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使用预注册作为透明FNIRS研究设计Schroeder的工具，Philipp A.A。；克里斯蒂娜（Christina）Artemenko； Kosie，Jessica E.E。； Cockx，Helena；
Franziska Klein , f,g, † and David M. A. Mehler g,h, * a University of Tuebingen, Department of Psychology, Faculty of Science, Tuebingen, Germany b Princeton University, Social and Natural Sciences, Department of Psychology, Princeton, New Jersey, United States c Radboud University, Donders Institute for Brain, Cognition and Behaviour, Biophysics Department, Faculty of Science, Nijmegen，荷兰D Chemnitz技术大学，人类运动科学与健康研究所，行为与社会科学学院，德国Chemnitz，德国E Coimbra E coimbra大学生物医学成像和翻译研究所，科伊布拉研究所，科伊布拉，科伊布拉，葡萄牙大学，葡萄牙科学，葡萄牙，葡萄牙，葡萄牙，葡萄球训练。 （OldB），德国G rwth Aachen大学，医学院，精神病学系，心理疗法和心理学系，Aachen，德国H University ofMünster大学，翻译精神病学研究所，医学院，德国穆斯特，德国
燃烧的余烬：朝着更透明和强大的气候...
这些评估的标志性输出是“燃烧的余烬”图。燃烧的余烬首先在第三次评估报告中使用，以形象化关注的原因，这些原因构成了与气候变化相关的影响以及对各个系统和部门的风险。在这些图中，颜色转变显示出对人类和生态系统的评估风险水平的变化，这是气候变化的函数
现代奴隶制法透明度陈述2025
我们的COBE适用于世界各地的所有埃森哲员工，并提供了一个框架，在该框架中，我们的员工将负责任的行为作为我们每天所做工作的自然组成部分 - 彼此，我们的客户和商业伙伴以及我们工作和生活的社区。COBE强调了我们对人权的支持和尊重，其中包括帮助消除现代奴隶制。埃森哲调查了其意识到的任何潜在人权违反，并试图适当补救或减轻这些违规行为。尚不清楚如何应用与我们的人权原则一致的法律，我们将受到我们的核心价值观的指导，并以支持和尊重国际公认的人权原则。
透明物体的非破坏性光学测量
图3。透明对象识别和分割的光场失真功能在允许的情况下重现26。版权所有2015，Elsevier Inc.（a）背景失真来自不同对象，（b）背景失真从改变观点而变形，表明光场的失真与对象本身密切相关。（c）光场传播，表明透明对象的参与会改变光场的分布和相位。
透明物流的区块链优化供应链可追溯性系统
区块链技术提高效率，可追溯性和透明度的潜力使其在供应链管理中越来越受欢迎。这项工作调查了区块链优化供应链可追溯性系统在透明物流中的应用。该研究的主要目标是建立和评估适合当代供应链需求的区块链的可追溯性系统，评估其对供应链效率和透明度的影响，并发现对相关方的重大政策影响。该过程需要彻底分析有关供应链管理，区块链技术，可追溯性系统，学术出版物和行业报告的知识体系。重大发现强调了提高的可追溯性，实时监控，透明度和支持区块链的合规性执行的优势。但是，必须仔细考虑实施问题，包括数据隐私，技术复杂性和法律合规性。政策后果包括对解决这些问题的标准，合作努力和监管框架的要求，并鼓励在供应链管理中适当采用和应用区块链技术。在当今链接和全球化的世界中介绍，供应链对于从生产商到最终客户的有效流动至关重要。传统的供应链系统经常需要帮助，以效率，可追溯性和开放性。有兴趣使用区块链技术来改善供应链管理并解决这些问题的人有兴趣。这些困难最终可能会造成盗窃，延误和伪造等问题，从而损害客户的信心和市场的完整性。区块链是一个分布式分类帐系统，最初是作为
由活性上肢外骨骼的不同水平的透明度引起的人类运动修饰
主动上肢外骨骼是神经恢复的潜在强大工具。该潜力取决于几种基本控制模式，其中一种是透明度。在这种控制模式下，外骨骼必须遵循人类运动而不会改变它，从理论上讲，这意味着无效的相互作用工作。达到透明度的水平高，尽管不完美，既需要一种适当的控制方法，又需要对外骨骼对人类运动的影响进行深入评估。本文基于识别外骨骼动力学的识别，或者是在力反馈控制或结合下引入了三种不同的“透明”控制器的评估。因此，这些控制器可能会通过设计明显诱导不同水平的透明度。进行的调查可以更好地理解人类如何适应一定是不完事的透明控制器。一组14名参与者受到这三个控制者的束缚，同时在副臂平面进行运动。随后的分析是根据相互作用，运动学，肌电图和人体工程学反馈问卷进行的。结果表明，在执行透明的控制器较少的情况下，参与者的策略往往会引起相对较高的相互作用工作，并具有较高的肌肉活动，从而导致运动学指标的敏感性很小。换句话说，截然不同的残留互动工作并不一定会引起非常不同的运动运动学。这样的行为可以通过自然的人类倾向来解释以维护其首选的运动学的努力，应在将来的透明控制器评估中考虑到这一点。
2023 年《经济犯罪和企业透明度法案》：
银行 C 使用银行 D 提供清算服务。在提供这些服务的过程中，银行 D（作为法人实体，在其高级管理层知情和参与的情况下）实施了欺诈行为，使银行 C 的客户受益。就本罪行而言，银行 D 是银行 C 的关联人。除非法院裁定银行 C 已制定合理的程序来防止欺诈，否则银行 C 是可能根据第 199(1)(b) 条承担罪行责任的相关机构。
在深度学习模型中可解释的人工智能，用于高风险应用中的透明决策
在医疗保健等领域，AI有助于医学诊断，药物发现和个性化治疗建议[2]。同样，在金融市场中，AI驱动算法有助于高频交易，风险评估和欺诈检测[3]。在自动驾驶汽车和机器人技术中的AI部署增强了导航，对象识别和实时决策能力[4]。然而，尽管AI在决策中的潜力是巨大的，但与模型可解释性，可信度和道德考虑有关的挑战仍然存在[5]。一个主要问题是依赖黑盒深度学习模型，尽管它们令人印象深刻，但他们的决策过程缺乏透明度[6]。这种不透明度导致人们对AI应用程序中的公平性，问责制和法规合规性的关注日益加剧[7]。
使用机器学习和可解释的
摘要 - 糖尿病（DM）是一个全球健康问题，必须尽早诊断出来，并得到很好的管理。本研究提出了使用机器学习（ML）模型进行糖尿病预测的框架，并配有可解释的人工智能（XAI）工具，以投资ML模型的预测的预测准确性和解释性。数据预处理基于糖尿病二进制健康指标数据集中使用的合成少数群体过采样技术（SMOTE）和特征缩放数据集，以处理临床特征的类别失衡和可变性。整体模型提供了高精度，测试精度为92.50％，ROC-AUC为0.975。BMI，年龄，一般健康，收入和体育锻炼是从模型解释中获得的最有影响力的预测因素。这项研究的结果表明，与XAI结合的ML是开发用于医疗保健系统中使用的准确和计算透明工具的一种有希望的方法。