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![正交表示用于估计因果量的学习
生成的AI和创造性工作：叙事，价值观和影响
triffid：提高第一响应者效率的自动机器人辅助
微守流：边缘设备的复杂性自我注意力低的视觉变压器
covid- ... 之间的不可思议和争议性溢出
arxiv：2502.10437v1 [q-bio.pe] 2025年2月9日
对表示漏洞和工程强大的视觉变形金刚的机械理解
arxiv：2502.05610v1 [CS.CL] 2025年2月8日
Goproteingnn：利用蛋白质知识图蛋白表示学习
台式4Merge：综合基准，用于合并逼真的密集交通与微交互式车辆
arxiv：2502.08704v1 [cond-mat.supr-con] 2025年2月12日
机器人引发的久坐行为的社会控制
增强数字阴影的稳健性，用于使用增强岩石物理建模的二氧化碳存储监控
arxiv：2502.07964v1 [cs.lg] 2025年2月11日
对石墨烯中振荡大声电效应的相干检测
arxiv：2502.09316v1 [CS.CL] 2025年2月13日
将基于物理的建模与锂离子电池的机器学习相结合
Trellis BMA：DNA存储的IDS通道上的编码跟踪重建
arxiv：2502.07650v1 [stat.ml] 2025年2月11日
与Soc- ... 的多间隔能量储备合作](/simg/3/371e53cea55d57b21dc3cec4490fd2d843578c28.webp)
正交表示用于估计因果量的学习 生成的AI和创造性工作：叙事，价值观和影响 triffid：提高第一响应者效率的自动机器人辅助 微守流：边缘设备的复杂性自我注意力低的视觉变压器 covid- ... 之间的不可思议和争议性溢出 arxiv：2502.10437v1 [q-bio.pe] 2025年2月9日 对表示漏洞和工程强大的视觉变形金刚的机械理解 arxiv：2502.05610v1 [CS.CL] 2025年2月8日 Goproteingnn：利用蛋白质知识图蛋白表示学习 台式4Merge：综合基准，用于合并逼真的密集交通与微交互式车辆 arxiv：2502.08704v1 [cond-mat.supr-con] 2025年2月12日 机器人引发的久坐行为的社会控制 增强数字阴影的稳健性，用于使用增强岩石物理建模的二氧化碳存储监控 arxiv：2502.07964v1 [cs.lg] 2025年2月11日 对石墨烯中振荡大声电效应的相干检测 arxiv：2502.09316v1 [CS.CL] 2025年2月13日 将基于物理的建模与锂离子电池的机器学习相结合 Trellis BMA：DNA存储的IDS通道上的编码跟踪重建 arxiv：2502.07650v1 [stat.ml] 2025年2月11日 与Soc- ... 的多间隔能量储备合作
表示学习被广泛用于观察数据的因果量（例如，有条件的平均治疗效应）。尽管现有的表示学习方法具有允许端到端学习的好处，但他们没有Neyman-Ottrol-ottrodenal学习者的理论特性，例如Double Ro-Busberness和Quasi-Oracle效率。此外，这种表示的学习方法通常采用诸如平衡之类的规范约束，甚至可能导致估计不一致。在本文中，我们提出了一类新型的Neyman-Ottrodonal学习者，以在代表水平上定义的因果数量，我们称之为或称为校友。我们的旅行者具有几个实际的优势：它们允许基于任何学习的表示形式对因果量进行一致的估计，同时提供了有利的理论属性，包括双重鲁棒性和准门的效率。在多个实验中，我们表明，在某些规律性条件下，我们的或学习者改善了现有的表示学习方法并实现最先进的绩效。据我们所知，我们的或学习者是第一批提供代表学习方法的统一框架，而Neyman-ottrol-ottrodenal学习者进行因果量估计。
人工智能、可争议性和法律论据
法院，找出缺陷，并将其提交给负责对案件作出判决的指定人员。 参考文献 [1] Jobin, A., Ienca, M. 和 Vayena, E.，2019 年。人工智能伦理指南的全球格局。《自然机器智能》，1（9），第 389-399 页。 [2] Dawson, D. 等人。《人工智能：澳大利亚的伦理框架》，2019 年。 [3] Maya Medeiros，《人工智能的法律框架》，《社交媒体法律公报》，2019 年。可在线获取：https://www.socialmedialawbulletin.com/2019/11/a-legal-framework-for-artificial-intelligence/?utm_source=Mondaq&utm_medium=syndication &utm _campaign=LinkedIn-integration [4] Doshi-Velez, F., Kortz, M., Budish, R., Bavitz, C., Gershman, S., O'Brien, D., Scott, K., Schieber, S., Waldo, J., Weinberger, D. and Weller, A., 2017. Accountability of AI under the law: The role of interpretation. arXiv preprint arXiv:1711.01134 . [5] Adadi, A. and Berrada, M., 2018. Peeking inside the black-box: A survey on Explainable Artificial Intelligence (XAI). IEEE Access，6，第 52138-52160 页。[6] Schneeberger, D.、Stöger, K. 和 Holzinger, A.，2020 年 8 月。欧洲医疗 AI 法律框架。在国际机器学习和知识提取跨领域会议上（第 209-226 页）。Springer，Cham。
猪繁殖和呼吸综合征改性的活病毒疫苗：一种具有可争议性和安全性的“漏水”疫苗
摘要：由PRRS病毒（PRRSV）引起的猪繁殖和呼吸综合征（PRR）是最经济上重要的疾病之一，由于它在1980年代后期在美国已被第一次认可，因此对全球猪肉行业产生了重大影响。归因于PRRSV广泛的遗传和抗原变异以及快速的可突变性和进化，几乎全球流行病已经通过一组新兴和重新出现的病毒菌株所维持。由于第一个修饰的活病毒（MLV）疫苗已市售，因此已广泛使用了20多年，用于预防和控制PRR。一方面，MLV可以通过减轻猪的临床迹象并减少受影响群中的病毒传播，从而诱导针对同源病毒的保护性免疫反应，并有助于提高受异型病毒影响的猪农场的生产性能。另一方面，MLV仍然可以在宿主中复制，诱导病毒率和病毒脱落，并且无法赋予免疫免受PRRSV感染的灭菌性，从而可以加速病毒突变或重新组合以适应宿主并逃避免疫反应，从而促进逆转毒气的风险。MLV的无调异源交叉保护和安全问题是两个有争议的特征，这引起了人们的担忧，即使用这种泄漏的疫苗来保护具有高可能性的可能性。在这里审查了与MLV相关的免疫保护和安全性，有关PRRSV衰减，保护效率，免疫抑制，重新组合和恢复毒力的最新进展和意见，希望对MLV进行更全面的认识，并为了激励新的策略，在这里进行了更全面的认识，以更全面地认识到了新的策略。