目前在我面前待来的是格林奇和请愿人从裁决中提出上诉。部门的工作人员没有提出裁决的上诉,而是对绿地上诉作出回应。格林奇和请愿人都对对方的上诉作出了回应。《气候领导力和社区保护法》的工作人员根据《气候领导力和社区保护法》(CLCPA)否认了格林奇的续签申请(L 2019,ch 106)。CLCPA于2019年颁布,在此不相关的一个例外,2020年1月1日生效。CLCPA§1(立法调查结果和宣言)指出:“ [c]排斥变化对经济福祉,公共卫生,自然资源和纽约环境有不利影响”,并提供了气候变化不利影响的列表(CLCPA§1[1])。法规提供:
HB 4014 引入了两个与土地使用无关的概念。第一个概念允许在专属农场使用区设立狗训练设施,并免除这些设施遵守 ORS 455.315 规定的州结构专业规范。其次,该法案规定,在巡回法院判决重新安置任何相关产权线后,合法创建的土地单位仍然合法。HB 4014 后来进行了修订,增加了两个不相关的概念;澄清放射性废物的定义,并为俄勒冈州能源部和能源设施选址委员会提供额外的执法权。最后,该法案授权各县在特定条件下允许在农村住宅用地上开发附属住宅单元 (ADU)。
本文将提出,解释对那些受模型决策影响的人(模型患者)来说是有价值的,因为它们提供了过去不利决策不公平的证据。根据这一建议,我们应该支持产生两种反事实的模型和可解释性方法。第一种反事实是公平的积极证据:一组受患者控制的状态(如果改变)将导致有益的决定。第二种反事实是公平的消极证据:一组不相关的群体或行为属性(如果改变)不会导致有益的决定。根据自由平等主义的思想,这些反事实陈述中的每一个都与公平有关,即对一个人和另一个人区别对待只有在每个人可能控制的特征的基础上才是合理的。解释的其他方面,例如特征重要性和可诉求性,在这种观点下并不重要,也不必成为可解释人工智能的目标。
委员会评估了国防部(DoD)的关闭和重新调整建议是否与八项法定选择标准和国防部部队结构计划保持一致。2005 年 5 月 13 日,拉姆斯菲尔德部长宣布的建议包括 190 项单独的国防部建议,根据委员会的统计,这些建议将产生多达 837 项独特且可识别的 BRAC“关闭”或“重新调整”行动建议。这 837 项不同的行动还涉及另外 160 个设施,这些设施将因拟议的关闭和重新调整而获得任务或资源。总而言之,2005 年 BRAC 建议超过了所有前 BRAC 委员会考虑的总和。除了前所未有的数量之外,许多国防部建议非常复杂,建议在众多设施之间进行相互交织的行动。其他国防部提案将看似不相关的行动合并在同一建议中。
在过去的几十年中,对计算机的依赖和信息的效用一直在急剧增长。因此,开发用于存储和传输不断增加的数据量的有效技术已成为一个高度优先的问题。图像压缩通过减少表示数字图像所需的数据量来解决该问题。压缩过程的基础是删除冗余数据。为给定应用程序选择合适的压缩方案取决于可用的处理内存、数学计算的数量和可用的传输带宽。数字图像的安全性是另一个重要问题,近年来一直受到广泛关注。文献中提出了不同的图像加密方法来确保数据的安全性。加密过程将二维像素阵列转换为统计上不相关的数据集。本文提出了一种基于增强数论的彩色图像压缩和加密方案。该技术同时包含基于图像压缩和图像加密的双重应用,采用基于模型的范例作为通用压缩加密标准。
这项活动得到了Natera的教育资助。目标受众的这项活动的教育设计解决了肾脏科医生及相关专家以及参与遗传学的盟友专业人员的需求,并治疗患有慢性肾脏疾病的患者。计划概述加入教授安德鲁·马利特(Andrew Mallett),奥利弗·格罗斯(Oliver Gross),马修·兰克特里(Matthew Lanktree)和艾伯蒂安·范·埃德(Albertien M. Van Eerde),进入了该网络研讨会系列的第三个模块。在这种最新的网络研讨会中,演讲者将使用基于案例的小插曲来讨论基因测试报告的不同方面。本网络研讨会将检查进行遗传诊断,结果解释和临床相关性的重要性。本网络研讨会还将讨论肾脏遗传学和临床医生的下一步挑战,以获取意外/不相关的结果。
癌症的特点是遗传、转录和表型异质性,这些异质性会影响癌症进展、转移和耐药性 (Lawson 等人 2018;Hinohara 和 Polyak 2019)。表观遗传变化是造成大部分转录异质性的原因,而这些转录异质性并非由潜在突变引起。表观遗传改变比体细胞突变更常见,但两者之间存在显著的相互作用,因为表观遗传沉默可导致基因突变,反之,基因突变可改变表观遗传过程 (Brzezia ń ska 等人 2013;Chatterjee 等人 2018)。肺癌尤其以明确的基因驱动突变以及全局和位点特异性表观遗传修饰为特征。表观基因组失调与吸烟相关和不相关的恶性转化有关,并在获得癌症特征(如细胞增殖增加、抗凋亡、血管生成和转移)中起关键作用
尽管近年来乳腺癌的发病率有所下降(1990 年至 2013 年间下降了 37%)1,2 ,但它仍然是女性死亡的第二大原因。根据癌症统计数据 3 ,仅在美国,2015 年就登记了 231,840 例女性乳腺癌新病例,其中 40,290 名患者死亡。目前可用的治疗方案包括手术切除、辅助放射治疗、辅助化疗和激素治疗。化疗涉及应用小分子药物,例如烷化剂、抗代谢物、蒽环类药物和拓扑异构酶抑制剂。随着化疗药物的长期暴露,癌细胞对单一药物或一类药物产生耐药性,并对几种结构和功能上不相关的抗肿瘤药物 4 表现出交叉耐药表型 5 。这种获得性耐药现象,称为多药耐药性或MDR,是迄今为止癌症治疗面临的一大挑战。
采用 AI 应用程序的一个关键要素是算法的可解释性、过度拟合和可重复性。具体而言,AI 模型受到可解释性或黑盒限制的影响,因为它们依赖于复杂的非线性、多维决策边界。这些模型还存在过度拟合的问题,可以识别医学图像中完全不相关的强目标相关伪影,导致泛化能力差。因此,得出误导性预测的可能成本反而非常高昂且耗时。因此,必须使用最先进的技术来识别 AI 模型中的任何这些问题。例如,激活图(也称为加热图)显示了模型在使用亮度进行预测时关注的内容。因此,它可以突出显示每个预测的关注领域,这可能有助于人类理解 AI 模型用于得出结果的过程。
