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Web-LCCA 一种用于...的采购决策支持工具
作者：AB Calvo · 2001 · 被引用 4 次 — 美国显示器联盟 (USDC) 已采取... 该模型已广泛应用于军事采购计划，作为决策支持工具。
crd-automated-decision-decision-initial-statement.pdf
2021年4月30日，理事会举行了关于算法和偏见的民权听证会。理事会从使用算法，人工智能和机器学习工具作为自动化系统的一部分，从使用算法，人工智能和机器学习工具中，可能导致就业，住房，医疗保健和其他环境的歧视获得了专家证词和公众评论。简而言之，在就业背景下，自动化决定系统是一个计算过程，它以影响申请人和/或员工的方式做出决策或促进人类决策。（请参阅下面的第11008.1（a）节，了解理事会关于就业的拟议完整定义“自动化否决系统”。就业。（请参阅新闻稿：DFEH举行有关算法和偏见的民权听证会（2021年5月6日）https://calcivilrights.ca.gov/wp-content/uploads/sites/sites/sites/32/32/2021/05/05/algorithms-hensing-press-propers.press.pdf（上次访问了302. 302. 302. 302：302：302：302：302.3;算法和偏见听证会（4月30，2021）https://www.youtube.com/watch?v=iq_6f9lmufu（上次访问于2023年9月5日）。白宫在最近的AI人权法案的蓝图中解释说：
vercise™深脑刺激系统
安全信息................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... Intended Users......................................................................................................... 2 Clinical Benefit......................................................................................................... 3 Device Lifetime......................................................................................................... 3禁忌症.................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................事件............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. 13
瑞士的长寿和精准医学诊所
考虑到发达国家老龄人口比例的增加（又称银色海啸），基于现代医疗保健进步以及创新方法和技术的长寿和精准医疗概念变得比以往任何时候都更加重要。其最终目标是减缓衰老过程，延长人类活跃而健康的寿命。在方法论和概念上相似，长寿和精准医疗是抗衰老医学不可或缺的一部分。抗衰老医学是医学科学的一个不断发展的分支，它治疗衰老的根本原因并旨在缓解与年龄相关的疾病。其最终目标是延长人类的健康寿命。在瑞士，如果诊所拥有相关产品和服务，例如通过排毒恢复活力、使用生物同质激素恢复激素水平、测量生物标志物等，我们就会将其视为专注于长寿和精准医疗的诊所。预期寿命指数是瑞士长寿和精准医疗表现优异的明显指标之一。 2020年，瑞士的预期寿命在欧洲排名第一（超过83.8岁）。抗衰老医学对人类来说既有风险也有机遇，因此有必要对其进行规范并谨慎地融入临床和社会。
植物种质资源的精确探索
通过端粒到核（T2T）基因组学对植物种质资源的精确探索标志着植物基因组学领域的变革性一步，为对植物遗传多样性，适应性和进化的深入了解开辟了前所未有的机会。该研究主题的目的是强调测序和组装技术的最新进步，这些技术允许建造高质量的全长T2T基因组，并探讨这些突破如何促进和利用有价值的植物种植资源。实现T2T完整性对于提供染色体的详尽表示至关重要，捕获以前难以捉摸的遗传信息，并为全面的注释铺平了道路。这张广泛的遗传图提供了对基因功能，基因组结构和植物特征的遗传基础的更深入的见解，所有这些都对改善农业实践和确保植物生物多样性的可持续性都是基本的。随着我们继续目睹测序技术的快速发展的景观，该研究主题旨在促进研究T2T基因组数据的巨大潜力的研究。我们关注这些基因组见解如何增强物种保护工作，为育种计划提供信息，并为遗传资源管理提供宝贵的信息。此外，我们深入研究了可转座元素在塑造植物基因组中的作用，研究了它们与基因组结构的动态相互作用及其对适应和进化所需的遗传鲁棒性的贡献。通过将有关T2T基因组组装，可转座元素动力学以及在植物育种和保护中的应用汇总在一起，该研究主题是旨在利用植物基因组学的研究人员的综合资源。最终，我们的目标是促进植物基因组学的进一步进步，这将有助于全球农业的更具可持续性和弹性的未来。
基于精确脉冲时间的触摸定位事件计算
精确的脉冲定时和时间编码在昆虫的神经系统和高阶动物的感觉外围中得到广泛应用。然而，传统的人工神经网络 (ANN) 和机器学习算法无法利用这种编码策略，因为它们的信号表示是基于速率的。即使在人工脉冲神经网络 (SNN) 的情况下，确定时间编码优于 ANN 的速率编码策略的应用仍然是一个悬而未决的挑战。神经形态传感处理系统为探索时间编码的潜在优势提供了理想的环境，因为它们能够从相对脉冲定时中有效地提取聚类或分类时空活动模式所需的信息。在这里，我们提出了一个受沙蝎启发的神经形态模型来探索时间编码的好处，并在基于事件的传感处理任务中对其进行验证。该任务包括仅使用八个空间分离的振动传感器的相对脉冲定时来定位目标。我们提出了两种不同的方法，其中 SNN 以无监督的方式学习聚类时空模式，并展示了如何通过分析和多个 SNN 模型的数值模拟来解决该任务。我们认为，所提出的模型对于使用精确脉冲时间进行时空模式分类是最佳的，可以用作评估基于时间编码的事件感知处理模型的标准基准。
基因技术（精准育种）法案
该法案引入了一个流程，生产转基因动物的人必须表明他们不希望动物健康或福利受到不利影响，并且他们已经评估了风险，并解释他们是如何做到这一点的（第 11(3) 条）。福利咨询机构将评估每一份申请，判断是否已采取合理措施识别风险并考虑这些风险。但如果国务大臣持负面看法，则有权推翻该机构的决定，并允许授权生产转基因动物（第 11-13 条）。食品安全局 (FSA) 将有权授权销售任何转基因食品或产品，而不必考虑委员会的任何负面意见（第 26(6) 条）。政府同意 FSA 流程将采取“轻触式”方法。3
推进精度流风湿病：机器学习在类风湿关节炎管理
类风湿关节炎（RA）是一种自身免疫性疾病，导致进行性关节损害。早期诊断和治疗至关重要，但由于RA的复杂性和异质性，仍然具有挑战性。机器学习（ML）技术可以通过识别多维生物医学数据中的模式来增强RA管理，以改善分类，诊断和治疗预测。在这篇评论中，我们总结了ML在RA管理中的应用。新兴研究或应用为RA开发了诊断和预测模型，这些模型利用了各种数据模式，包括电子健康记录，成像和多摩学数据。高性能监督的学习模型已证明曲线下的一个面积超过0.85，用于识别RA患者并预测治疗反应。无监督的学习揭示了潜在的RA亚型。正在进行的研究是将多模式数据与深度学习相结合，以进一步提高性能。然而，关于模型过度拟合，可推广性，临床环境中的验证和可解释性的关键挑战。少量样本量和缺乏多样化的人口测试风险高估了模型性能。缺乏评估现实世界临床实用程序的前瞻性研究。增强模型可解释性对于临床医生接受至关重要。总而言之，尽管ML表现出通过早期诊断和优化治疗，更大规模的多站点数据，可解释模型的前瞻性临床验证以及对不同人群进行测试的前瞻性临床验证的有望。由于解决了这些差距，ML可能会为RA中的精密医学铺平道路。
二进制神经网络的精确定量分析
作为一种新的编程范式，基于神经网络的机器学习已将其应用扩展到许多现实世界中的问题。由于神经网络的黑盒性质，验证和解释其行为变得越来越重要，尤其是当它们部署在安全至关重要的应用中时。现有的验证工作主要集中于定性验证，该验证询问是否存在针对神经网络的输入（指定区域），以便违反财产（例如，局部鲁棒性）。但是，在许多实际应用中，几乎可以肯定存在这样的（对抗性）输入，这使得定性答案降低了有意义。在这项工作中，我们研究了一个更有趣，更具挑战性的问题，即对神经网络的定量验证，该验证询问财产经常得到满足或侵犯财产的频率。我们针对二进制神经网络（BNNS），一般神经网络的1位量化。BNN最近在深度学习中引起了越来越多的关注，因为它们可以大幅度地减少记忆存储和执行时间，而智力操作在求助方案中至关重要，例如，嵌入式设备用于物联网的嵌入式设备。朝着对BNNS的定量验证，我们提出了一种新型算法方法，用于将BNN作为二进制决策图（BDDS），这是一种在形式验证和知识表示中广泛研究的模型。通过利用BNN的内部结构，我们的编码将BNN中块的输入输出关系转化为基数约束，然后由BDD编码。基于新的BDD编码，我们为BNN开发了一个定量验证框架，可以在其中对BNN进行精确和全面的分析。为了提高BDD编码的可扩展性，我们还研究了各个级别的并行化策略。我们通过为BNN提供定量鲁棒性验证和解释性来证明我们的框架的应用。广泛的实验评估证实了我们方法的有效性和效率。