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为什么我们不应该“仅使用年龄”来判断 COVID-19 疫苗......
摘要 高龄是导致 COVID-19 严重后果的最大风险因素之一。如果我们认为使用有限供应的 COVID-19 疫苗来保护最脆弱的人群并防止死亡很重要，那么应优先将可用剂量分配给老年人。然而，我们不应该得出这样的结论：年龄应该是 COVID-19 疫苗优先排序的唯一标准，或者在所有老年人都接种疫苗之前不应优先考虑年轻人群（例如 60 岁以下的人群）。本文研究了通常提出的放弃“复杂”疫苗优先排序方案而支持“仅使用年龄”的论点（例如，优先考虑 80 岁及以上的人，然后以 5 岁为一个年龄段减少，直到整个人口都有机会接种疫苗），并阐明了这些论点没有说服力的道德原因。
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4。在2023年9月7日申请的信托宣布，即接受各种形式的侵入性程序（包括机械通气，高流量氧疗法，线路通道和CPR）并不符合IG的最大利益。在确定申请之前，在这些程序过程中，在IG的情况下恶化后，这些侵入性程序实际上是在实施的。由于IG的介绍中的这种恶化，该信托基金于2023年9月27日修改了其申请，寻求授权以删除重症监护。关于信托的案件，没有康复的前景，预期寿命非常有限，她接受的多种治疗方法使她造成了很高的痛苦和痛苦，并且与周围世界的IG没有明显的生活质量或互动。
法律与人工智能的交汇：判断预测系统的研究趋势
Tsarapatsanis、Nikolaos Aletras、Ion Androutsopoulos 和 Prodromos Malakasiotis。2021 年。“通过正则化进行段落级理论提取：欧洲人权法院案件案例研究。”《计算语言学协会北美分会 2021 年会议论文集：人类语言技术》，226-41。在线：计算语言学协会。Chalkidis、Ilias、Abhik Jana、Dirk Hartung、Michael
2025财年NIH HIV/AIDS专业判断预算
在1988年成立了美国国立卫生研究院（NIH）艾滋病研究办公室（OA R）时，人们对人类免疫缺陷病毒（HIV）（HIV）和获得的免疫缺陷综合征（AIDS）的了解有限，该疾病是由HIV引起的。在1980年代艾滋病毒/艾滋病大流行的早期， *几乎没有治疗选择，艾滋病毒患者的预期寿命大约是诊断后三年。在过去的35年中，艾滋病毒研究的令人难以置信的进步导致了突破性的突破，例如耐受性，长效的抗逆转录病毒疗法（A R T），可用于HIV患者的治疗，并预防可能有可能获得HIV风险的人。这些突破可以防止围产期HIV传播，阻止HIV疾病进展并保护性伴侣免受HIV传播。这些和其他科学进步导致生活质量的改善，对于有治疗和服务的艾滋病毒患者而言，艾滋病毒的寿命几乎正常。
SmartCooper：自适应融合和判断机制的车辆协作感知
摘要 - 近年来，自动驾驶通过连接和自动驾驶汽车（CAVS）的协作感知来提高道路安全性的潜力，引起了人们的关注。然而，车辆传输环境中的时变频道变化需要传播资源分配。此外，在协作感知的背景下，重要的是要认识到并非所有骑士都贡献有价值的数据，而某些CAV数据甚至对协作感也有害影响。在本文中，我们介绍了SmartCooper，这是一个自适应的合作感知框架，该框架结合了通信优化和判断机制，以促进CAV数据融合。我们的方法始于在考虑通信限制的同时优化车辆的连通性。然后，我们训练一个可学习的编码器，以基于通道状态信息（CSI）动态调整压缩比。子分子，我们设计了一种判断机制来过滤由自适应解码器重建的有害图像数据。我们评估了我们在OpenCood平台上提出的算法的有效性。我们的结果表明，与非判断力计划相比，通信成本大幅降低了23.10％。与最先进的方案相比，我们对联合（AP@iou）的平均交叉点（AP@iou）的平均精度有了显着提高。
人工智能在医疗诊断中的应用：人工智能预测与人类判断
长期以来，人工智能一直被视为决策和知识工作许多其他方面的灵丹妙药；它可以帮助人类摆脱缺点。我们认为人工智能可以成为支持决策者的有用资产，但并不意味着它应该取代决策者。决策使用算法分析，但它不仅仅是算法分析；它还涉及其他因素，其中许多因素非常人性化，例如创造力、直觉、情绪、感觉和价值判断。我们对 17 位皮肤科医生进行了半结构化的开放式研究访谈，以了解他们对 AI 应用程序在医学诊断中的期望。我们发现了四个总体维度，可以沿着这些维度来描述皮肤科医生的思维：我们的参与者选择与 AI 互动的方式、责任感、“可解释性”以及与 AI 合作所需的新思维方式（心态）。我们相信，我们的发现将帮助可能考虑在诊断中使用 AI 的医生了解如何有益地使用 AI。这也将有助于 AI 供应商更好地了解医生如何使用 AI 进行诊断。还需要进一步研究来检验我们的发现是否与更广泛的医学领域及其他领域相关。
开发基于精细语言模型的瑞典法律判断的语义搜索工具
大型语言模型（LLMS）是非常大的深度学习模型，可根据大量数据进行重新训练。是句子的双向编码器表示，来自变形金刚（SBERT）的句子是基于变压器的DeNoising AutoCoder（TSDAE），生成查询网络（GENQ）和生成假伪标记（GPL）的改编。本论文项目旨在为瑞典法律判断开发语义搜索工具，以克服法律文件检索中传统关键字搜索的局限性。为此，使用高级培训方法（例如TSDAE，GENQ和GPL的改编），通过利用自然语言处理（NLP）（NLP）（NLP）（NLP）和精细的LLM来开发一种善于理解法律语言的语义细微差别的模型。要从未标记的数据中生成标记的数据，对其进行微调后使用了GPT3.5模型。使用生成模型的使用标记数据的生成对于该项目有效训练Sbert至关重要。已经评估了搜索工具。评估表明，搜索工具可以根据语义查询准确检索相关文档，并同样提高法律研究的效率和准确性。genq已被证明是此用例的最有效的训练方法。
通过敏感性分析解读人工智能交易员的投资决策算法
随着金融科技的进步，金融机构现在广泛应用于其运营中的人工智能（AI），例如贷款决策、保险支付评估和欺诈交易检测。在资产管理领域，该技术正被用于在市场预测和投资策略中发现当前信息与未来资产价格之间存在的复杂关系，并取得了一些优异的效果。 另一方面，包括深度学习模型在内的人工智能内部的处理过程非常复杂，有人指出，存在所谓的“黑盒”问题，即不容易解释人工智能决策背后的因果关系。在资产管理领域，由于对高投资回报的期待，对能够做出超出人类理解的投资决策的人工智能的需求将不断增加。如果这导致无法由人类验证其有效性的交易增加，未来可能会出现意想不到的风险，影响金融机构的财务健全性和市场的稳定。 近年来，为了缓解人工智能的黑箱性质，人们进行了大量研究，主要在图像识别领域，以解释人工智能内部的处理过程。 在资产管理领域，人们对AI的可解释性的兴趣日益高涨，例如，Shiono（2018）通过将AI模型与理论宏观经济模型相结合，构建了一个回报预测AI，在预测准确性和可解释性之间取得了良好的平衡。 在本研究中，我们构建一个对未来日经225期货收益具有解释能力（以下称预测精度）的AI交易员，并尝试通过敏感性分析表达其输入变量（市场数据）和输出值（投资决策）之间的关系，从而解释AI的内部处理过程。
