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World File Search System不透明度
异源肺炎症CT模式区分肺炎和免疫检查点抑制剂肺炎，并补充急性髓样白血病中的血液生物标志物：概念证明
结果：栖息地成像通过识别5个不同的子区域，与肺实质，巩固，异源地面玻璃不透明度（GGO）和GGO-巩固过渡相关，揭示了内在的肺炎症模式。因此，我们提出的栖息地模型（准确性为79％，敏感性为48％，特定的88％）的表现优于临床血管模型（准确性68％，敏感性为14％，特异性峰值为85％），用于对肺炎和肺炎进行分类。整合成像和血液的最佳性能（精度为81％，灵敏度为52％，特异性县为90％）。使用这种成像血管复合模型，检测肺炎的测试后概率从23％增加到61％，比临床和血液模型（测试后概率为22％）高显着（P = 1.5 E-9）。
选择什么，DLS，DDM或XPC？
对散装中胶体动力学的研究可能会受到多个散射和样本不透明度等问题的阻碍。处理无机材料时，这些挑战会加剧。在这项研究中，我们采用了Akagane石胶体杆的模型系统来评估三种领先的动力学测量技术：3D-（sTolarized）动态光散射（3D-（d）DLS），极化 - 效率动态显微镜（PDDM）和X射线光子光子相关光谱（XPCS）。我们的分析表明，这些方法捕获的平移和旋转分化系数表明了显着的对齐。另外，通过检查每种方法的Q范围和最大体积分数，我们对研究胶体尺度上各向异性系统动力学的最佳技术有见解。
负责任地使用和开发生成式 AI
• 隐私和数据保护。生成式人工智能工具需要大量数据集，因此带来了与数据最小化和处理数据的法律基础相关的问题。这些是目前全球公认的核心隐私法原则，也是我们必须遵守的原则。此外，这些工具在处理和输出方面都存在公平性风险；生成式人工智能运作的不透明度可能与透明度和信息权利要求相冲突。最后，准确性也存在挑战，因为生成式人工智能工具可能会产生虚假信息。• 安全性和保密性。通过生成式人工智能，攻击者可能会生成新型复杂类型的恶意软件、网络钓鱼计划和其他可以避开传统保护措施的网络危险。此类攻击可能会产生重大影响，如数据泄露、财务损失和声誉风险。在
对Pegasos组织清除方法以及口腔和颅面组织的深度成像的简短综述
背景：共聚焦显微镜的出现彻底改变了我们可视化整个组织和器官结构的能力。尽管有这些进步，但组织样品的固有不透明度将共焦显微镜的成像深度限制为大约100 mi cromenter。为了规避这一限制，已经开发了组织清除技术。这些方法采用物理和化学处理来使组织透明，从而减少了图像采集期间的光吸收和散射。与三型男性成像技术配对时，组织清除可以使整个组织结构的全面可视化。在该领域的最新广告中，是聚乙烯乙二醇（PEG）相关的溶剂系统（PEGASOS），这是一种新型的组织清除方法，由于其有效的硬组织和软组织的有效清除特性而显示出希望。
AI、不透明性和个人自主性
摘要 机器学习的进步推动了人工智能决策算法在保释听证、医疗诊断和招聘等程序中的流行。学术文章、政策文本和普及书籍都警告说，这种算法往往不透明：它们没有为其结果提供解释。基于透明度和不透明度的因果关系以及最近关于因果解释价值的研究，我对不透明算法提出了道德担忧，但尚未在文献中得到系统的处理：当此类算法用于改变生活的决策时，它们会阻碍我们根据自己的目标和偏好有效地塑造我们的生活，从而破坏我们的自主权。我认为这种担忧值得更加密切的关注，因为它为算法决策的透明度呼吁提供了新的工具和新的挑战。
仪器、代理和人工智能 - PhilSci-Archive
理解为什么这样的系统会做出这样的预测和分类。这种局限性在高风险决策环境中尤其令人担忧，例如医疗诊断和刑事司法，其中问责制、价值观一致和广泛的道德考虑是突出的 [Rud19、BC + 22、FS + 21、Hof17]。然而，DL 模型 (DLM) 的不可预测性在科学环境中也引起了认识论的关注，其中解释和理解 [RB22、Sul19] 代表了核心的认识论美德 [Kha17]。当然，在使用深度学习系统模拟易于理解但耗时的任务（例如识别星系或去噪数据）的情况下，纯粹务实的考虑（例如分类准确性或控制程度）通常足以满足给定模型的目的 [Par20]。此外，在许多此类情况下，DL 输出可以独立验证，从而使不透明度在认识论上变得无关紧要 [Due22]。
Joyce Bassett 博士 - 演讲者资料包
本课程经过精心设计，旨在让您了解最新技术，回顾当前概念，训练您的眼睛发现细微差别，然后提高手部技能。将讨论和演示创建形态精确的直接前后复合修复体的技术。在评估前牙时，通过训练您的眼睛看到不同维度的颜色，您将培养艺术能力。然后，您将学习在每个要重建的区域使用哪种不透明度和厚度，并使骨折线消失。了解何时以及如何使用粉红色复合材料来模仿牙龈。将逐步展示精加工和抛光技术，可预测地模仿对侧牙齿的面部解剖结构和反射表面。您将修复 IV 类并构建直接复合贴面，并创建形态精确的不可检测修复体。半天或虚拟学习讲座
仪器、代理和人工智能 - PhilSci-Archive
理解为什么这样的系统会做出这样的预测和分类。这种局限性在高风险决策环境中尤其令人担忧，例如医疗诊断和刑事司法，其中问责制、价值观一致和广泛的道德考虑是突出的 [Rud19、BC + 22、FS + 21、Hof17]。然而，DL 模型 (DLM) 的不可预测性在科学环境中也引起了认识论的关注，其中解释和理解 [RB22、Sul19] 代表了核心的认识论美德 [Kha17]。当然，在使用深度学习系统模拟易于理解但耗时的任务（例如识别星系或去噪数据）的情况下，纯粹务实的考虑（例如分类准确性或控制程度）通常足以满足给定模型的目的 [Par20]。此外，在许多此类情况下，DL 输出可以独立验证，从而使不透明度在认识论上变得无关紧要 [Due22]。
反对AI伦理中的双重标准参数
此外，并非所有对AI透明度的担忧都是如此之高。有些担忧也更加脚踏实地。认为AI威胁要加剧当前歧视的人。担心，不透明的AI产生了促进种族主义，性别歧视和其他形式歧视的新方法，以及隐藏这种歧视的新方法。人类将继续以可预测的方式成为种族主义。这将部分归因于不透明的过程，这些过程指导了人类如何做出决定。，但是AI将创造新的种族主义方式。，它将创造新的方式来掩盖种族主义。这将是由于指导AI做出决定的不透明过程。AI可能与人类一样透明，理由是作出决定的原因。，但它的不透明性隐藏了支持和维持人类不透明度不存在的偏见的新方法。解决不透明人工智能中种族偏见的担忧，ZKMG（2019年，第673页）说：
我们如何谈论算法和算法媒体期货？在数据驱动媒体个性化的公民理事会中使用小插图和方案
抽象的“新”媒体和算法规则是许多新兴技术的基础，这在现场工作中提出了特殊的挑战，因为其设计的不透明度，有时甚至是他们的真实或可感知的地位“还不是在这里”，这使得在该领域中谈论这些具有挑战性。在本文中，我们使用三阶段公民理事会的见解，调查了公民对数据驱动的媒体个性化发展的看法，以反思在数据收集的数据收集中使用未来取向的小插曲和场景的潜力，以了解用户体验，期望和算法的道德。我们介绍了以用户为中心的算法研究中使用小插曲作为数据收集方法的一部分的可能性和潜力，该研究邀请用户对算法的上下文经验，但也可以对当代数据依赖的社会中的好处进行更多的规范思考。