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人工智能的伦理评估不能忽视文化多元化
快速浏览一些研究就会发现，私营公司与公共当局一起，是制定道德准则的主要参与者。因此，苏黎世联邦理工学院的研究表明，“大多数文件分别由私营公司（n=19；22.6%）和政府机构（n=18；21.4%）制作。”[16]。此外，在该研究中，4.8% 的文件是由私营部门联盟制作的，1.2% 是由政党制作的。最终，私营部门和公共当局合计占已确定准则的 50%。这些数据得到了人工智能伦理实验室的某种程度的证实，该实验室显示，35.1% 的文件由私营公司制作，29.7% 由政府和政府机构制作。在 Fjeld 等人的白皮书中利用的 35 份文件中，列出了 8 份来自私营部门的文件（22.9%）和 13 份来自政府的文件（37%）（8-9）。最后，欧洲委员会数字政策框架显示，在 133 项涉及道德原则的准则或指南中，有 50 项来自私营部门 [21]。
墨菲政府的疫苗授权忽视科学......
“自疫情爆发以来，墨菲政府就利用 COVID-19 的科学依据，对新泽西人实施了专横的行政命令和一系列不必要的规定，”Pennacchio (R-26) 表示。“我们现在正在处理墨菲州长对数十万新泽西人实施的全面疫苗接种规定，这完全无视自然免疫的科学原理，我们了解到，这可能会增加一些已经感染的人出现疫苗不良反应的风险。当州长拒绝相信应该作为其决策依据的科学时，我们很难相信他的疫情政策。”
击掌、友好交谈、忽视、走开……
该计划需要每年在结构化课程中引入并重新审视 4/5 周，以明确教授策略和每个步骤的有效使用。所有步骤都通过角色扮演和使用 Y 图表（看起来像、感觉像、听起来像）进行建模和教授，以引导或支持课堂讨论。每个教室都会展示一张图表，显示使用这些策略的步骤。
夹子驱动的器官分割和肿瘤检测的通用模型
越来越多的公共数据集显示出对自动器官细分和图检测的显着影响。但是，由于每个数据集的大小和部分标记的问题，以及对各种肿瘤的有限侵入，因此所得的模型通常仅限于细分特定的器官/肿瘤，以及ig- ignore ignore ignore的解剖结构的语义，也可以将其扩展到新颖的Domains。为了解决这些问题，我们提出了剪辑驱动的通用模型，该模型结合了从对比的语言图像预训练（剪辑）到细分模型中学到的文本嵌入。这个基于夹子的标签编码捕获了解剖学关系，使模型能够学习结构化特征嵌入和段25个器官和6种类型的肿瘤。提出的模型是从14个数据集的组装中开发的，使用总共3,410张CT扫描进行培训，然后对3个附加数据集进行了6,162个外部CT扫描进行评估。我们首先在医疗细分十项全能（MSD）公共排行榜上排名第一，并在颅库（BTCV）之外实现最先进的结果。此外，与数据集特异性模型相比，大学模型在计算上更有效（更快6英制），从不同站点进行CT扫描更好，并且在新任务上表现出更强的传输学习绩效。
