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新闻稿 - 在...上赢得了四枚新奖牌
冠军军系统还包括代表法国残奥会代表团 11% 以上的残疾运动员（28 名 SHND 入选，其中 23 名隶属于行政总秘书处，4 名隶属于国家宪兵队，1 名隶属于军队）。在2021年东京举行的上届残奥会上，他们赢得了法国54%的金牌。
个性化剂量应该在癌症治疗中发挥作用吗？
几乎所有药品都是基于其对代表注册试验中研究人群“平均值”的患者的效果而获得批准的，大多数药品标签最多允许在出现毒性的情况下根据经验减少剂量。在这篇观点文章中，我们探讨了支持在癌症治疗中使用个性化剂量的一些证据，并展示了我们如何能够在现有的剂量、暴露和毒性关联模型的基础上建立，以证明剂量优化（包括增加剂量）如何有可能显著改善疗效结果。我们还根据自己开发个性化剂量平台的经验，探讨了在现实环境中实施个性化剂量方法的一些障碍。特别是，我们的经验体现在将剂量平台应用于前列腺癌多西他赛治疗中。
以用户为中心的可解释人工智能框架...
最先进的人工智能 (AI) 技术已经达到了令人印象深刻的复杂性。因此，研究人员正在发现越来越多的方法将它们用于实际应用。但是，这种系统的复杂性要求引入使这些系统对人类用户透明的方法。AI 社区正试图通过引入可解释 AI (XAI) 领域来克服这一问题，该领域旨在使 AI 算法不那么晦涩难懂。但是，近年来，人们越来越清楚地认识到 XAI 不仅仅是一个计算机科学问题：由于它与通信有关，因此 XAI 也是人机交互问题。此外，AI 走出实验室是为了在现实生活中使用。这意味着需要针对非专家用户量身定制的 XAI 解决方案。因此，我们提出了一个以用户为中心的 XAI 框架，该框架侧重于其社交互动方面，灵感来自认知和社会科学的理论和发现。该框架旨在为非专家用户提供交互式 XAI 解决方案的结构。
ExtremeSwitching？X870 - Super.so
X870 可以处理各种高带宽应用，包括高密度 10 Gb 机架顶部聚合、新兴的 25Gb 和 50 Gb 以太网以及 10 0 Gb 主干/叶结构部署。X870 为高带宽 10 0 Gb 主干结构应用和高密度 10 G 和 25Gb 边缘叶聚合提供了独特的灵活性，所有这些都采用了经过验证的 ExtremeXOS 操作系统。可以使用各种 QSFP+ 光收发器和电缆来支持 10 Gb 和 40 Gb 以太网，而可以使用 QSFP28 光收发器来支持 25Gb、50 Gb 和 10 0 Gb 以太网应用。
免疫疗法彻底改变了脑转移性癌症治疗：变革结果的个性化策略
脑转移性癌症构成了重要的临床挑战，患者的治疗选择有限，预后不良。近年来，免疫疗法已成为解决脑转移的一种有前途的策略，比传统治疗具有明显的优势。本评论探讨了在脑转移性癌症的背景下肿瘤免疫疗法不断发展的景观，重点是肿瘤微环境（TME）和免疫治疗方法之间的复杂相互作用。通过阐明TME内的复杂相互作用，包括免疫细胞，细胞因子和细胞外基质成分的作用，该综述突出了免疫疗法重塑脑转移治疗范式的潜力。利用免疫检查点抑制剂，细胞免疫疗法和个性化治疗策略，免疫疗法有望克服血脑屏障和免疫抑制脑转移的微观环境所带来的挑战。通过对当前研究发现和未来方向的全面分析，这项综述强调了免疫疗法对脑转移癌管理的管理性影响，为个性化和精确的治疗干预提供了新的见解和机会。
以人为本的可解释人工智能过程模型
引言人工智能 (AI) 的发展已展现出令人瞩目的性能，特别是在图像处理或游戏等明确定义的领域。然而，所部署的技术对于人类用户来说可能是不透明的，这引发了一个问题：人工智能系统如何提供解释 (Neerincx 等人，2018 年；Rosenfeld 和 Richardson，2019 年)，并且监管框架对可解释人工智能 (XAI) 的需求日益增长。话虽如此，2017 年，谷歌的研究主管 Peter Norvig 指出，在人类可能不擅长提供“解释”的情况下期望计算机提供“解释”是具有讽刺意味的。可解释人工智能 (XAI) 的大部分工作都严重依赖于以计算机为中心的视角 (Springer，2019 年)。例如，Holzinger 等人 (2020) 假设人类和人工智能系统可以平等地访问“基本事实”。由此可见，可解释性“……突出了机器表示中与决策相关的部分……，即有助于模型在训练中的准确性或特定预测的部分。”与许多 XAI 文献一样，这并没有为人类提供任何角色，只能作为被动接受者。这意味着人工智能系统能够反省自己的过程来生成解释。然后将得到的解释呈现给用户，并描述人工智能系统的流程或它使用过的特征（“决策相关部分”）。这样，解释就只是一个建议（来自人工智能系统）加上与此相关的特征。正如 Miller (2017) 所指出的那样，这种态度的一个问题在于，它是基于设计师对什么是“好的”解释的直觉，而不是基于对人类如何响应和利用解释的合理理解。这并不能说明为什么选择某些特征，也不能说明为什么建议适合用户的关注点。它也没有将解释置于更广泛的组织中；分析师的解释可能与数据收集管理人员或接受分析师简报的经理的解释不同。对于 Holzinger 等人 (2020) 来说，情况的各个方面（定义为基本事实）被组合成一个陈述；也就是说，解释只是这个陈述的一种表达。这意味着从特征到解释存在线性插值。这类似于 Hempel 和 Oppenheim (1948) 的“覆盖定律模型”，该模型关注的是历史学家如何根据先前的原因来解释事件。然而，“基本事实”（由 Holzinger 的过程模型和覆盖定律模型假设）很少得到完全定义（导致在选择相关特征时产生歧义）。这意味着，仅仅陈述情况方面而不说明为什么选择这些方面（而不是其他方面）可能不会产生有用或可用的解释。霍夫曼等人（2018）对与解释相关的文献进行了全面的回顾。从这篇评论来看，解释涉及人类的理解（将人工智能系统的输出置于特定情境中），我们同意，考虑这一点的适当框架是数据框架的理解模型（Klein 等人，2007）。此外，理解（及其与解释的关系）依赖于认识到过程（提供和接收解释）必须是相互的、迭代的和协商的。这个过程依赖于“解释者”和“被解释者”达成一致。换句话说，解释涉及“共同点”（Clark，1991），其中理解上有足够的一致性以使对话继续进行。对话的性质将取决于提供解释的情况和被解释者的目标。例如，被解释者可能是“受训者”，他试图理解解释以学习决策标准，也可能是“分析师”，使用人工智能系统的建议作为政策。
使用 Selene DGXA100 SuperPOD 和 Lustre 并行文件系统存储加速大规模 AI
大规模人工智能的挑战 DGXA100 和 Selene 关于 Selene 存储架构的讨论 合成和真实应用性能 客户端缓存：工作负载性能的新功能？
