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事后看来，陆军后勤的愿景
官方陆军出版物。阳性代词可指代任何性别。重印：除非注明版权，否则文章可重印并注明陆军支援和作者。分发：单位可通过初始分发系统 (DA 表格 12 系列) 获取副本。私人国内订阅费用为每年 23.00 美元，请写信给文件主管，邮政信箱。Box 371954, Pittsburgh, PA 15250–7954，或访问网上 http:// bookstore.gpo.gov。对于信用卡订单，请致电 (866) 512–1800。订阅者应直接向陆军支援提交地址变更（见下文地址）。陆军支援系统也可在万维网上获取，网址为 http:// www.alu.army.mil/alog。邮政局长：请将地址变更发送至：EDITOR ARMY SUSTAINMENT/ALU/2401 QUARTERS RD/FT LEE VA 23801–1705。
在可解释人工智能中采用事后方法
Mahesh Kshirsagar 负责制定创新且目标明确的解决方案，以加速企业的增长和转型议程。Mahesh 是一名工程专业毕业生，于 1990 年在 TCS 开始职业生涯，拥有 30 多年的 IT 专业知识，涉及技术领域、垂直行业和软件流程。多年来，他孵化了多个具有高收入潜力、影响深远、业务一致的 IT 解决方案/服务，专注于思想领导力和创新，以实现增长和转型。他的 IT 专业知识源于他在系统集成商公司、最终用户组织、IT 产品和 BPO 组织的工作经历。
对Torrey开放标签扩展的事后分析
1密歇根大学，美国米亚，安阿伯； Gossemer Bio，Inc。美国加利福尼亚州圣地亚哥； 3医院医院/威尔·康奈尔医学，美国德克萨斯州和平； 10月12日10月12日10月12日10月12日10月12日10月12日，美国东南部奥马哈市医学中心大学的4个大学医院； 6美国俄克拉荷马州俄克拉荷马州俄克拉荷马州的Integris Health Health肺动脉高压中心； 7犹他州卫生大学，盐湖城，美国犹他州； 。美国加利福尼亚州圣礼医学中心； 10山西奈心脏。 11加利福尼亚大学洛杉矶分校，美国加利福尼亚州；美国德克萨斯州达拉斯市Dayswestern Center医疗中心； 5月13日，美国明尼苏达州罗切斯特诊所； 14 CPI;德国盖森； 15美国田纳西州纳什维尔的Banderbilt大学医学中心； 16帝国健康，好的； 17没有布鲁克斯大学，huba - 18 19
以人为本的可解释人工智能（XAI）的未来不是事后解释
可解释人工智能 (XAI) 在使人类理解和信任深度学习系统方面发挥着至关重要的作用。随着模型变得越来越大、越来越普遍，并且在日常生活的各个方面都无处不在，可解释性对于最大限度地减少模型错误的不利影响是必不可少的。不幸的是，以人为中心的 XAI 中的当前方法（例如医疗保健、教育或个性化广告中的预测任务）倾向于依赖于单个事后解释器，而最近的研究发现，当应用于相同的底层黑盒模型实例时，事后解释器之间存在系统性分歧。因此，在本文中，我们呼吁采取行动来解决当前最先进解释器的局限性。我们建议从事后可解释性转向设计可解释的神经网络架构。我们确定了以人为中心的 XAI 的五个需求（实时、准确、可操作、人类可解释和一致），并提出了两种可解释设计神经网络工作流程的方案（使用 InterpretCC 进行自适应路由和使用 I2MD 进行时间诊断）。我们假设以人为中心的 XAI 的未来既不在于解释黑匣子，也不在于恢复传统的可解释模型，而在于本质上可解释的神经网络。
摩洛哥瓦尔扎扎特 NOOR I 事后评估
这些资金捐助旨在支付各个发电厂的部分投资成本。此外，剩余的 2500 万欧元资金（由于投资成本低于预期）被重新分配用于资助瓦尔扎扎特太阳能综合体的部分公共基础设施，特别是从 El Mansour Eddahbi 水库到太阳能综合体的供水，以及现场的围栏、电子安全系统和侵蚀控制措施。这些发电厂在 2016 年 1 月至 2018 年 10 月之间达到了首次商业运营日期 (ICOD)。经过成功试运行和运营优化，NOORo I、II 和 IV 在 2018 年 11 月至 2021 年 4 月之间达到了最终商业运营日期 (FCOD)。NOORo III 预计将在 2023 年底达到其 FCOD。
激素受体阳性转移性乳腺癌中的浮游物：事后分析
背景：乳腺癌是女性死亡率的主要原因。激素治疗在治疗激素受体阳性转移性乳腺癌中起着至关重要的作用。浮游物是一种选择性雌激素受体降解器（SERD），在早期临床试验中显示出希望。这种事后分析系统地评估了ElaceStrant在激素受体阳性转移性乳腺癌患者中的有效性，从而提供了对其有效性，安全性和潜在优势在现有治疗方面的见解。方法：我们遵守Prisma声明2020指南，并系统地搜索了数据库PubMed/Medline，ClinicalTrials.gov，Web of Science和Embase。我们使用R软件（V 4.3.3）进行了事后分析，应用了逆差异方法和Dersimonian-Laird估计器以随机效应模型进行池效应估计。我们使用Cochran的Q检验和I 2统计量评估了异质性。结果：我们的事后分析包括3项临床试验，共有835名参与者。三个试验中所有835名参与者的平均年龄均为59.5岁（95％CI：58.7-60.3）。汇总的自由生存（PFS） - 估计为4.38（95％CI：–7.58–16.35，p = 0.47），汇总的客观反应率（ORR）为7％（95％CI：95％CI：2-18％，P = 0.04），有重大的异质性观察到。讨论：浮游者显示出有望改善激素受体阳性转移性乳腺癌的预后，但需要进一步研究以确认其有效性。未来的研究应包括
药物对人分解和事后间隔的影响：昆虫，清道夫和微生物证据
图6。供体的毒理学筛查表明，所有捐助者的体内都有药物混合物，在分解过程中，这些药物被传递给幼虫（L），分解液（DF）和土壤（DS）。药物及其代谢产物在22个供体的所有矩阵中都被检测到我们无法收集的供体Tox 001，003和005的血清中。化合物，并报告了患者的病史。黄色的药物，但未报告，蓝色的化合物是指我们没有病史的捐助者。颜色的强度表明相对药物浓度。.....................................................................20
可解释的事后投资组合管理财务政策深入强化学习代理
金融投资组合管理投资政策通过现代投资组合理论（如Markowitz模型）进行定量计算的投资政策依赖于一组假设，这些假设在高波动性市场（例如技术部门或加密货币）中不受数据支持。因此，定量研究人员正在寻找解决此问题的替代模型。具体而言，投资组合管理（PM）是一个问题，最近通过深度强化学习（DRL）方法完全解决了问题。在特定的DRL算法中，通过估计代理在模拟器中任何财务状态执行的每个动作的预期奖励的分布，也称为体育馆。然而，这些方法依靠深神经网络模型来表示这种分布，尽管它们是通用近似模型，能够随着时间的推移代表此分布，但它们无法解释其行为，但由一组不可解释的参数给出。至关重要的是，金融投资者的政策要求可以解释，以评估他们是否遵循合理的行为，因此DRL代理不适合遵守特定政策或解释其行为。在这项工作中，在使DRL可以解释的动机的驱动下，我们开发了一种可解释的DRL（XDRL）方法，用于PM，将近端政策优化（PPO）DRL算法整合到模型不可思议的可解释的机器学习技术中，以提高预测时间的透明度，以增强透明度的特征。我们提出了DRL代理商的第一个可解释的事后PM财务政策。通过执行我们的方法，我们可以在预测时间解释代理商评估他们是否遵循投资政策的必要条件或评估遵循代理商建议的风险。我们通过成功识别影响投资决策的关键特征来从经验上说明这一点，从而证明了在预测时间中解释代理行动的能力。
儿童多发性硬化症注意力随机计算机辅助康复试验：事后分析。
缩写：POMS = 儿童多发性硬化症；EDSS = 扩展残疾状况量表；ST = 特定训练；nST = 非特定训练；SRT-LTS = 选择性提醒测试长期存储；SRT-CTLR = 选择性提醒测试-一致性长期检索；SRT-D = 选择性提醒测试-延迟；SPART = 空间回忆测试；SPART-D = 空间回忆测试-延迟；SDMT = 符号数字模态测试。
访问不是事后的想法：将来可以公平地获得救生治疗剂的学习和机会
我们在这里分享的观察结果是基于访问价值链的系统性分析，包括财务，政治和监管组件。在本文档中，我们重点介绍了Covid-19的有关治疗产品的经验教训，以确保将来考虑特定于治疗剂的元素，以及从诊断和疫苗中学到的经验教训。本文档中总结的见解是指COVID-19治疗学，并以我们作为获得Covid-19的Covid-19工具加速器（ACT-A）的共同领导1的经验为基础，我们的经验是我们在低名和中等阶级的典范中，以候选者为单位进行的综合评估，从而获得许多计划的经验。除了支持早期引入治疗剂和诊断的投资外，还可以对人口进行测试和治疗，这是严重的Covid-19的最高风险（以及与WHO，全球基金以及国际基金以及国际和国家利益相关者在内的发现并与多个合作伙伴进行协调）。该报告侧重于治疗学，但其他健康工具的许多相同问题和机会都更加普遍。我们继续倡导将这些机会包括在内，作为不断发展的全球大流行准备的基本组成部分。