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多模式深度学习模型
背景：临床注释包含与患者过去和当前健康状况有关的结构化数据之外的上下文化信息。目标：本研究旨在设计一种多模式深度学习方法，以使用入院临床注释和易于收集的表格数据来提高心力衰竭（HF）的医院结果的评估精度。方法：多模式模型的开发和验证数据是从3个开放式美国数据库中回顾性得出的，包括重症监护III V1.4（MIMIC-III）的医学信息MART和MIMIC-IV V1.0和MIMIC-IV V1.0，从2001年至2019年的研究中收集了来自2019年的教学医院，并从2019年进行了研究。 2015。研究队列由所有关键HF患者组成。分析了临床注释，包括主要投诉，当前疾病的历史，体格检查，病史和入院药物以及电子健康记录中记录的临床变量。我们为院内患者开发了一个深度学习死亡率预测模型，该模型接受了完整的内部，前瞻性和外部评估。使用综合梯度和沙普利添加说明（SHAP）方法来分析危险因素的重要性。结果：该研究包括发育套件中的9989（16.4％）患者，内部验证集中的2497（14.1％）患者，前瞻性验证集中的1896年（18.3％），外部验证集中的7432（15％）患者。在早期评估中，病史和体格检查比其他因素更有用。模型的接收器工作特性曲线下的面积为0.838（95％CI 0.827-0.851），0.849（95％CI 0.841-0.856）和0.767（95％CI CI 0.762-0.772），对于内部，前瞻性，前瞻性，外部效力，以及外部效力。多峰模型的接收器操作特性曲线下的面积优于所有测试集中的单峰模型的区域，而表格数据有助于更高的歧视。结论：结合入学笔记和临床表格数据的多模式深度学习模型显示，有希望的功效是评估HF患者死亡风险的潜在新方法，提供了更准确，更及时的决策支持。
评估可解释的 AI：哪些算法解释可以帮助用户预测模型行为？
近年来，解释机器学习模型的算法方法激增。我们进行了首次以人为本的测试，以分离算法解释对模型可解释性的关键方面（可模拟性）的影响，同时避免重要的混杂实验因素。当一个人能够预测其对新输入的行为时，该模型是可模拟的。通过两种涉及文本和表格数据的模拟测试，我们评估了五种解释方法：（1）LIME，（2）Anchor，（3）决策边界，（4）原型模型，以及（5）结合每种方法的解释的复合方法。在极少数情况下，方法的有效性得到了明确的证据：LIME 提高了表格分类的可模拟性，而我们的原型方法在反事实模拟测试中是有效的。我们还收集了解释的主观评分，但我们发现评分并不能预测解释的有用程度。我们的结果首次提供了可靠而全面的估计，表明解释如何影响各种解释方法和数据域的可模拟性。我们表明 (1) 我们需要谨慎使用用于评估解释方法的指标，(2) 当前方法还有很大的改进空间。1
直升机飞行模拟训练设备（H）
本附录描述了使设备达到所需资格水平的全飞行模拟器 (FFS)、飞行训练设备 (FTD) 和飞行导航程序训练器 (FNPT) 的最低要求。本 FSTD(H 中包含的某些要求应附有符合性声明 (SOC)，在某些指定情况下，还应附有客观测试。SOC 应描述如何满足要求。测试结果应表明已达到要求。在下面的 FSTD 标准表格列表中，符合性声明在符合性栏中注明。
NUREG/CR-6463，“审查用于核电站安全系统的软件语言指南。最终报告。”
介绍了用高级语言编写的安全系统软件的编程和审计指南。这些指南源自从相关标准和研究文献中收集的对软件安全至关重要的问题框架。这些指南针对以下高级语言提供了特定语言的改编版本：Ada、C/C++、可编程逻辑控制器 (PLC) 梯形逻辑、国际电工委员会 (IEC) 标准 1131-3 顺序功能图、Pascal 和 PL/M。报告的附录包括指南的表格摘要和有关所选语言的其他信息。
课程 – 经济的 13 个核心问题
经济的核心问题是由于无限需求和有限资源之间的不适当调整而产生的。无论是发达经济还是发展中经济，世界上每种类型的经济都具有普遍性。这一概念为每个经济体提供了基础，即如何制定计划和战略，以最佳利用现有资源来实现经济增长和发展的目标。在本章中，我们将借助表格和图形演示讨论生产可能性曲线的概念。我们还将学习如何借助生产可能性曲线解释经济的各种核心问题。
Intellistatcan：Gen-AI聊天机器人用于获取统计信息
StatCan website GenAI Chat Bot (IntelliStatCan) using Retrieval-Augmented Generation (RAG) Infrastructure • Back-end: Data Analytics as a Service Development Environment + Production • Front-end: Webapp hosted in Kubernetes AI Engine • MS Azure OpenAI Model API service (Model as a service): GPT 3.5 Turbo 16K vs. GPT-4 Omni • Azure AI Search (formerly Cognitive搜索）数据•生产：PDF中的18,000多个网站出版物，英语和法语•每天添加出版物•排除：表格数据和非文本媒体（图形，视频等）技术堆栈 - 请参阅附件A
深处 - AI本地安全5.6
DEEPKEEP的AI安全保障机器学习管道，促进安全，无偏见，无错误，可解释和可信赖的AI解决方案。这包括视力数据模型，LLM和表格模型，在风险评估，预防，检测，监测和缓解中。只有AI本地安全性 - 使用生成AI构建 - 可以保护无限的边界和无限的内容生成在不同的源域，模型和数据集中。Deep的企业软件平台通过部署和整个产品生命周期提供了机器学习模型的研发阶段的安全性和可信度。
学习框架下的持续适航事件分析
摘要：本研究论文分析了 15 份强制性事件报告。其目的是强调此类事件可能为参与飞机维护和持续适航管理活动的组织带来学习潜力。强制性事件报告的输出以表格形式排列，以便于纳入人为因素的持续培训材料。还引入了一种新的事件学习原型，旨在表示如何管理已报告的事件并将其转化为有助于防止事件再次发生的教训。这种以“学习产品”为中心的模型以视觉方式表达了捕获报告信息、确定因果关系和开发学习产品的迭代性质等活动。
FORM 20-F - 超 |投资者关系
和补充财务信息”（“最终规则”），其中修订了某些 SEC 披露要求，以使 S-K 条例所要求的财务报表披露现代化、增强和简化。具体而言，该规则取消了对选定财务数据的要求，简化了披露补充财务信息的要求，并修订了与管理层对财务状况和经营成果的讨论与分析（“MD&A”）相关的规则，除其他事项外，还消除了注册人提供合同义务表格披露的需要。这些修订旨在消除重复披露，并使 MD&A 披露现代化和增强，以造福投资者，同时简化注册人的合规工作。