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员工持股计划 (ESOP) 福利说明
ESOP 是一种退休计划，旨在通过投资雇主的股票为员工提供 Woodruff Construction 的所有权权益。ESOP 由 Woodruff Construction 以股票和/或用于购买公司股票的现金形式提供资金。股票分配给每位符合条件的员工。该计划的目的是让 Woodruff Construction 的员工能够分享 Woodruff Construction 的潜在增长和繁荣，并为员工提供积累财富以满足其退休需求的机会。公司的成功取决于所有员工的团队合作和积极态度。
基于论点的自然语言解释和评估医疗保健
采矿论点是一个自动自然语言处理（TALN）和计算机论证模型的全面扩展领域，旨在在自然语言中自动识别文本资源中的论证结构（即组成部分和关系）。在媒体领域，通过提供自动检测论点结构以根据证据支持医学的方法，被证明是有益的。这些方法的重要性是基于以下事实：尽管神经模型在医学诊断预测中的准确性，但其结果的解释仍然有问题。本文解决了这个开放的问题，并着重于对自然语言中的论证解释的生成和评估，以帮助医学诊断预测，以帮助临床医生进行决策和教育。首先，我提出了一条新的完整管道，以根据医学本体论和从检查文本中检测到的医学本体论和临床实体进行自然考试（MCQ）医学的永久解释（MCQ）医学。我定义了对医疗指定实体（NERC）的认可和分类的艺术状态，以检测患者表达的症状以及我根据ONTTO-LOGIE的条款对医疗措施进行的，以证明提供给医学生提供的临床病例的诊断。关键字：自动自然语言处理，提取论证结构，解释性论点。管道称为SYMEXP，允许我们的系统基于模板以自然语言生成安排解释，以证明正确的答案是正确的，以及为什么提出的其他选项不正确。其次，我提出了一个框架，用于评估基于论证的解释，称为Abexa，以自动提取医学MCQ的论证结构，并突出显示一组可自定义的标准，以表征临床解释和文档的论点。abexa通过在自动论证图上定义一组模式来解决从论点的角度评估解释的问题。非常彻底，我为解毒剂软件的持续设计和开发做出了贡献，该软件提供了不同的解释性人工智能模块，这些模块由医学争论。我们的系统提供了以下功能：用于医学领域的多语言论证分析，临床诊断的解释，提取和生成，医学领域的多语言语言模型以及医学MCQ的第一个多语言基准。总而言之，在本文中，我探讨了人工智能与论证理论结合如何导致更透明的健康和卫生系统。，我们通过在医学支持方面展示其所有潜力，例如医学生，将结果应用于关键的医学领域。
一种定量方法，用于比较添加性局部解释方法
局部添加说明方法越来越多地用于了解复杂机器学习（ML）模型的预测。最常用的广告方法，塑造和石灰，遭受文献中很少测量的局限性。本文旨在使用六个定量指标来衡量对OpenML数据集（304）数据集的这些限制，还评估了基于新兴联盟的方法来解决其他方法的弱点。我们在特定的医疗数据集（Sa Heart）上说明和验证结果。我们的发现表明，石灰和沙普的大约在高维度上特别有效，并产生了可理解的全球解释，但是在更改方法的pa-rameters时，它们缺乏精确度，并且可能是不需要的行为。基于联盟的方法在高维度上在计算上昂贵，但提供了更高质量的本地解释。最后，我们提出了一个路线图，总结了我们的工作，指出了最合适的方法，具体取决于数据集维度和用户的目标。
从熵的角度来解释了能源投资回报率
低碳能量转化是世界能源发展的主要趋势，减轻碳排放的措施在所需能量方面可能有很大差异。评估能源利用中能源使用的一种常见方法是能源投资回报率（EROI）。对Eroi的批评之一是对计算的输入和输出因素的不确定性。为了清楚这个问题，我们用熵来解释Eroi，这是物理学中最基本的概念。我们将能源利用系统视为一种耗散结构，并为能源资源开发系统构建了基本的熵分析框架。然后，我们得出EROI和熵变化之间的关系。EROI理论与耗散结构的基本要求一致，即总熵变化必须为负。eroi是一种使用熵理论评估能源资源开发的方法。将所有因子量化为能量单位是多维因素是多维的，而能量是一维标准是不合适的。EROI方法的未来发展应以熵理论为指导。一系列相关的指标将增加其应用和政策意义。
对人工智能的态度阅读解释的答案
文本讨论了人们如何对人工智能预测缺乏信心，尽管其技术进步和比人类更好的预测能力。本文强调了医生不愿相信沃森（Watson）的肿瘤学建议的案例，即使他们恰逢自己的观点。它解释说，这种不信任源于AI决策过程的复杂性，这通常很难理解。因此，人们倾向于依靠人类专家而不是AI，而了解这种不情愿的原因对于改善对AI的信任至关重要。人们对AI的看法不同，具体取决于他们的观点。大多数人都没有意识到AI的良好效果，但是当失败时，他们非常了解。这可以使人们相信技术是不可靠的。我们对AI的看法受媒体和娱乐的影响。看电影或展示AI甚至可以改变人们对日常生活中自动化的感觉。如果某种事物被表现为积极，乐观的人会变得更加热情，而如果是负面的，那些已经持怀疑态度的人会变得更加信任。这表明，当人们看到有关AI的证据时，他们倾向于使用它来支持他们现有的观点，这可以看作是自然的人类趋势。如果我们继续在媒体和娱乐行业介绍AI，这可能会导致两组人。那些从AI中受益的人将对技术有更多的信任，而那些看不到其利益的人可能会完全拒绝它。如果AI用户不接受其优势，则可能处于不利地位。您已经参加了考试，因此不可能在不登录或注册的情况下重新开始。在进行继续之前，您必须首先确认考试已完成并记录结果。学术阅读测试的正确答案4（四），第3节如下：
可解释的人工智能以及解释的哲学和实践 Kieron O'Hara
摘要：将解释的性质和法律结合起来，论证了人工智能系统输出的计算账户不能单独作为人工智能决策的解释。GDPR 第 22(3) 条规定了此项调查的重要背景。本文从科学哲学的角度探讨了解释是什么的问题 - 即它问的不是在法律术语中什么算作解释，也不是人工智能系统可以使用出处元数据计算什么，而是作为一种社会实践的解释是什么，认为解释是一种言外之意行为，应该被视为一个过程，而不是一个文本。因此，它无法计算，尽管人工智能系统的计算账户可能是解释过程的重要输入。
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indmask：多元时间序列黑盒模型的归纳解释
摘要。在本文中，我们介绍了Indmask，这是一个框架，用于解释Black-Box时间序列模型的决策。存在大量用于提供机器学习模型解释的方法时，时间序列数据需要其他考虑。一个人需要考虑解释中的时间方面，并处理大量输入功能。最近的工作提出了通过在In-In-In-Time序列上产生面具来解释时间序列预测的。掩码中的每个条目对应于每个时间步骤的每个功能的重要性得分。但是，这些方法仅生成实例解释，这意味着需要对每个输入进行分别计算掩码，从而使它们不适合归纳设置，在这种情况下，需要为众多输入生成解释，并且实例解释的生成非常严重。此外，这些方法主要是在简单的复发性神经网络上评估的，通常仅适用于特定的下游任务。我们提出的框架IndMask通过利用掩码生成的参数化模型来解决这些问题。我们还超越了经常性的神经网络，并将indmask部署到变压器体系结构上，从而真正地阐明了其模型 - 不合Snostic的性质。通过对现实世界数据集和时间序列分类和预测任务的实验进一步证明了indmask的有效性。它也是有效的，并且可以与任何时间序列模型一起部署。
交叉雷丁：通过学习中的学习来改善自然语言的解释
自然语言解释（NLE）是阐明大语模型（LLM）决策背后推理的案例。已经开发了许多技术来使用LLM生成NLS。但是，像人类一样，LLM可能并不总是在第一次尝试时产生最佳的NLE。受到人类学习过程的启发，我们引入了C Ross -R Efine 1，该1分别通过部署两个LLM作为生成器和评论家来采用角色建模。代理人输出了第一个NLE，然后使用评论家提供的反馈和建议来完善这种易于解释。c ross -r efine不需要任何有监督的培训数据或附加培训。我们通过自动和人类评估使用三个最新的开源LLM验证了三个NLP任务中的C ROSS -R efine。我们选择S ELF -R Efine（Madaan等人，2023）作为基线，它仅利用自我反馈来完善解释。我们从自动评估中的发现和用户研究表明，C ROSS -R efine的表现优于S ELF -R efine。同时，C ross -r efine可以使用较少的功能LLM有效地执行，而S Elf -R efine仅通过ChatGpt产生强劲的结果。此外，我们进行了一项消融研究，以评估反馈和建议的重要性。他们俩在完善解释中起着重要作用。我们在英语和德语的双语数据集上进一步评估了c ross -r efine。
对性别角色的严格经济解释：犁的持久遗产。
我们表明，古代农民的后代可能有兴趣与他们自己通婚，从而维持性别分工，这种分工最初是在犁出现后基于比较优势而合理化的，即使他们移居到现代工业经济中，个人生产力取决于教育而不是身体特征。结果基于这样的论点：如果效率要求生产率较高的配偶专注于提高收入，生产率较低的配偶专注于抚养孩子，无论性别如何，有效的家庭均衡将通过一项成本低廉的婚前合同来实现，该合同规定丈夫应做前者，妻子应做后者。然而，如果与孩子共度的时间能带来直接的效用，那么合同可能就没有必要了，因为有效的均衡可能以很少或没有劳动分工为特征。关键词：犁、比较优势、性别、匹配、敲诈问题、合同执行、移民。 JEL 代码 : C78, D02, J16, J61