摘要 近年来,随着人工智能在日常生活中的广泛应用,对可解释/可解释的人工智能的需求与日俱增。人类往往不信任无法解释其结果如何产生的人工智能系统,这种系统被视为“黑箱”系统。人们希望人工智能系统不仅能提供高质量的结果,而且在结果生成过程中也是透明的,这被称为“可解释的人工智能”或“可解释的人工智能”。关于人工智能系统中的解释和解释是什么的大多数最新研究都是基于研究人员的主观直觉,没有坚实的理论支持,既没有达成共识,也没有数学定义,这可能是解释和解释这两个术语使用定义不明确和歧义的原因。在本文中,我们试图借助知识管理的坚实理论支持,消除人工智能背景下解释和解释使用的歧义。我们还分别讨论了人工智能系统中可解释性和可解释性的可能评估方法。
鉴于糖尿病的全球患病率,迫切需要精确的预测工具。通常,传统的诊断方法无法识别临床数据中的复杂模式,从而导致干预措施延迟。机器学习(ML)和深度学习(DL)可以分析大型数据集,具有巨大的变革潜力。本综述着重于两项研究这些技术的最新研究,重点是它们对预测精度,功能分析和实际实施的贡献。这是在论文中提出的,为糖尿病预测开发两阶段比较框架的总体目的。
筛查性乳房 X 光检查的解释,为筛查性乳房 X 光检查的临床实践做出贡献,以及如何将 AI 实际融入到大量临床工作流程中。这项研究始于一项回顾性研究,该研究对 2010 年至 2015 年期间在加州大学洛杉矶分校进行的 5,000 次筛查性乳房 X 光检查中的 ML 算法进行了测试。各种竞争性 ML 算法均已由其开发人员进行了测试,他们报告了他们的发现,并根据这些数据对其算法的准确性进行了声明。“然而,人们担心,使用供应商的测试用例对这些 ML 算法的性能指标进行评估可能无法完全推广到加州大学洛杉矶分校进行的筛查性乳房 X 光检查,”医学博士、放射学助理教授 Hannah Milch 解释说,他是这项研究的主要研究人员之一。“患者的多样性、乳房密度、医疗和手术史、种族、民族和乳腺癌风险可能存在差异。”在评估了不同的 ML 算法在我们自己的存档数据集上的表现后,加州大学洛杉矶分校将安装其中一个系统并进行前瞻性临床试验,以全面评估其在加州大学洛杉矶分校日常筛查乳房 X 线摄影工作流程中的表现。“虽然欧洲有一些有趣的临床试验,但我们期望走在实际使用和前瞻性研究 AI 读取筛查乳房 X 线摄影的前沿,”Milch 博士解释说。
摘要 本文讨论了两个无法交换任何信号的智能机器的最大相关度问题。在提醒读者“无信号”条件的主流统计解释是错误的之后,探讨了它的信息含义。需要强调的是,如果 Pawlowski 等人的信息因果关系原理正确地表达了(并概括了)无信号条件,那么它的应用目前是基于特定场景(由 van Dam 建议)和同样具体(和简化)的互信息与相关器之间的关系。然后根据相关独立性对无信号条件进行了更一般的信息解释,从中可以推导出 Tsirelson 界限。关键词 : 超量子关联;无信号条件;Tsirelson 界限
环境:环境保护不仅是法律,也是正确做法。这是一个持续的过程,从深思熟虑的规划开始。在训练和任务期间,始终注意保护环境的方法。这样做,您将为维持我们的训练资源做出贡献,同时保护人民和环境免受有害影响。请参阅当前的环境考虑手册和当前的 GTA 环境相关风险评估卡。安全:在训练环境中,领导者必须根据当前的风险管理原则进行风险评估。领导者将根据 TRADOC 安全官在规划和完成每项任务和子任务时完成当前的深思熟虑风险评估工作表,评估任务、敌人、地形和天气、部队和支援可用时间以及民事考虑因素 (METT-TC)。注意:在 MOPP 训练期间,领导者必须确保对人员进行监控,以防潜在的热损伤。在高温类别增加时,必须遵守当地政策和程序,以避免与高温相关的伤害。考虑 MOPP 工作/休息周期和水更换指南 IAW 当前的 CBRN 原则。
b-l105“星期一上午10点是第一学期CSE学生B节的课程NS1001。本课程的讲师是LK Balyan博士,场地为L105。4。课程列表提供了每个课程代码的课程名称。5。本指南还提供了带有缩写的教师名称的列表。6。本节的详细信息将很快由学术部分提供。
超过300万宾夕法尼亚州人使用私人井水作为主要供水。迄今为止,宾夕法尼亚州(PA)有超过100万个私人水井,每年大约有20,000次钻探。1虽然更常见的是在农村地区找到井,私人水源(包括井,泉水,水箱等)在整个州都发现。重要的是要记住,由于自然过程或工业活动,这些私人水源可能会受到污染。空气和土壤污染物以及在地球上自然发现的元素,例如细菌,铁,氯化物,砷和铅,可以进入水中。2这些污染物中的一些可能会使水的气味或味道不同,而其他一些污染物可能会对人类或动物的健康造成伤害。因此,建议定期进行井水测试。
任何成本为 25,000 美元或以上的资本改善项目或计划规划或研究,或新设施的建造或更换(即公共建筑、水/污水管道、雨水下水道、主要/地方道路、娱乐设施)、此类设施的增建或扩建,前提是成本为 50,000 美元或以上,且改善的使用寿命为 3 年或以上。 任何非经常性修复或更换全部或部分建筑物、其地面、设施或组件,前提是成本为 50,000 美元或以上,且改善的使用寿命为 3 年或以上。 任何新采购,包括用于支持社区计划的主要设备的土地,前提是成本为 50,000 美元或以上,并将编入资本资产帐户。 任何规划、可行性、工程或设计研究,成本为 25,000 美元或以上,但不属于单个资本改善项目或计划的一部分。合格项目随后将在各部门和市政府之间进行协调,以最大程度地节约成本、提高效率、增加项目协作和融资机会。然后,这些项目将在未来六年中的一年或几年内进行规划。
条件:在支持大规模作战行动 (LSCO) 的作战环境中,您在陆军军事薪酬办公室的客户服务部门工作,并收到士兵的薪酬查询。您需要解释他们的主军事薪酬账户 (MMPA)。您可以访问国防部财务管理条例 (DODFMR) 7000.14-R VOL 7A(国防部财务管理条例,第 7A 卷:军事薪酬政策 - 现役、联合旅行条例 (JTR)、军事薪酬程序手册 (AC) (MPPM-AC)、国防军事薪酬办公室 (DMO) 套件用户手册、国防军事薪酬标准查询系统 (DSIS) 用户手册、本地 SOP 以及所有适用的表格和设备。此任务不应在 MOPP 4 中进行培训。标准:使用 GO/NO GO 标准,根据用户手册-DSIS 准确无误地解释 MMPA。