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World File Search System事后
脑损伤后长期意识障碍
即使患有 VS 的人在家人说了或做了某事后微笑、流泪、改变面部表情或转动眼睛，这在现阶段可能只是巧合。但是，如果这种情况经常发生，或者这种行为似乎是有意针对周围环境的（例如，在有人说出物体的名称后试图伸手去拿物体），向临床和护理团队提及这一点可能会有所帮助。您还可以讨论记录您与亲人的互动并与临床团队一起审查记录的选择。
报销建议
加拿大卫生部根据其适应症审查了鲁索替尼乳膏的证据，该适应症将鲁索替尼乳膏的使用范围限制在轻度至中度 AD 患者，这些患者的病情无法通过 TCS 和/或 TCI 得到充分控制，并且不适合接受这些治疗。然而，两项双盲、随机、载体对照试验（TRuE-AD1，N = 631；TRuE-AD2，N = 618）招募了轻度至中度 AD 患者，且未根据对先前 TCS 和/或 TCI 治疗的反应限制试验入选人数。尽管关键试验的结果表明，对于 12 岁及以上的轻度至中度 AD 患者，使用 1.5% 芦可替尼乳膏治疗 8 周，与使用载体乳膏相比，在实现研究者总体评估-治疗成功率 (IGA-TS) 和湿疹面积和严重程度指数 75 (EASI-75) 反应方面具有额外的临床益处，但试验人群并未反映根据所审查的适应症预期使用芦可替尼乳膏的情况。近期有 TCS 和/或 TCI 治疗史的患者的事后亚组分析已作为支持证据提交；然而，亚组分析中对 TCS 和/或 TCI 反应不足的患者比例仍然未知。此外，由于方法学限制，包括缺乏样本量考虑和多重性控制，这些事后亚组分析的结果尚无定论。
探索生成ai
生成AI模型发展的快速增长使其评估与发现其生成能力一样至关重要，例如音频文本，音频，图像和视频生成。我的研究重点是从解释性，可解释性和可信度来分析这些模型。解释性着重于这些模型的决策过程。我的研究试图回答以下问题：该模型能否解释它如何做出明显的决定？此外，它探讨了什么可以帮助该模型产生有关预测背后原因的有意义和可理解的解释。鉴于神经网络的性质，分析每个神经元中的参数通常是没有生产力的。因此，已经开发了各种甲基分析，例如事后分析，以从不同角度解决这个问题。但是，许多方法，例如事后分析，只是刮擦神经网络的表面。需要进一步的研究来解决这个新兴领域中众多未解决的问题。可解释性涉及了解模型的内部工作。鉴于其功能强大的固定功能，确定该模型是否已经完全理解所有要求并生成准确的内容是一项挑战，尤其是当用户不确定正确的答案时。因此，我对因果追踪感兴趣，例如机械性解释性，以深入了解模型。鉴于我对研究概念的讨论，这里有一些利用这些概念的方法和应用：解释性和可解释性旨在实现相同的目标：了解生成过程并解释生成模型的能力。这种不明智的想法将通过增加对模型输出的信任和有效利用来增强用户体验，从而导致可信赖性的方面。
2022-ilp-report.pdf
读者应在解释或使用本报告中的EX POST或EX ANTE列中的估计的MW值时谨慎行事。事后估计反映了在特定时间段内和实际天气条件下发生的历史性事件，由活动当天参加的客户组合。ex ante预测会说明未包含在事后估算中的变量，例如归一化天气条件，预期的客户组合，一天中发生的预期时间发生了哪些事件，预期的一周发生了哪些事件以及其他较小的效果等。预报反映了预测影响估计值，如果在系统的高峰日同时调用所有DR程序，则基于1英寸2（正常）天气条件，在特定DR计划的操作季节中下午4点至晚上9点之间进行预测估计值。在任何一种情况下，本报告中的MW估计值与根据决定08-04-050的PG＆E年度4月份合规提交的估计以及可能提供给其他机构的报告文件的估计有所不同。Caiso，FERC，NERC等。PG＆E在每月ILP报告中发现的 MW估计值未使用用于运营报告，资源计划和成本效益分析或制定监管文件。MW估计值未使用用于运营报告，资源计划和成本效益分析或制定监管文件。
医疗基线计划申请部分A
读者应在解释或使用本报告中的EX POST或EX ANTE列中的估计的MW值时谨慎行事。事后估计反映了在特定时间段内和实际天气条件下发生的历史性事件，由活动当天参加的客户组合。ex ante预测会说明未包含在事后估算中的变量，例如归一化天气条件，预期的客户组合，一天中发生的预期时间发生了哪些事件，预期的一周发生了哪些事件以及其他较小的效果等。预报反映了预测影响估计值，如果在系统的高峰日同时调用所有DR程序，则基于1英寸2（正常）天气条件，在特定DR计划的操作季节中下午4点至晚上9点之间进行预测估计值。在任何一种情况下，本报告中的MW估计值与根据决定08-04-050的PG＆E年度4月份合规申请提交的估计，以及可能提供给其他机构的报告文件，例如Caiso，FERC，NERC等。PG＆E在每月ILP报告中发现的 MW估计值未使用用于运营报告，资源计划和成本效益分析或制定监管文件。MW估计值未使用用于运营报告，资源计划和成本效益分析或制定监管文件。
13 I 2025年1月https://doi.org/10.22214/ ...
1,2技术科学学院 - Sebha 3高级技术工程研究所 - Sebha摘要：随着人工智能（AI）继续推动各个领域的进步，AI模型中对解释性的需求变得越来越重要。许多最先进的机器学习模型，尤其是深度学习体系结构，都是“黑匣子”，使他们的决策过程难以解释。可解释的AI（XAI）旨在提高模型透明度，确保AI驱动的决策是可以理解的，可信赖的，并且与道德和监管标准保持一致。本文探讨了AI解释性的不同方法，包括本质上可解释的模型，例如决策树和逻辑回归，以及诸如Shap（Shapley添加说明）和Lime（局部可解释的模型 - 敏捷的解释）之类的事后方法。此外，我们讨论了解释性的挑战，包括准确性和可解释性之间的权衡，可伸缩性问题以及特定领域的要求。本文还重点介绍了XAI在医疗保健，金融和自治系统中的现实应用。最后，我们研究了未来的研究方向，强调了混合模型，因果解释性和人类协作。通过培养更容易解释的AI系统，我们可以增强数据科学应用程序中的信任，公平性和问责制。关键字：可解释的AI（XAI），可解释性，机器学习，黑盒模型，模型透明度，摇摆，石灰，道德AI，可信赖的AI，事后解释性，偏置缓解性，调节性，监管合规性，人类 - ai相互作用。
引用 (APA) Theunissen, M., & Browning, J. (2022)。将可解释的人工智能置于背景中：医疗人工智能的制度解释。伦理与信息技术，24(2)，第 23 条。https://doi.org/10.1007/s10676-022-09649- 8
摘要 目前存在一场争论，即在医学背景下使用的机器学习系统是否需要可解释，以及在何种意义上需要可解释。赞成者认为，这些系统需要对每个个人决策进行事后解释，以增加信任并确保诊断准确。反对者则认为，系统的高准确性和可靠性足以提供认知上合理的信念，而无需解释每个个人决策。但是，正如我们所表明的，这两种解决方案都有局限性——而且目前还不清楚它们是否能解决使用这些系统的医疗专业人员的认知担忧。我们认为这些系统确实需要解释，但需要制度上的解释。这些类型的解释提供了医疗专业人员在实践中应该依赖该系统的原因——也就是说，它们专注于试图解决那些在特定环境和特定场合使用该系统的人的认知担忧。但确保这些制度解释符合目的意味着确保设计和部署这些系统的机构对系统中的假设是透明的。这需要与专家和最终用户协调，了解该系统在现场如何发挥作用、用于评估其准确性的指标以及审核系统的程序，以防止出现偏差和故障。我们认为，这种更广泛的解释是必要的，因为事后解释或准确性分数对医疗专业人员具有认识论意义，使他们能够依赖这些系统作为实践中有效和有用的工具。
GAS（CORP ID 39）建议信的状态4844G/7104E
读者应在解释或使用本报告中的EX POST或EX ANTE列中的估计的MW值时谨慎行事。事后估计反映了在特定时间段内和实际天气条件下发生的历史性事件，由活动当天参加的客户组合。ex ante预测会说明未包含在事后估算中的变量，例如归一化天气条件，预期的客户组合，一天中发生的预期时间发生了哪些事件，预期的一周发生了哪些事件以及其他较小的效果等。预报反映了预测影响估计值，如果在系统高峰日同时调用所有DR程序，则基于1英寸2（正常）天气条件，在特定DR计划的运营季节中下午1点至下午6点之间进行预测估计值。在任何一种情况下，本报告中的MW估计值与根据决定08-04-050的PG＆E年度4月份合规提交的估计以及可能提供给其他机构的报告文件的估计有所不同。Caiso，FERC，NERC等。PG＆E在每月ILP报告中发现的 MW估计值未使用用于运营报告，资源计划和成本效益分析或制定监管文件。MW估计值未使用用于运营报告，资源计划和成本效益分析或制定监管文件。
关于RT草案的技术说明，以评估IRB模型的物质变化和扩展
第178（1）（b）条法规（EU）No 575/2013，根据CRR第178（1）条，DOD在零售暴露水平上的应用更改，根据第178（4）条对外部数据的使用变化，以及是否会在自动恢复型号中付费不合情可及的结果。 作为添加了后台措施以识别其他情况，与DOD相关的更改被认为是材料在默认情况下以重要方式在评级系统应用范围内对暴露的默认分类•验证方法•验证方法：根据法规（EU）第185（eU）第185（eU）第575页，仅限于材料，将更宽敞的评估归类为材料。 更严格或同样保守的更改需要事后通知。第178（1）（b）条法规（EU）No 575/2013，根据CRR第178（1）条，DOD在零售暴露水平上的应用更改，根据第178（4）条对外部数据的使用变化，以及是否会在自动恢复型号中付费不合情可及的结果。作为添加了后台措施以识别其他情况，与DOD相关的更改被认为是材料在默认情况下以重要方式在评级系统应用范围内对暴露的默认分类•验证方法•验证方法：根据法规（EU）第185（eU）第185（eU）第575页，仅限于材料，将更宽敞的评估归类为材料。更严格或同样保守的更改需要事后通知。
