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纳西尔·艾哈迈德·法伊克先生 临时代办阿富汗驻联合国代表处 633 Third Avenue, 27 楼 纽约，NY 10017
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Mansoor Ahmed，Haseena Naseer，Mohammad Ebad Ur Rehman，Jawad Basit，Abdulqadir J. Nashwan*，Mateen Arshad，Afnan Ahmad，Afnan Ahmad，Muhammad asad Asad完整心脏
没有针对丙型肝炎的特定治疗方法。通常提供支持性治疗，并且患者在2到6个月内大部分时间都完全从疾病中恢复过来。在某些患者中，可能导致暴发性肝衰竭，严重的肝外表现，甚至死亡。肝炎A导致心包炎，心肌炎以及胸膜或心包症状，但在文献中已经报道了，但极为罕见[6,7]。感染性肝炎后完全心脏阻滞的病例已发表[8]，病毒感染后的心肌炎会导致完全心脏阻滞[9,10]。文献[11,12]中还报道了继发于阿敏性肝炎和麻疹的完整心脏块，但我们尚未发现文献中继发于乙型肝炎的完全心脏障碍的病例报告。
Mansoor Ahmed、Haseena Naseer、Mohammad Ebad ur Rehman、Jawad Basit、Abdulqadir J. Nashwan*、Mateen Arshad、Afnan Ahmad、Muhammad Asad 完整的心
甲型肝炎没有特效治疗方法。通常给予支持治疗，患者大多在 2 – 6 个月内完全康复。在一些患者中，甲型肝炎可导致暴发性肝功能衰竭、严重的肝外表现，甚至死亡。文献中曾报道过甲型肝炎导致心包炎、心肌炎和胸膜或心包积液，但这种情况极为罕见 [6,7]。曾报道过传染性肝炎后出现完全性心脏传导阻滞的病例 [8]，病毒感染后出现心肌炎可导致完全性心脏传导阻滞 [9,10]。文献中还报道了阿米巴肝炎和麻疹继发的完全性心脏传导阻滞 [11,12]，但我们尚未在文献中发现任何甲型肝炎继发完全性心脏传导阻滞的病例报告。
神经科学-1 模块学习指南 – MBBS 第二年
卫生职业教育系 Nighat Huda 教授 Sobia Ali 教授Sana Farooq Shah 博士 Ahsan Naseer 博士
使用FNIRS的机器学习的基准测试框架
功能性近红外光谱（FNIRS）（Jobis 1977）越来越多地用于认知神经科学和脑部计算机界面（BCIS）（Naseer and Hong 2015）。通常是为了确定受试者正在执行的任务类型或评估任务的强度水平，并且在对精神活动的类型和水平进行分类方面变得越来越流行（Herff等人。2014，Benerradi等。 2019）。 用于分类，可以广泛使用机器学习，无论是使用线性判别分析（LDA）或支持向量机（SVM）等模型的标准机器学习，还是最近深入学习，具有从标准的人工神经网络（ANN）到卷积神经网络（CNNS）和复发性神经网络（RASE NEARER网络（RASE）（RASE）（RASE）（RASE）（RASE）（RASE）（RASE）（NASE）（NASE）（NASE）。 2016，Trakoolwilaiwan等。 2017，Yoo等。 2018）。 与其他已经开发出标准化和可比较的方法来用于生理措施，标准和良好实践的社区不同。 因此，在某些情况下，这些技术似乎是有效的，但是研究人员需要意识到良好的实践，并避免常见的陷阱，从而破坏最终结果的可靠性（Lipton和Steinhardt 2019）。2014，Benerradi等。2019）。用于分类，可以广泛使用机器学习，无论是使用线性判别分析（LDA）或支持向量机（SVM）等模型的标准机器学习，还是最近深入学习，具有从标准的人工神经网络（ANN）到卷积神经网络（CNNS）和复发性神经网络（RASE NEARER网络（RASE）（RASE）（RASE）（RASE）（RASE）（RASE）（RASE）（NASE）（NASE）（NASE）。2016，Trakoolwilaiwan等。 2017，Yoo等。 2018）。 与其他已经开发出标准化和可比较的方法来用于生理措施，标准和良好实践的社区不同。 因此，在某些情况下，这些技术似乎是有效的，但是研究人员需要意识到良好的实践，并避免常见的陷阱，从而破坏最终结果的可靠性（Lipton和Steinhardt 2019）。2016，Trakoolwilaiwan等。2017，Yoo等。 2018）。 与其他已经开发出标准化和可比较的方法来用于生理措施，标准和良好实践的社区不同。 因此，在某些情况下，这些技术似乎是有效的，但是研究人员需要意识到良好的实践，并避免常见的陷阱，从而破坏最终结果的可靠性（Lipton和Steinhardt 2019）。2017，Yoo等。2018）。与其他已经开发出标准化和可比较的方法来用于生理措施，标准和良好实践的社区不同。因此，在某些情况下，这些技术似乎是有效的，但是研究人员需要意识到良好的实践，并避免常见的陷阱，从而破坏最终结果的可靠性（Lipton和Steinhardt 2019）。
引用：Stumpf, S.、Strappelli, L.、Ahmed, S.、Nakao, Y.、Naseer, A.、Gamba, GD 和 Regoli, D. (2021)。人工智能公平性和透明度的设计方法。CEUR 研讨会论文集，2903，ISSN 1613-0073
相当抽象，无法用于指导如何设计以及设计什么。最近的研究 [4] 开始研究设计模式来指导详细的用户界面设计。除了以用户为中心的设计 (UCD) 流程之外，还提出了用于设计透明人工智能系统的总体设计方法 [5]。在本文中，我们回顾了现有的设计方法研究，以指导设计师设计负责任且合乎道德的人工智能系统和用户界面。然后，我们提出了一种新方法，即共同设计公平人工智能交互 (CoFAIR)，该方法包括一系列共同设计研讨会，然后进行更广泛的评估，以创建合适的用户界面，使其能够通过目标用户群体探索公平性。我们通过案例研究展示了该方法的应用。我们讨论了我们方法的局限性，以及如何将这种方法推广到合乎道德和负责任的人工智能系统的设计。
AI4People 的 7 个 AI 全球框架
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丹尼斯儿科/普通学术儿科（另请参见诊断诊所）M。SusanHeaney，医学博士Jennifer LaDage，MD Marilyn Maxwell，MD Shahida Naseer，MD Libby Noonan，Md Elisa Pincus，MD，MD，Nora Porter，MD Margaret Rozier Chen，MD Margaret Rozier Chen，MD Luke Stephens，MD Luke Stephens，MD Anne Walentik，MD Anne Walentik，Do Ashley Boraw Borne，Aprn aprn aprn aprn aprn aprn aprn appre Donnewald，APRN Genevieve Delrosario，PA-C约会：314-268-4070学术OFCE：314-268-4150传真：314-268-4019
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