收含水层的水质以及储存在受管坝中的流体质量。在资源运营周围地区的现有地下水降低（例如在评估地下水系统上的大坝渗漏后的结果时，还可以考虑由于矿坑或地下矿山脱水而导致的逐渐减少。10'对人类健康的不利影响意味着对人类健康的生理影响，并且不包括对下游水的质量的影响，而下游水的质量仅会对口味产生负面影响，并且不太可能导致人们身体不适。
TSCA新化学计划（NCP）化学类别
EPA的污染预防和毒理学办公室（OPPT）将化学物质与共有的化学和毒理学特性分为类别，以便促进PMN评论。 PMN提交者和EPA审稿人受益于一个类别代表的累积数据和过去的决策。 EPA考虑了所有PMN，包括逐案属于此类类别的新化学物质，并使用最合适的结构类似物来支持对健康或环境影响的任何担忧。 对于任何新的化学物质，如果EPA根据TSCA第5（e）条确定，则该物质“可能会出现对健康或环境受伤的不合理风险”，PMN物质可以根据TSCA第5（e）节进行适当的控制措施和/或测试。 通过应用基于类别的危险终点和特定病例暴露评估的基于类别的或化学化的评估来开发此“可能存在”的发现。EPA的污染预防和毒理学办公室（OPPT）将化学物质与共有的化学和毒理学特性分为类别，以便促进PMN评论。PMN提交者和EPA审稿人受益于一个类别代表的累积数据和过去的决策。EPA考虑了所有PMN，包括逐案属于此类类别的新化学物质，并使用最合适的结构类似物来支持对健康或环境影响的任何担忧。对于任何新的化学物质，如果EPA根据TSCA第5（e）条确定，则该物质“可能会出现对健康或环境受伤的不合理风险”，PMN物质可以根据TSCA第5（e）节进行适当的控制措施和/或测试。通过应用基于类别的危险终点和特定病例暴露评估的基于类别的或化学化的评估来开发此“可能存在”的发现。
高质量的视觉引导的声音与不同类别的分离
摘要。我们提出了戴维斯（Davis），这是一个基于i fifusion的udiovi sual separa the the trapion框架，该框架通过生成学习解决了视听声音源分离任务。现有方法通常将声音隔离作为基于面具的回归问题，从而取得了重大进展。但是，他们在捕获高质量分离声音与各种表情所需的复杂数据分布时面临局限性。相比之下，戴维斯利用生成扩散模型和分离U-net直接从高斯噪声中综合了分离的声音，并在音频混合物和视觉信息上进行条件。具有其生成性目标，戴维斯更适合实现各种声音猫的高质量分离的目标。我们将戴维斯与AVE和音乐数据集上现有的最新歧视性音频分离方法进行了比较，结果表明，戴维斯在分离质量方面胜过其他方法，这证明了我们可以解决视听源分离任务的框架的优势。我们的项目页面可在此处提供：https：//wikichao.github.io/data/projects/davis/。
sen和父母和年轻人的医学类别信息
为什么将信息记录为类别？教育部（DE）要求常见的特殊教育需求（SEN）类别，以提供有关北爱尔兰学生人数的准确信息，并为他们提供了不同类型的SEN。在法律上，如果学生在学习方面比大多数年龄的儿童更加困难，那是他们的特殊教育需求，而他们却要求为他们做出特殊教育的规定。特殊教育规定是指教育条款，这与类似年龄的孩子在普通学校所接受的教育条款相比，这是其他或其他不同的。
2025 I级鸟类保护挑战类别
斗篷的尖端由披风的其余部分被笼内水道（也称为斗篷梅运河）隔开。在当地被称为“开普敦岛”，在这里看到的400多种以上的400多种物种中都在这里看到。一个三角形楔形岛，开普敦岛约6平方英里，包含诸如Higbee Beach WMA，Hidden Valley，The Beanery，Nature Conservancy的South Cape May May迁徙鸟类避难所（又名“草地”）和开普人可能指出几个。团队可以在他们选择的情况下漫游该岛。
早期职业奖学金类别（2025年1月3日上次更新）
•成为NIHR学院的现任成员•已完成任何相关的预注册培训（仅临床学术应用）。•持有相关的博士学位或医学博士，或在申请时提交了论文以进行考试 - 申请人必须在开始时授予其博士学位或医学博士学位。•确保任何先前的NIHR奖项都不超过12个月前完成。•尚未在上一轮中提交DSE申请。
医学对话系统：对类别，方法，评估和挑战的调查
本文调查并组织了有关医疗对话系统的研究工作，这是一项重要但具有挑战性的任务。尽管这些系统已从应用程序中的官员中进行了调查，但是从严格的技术角度来看，迄今为止，从严格的技术角度进行了系统的审查。因此，对医学对话系统的类别，方法和评估的概述仍然有限且不足，从而阻碍了该领域的进一步改进。为了填补这一空白，我们研究了来自著名的计算机科学以及自然语言处理和期刊的327篇论文的初始池，并进行了概述。最近，大型语言模型在下游任务上显示了强大的模型能力，这也重塑了医疗对话系统的基础。尽管具有诱人的实际应用价值，但当前的医学对话系统仍然存在问题。为此，此过程列出了医学对话系统的巨大挑战，尤其是大型语言模型的挑战。
角回反应表现出与针对不同类别的大脑区域联合统计依赖性
类别选择性是感知脑区组织的基本原则。人类的枕颞皮质细分为优先对面部、身体、人工制品和场景作出反应的区域。然而，观察者需要结合不同类别的物体信息，才能形成对世界的连贯理解。这种多类别信息是如何在大脑中编码的？通过利用 fMRI 和人工神经网络研究男性和女性受试者大脑区域之间的多变量相互作用，我们发现角回与多个类别选择性区域表现出联合统计依赖性。相邻区域对场景和每个其他类别的组合表现出影响，这表明场景提供了结合世界信息的背景。进一步的分析揭示了跨不同类别子集编码信息的皮质区域图，表明多类别信息不是编码在单个集中位置，而是编码在多个不同的大脑区域中。