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评估人工智能辅助图像解释对
表 2. 读者对辅助阅读和非辅助阅读的信心。与非辅助阅读阶段相比，辅助阅读阶段对正确解释图像的信心有所增加，同时正确解释类别中“确定”和“高”信心解释的比例也有所增加（即真阳性/真阴性）。
量子现实：量子力学测量问题解释的比较分析
摘要 摘要 本文探讨了量子力学中的测量问题，并评估了三种主要解释：哥本哈根解释、多世界解释 (MWI) 和导航波理论。哥本哈根解释认为，粒子在被测量之前处于叠加状态，此时它们的波函数会崩溃。MWI 认为，所有可能的结果都发生在宇宙中独立、不相互作用的分支中，从而消除了波函数崩溃，但引入了无数个不可观测的宇宙。导航波理论通过隐藏变量重新引入了决定论，引导粒子沿着确定的路径行进。本文的结论是，哥本哈根解释是最合理的，它平衡了经验充分性、本体论清晰度和简单性。
对特定证据来源的国际解释
• 情景 #1：如果护理学士学位（或更高学位）是在美国境外获得的，CNO、护士 AVP/护士主任和护士经理无需让 CGFNS 评估其学位是否与美国学位要求具有可比性。 • 情景 #2：如果个人拥有护理专业文凭和任何学科的学士学位（或更高学位），CNO、护士 AVP/护士主任和护士经理无需让 CGFNS 评估其学位是否与美国学位要求具有可比性。 • 情景 #3：如果一个国家的护理教育以职业轨道或中学阶段提供，而 CNO、护士 AVP/护士主任和护士经理没有护理学士学位（或更高学位），则必须通过 CGFNS International® 评估其资历是否与其执业国的学位标准具有可比性。或者，护士可以通过 CGFNS 资格考试满足教育要求。ANCC 和 CGFNS International 已建立独家合作伙伴关系，以验证和评估在美国以外接受教育的护士的教育可比性。此评估信息将用于验证申请人是否符合 ANCC Magnet 认可计划中适用护理角色的资格要求。要验证国际证书，申请人必须出示 CGFNS International 的验证。ANCC 不会接受其他证书评估组织的验证文件。
可解释的聚类：调查
摘要 - 近年来，关于聚类算法的许多研究主要集中在提高其准确性和效率上，通常以牺牲可解释性为代价。但是，由于这些方法越来越多地应用于医疗保健，金融和自主系统等高风险领域，因此对透明和可解释的聚类结果的需求已成为一个关键问题。这不仅需要获得用户信任，而且还需要满足这些领域不断增长的道德和监管要求。确保可以清楚地理解和合理的聚类算法的决策是基本要求。为了满足这一需求，本文对可解释的聚类算法的当前状态进行了全面且结构化的综述，并确定了关键标准以区分各种方法。这些见解可以有效地帮助研究人员对特定应用程序环境的最合适的可解释聚类方法做出明智的决策，同时还促进了既高效又透明的聚类算法的开发和采用。
用于可解释的脑网络分析的拓扑深度学习
摘要。人类大脑是一个复杂的系统，由相互连接的神经元组成，这些神经元形成网络，构成认知过程和行为的基础。了解这些大脑网络是现代神经科学的核心目标，但传统的分析方法往往无法捕捉到它们的全部复杂性，尤其是高阶相互作用。本研究项目旨在通过利用几何深度学习 (GDL) 和拓扑深度学习 (TDL) 技术来更深入地了解大脑网络功能，从而弥合这一差距。正如拓扑通过关注在连续变形下持续存在的基本属性来概括几何一样，TDL 通过捕捉大脑网络中更一般的关系结构来扩展 GDL 的功能。我们的目标是开发集成 TDL 技术的 AI 工具来对大脑状态进行分类、预测认知结果并识别与认知功能相关的模式，从而为推动神经科学和 AI 技术的发展提供新颖的见解。我们的方法包括将 fMRI 数据预处理为拓扑表示，开发用于脑网络分析的新型 TDL 算法，以及集成 XAI 技术以增强模型的可解释性。作为研究终身大脑发育的联盟的一部分，我们将探索脑网络拓扑、认知和社会经济因素之间的联系。
立法生物多样性价值的映射，以告知Dem Hre Gawler East East提议的发布区域：露水方法的摘要，输出和解释
o物种输入：过去50年中的空间准确物种存在数据o潜在的解释输入：包括气候和环境层以及卫星图像。通过将数据与相关景观单元相交，生成具有数据不足的物种的较粗糙的栖息地关联输出，以生成空间分布模型。在亚种上而不是物种水平上列为威胁的物种，然后一个过程基于基于Gawler East East范围拟议的释放区域中不同亚种的流行率确定了最可能的亚种归因。排除在Gawler内没有记录存在的物种，范围是东方提议的释放区域，以及具有空间分布或栖息地模型的物种，没有与Gawler相交的Gawler East East提议的释放区域。
可解释的多尺度机器学习基于图标的对流参数
摘要机器学习（ML）基于基于地球系统模型（ESM）的参数化，其目标是更好地表示子网格尺度过程或加速计算。杂种ESM中的基于ML的参数化已从短高分辨率模拟中成功地学习了亚网格尺度过程。但是，大多数研究都使用特定的ML方法来参数化基因趋势或通量，该趋势源自主要是理想化的设置或超级参数的各种小规模过程（例如，辐射，对流，重力波）的复合效应（例如，辐射，对流，重力波）。在这里，我们使用过滤技术将对流与这些过程在逼真的环境中使用二十面体非静液压建模框架（ICON）明确分开，并在逼真的环境中对彼此之间的各种ML算法进行基准测试。我们发现，在表现出最佳的离线性能的同时，一条未能的U型NET学习了对流降水与亚网格通量之间的反向因果关系。尽管我们能够将U -NET的学习关系与物理过程联系起来，但对于非深度学习的梯度增强了树是不可能的。然后将ML算法在线耦合到主机图标模型。我们最好的在线性能模型，一种消融的U型NET，不包括沉淀示踪剂物种，表明与传统方案相比，与高分辨率模拟相比，模拟降水极端的一致性和平均值具有更高的一致性。但是，在水蒸气路径和平均沉淀中都引入了平滑偏置。我们的结果暗示了可能通过混合ESM显着减少系统错误的潜力。在线，与未驱动的U -NET相比，融合的U -NET显着提高了稳定性，并且在整个模拟期内运行稳定。
西北指南 - 产前CTG解释...
产前胎儿监测的目的是确定患有缺氧和酸血症的风险的胎儿。心脏图（CTG）是用于评估胎儿健康和防止产前时期死亡的最常用工具。ctg有助于与时间，地点和交付方式有关的决策，但是CTG的解释有很大差异，这会影响测试的可靠性。计算机化的胎儿心率分析系统或计算机化的CTG（CCTG）已开发出来允许对CTG进行自动评估，目的是为CTG解释带来客观性和可靠性。它来自世界上最大的CTG数据库，该数据库链接到结果并分析CTG上的某些功能，并应用了12个标准，即Dawes Redman（DR），以评估CTG。围产期死亡率的降低（Grivell等，2015）。这些已被发现并不重要，但是CCTG可能会减少解释中的观察者间和内部观察者的变化，因为它比视觉CTG（VCTG）解释更客观，因此也可以通过减少医院的时间和进一步研究的需要来改善护理（Baker等，20211）。为了有效的临床决策，VCTG和CCTG都需要进行全面的临床风险评估。本指南的目的是通过提供以下指南：
重新思考折扣正规化：新的解释，意外后果和增强学习方案的解决方案
在计算最佳策略时使用较短的计划范围的折扣正则化是一个流行的选择，可以避免面对稀疏或嘈杂的数据时过度使用。通常将其解释为脱颖而出或忽略延迟的影响。在本文中，我们证明了折扣正则化的两种替代观点，这些观点暴露了意外后果并激发了新颖的正则化方法。在基于模型的RL中，在较低的折现因子下计划的行为就像先前的，具有更强的州行动对，并具有更多的过渡数据。从数据集中估算过过渡矩阵时，跨州行动对的数据集估算了不均匀的数据集时，这会导致性能。在无模型的RL中，折扣正则化等同于计划使用加权平均贝尔曼更新，在该计划中，代理计划似乎所有州行动对的值都比数据所暗示的更接近。我们的等价定理促使简单的方法通过在本地设置个人状态行动对而不是全球的参数来概括常规ization。我们证明了折扣正则化的失败以及如何使用我们的州行动特定方法在经验示例中使用表格和连续状态空间进行纠正。
革命性心脏诊断：人工智能对心电图解释的功效RaíssaCorrêaTorres²，Victor Gabbr
人工智能（AI）彻底改变了心脏病学，尤其是通过与心电图（ECG）的整合。本研究旨在评估AI在解释心脏疾病诊断心脏病的有效性。叙事书目审查涵盖了2020年至2024年之间发表的文章，重点介绍了在ECG分析中应用和机器学习（ML）的研究。结果表明，AI可以将ECG转换为有效的筛选和预测工具，从而识别出常见的亚临床模式。强调了对有效临床实施的AI/ML素养的必要性。增强了AI改善心电图，将其变成强大的生物标志物的潜力，并指出AI辅助分析可以克服经典方法的局限性，从而扩大ECG功能。尽管ECG中的I AI面临与验证，数据隐私和对算法的理解有关的挑战，但它继续在早期发现和预防性干预心脏病方面有了重大改善。关键字：人工智能；心电图；心脏诊断。