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原创研究论文 一项评估12个月至23个月年龄组儿童疫苗接种完成情况及疫苗接种率下降原因的研究
1 研究生，2 教授兼系主任，LN 医学院和 JK 医院儿科，印度。电子邮件：rajendersinghlodhi@gmail.com 摘要背景：免疫接种通过保护儿童免受疫苗可预防疾病的侵害，显著降低了儿童的发病率和死亡率。印度是世界上最低的疫苗接种覆盖率之一。NFHS-3 显示，在印度，约有 43.5% 的儿童按照国家免疫计划 1 进行了完全免疫。该研究的目的是评估 12 个月至 23 个月儿童的疫苗接种完整性以及三级护理中辍学的原因。方法：在儿科、LN 医学院和研究中心和博帕尔 JK 医院进行描述性横断面研究。以医院为基础的研究，为期 2 年。共研究了 600 个病例，并通过访谈从来儿科门诊就诊的父母那里收集数据。问卷调查结果：600 名儿童中，549 名（91.5%）已完全免疫，48 名（8%）已部分免疫，而仅 3 名（0.5%）未免疫。识字母亲的儿童的完全免疫状况高于文盲母亲。完全免疫的患者大多数年龄在 18-20 个月之间（55.9%）。这项研究显示，BCG +OPV+HBV（出生时）疫苗接种的退出率较高，为 0.5%，PENTAVALENT+PCV+IPV+OPV+ROTA（6 周）的退出率为 1%，PENTA+OPV+ROTA（10 周）的退出率为 1%。结论：与国家数据相比，疫苗接种覆盖率相当低，表明贫民窟提供的服务不足。因此，贫民窟需要持续努力，提高疫苗接种覆盖率，提高儿童的生存率。关键词：免疫、疫苗接种、儿童、贫民窟。
关于路易斯安那州野生动物保护机构及其可能原因的评论
几乎所有这些拦截都是在没有正当理由或合理怀疑个人违反任何法律的情况下进行的。鉴于目前有关传统执法机构随机拦截或检查的法律，人们对野生动物特工拦截的合宪性产生了担忧。为了促进更好地理解传统搜查和扣押法对野生动物特工的应用，本评论将讨论解决这一问题的联邦和比较州法理。然后，本评论将讨论路易斯安那州的法律状况。本评论的其余部分将尝试解决法理学提出的一些冲突，提出几种不同的随机现场拦截分析，以支持这种做法在美国和路易斯安那州宪法下的合理性。
关于路易斯安那州野生动物保护机构及其可能原因的评论
路易斯安那州野生动物代理机构也有法定义务执行船舶安全法。'野生动物代理机构知道许多人将船只纳入他们的狩猎活动，因此代理机构在检查船只时通常会进行简短的猎物和鱼类检查，以确保符合最低安全标准。执行这些法律的最常见和最有效的方法是通过野生动物代理机构进行的随机“实地检查”。通常，代理机构会拦截一个看起来正在打猎或钓鱼的个人 2，要求他或她出示执照，并检查其拥有的任何猎物或鱼类以确保合法性。在该州沿海地区开展业务的代理机构还会检查商业渔民和捕虾者的执照和渔获量。他们还会在下水和水上检查船只是否配备了所需的安全设备。几乎所有这些拦截都是在没有正当理由或合理怀疑该个人违反任何法律的情况下进行的。鉴于目前有关传统执法机构随机拦截或检查的法律，人们对野生动物代理机构的拦截是否合宪产生了担忧。为了更好地理解传统搜查和扣押法对野生动物代理人的应用，本评论将讨论解决此问题的联邦和比较州法学。然后，本评论将讨论路易斯安那州的法律状况。本评论的其余部分将尝试
![通过分层相关性传播增强核电站 AI 模型的可解释性 Seung Geun Kim a*、Seunghyoung Ryu a、Hyeonmin Kim b、Kyungho Jin b、Jaehyun Cho ba 应用人工智能实验室/b 韩国原子能研究院风险评估与管理研究团队，韩国大田儒城区大德大路 989 号街 111，34057 * 通讯作者：sgkim92@kaeri.re.kr 1.简介 随着人工智能 (AI) 技术的快速发展，各个领域的应用数量巨大。核领域也紧跟这一趋势，许多研究利用 AI 模型解决事件诊断和自动/自主操作等问题。然而，占据近期 AI 技术应用最大份额的深度神经网络 (DNN) 具有不透明且可解释性低的局限性。对于基于 DNN 的模型，很难了解模型的内部逻辑或模型如何从给定的输入推断出输出。由于这一限制，尽管基于 DNN 的模型的性能可以接受，但人们对将其实际应用于安全关键领域和与道德/法律问题相关的领域仍犹豫不决。为了克服可解释性低的限制，已经提出了许多可解释的人工智能 (XAI) 方法。XAI 方法可以提供详细的解释，例如模型的内部逻辑和输入与输出之间的关系。然而，尽管可解释性问题对于安全关键的核领域至关重要，但缺乏处理 XAI 的研究。在本研究中，为了提高核领域人工智能模型的可解释性和实用性，研究了分层相关性传播 (LRP) [1]，它是 XAI 方法之一，与其他 XAI 方法相比，它在许多应用中表现出更好的性能。论文的其余部分组织如下。在第 2 章中，对 XAI 和 LRP 进行了简要说明。第 3 章描述了可行性检查实验，第 4 章总结了本文。 2. 前言 2.1 可解释人工智能 可解释人工智能 (XAI) 是一种使人类轻松理解 AI 模型的技术。大多数 AI 模型在数据处理和解决问题的方法方面与人类不同。例如，AI 模型识别具有像素 RGB 值的图像，而人类则不能。提出 XAI 是为了减轻理解 AI 模型内部过程或推断某些输出的原因的难度。](/simg/d/dd5abf0752fcc9f891dc4a96743f916f96f28350.png)
通过分层相关性传播增强核电站 AI 模型的可解释性 Seung Geun Kim a*、Seunghyoung Ryu a、Hyeonmin Kim b、Kyungho Jin b、Jaehyun Cho ba 应用人工智能实验室/b 韩国原子能研究院风险评估与管理研究团队，韩国大田儒城区大德大路 989 号街 111，34057 * 通讯作者：sgkim92@kaeri.re.kr 1.简介 随着人工智能 (AI) 技术的快速发展，各个领域的应用数量巨大。核领域也紧跟这一趋势，许多研究利用 AI 模型解决事件诊断和自动/自主操作等问题。然而，占据近期 AI 技术应用最大份额的深度神经网络 (DNN) 具有不透明且可解释性低的局限性。对于基于 DNN 的模型，很难了解模型的内部逻辑或模型如何从给定的输入推断出输出。由于这一限制，尽管基于 DNN 的模型的性能可以接受，但人们对将其实际应用于安全关键领域和与道德/法律问题相关的领域仍犹豫不决。为了克服可解释性低的限制，已经提出了许多可解释的人工智能 (XAI) 方法。XAI 方法可以提供详细的解释，例如模型的内部逻辑和输入与输出之间的关系。然而，尽管可解释性问题对于安全关键的核领域至关重要，但缺乏处理 XAI 的研究。在本研究中，为了提高核领域人工智能模型的可解释性和实用性，研究了分层相关性传播 (LRP) [1]，它是 XAI 方法之一，与其他 XAI 方法相比，它在许多应用中表现出更好的性能。论文的其余部分组织如下。在第 2 章中，对 XAI 和 LRP 进行了简要说明。第 3 章描述了可行性检查实验，第 4 章总结了本文。 2. 前言 2.1 可解释人工智能 可解释人工智能 (XAI) 是一种使人类轻松理解 AI 模型的技术。大多数 AI 模型在数据处理和解决问题的方法方面与人类不同。例如，AI 模型识别具有像素 RGB 值的图像，而人类则不能。提出 XAI 是为了减轻理解 AI 模型内部过程或推断某些输出的原因的难度。
通过分层相关性传播增强核电站 AI 模型的可解释性 Seung Geun Kim a*、Seunghyoung Ryu a、Hyeonmin Kim b、Kyungho Jin b、Jaehyun Cho ba 应用人工智能实验室/b 韩国原子能研究院风险评估与管理研究团队，韩国大田儒城区大德大路 989 号街 111，34057 * 通讯作者：sgkim92@kaeri.re.kr 1.简介 随着人工智能 (AI) 技术的快速发展，各个领域的应用数量巨大。核领域也紧跟这一趋势，许多研究利用 AI 模型解决事件诊断和自动/自主操作等问题。然而，占据近期 AI 技术应用最大份额的深度神经网络 (DNN) 具有不透明且可解释性低的局限性。对于基于 DNN 的模型，很难了解模型的内部逻辑或模型如何从给定的输入推断出输出。由于这一限制，尽管基于 DNN 的模型的性能可以接受，但人们对将其实际应用于安全关键领域和与道德/法律问题相关的领域仍犹豫不决。为了克服可解释性低的限制，已经提出了许多可解释的人工智能 (XAI) 方法。XAI 方法可以提供详细的解释，例如模型的内部逻辑和输入与输出之间的关系。然而，尽管可解释性问题对于安全关键的核领域至关重要，但缺乏处理 XAI 的研究。在本研究中，为了提高核领域人工智能模型的可解释性和实用性，研究了分层相关性传播 (LRP) [1]，它是 XAI 方法之一，与其他 XAI 方法相比，它在许多应用中表现出更好的性能。论文的其余部分组织如下。在第 2 章中，对 XAI 和 LRP 进行了简要说明。第 3 章描述了可行性检查实验，第 4 章总结了本文。 2. 前言 2.1 可解释人工智能 可解释人工智能 (XAI) 是一种使人类轻松理解 AI 模型的技术。大多数 AI 模型在数据处理和解决问题的方法方面与人类不同。例如，AI 模型识别具有像素 RGB 值的图像，而人类则不能。提出 XAI 是为了减轻理解 AI 模型内部过程或推断某些输出的原因的难度。
Sparrow, R. 2021. 人类生殖细胞基因组编辑：关于基因组编辑原因的本质。《美国生物伦理学杂志》。在线优先，202 年 4 月 19 日
摘要：自从德里克·帕菲特的《理由与人》出版以来，生物伦理学家倾向于区分生殖技术对未来人类福祉可能产生的两种不同影响。一些干预措施会伤害或使特定个体受益：它们是“影响人的”。其他干预措施决定了在众多可能的个体中哪一个个体会出现：它们是“影响身份的”，并引发了著名的“非身份问题”。在过去的几十年里，生物伦理学争论在很大程度上是基于这样的假设进行的：直接对人类胚胎进行基因改造会对人产生影响。在本文中，我认为基因组编辑在可预见的未来极不可能对人产生影响，因此，它既不会给被编辑的个体带来好处，也不会伤害它们。
常见问题 出于良心原因的疫苗豁免
答：儿童可能因医疗原因而免于接种一种或多种疫苗。家长或监护人必须向学校提供由在美国注册并有行医执照的医生（MD 或 DO）签署的证明，该证明表明医生认为所需的免疫接种会对儿童的健康和福祉或儿童的任何家人或家庭成员造成伤害。除非指定了终身疾病，否则该证明自医生签署之日起有效期为一年，并且必须每年更新，以使免除证明继续有效。