已经描述了多种解释性方法,以帮助用户更好地了解现代AI系统如何做出决策。但是,开发用于评估这些方法的大多数性能指标基本上仍然是理论上的 - 没有太多考虑人类最终用户。尤其尚不清楚(1)在现实世界中,当前解释性方法的有用程度如何; (2)当前的性能指标是否准确地反映了最终用户的解释方法的有用性。为了填补这一差距,我们进行了心理物理学实验(n = 1,150),以评估三种现实世界中代表性归因方法的有用性。我们的结果表明,在这些情况下,各个归因方法可以帮助人类参与者更好地理解AI系统的程度差异很大。这表明需要超越当前归因方法的定量改进,朝着开发互补方法的发展,这些方法为人类最终用户提供了质量不同的信息来源。
原发灶不明的癌症 (CUP) 是指经组织学证实的转移性癌症,尽管进行了全面的诊断评估,但原发肿瘤仍未确定 [1,2]。CUP 约占全球所有癌症诊断的 3% 至 5%,估计每年每 100,000 人中有 7 至 12 例 [2]。尽管 CUP 罕见,但由于其异质性且通常与疾病相关的预后不良,它代表了重大的临床挑战。值得注意的是,CUP 不包括某些恶性肿瘤,例如肉瘤、黑色素瘤、生殖细胞肿瘤、神经内分泌肿瘤和血液系统癌症,因为这些肿瘤的确切来源部位尚未确定 [2]。绝大多数 CUP 患者(80-85%)属于高风险肿瘤组,即组织学分析无法明确组织来源的癌症,并且存在多个转移部位 [3]。这与 CUP 患者中的一小部分人形成了鲜明对比,这些人属于低风险人群,疾病表现有限,适合治愈目的、接受局部疗法治疗或临床表现高度提示组织来源,如患有孤立腋窝淋巴结的女性 [4]。
一种恐怖组织用来加强自己的方法是在线招聘。今天,在我们的现代和数字景观中,极端主义团体正在利用社交媒体的可访问性和范围来分享其宣传,利用算法向潜在的新兵,尤其是妇女和年轻人传达信息。单击按钮,他们可以吸引成千上万的互联网用户,影响所需个人的思想,并以有希望的未来说服他们,以换取加入他们的事业。妇女和女孩一直是那些组织的共同目标,特别是那些被边缘化,被忽视或闻所未闻的妇女。这些恐怖组织利用这种脆弱性吸引妇女,为她们提供代理,归属,最重要的是权力。在线厌女症和反女权主义社区的兴起为极端分子提供了对被边缘化或歧视的妇女的态度,使她们陷入了圈子。此外,由于文化规范和家庭压力,许多年轻女性在现实生活中面临有限的自由,限制了她们获得教育,就业和社交互动的机会。这些限制通常会导致他们在网上寻求社交联系,极端主义团体最终强调有望赋予这些女孩的能力。
结果:75名ESUS患者的平均年龄为58岁。 60%的患者为男性,最常见的伴随疾病是高血压(53.3%)。 40 名患者患有心房颤动,15 名患者患有阵发性房颤。高血压和E/e->12是心房心脏病的独立预测因素,p值分别为0.001和0.02。对患有房心病的患者进行多变量回归分析; V导联P波终末力速度(PTFV)> 5000 mV.ms、左心房容积指数> 34 ml/m 2和射血分数< 45%是AF的显著独立预测因素,显著p值分别为0.001、< 0.001和0.001。
摘要 本文提出了一种尝试制定机器意识理论的新方法。目前,研究主要围绕制定可应用于机器的标准,以确定它们是否具有类似人类的意识。本文表明,迄今为止的努力尚未取得成果,相反,发现目前的调查方法注定会导致支持机器意识的人和反对机器意识的人陷入僵局。因此,本文质疑人类和机器意识必须彼此相似的假设。它探索了一种不同的方法,这种方法拒绝了两种意识形式需要在同一理论下定义的想法。然后,本文假设,最好为人类和机器意识开发单独的理论,这些理论可能彼此不可比较,尽管它并没有为任何“类”意识提出具体的理论。这种方法论的改变将为心灵哲学的研究开辟新的途径,并允许更多的科学家为制定此类理论做出贡献。
如果您依赖口头免疫接种史,请确保在注明日期的文本条目中清楚地记录对话,包括您获得此信息的原因和方式。例如,详细说明父母/看护人的历史,或使用孩子的出生日期和幻灯片 13 上的海外免疫接种时间表之一或幻灯片 17 上的资源。• 记住!除非有记录在案或可靠的口头疫苗接种史,否则个人应该
如果原发性肿瘤扩散至身体其他部位并形成新肿瘤,则称为继发性癌症或转移。继发性癌症由原发性癌症中发现的同类型癌细胞组成。例如,如果肠癌扩散(转移)至肺部,则仍被视为肠癌,而非肺癌。它可能被称为转移性肠癌。
多发性骨髓瘤 (MM) 是一种无法治愈的浆细胞恶性肿瘤,其分子发病机制复杂且尚未完全了解。意义不明的单克隆丙种球蛋白病 (MGUS) 和冒烟型多发性骨髓瘤 (SMM) 先于 MM 出现,具有不同的风险和疾病进展速度。MM 病例持续的高复发率和死亡率促使人们研究更准确的预后标志物,以预测从 MGUS 和 SMM 进展到 MM,以及识别具有侵袭性疾病的 MM 病例,以便尽早开始有针对性和有效的治疗干预。许多研究都集中于更有效地利用当前的标志物,包括 M 蛋白、血清游离轻链比率、循环肿瘤细胞和浆细胞的免疫表型。基因表达谱和下一代测序正在成为风险分层和治疗反应预测的前沿。将预后标记物纳入并共识到患者的常规诊断检查中,将允许使用个性化的、基于生物的治疗方法,并获得更好的患者治疗效果。
视觉同时定位和映射(VSLAM)在众多新兴应用中起关键作用,其中包括自动驾驶和机器人导航。它主要利用图像传感器捕获的连续帧来进行定位并构建高清图。但是,现有的方法主要集中于构建可靠和准确的VSLAM系统,而几乎没有研究现有VSLAM系统的脆弱性。为了填补空白,我们引入了AOR(dversary是R oad)攻击,该攻击可以有效地改变定位和映射结果,而无需合法用户检测到广泛使用的VSLAM系统的结果。为此,我们对现有的VSLAM系统进行了深入研究,发现这些系统对环境质量变化非常敏感。在这种见解的基础上,我们设计了一种新颖的对抗斑块生成机制,该机制可以产生不明显的对抗斑块来攻击现有的VSLAM系统。我们广泛评估了对行业级车辆,机器人平台和四个著名的开源数据集的AOR攻击的有效性。评估结果表明,AOR攻击可以有效地攻击现有的VSLAM系统并引入极高的定位错误(高达713%)。为了减轻此攻击,我们还设计了一个重要的防御模块,以同时检测异常的环境纹理分布并支持可靠的VS-LAM。我们的防御模块轻巧,有可能应用于现有的VSLAM系统。
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