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ISO气候变化修订指南简单-Blackmores
这一变化部分是由于ISO的决议支持了ISO伦敦关于气候变化的宣言。目的是使气候变化的考虑成为管理系统不可或缺的一部分，他们的指导政策和实践，而不仅仅是事后的想法。这一变化部分是由于ISO支持了ISO伦敦关于气候变化的决定。目的是使气候变化的考虑成为MA管理系统的组成部分，其指导政策和实践不仅是事后的想法。
策略性强且无嫉妒的随机分配
我们研究了一组具有严格偏好的代理之间不可分割对象的随机分配。我们表明，不存在一致、防策略和无嫉妒的机制。将第一个要求弱化为 q-一致 - 即当每个代理将不同的对象排在首位时，每个代理将以至少 q 的概率获得其最喜欢的对象 - 我们表明，满足防策略性、无嫉妒性和事后弱无浪费性的机制只有在 q ≤ 2/n（其中 n 是代理数量）时才能达到 q-一致。为了证明这个界限是严格的，我们引入了一种新机制，即随机独裁兼均等分配 (RDcED)，并表明当所有对象都可以接受时，它会达到这个最大界限。此外，对于三个代理，RDcED 具有前三个属性和事后弱效率的特征。如果对象可能无法接受，那么即使事后弱非浪费性，策略防护性和无嫉妒性也是共同不相容的。
协调流感疫苗供应链的双边激励计划
定义 B：= 为具有一定感染成本的个人接种疫苗所带来的边际社会效益 h：= 事后接种疫苗人数的比例 h zr：= 零风险疫苗接种比例，高于该比例时，被感染个体感染的平均人数少于 1 h ( i )：= 如果 i = c（分别为 i = d 和 i = I），则社会最优状态下的事后接种疫苗人数比例（分别在分散供应链和激励计划下） Q r：= 实际生产量（以疫苗剂量衡量），是计划生产量的随机比例，即 Q r = Y · QQ ( i )：= 如果 i = c（分别为 i = d 和 i = I），则社会最优状态下的最佳计划投入生产量（分别在分散供应链和激励计划下） S ( I )：= 事后社会计划者因激励计划承担的总成本 IU i如果 i = u ( i = v )，则 := 未接种疫苗 (已接种疫苗) 的个体的净效用 u := 未接种疫苗的个体的感染概率 v := 接种疫苗的个体的感染概率 W := 事后社会福利 W ( i ) := 如果 i = c ( 分别为 i = d 和 i = I )，则社会最优状态下的事前预期社会福利 (分别在分散供应链和激励计划下) x ( i ) := 如果 i = c ( 分别为 i = d 和 i = I )，则社会最优状态下的阈值感染成本 (使得只有感染成本高于该阈值的个体才会寻求接种疫苗) φ := 事后疫苗分配概率或填充率 π := 制造商的预期利润 π ( i ) := 制造商在社会最优状态下的预期利润 (在分散供应链和激励计划下)如果 i = c（分别为 i = d 和 i = I）
轴向银屑病关节炎和射线镜轴向脊椎关节炎之间的遗传和分子区别：四个3期临床试验的事后分析
和HLA-C12等位基因。与R-AXSPA相比，AXPSA患者的基线水平升高，血清IL-17A和IL-17F细胞因子，IL-17和IL-10途径相关基因的富集以及中性粒细胞基因标记物的富集。在AXPSA和非AXPSA队列中，细胞因子水平的降低以及与Guselkumab治疗相关的基因表达的归一化是可比的。结论：HLA遗传关联，血清细胞因子和富集分数的差异支持AXPSA和R-AXSPA可能是不同的疾病的概念。Guselkumab对AXPSA和非AXPSA患者观察到的细胞因子水平和与途径相关的基因的综合药效学作用与在PSA队列中证明的临床改善一致。这些发现有助于理解AXPSA和R-AXSPA之间的潜在遗传和分子区别。试验注册：ClinicalTrials.gov识别剂，NCT03162796，NCT0315828，NCT02437162和NCT02438787。
文本内部和文本之间的比较和对比
听起来像这样，“这个故事很像_____，因为_____。我注意到_____和____非常相似。我也注意到了一些不同之处。一些不一样的东西是_____。” 4. 阅读两个不同的故事后，讨论以下内容：
![arXiv:2307.00364v2 [cs.LG] 2024 年 5 月 28 日](/simg/a\a6e1b4d82219ab22304fde72b617fd5fbb6bdfe6.png)
arXiv:2307.00364v2 [cs.LG] 2024 年 5 月 28 日
可解释人工智能 (XAI) 在实现人类对深度学习系统的理解和信任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、越来越深入日常生活的各个方面，可解释性对于最大限度地减少模型错误造成的不利影响是必不可少的。不幸的是，以人为本的 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）倾向于依赖于单一的事后解释器，而最近的研究发现，当应用于底层黑盒模型的相同实例时，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。我们确定了以人为本的 XAI 的五个需求（实时、准确、可操作、人性化解释和一致性），并提出了两种可解释设计神经网络工作流程方案（使用 InterpretCC 进行自适应路由和使用 I2MD 进行时间诊断）。我们假设以人为本的 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。
网络平台和系统 (CPS) 产品经理
2022 年 11 月 9 日 —（恶意软件）。• 事后评估和解决。• 追溯到源解决方案和遏制解决方案。大数据平台（Gabriel Nimbus）。防御...
