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423.3豁免。
423.3豁免。免除了该子第章的规定，并免除了其征收税款的计算：1。从有形个人财产的销售，指定的数字产品和提供的服务中，该州禁止根据美国的宪法或法律或根据该州的宪法征税。2。转售有形个人财产或应税服务的销售价格，或转售与提供应税服务相关的有形个人财产，除了购买有形的个人财产，第49款的租赁或租金免于税款。3。农业育种牲畜和家禽的销售价格。3a。出售商业娱乐服务的销售价格，提供机会搜寻第484C.1节中定义的保存白尾数据的机会，如果销售发生在2005年7月1日至2015年12月31日之间。4。商业肥料的销售价格。5。农业污垢，除草剂，农药，杀虫剂的销售价格，包括佐剂，表面活性剂和其他与这些产品的应用直接相关的产品，食物，药物，药物或农业排水瓷砖，包括用于疾病控制，昆虫控制，昆虫控制的工厂，包括农业散布的安装，包括昆虫控制，杂草控制，杂草控制，杂草控制的任何产品， 市场。b。（2）出口管道和警卫。（3）铝和Gabion结构。根据“ a”款的豁免，与安装农业排水瓷砖相关的以下枚举材料也应根据“ A”：（1）瓷砖摄入量豁免。（4）侵蚀控制织物。（5）水控制结构。（6）其他瓷砖配件。6。有形个人财产的销售价格将作为创造热量，动力或蒸汽的燃料消费，以用于谷物干燥，或为牲畜建筑物或温室或建筑物或建筑物的一部分提供热量或冷却，以生产开花，观赏性或蔬菜工厂的生产，或者用于在商业中销售，或者用于在商业中销售，或者在企业中销售，或者在工程中销售，以供工资厂商的工具融合，以供工资厂商的工具，农业生产。7。专用飞行工具提供的服务的销售价格用于农业航空喷涂。8。销售价格不包括农用机械和设备的服务，包括改善机械和设备的性能，安全性，操作或效率以及替换零件的辅助附件，如果满足以下条件：（1）农场机械和设备应直接且主要用于农产品的生产。（2）农场机械和设备应构成自行式的工具，或者在自行式工具上固定或附属于工具或农场机械或设备是谷物烘干机。b。（2）由畜牧业的自行化工具固定或拖曳的后置或正式刀片。（3）替换部分用于农业机械或设备在生产农产品中的豁免所需的任何维修或重建中。在第423.1节中定义的登记的车辆或此类车辆的更换零件不符合此豁免的条件。c。出于本小节的目的，在农业生产中使用时，根据“ A”段豁免以下项目：（1）将降雨，该吹风机应附加到自行饲养的自行化工具中。
基因组研究的一系列可解释和可解释的机器学习方法
精确医学的主要重点是使用计算工具来准确预测疾病结果并确定相关的生物标志物以进行有效的后续评估。Over the last two decades, linear models have been widely implemented to identify differentially expressed genes and enriched signaling pathways in functional genomics (Love et al., 2014 ; Nueda et al., 2014 ; Ritchie et al., 2015 ; Robinson et al., 2009 ), characterize complex trait architecture in genome-wide association studies (, 2010 ; Hayeck et al., 2015 ; Heckerman et al., 2019年，Kang et al。等Al。，2018年； Manno等，2018），并在不同的时间点，数据收集位点和组织类型上进行有效的归一化和维度降低（Hasin等，2017；Lähnemann等，2020）。这些方法的一部分是它们提供统计显着性措施的能力，例如P值，后置包含概率（PIPS）或然后可以使用的贝叶斯因素，可用于促进下游任务（例如，选择哪些分子机制以药物为目标或选择哪些临床干预措施对特定患者有效）。不幸的是，严格的加性假设通常会阻碍线性模型的性能；这些方法中最强大的方法依赖于训练算法，这些算法在计算上效率低下且对大规模数据集不可靠。成像和测序技术的持续进步（Stephens等，2015）提供了范围，以将多模式的非参数方法整合为生物学和临床应用中的最先进工具。的确，机器学习方法众所周知，具有在数据中学习复杂的非线性模式的能力，并且当有大量的培训示例可用时，它们通常在设置中获得最大的功能（Lecun等，2015）。然而，文献中已被大量引用，许多机器学习技术都受到“黑匣子”限制的影响，因为它们并不自然地进行经典的统计假设测试，例如线性模型，这对于精确医学中的决策至关重要。导致非线性算法更好的预测性能的关键特征之一是自动包含被放入模型中的特征之间的高阶相互作用（Crawford等，2018； Jiang＆Reif，2015）。例如，神经网络利用分层之间的激活功能，这些层隐式列举了输入特征之间所有可能的（多项式）交互作用（Demetci等，2021; 2021; Murdoch等，2019; Tsang，Cheng，Cheng，＆Liu，＆Liu，2018; Tsang，Liu，Liu等，2018; 2018; WAHBA，1900年）。这已被证明在准确预测模型生物的特征方面有所作为，在这些特征中，诸如epistasis之类的现象（即多个基因座和/或基因之间的相互作用）可以在物种之间的变化中发挥很大作用（Bellot等人，2018; Runcie et al。，2021; Swain等，2016; swain等，2016; 2016; weissbrod et al an a w weissbrod et al。这是用于改进模型的部分数学解释，但在许多生物医学应用中，我们经常希望准确地知道哪些基因组特征（例如变体，基因和途径）对于定义表型或疾病结果的结构最重要。本手稿的主要目的是回顾大量的方法论研究，这些方法是为了开发计算生物学中更“可解释的”和“可解释”的机器学习。在整个本文中，我们将使用经典的观点，即“解释性”与使用模型参数的事后能力有关（有时也称为在文献的某些领域中表现“可变重要性”）（Crawford et al。，2019; Lundberg＆Lundberg＆Lee，2016，2017，2017; ribeio; ribeio et alik anik shrik，shrik shrik;虽然“解释性”是模型固有地为其参数和体系结构提供了可理解的定义（Hira等，2019； Marcinkevics＆Vogt，2020; Shmueli，2010）。两个概念都可以分为试图在（i）全球范围上实现解释性或可解释性的方法类别，在该方法中，目标是对观察到的人群的整体变化的贡献进行对/（ii）在局部层面上的贡献进行排名/选择的输入，旨在详细介绍对数据集中的任何特定个人的重要性。在这里，我们将专注于描述神经网络中的全球尺度方法，其特殊动机来自基于关联映射的基因组学应用程序。我们在这篇综述中的主要贡献是为我们所说的“透明度谱”提供全面的景观，用于监督和无监督的学习算法，因为我们从黑匣子转移到可解释的方法，并最终转化为可解释的方法（图1）。