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具有领域自适应性的可解释双线性注意网络可改善药物靶标预测
预测药物-靶标相互作用是药物发现的关键。最近基于深度学习的方法表现出色，但仍存在两个挑战：（i）如何明确建模和学习药物与靶标之间的局部相互作用，以便更好地进行预测和解释；（ii）如何将预测性能推广到来自不同分布的新型药物-靶标对。在这项工作中，我们提出了 DrugBAN，这是一个具有域自适应功能的深度双线性注意网络 (BAN) 框架，用于明确学习药物与靶标之间的成对局部相互作用，并适应分布外的数据。DrugBAN 对药物分子图和靶蛋白序列进行预测，使用条件域对抗学习来对齐不同分布中学习到的相互作用表示，以便更好地推广到新型药物-靶标对。在域内和跨域设置下对三个基准数据集进行的实验表明，DrugBAN 在五个最先进的基线上实现了最佳整体性能。此外，可视化学习到的双线性注意图可以从预测结果中获得可解释的见解。
利用-Neuro-Symbolic-ai-to-Help-Customers-build- ...
●具有标准化和上下文化数据的现成知识图●基于明确定义且灵活的语义层（符号AI）●与公共分类法和本体学集成●为与现有的内部数据和知识连接而创建（包括联邦）●由AI提供支持的关系发现，原因和效果，推理●支持决策，提供可行的知识●AI
J-S37005-22 2023 PA SUPER 46 CEDRIC GALETTE诉NJ ...
在这样的诉讼中，英联邦不是一个指定的被告，因为隔sa被联邦立法机关指定为具有起诉和自行起诉的独特法人实体。因此，在诉讼中，没有任何据称是联邦政府的过失行为，而是所谓的septa本身的疏忽行为。由于联邦对SEPTA造成的义务特别否定了对SEPTA的任何诉讼，因此英联邦也不能作为被告人加入。因此，由于对SEPTA造成的任何财务责任明确违反了所有责任，因此根据我们的民事诉讼规则，它不得加入针对SEPTA的诉讼。请参阅PA.R.C.P.1076.1，2252（a）（1），（4）（允许原告或被告在民事诉讼中加入一方仅对原告负有责任的那些政党，对加入政党负有责任，或者对加入政党负有共同的或与原告对原告的行动诉讼的共同或隔离责任））。此外，英联邦没有进入其代表SEPTA捍卫诉讼的外观，否则它不参加诉讼，因为立法机关已明确对SEPTA的责任明确承担了管理其所有法律事务的责任，其中包括对
西班牙可再生电动拍卖的未来设计...
在其最近发布的有关国家能源和气候计划的草案中（西班牙首字母缩写），西班牙政府概述了2021 - 2030年期间Res-e Auctions设计的主要要素。本文的目的是将未来拍卖的设计与西班牙过去拍卖（2016年和2017年组织）以及国际经验进行比较，并评估其优势和缺点。除了提供支持成本的功效和最小化（这也是先前拍卖中的目标）之外，促进演员多样性和派遣性的促进性也被明确提及为政府目标。发现，正如PNIEC中所设想的未来拍卖的主要设计选择需要与过去在西班牙组织的拍卖发生破裂。总体而言，与以前的拍卖相比，它们将不那么复杂，并且与国际经验更加一致。尤其是在中等和长期的能源计划策略中组织拍卖，以及拍卖的多年时间表，拍卖和报酬的生成，而不是能力，而不是能力，并明确促进了技术和参与者的多样性，这意味着相对于先前的拍卖而言是一个关键的出发，并被认为是适当的选择。但是，关于设计元素的许多细节仍然未知，因为它们将在以后的立法中提供。
可解释的多时间尺度模型，用于预测fMRI对连续自然语音的响应
自然语言包含多个时间尺度的信息。要了解人脑如何代表此信息，一种方法是使用从神经网络语言模型（LMS）中提取的表示fMRI对自然语言的反应进行编码模式。但是，这些LM衍生的代表并未在不同的时间表上明确分开信息，因此很难解释编码模型。在这项工作中，我们通过强迫LSTM LM中的单个单位来整合特定时间尺度的信息来构建可解释的多时间尺度表示形式。这使我们能够明确并直接映射每个fMRI Voxel编码的信息的时间尺度。此外，标准fMRI编码过程在编码功能中没有考虑不同的时间属性。我们修改了该过程，以便可以捕获短时和长时间的信息。这种方法超过了其他编码模型，特别是对于代表长时间信息的体素。它还在人类语言途径中提供了时间尺度信息的范围图。这是未来工作的框架，调查了人工和生物语言系统之间的时间层次结构。
将算法公平与官方统计和调查生产中的机器学习中的质量维度联系起来
国家统计组织（NSO）越来越多地利用机器学习（ML），以提高产品的及时性和成本效益。在引入ML解决方案时，NSO必须确保保持在稳健性，可重复性和准确性方面的高标准，例如在统计算法的质量框架中（qf4sa; Yung et e yung etel。2022）。同时，越来越多的研究集中于公平性，作为对ML安全部署的前提，以防止在实践中产生不同的社会影响。然而，在NSO在ML应用的背景下，尚未明确讨论公平作为质量方面。我们采用Yung等人。（2022）的QF4SA质量框架，并将其质量尺寸映射到算法公平。因此，我们以多种方式扩展了QF4SA框架：我们认为公平是其自身的质量维度，我们调查了公平与其他维度的相互作用，并且我们明确地解决了数据，既可以自身及其与应用方法的互动。与经验插图并行，我们展示了我们的映射如何有助于官方统计，算法公平和值得信赖的机器学习的方法论。
评估算法与生成的AI定价工具
例如，可以提供有关产品边际成本以及过去市场价格和量的信息的LLM，并明确要求LLM提供最大化长期利润的定价建议。也可以通过添加上下文信息 - 有关库存级别，供应链信息等的数据来将此练习提升到一个新的水平。- 在提示中希望得到更精致的答案。
使用飞行时间MRI初始结果
●被明确评估为数字治疗性或干预措施●取决于医院内或链式管理，不太可能在现实环境中访问，例如，磁共振或计算机断层扫描成像●专门训练的算法，用于综合训练有素的算法，用于综合培训和集合的Imagect Imecting或Electeronic Health Records数据。我们确实包括了对能够通过远程数字传感器技术在实验室环境外收集的数据培训的任何算法