摘要运动小组指南中的脑震荡已成功地引起了全球医学和体育研究社区的注意,并严重影响了与脑损伤有关的实践和国际运动的规则。尽管是最先进的科学,诊断工具和临床实践指南的全球存储库,但随后的共识声明仍然是道德和社会文化批评的对象。本文的目的是为与运动相关的脑震荡运动的过程和产物带来广泛的多学科挑战。我们确定了与年龄,残疾,性别和种族有关的科学研究和临床指导中的空白。我们还通过多学科和跨学科分析来确定因利益冲突而引起的一系列道德问题,归因于与运动有关的脑震荡的专业知识的过程,不合时宜的方法论控制以及运动员在研究和政策发展中的参与不足。我们认为,体育和运动医学界需要扩大现有的研究和实践焦点,以更整体地了解这些问题,进而提供指导和建议,以帮助体育临床医生更好地护理脑损伤的运动员。
响应性和及时性 提案仅针对活跃的、相应的陆军主题进行评估。提案将接受初步筛选,以确定响应性和及时性。通过初步筛选的提案将由工程师或科学家通过同行或科学评审流程进行技术评估,以确定最有前途的技术和科学方法。响应性评估可能会在技术评估期间和选择后继续进行。如果提案在任何时候被视为不合时宜、不响应、不合格或不负责任,则该提案将被取消资格/拒绝,并且不会授予合同。感兴趣的公司在准备和提交提案时,应遵循国防部计划 BAA 说明以及此处陆军针对特定组件的提案说明。国防部 24.4 SBIR 计划 BAA 可在此处找到:https://www.defensesbirsttr.mil/SBIR-STTR/Opportunities/。如果提案不符合 SBA SBIR/STTR 政策指令、国防部计划 BAA 说明、陆军组件特定提案说明以及/或者主题本身的任何要求,政府有权取消/拒绝该提案。以下包括但不限于提案被取消/拒绝的常见原因:
本文调查了可变自治(VA)机器人文献,该文献考虑了值得信赖的AI的两个贡献元素:透明度和解释性。在设计和采用机器人系统时,这些要素应发挥至关重要的作用,尤其是在弗吉尼亚州,对系统自治水平的较差或不合时宜地调整可能会导致错误,控制冲突,用户挫败感和最终失败的系统。尽管需要这种需要,但据我们所知,透明度和解释性是在VA机器人文学中被忽略的,或者不明确地被视为。在本文中,我们旨在介绍和研究有关透明度和解释性的VA文献的最新贡献。此外,我们提出了一种思考VA的方式,通过基于以下方式打破这两个概念:人机团队的使命;利益相关者是谁?需要透明或解释的是什么;他们为什么需要它;以及如何实现。最后,我们提供了见解,并提出了推动VA研究向前发展的方法。我们的本文目标是提高可信赖的AI和VA机器人社区之间的认识和社区间讨论。
算法追索性是一个利用反事实解释的过程,而不仅仅是理解系统产生给定的分类的原因,还可以为用户提供他们可以采取的行动来改变其预测结果。现有的计算此类干预措施的方法(称为追索权)确定了一组满足某些Desiderata的点 - e.g。对基本因果图的干预,最大程度地减少成本函数等。需要对基本模型结构的广泛了解,这在几个领域中通常是不切实际的信息。我们提出了一个数据驱动和模型不合时宜的框架来计算反事实解释。我们介绍了步骤,这是一种计算上有效的方法,它沿数据歧管沿着数据歧管递增步骤,该步骤将用户指导用户达到所需的结果。我们表明,该步骤独特地满足了一组理想的公理。此外,通过彻底的经验和理论调查,我们表明,在沿着重要指标沿着重要指标的流行方法胜过可证明的鲁棒性和隐私保证。
a,骨骼发育与青春期激素水平具有很强的相关性。作为骨骼形式,生长区域内的声电导率发生变化。这种电导率的变化是当代超声骨时代评估的基础 - 一种提供客观的方法,对儿童和青少年的生物年龄(BA)的无创估计。尽管很大一部分人口将其BA与年代年龄相一致,但也有一些加速的个体,其BA超过CA,而减速的人则小于其CA(插图没有显示这些变化,仅显示了平均骨骼发育的例子)。b,大脑发育也受到青春期激素水平的动态变化的深刻影响。例如,青春期发作启动了靶向的突触修剪过程(树突状脊柱密度的降低),然后修剪一直持续到整个神经系统的成年期。但是,正如我们的概念数字所表明的那样,突触修剪可能不遵守其预期的过程,但在加速或减速的青春期成熟情况下可能会发生失调。不合时宜地成熟,可能会导致分层脑组织变化的出现,这是当前研究中解决的主要问题。
o 这篇文章的主要信息是什么?学生的答案各不相同,但可能包括作者认为虽然 CRISPR 技术可能很强大,但应谨慎使用。应立即制定、实施并得到法律支持的强有力的道德准则,以确保 CRISPR 技术用于造福人类,而不仅仅是成为一种赚钱的工具。 o 支持这一信息的一些论点是什么?学生的答案各不相同,但可能包括作者反复提到几乎没有具体证据证明贺建奎博士确实编辑了一对双胞胎女孩的人类生殖细胞。即使他确实编辑了,实验也保密了一段时间,作者认为研究缺乏透明度预示着未来 CRISPR 技术的道德使用不合时宜。 o 您认为作者对使用 CRISPR“制造”婴儿的态度是什么?学生的答案各不相同,但可能包括作者可能会反对“制造”婴儿,除非实施新的监督和道德准则。不过,作者确实提到了使用 CRISPR 技术来消除某些遗传疾病,并且似乎赞成这种方法。
抽象的生态装配 - 通过物种引入的生态社区形成的过程 - 最近看到了动态,信息和概率方法的令人兴奋的理论进步。但是,这些理论对于非理论家通常仍然无法获得,并且缺乏统一的镜头。在这里,我介绍了汇编图作为连接这些新兴理论的集成工具。组装图在视觉上表示组装动力学,其中节点象征物种组合和边缘代表由物种引入驱动的过渡。通过组装图的镜头,我回顾了生态过程如何减少随机物种到达(信息方法)的不确定性,确定图形性能,以保证物种共存并检查动态模型类别的拓扑图(动态方法)的拓扑类别(动力学方法),并使用不合时宜的信息(概率方法)来量化过渡概率(概率方法)。为了促进经验测试,我还回顾了将复杂的组装图分解为较小的可测量组件以及用于得出经验组装图的计算工具的方法。总的来说,对理论进步的数学光评论旨在促进对生态组装的预测理解的经验研究。
在许多学科(例如个性化医学)中,随着时间的推移估算异质治疗效果(HTE)至关重要。现有的此任务的作品主要集中在基于模型的学习者上,这些学习者适应了特定的机器学习模型和调整机制。相比之下,模型不足的学习者(所谓的元学习者)在很大程度上没有探索。在我们的论文中,我们提出了几个元学习者,这些学习者可以与型号不合时宜,因此可以与任意机器学习模型(例如变形金刚)结合使用,以随着时间的推移估算HTES。然后,我们提供了一项全面的理论分析,该分析表征了不同的学习者,并使我们能够洞悉特定的学习者何时更可取。此外,我们提出了一种新颖的IVW-DR-LEARNER,即(i)使用双重稳健(DR)和正交损失; (ii)利用我们得出的逆变量权重(IVW),这些权重稳定了DR-als。由于DR-loss中的反质量反应产物,我们的IVW减小极端轨迹,导致估计方差较低。我们的IVW-DR-LEARNER在我们的实验中取得了卓越的性能,尤其是在重叠率较低和长期视野的方案中。
在过去的几年中,深度卷积神经网络一直在验证和识别场景中推动面部识别(FR)技术的边界。尽管准确性很高,但他们经常因缺乏解释性而受到批评。对了解深面识别系统的决策过程的需求越来越不断增加。最近的研究调查了视觉显着性图作为一种解释,但在面部识别的背景下,它们通常缺乏讨论和分析。本文集中于可解释的面部验证任务,并想出了新的解释框架。首先,提供了基于显着的解释方法的定义,该方法的重点是深FR模型做出的决策。其次,提出了一种名为corrrise的新型模型不合时宜的方法来产生显着图,该图显示了任何给定的面部图像的相似区域和不同区域。然后,一种评估方法旨在衡量面部验证中一般视觉显着性解释方法的性能。最后,实质性的视觉和定量结果表明,与其他可解释的面部验证方法相比,提出的Corrrise方法具有有希望的结果。
SPD项目编号。e23TP09县市长,迈阿密戴德县(县),根据第287.055条,佛罗里达州法规,迈阿密戴德县法规的2-8.1和2-10.4 DTPW战略迈阿密地区快速运输(SMART)计划。PMC服务将根据需要使用智能程序走廊实施的广泛管理和工程功能。参与限制合同编号CIP142-1-TPW16-PE1(1),Parsons Transportation Group,Inc。DBA Parsons; CIP215-DTPW19-DE(4),HNTB Corporation; CIP142-TR15-PE1,WSP USA,Inc。; CIP142-1-TPW16-PE1(2),AECOM技术服务公司; CIP155-DTPW19-CEI,HNTB Corporation;和CIP215-DTPW19-DE(5)没有资格在该项目上提供服务。亚咨询者,DTPW将尽一切努力在团队中使用不合时宜的亚咨询者,使用现有合同或使用DTPW员工,则应使用DTPW员工。所有这些确定的OCI将根据OCI的县政策解决。选定的团队(主要和次赞助人)将在此招标带来的有效协议期间,在未来的设计,建筑,CEI或实验室测试服务合同上提供服务。服务范围