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指出，大多数限制堕胎的机会的经济性较差
阿拉巴马州$ 726 22.2％否否否$ 10,077亚利桑那$ 781 17.3％17.3％是否$ 8,625阿肯色州$ 714 22.4％22.4％是否$ 10,388佛罗里达$ 1059 17.8％17.8％否否否否否$ 9,645 $ 9,645 GEORGIA $ 765 20.2％否$ 7652.11,6,1,1,1,1,1,1,1,1,1.1,1,1,228 ID Indiana $726 16.0% Yes No $10,397 Iowa $770 12.5% Yes No $11,907 Kansas $733 13.4% No No $11,926 Kentucky $724 22.1% Yes No $11,291 Louisiana $720 26.9% Yes No $11,755 Mississippi $669 27.7% No No $9,284 Missouri $ 786 16.2％是否$ 11,200内布拉斯加州$ 786 12.5％是否$ 12,743北卡罗来纳州$ 770 $ 770 18.1％否否否$ 9,857 North Dakota $ 783 10.5％10.5％是否$ 14,004,004 ohio $ 14,004 ohio $ 825 18.6％是$ 825 18.6％否$ 13,538 OKLAHAMA ob 13,538 oklahah oklah oklah oklah oklah oklah oklah oklah oklah oklah oklah oklah oklahahoma宾夕法尼亚州$ 828 16.9％是否$ 16,864南卡罗来纳州$ 733 20.1％否否否$ 11,140南达科他州$ 758 14.6％否否$ 10,139田纳西州田纳西州$ 739 $ 739西弗吉尼亚州$ 715 20.7％是否$ 12,010威斯康星州$ 832 13.4％否否$ 12,598
大多数语言模型也可以成为诗人：人工智能写作助手和受限文本生成工作室
尽管受限自然语言生成领域取得了快速发展，但人们却很少花时间去探索词汇在词汇、语义和/或语音上受到限制的语言模型的潜力。我们发现，即使在受到很大限制的情况下，大多数语言模型也能生成引人注目的文本。我们提出了一种简单且普遍适用的技术，通过在生成文本单元之前将过滤函数组合应用于语言模型词汇来修改语言模型的输出。这种方法是即插即用的，不需要对模型进行任何修改。为了展示这种技术的价值，我们介绍了一种易于使用的 AI 写作助手，称为“受限文本生成工作室”(CTGS)。CTGS 允许用户生成或选择具有各种约束的任意组合的文本，例如禁止使用特定字母、强制生成的单词具有一定数量的音节和/或强制单词为另一个单词的部分字谜。我们引入了一个省略字母“e”的散文新数据集。我们表明，与仅在此数据集上进行微调相比，我们的方法可带来绝对优越的性能。我们还展示了一款名为 Gadsby 的 Huggingface“空间”网络应用程序，用于展示这项技术。代码可在此处公开获取：https://github.com/Hellisotherpeople/Cons training-Text-Generation-Studio
![* 大多数基地设施内无需佩戴口罩。但是，所有 2 医疗集团设施内均需佩戴口罩。患者和两岁以上的访客必须佩戴口罩。在临床环境中工作并进入公共区域的 2 MDG 人员将佩戴口罩。[无论疫苗接种情况如何，所有人都必须佩戴口罩（军人、国防部文职雇员、国防部承包商和官方访客）。]](/simg/a/ad52a852966d64eb7d9ef45f5085824f46ea501f.png)
* 大多数基地设施内无需佩戴口罩。但是，所有 2 医疗集团设施内均需佩戴口罩。患者和两岁以上的访客必须佩戴口罩。在临床环境中工作并进入公共区域的 2 MDG 人员将佩戴口罩。[无论疫苗接种情况如何，所有人都必须佩戴口罩（军人、国防部文职雇员、国防部承包商和官方访客）。]
在 BAFB 设施内时，面部遮盖要求符合 CDC 的 COVID-19 社区级别指导，并将使用“路易斯安那州”和“博西尔县”通过以下网站确定社区风险级别：https://www.cdc.gov/coronavirus/2019-ncov/science/community-levels.html https://www.cdc.gov/coronavirus/2019-ncov/your-health/covid-by-county.html 当博西尔县的社区级别被列为低时，基地内是否佩戴口罩是可选的，但以下情况除外：
在大多数情况下，那些偿还债务或按月付款的人也可以恢复被吊销的驾驶执照。
在大多数情况下，偿还债务或按月付款的人也可以恢复被吊销的驾照。虽然客户可以节省催收费用，但付款计划需要首付，并且需要支付恢复费用。无需预约或注册。如需更多信息，请联系 Pinellas 书记官办公室 (727) 464-7000 或访问 www.mypinellasclerk.org/Operation-Green-Light 。###
通讯作者 Mohamed M. Abuzaid，mabdеlfatah@sharjаh.ac.ae 人工智能 (AI) 对物理治疗实践的影响：物理治疗师意愿和准备度研究 1 沙迦大学健康科学学院医学诊断成像系，阿联酋沙迦 2 沙迦大学健康科学学院物理治疗系，阿联酋沙迦 3 开罗大学物理治疗学院，埃及开罗 摘要：分析人工智能 (AI) 的现状是将其融入物理治疗实践的关键第一步。因此，本研究旨在评估物理治疗师 (PT) 对 AI 实施的看法、知识和接受意愿。 2021 年 10 月至 12 月，对在阿拉伯联合酋长国 (UAE) 工作的 PT 进行了探索性横断面在线问卷调查。先前经过验证的调查收集了参与者的人口统计信息、看法、知识、准备情况以及将 AI 融入实践的挑战。结果显示，PT 对 AI 的了解相当匮乏。大多数参与者都赞赏 AI 应用的作用，并期望它将在实践中发挥重要作用。参与者指出，缺乏教育资源和适当的培训是 AI 整合的主要挑战。参与者表达了将 AI 纳入本科和研究生课程的强烈愿望。将 AI 融入物理治疗实践的兴奋需要努力为学生和专业人士提供教育和培训。物理治疗师担心，通过适当的准备来提高对 AI 角色和挑战的认识，可以消除工作干扰。将 AI 应用于 PT 实践将塑造物理治疗师的医疗保健服务和教育的未来。AI 将为患者和提供者提供更快的诊断、更好的性能和准确的结果。即使在人工智能在物理治疗中实施的早期阶段，人工智能的应用也提出了问题并增加了期望。关键词：人工智能、深度学习、物理治疗、物理治疗师、知识、实践。 人工智能在物理治疗实践中的影响：物理治疗师愿意和准备情况的研究
通讯作者 Mohamed M. Abuzaid，mabdеlfatah@sharjаh.ac.ae 人工智能 (AI) 对物理治疗实践的影响：物理治疗师意愿和准备度研究 1 沙迦大学健康科学学院医学诊断成像系，阿联酋沙迦 2 沙迦大学健康科学学院物理治疗系，阿联酋沙迦 3 开罗大学物理治疗学院，埃及开罗 摘要：分析人工智能 (AI) 的现状是将其融入物理治疗实践的关键第一步。因此，本研究旨在评估物理治疗师 (PT) 对 AI 实施的看法、知识和接受意愿。 2021 年 10 月至 12 月，对在阿拉伯联合酋长国 (UAE) 工作的 PT 进行了探索性横断面在线问卷调查。先前经过验证的调查收集了参与者的人口统计信息、看法、知识、准备情况以及将 AI 融入实践的挑战。结果显示，PT 对 AI 的了解相当匮乏。大多数参与者都赞赏 AI 应用的作用，并期望它将在实践中发挥重要作用。参与者指出，缺乏教育资源和适当的培训是 AI 整合的主要挑战。参与者表达了将 AI 纳入本科和研究生课程的强烈愿望。将 AI 融入物理治疗实践的兴奋需要努力为学生和专业人士提供教育和培训。物理治疗师担心，通过适当的准备来提高对 AI 角色和挑战的认识，可以消除工作干扰。将 AI 应用于 PT 实践将塑造物理治疗师的医疗保健服务和教育的未来。AI 将为患者和提供者提供更快的诊断、更好的性能和准确的结果。即使在人工智能在物理治疗中实施的早期阶段，人工智能的应用也提出了问题并增加了期望。关键词：人工智能、深度学习、物理治疗、物理治疗师、知识、实践。 人工智能在物理治疗实践中的影响：物理治疗师愿意和准备情况的研究
参谋长：大多数签名系统将于 2023 年投入使用，......
陆军参谋长詹姆斯·C·麦康维尔将军在2021年10月12日在华盛顿特区举行的美国陆军年度会议与博览会协会上发表讲话。。 （中士 一级Craig Cantrell）陆军参谋长詹姆斯·C·麦康维尔将军在2021年10月12日在华盛顿特区举行的美国陆军年度会议与博览会协会上发表讲话。（中士一级Craig Cantrell）
人工智能在公共部门审计中的伦理影响作者 Ahmed Eltweri 博士 利物浦约翰摩尔斯大学会计学助理教授 摘要 人工智能 (AI) 是一种大趋势技术，旨在模仿人类的智能和认知技能。此外，这项技术进步旨在为其用户提供竞争优势。因此，由于大多数司法管辖区的法律要求公共部门的审计公司和组织在资源使用和分配方面比私营公司更高效、更有效，从而实现物有所值，鉴于上述情况，许多会计师事务所宣布将人工智能纳入其审计和咨询职能，倾向于影响审计质量和费用的若干影响，例如数据分析、时间管理、准确性、对商业环境的透彻了解，从而增强客户服务 (Munoko 等人，2020 年)。然而，全球审计行业都面临着额外的要求，需要特别注意考虑尽管增加了好处，但这种采用可能仍会出现的其他后果。因此，监管机构、政策制定者和政府不断被提醒对这种新兴技术负有的责任。关键词技术、会计和审计职能、审计专业、道德参考文献
人工智能在公共部门审计中的伦理影响作者 Ahmed Eltweri 博士 利物浦约翰摩尔斯大学会计学助理教授 摘要 人工智能 (AI) 是一种大趋势技术，旨在模仿人类的智能和认知技能。此外，这项技术进步旨在为其用户提供竞争优势。因此，由于大多数司法管辖区的法律要求公共部门的审计公司和组织在资源使用和分配方面比私营公司更高效、更有效，从而实现物有所值，鉴于上述情况，许多会计师事务所宣布将人工智能纳入其审计和咨询职能，倾向于影响审计质量和费用的若干影响，例如数据分析、时间管理、准确性、对商业环境的透彻了解，从而增强客户服务 (Munoko 等人，2020 年)。然而，全球审计行业都面临着额外的要求，需要特别注意考虑尽管增加了好处，但这种采用可能仍会出现的其他后果。因此，监管机构、政策制定者和政府不断被提醒对这种新兴技术负有的责任。关键词技术、会计和审计职能、审计专业、道德参考文献
• 95% 的新冠肺炎相关死亡病例平均有 4 种合并症，大多数是生活方式或
（https://www.cdc.gov/pcd/issues/2021/pdf/21_0123.pdf）任何心智健全的人都会根据来自疾病预防控制中心的这些数据判断，我们迫切需要为个人生活方式、营养和正念分配资源、时间、教育和资金。鉴于这些数据的明确含义，为什么所谓的专家和政府卫生官员几乎没有为这些问题分配时间、教育、资源和资金？时间敏感的公共卫生紧急情况？不——已经 20 个月了。您可以在短短 2 个月内恢复健康。缺钱？不——联邦政府花费了超过 100 亿美元来改善疫苗基础设施和对抗疫苗犹豫（https://www.whitehouse.gov/briefing- room/statements-releases/2021/03/25/fact-sheet-biden-administration-announces-historic- 10-billion-investment-to-expand-access-to-covid-19-vaccines-and-build-vaccine-confidence-in- hardest-hit-and-highest-risk-communities/）。此外，如果导致死亡的最大风险因素之一是焦虑/恐惧相关疾病，那么为什么我们的政府在过去 20 个月里让我们一直处于恐惧之中？到目前为止，已经非常清楚，全民戴口罩、封锁、企业停业、保持社交距离和疫苗接种强制措施对抗击新冠疫情没有明显影响，却对我们的身心健康、儿童教育、经济、小企业等造成了巨大危害。让我们来介绍一些有关疫苗的重要信息。最近的一项研究发现，“在国家层面，完全接种疫苗的人口百分比与过去 7 天内新的 COVID-19 病例之间似乎没有明显的关系。事实上，趋势线表明存在略微正相关的关系，即完全接种疫苗的人口百分比较高的国家每 100 万人的 COVID-19 病例数较高。值得注意的是，以色列有超过 60% 的人口完全接种了疫苗，在过去 7 天内每 100 万人的 COVID-19 病例数最高。完全接种疫苗的人口百分比与新的 COVID-19 病例之间缺乏有意义的关联，例如，通过比较冰岛和葡萄牙。两国都有超过 75%
![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。
令人震惊：医生警告称，大多数接种疫苗的患者可能会出现永久性心脏损伤，有些人可能会在三年内死亡
因此，正常情况下，血管周围的细胞必须非常非常光滑，才能保证血液畅通无阻地流动，但一旦这些小刺突蛋白成为细胞壁的一部分，它的表面就会变得粗糙。它会像一张非常粗糙的砂纸。现在血小板会将其解读为受损的血管。它不再光滑。它变得粗糙。因此，凝血是不可避免的，因为流经血管的血小板会碰到粗糙的地方，并认为这一定是受损的血管。需要堵塞这条血管才能止血。这就是凝血的工作原理。所以……由于这个原因，由于这种性质，血栓是不可避免的，因为毛细血管网络中存在这些刺突蛋白。