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灵活且针对具体情境的 AI 可解释性
摘要 近年来人们对人工智能 (AI) 的热情主要归功于深度学习的进步。深度学习方法非常准确，但也不太透明，这限制了它们在安全关键型应用中的潜在应用。为了获得信任和问责，机器学习算法的设计者和操作者必须能够向用户、监管者和公民解释算法的内部工作原理、结果以及失败的原因。本文的独创性在于结合可解释性的技术、法律和经济方面，开发一个框架来定义给定环境下可解释性的“正确”水平。我们提出了三个逻辑步骤：首先，定义主要的背景因素，例如解释的受众是谁、操作背景、系统可能造成的危害程度以及法律/监管框架。此步骤将有助于描述解释的操作和法律需求，以及相应的社会效益。第二步，检查可用的技术工具，包括事后方法（输入扰动、显著性图……）和混合 AI 方法。第三步，根据前两个步骤，选择正确的全局和局部解释输出级别，同时考虑所涉及的成本。我们确定了七种成本，并强调只有当总社会效益超过成本时，解释才具有社会意义。
IL-6是19 Covid-19的关键细胞因子靶标吗？ -orca 应用能量 - 欧洲 - 加迪夫大学 统一的电力质量调节素太阳能电动电动汽车充电... 使用300 mt/m梯度系统在体内扩散MRI 多巴胺信号传导富集的纹状体基因组预测体内纹状体多巴胺的合成和生理活性 单原子催化剂上的氨开裂-orca prime-cam的第一个280 GHz MKID阵列的表征 高Q/V ... 中NV中心收集的光纤锥 脑血流量和脑血管反应性通过青年期间的成熟阶段和运动训练状态改变 RFS+：一种临床适应性和计算高效的策略，用于增强脑肿瘤分割 比较基因组学揭示了果乳杆菌菌株的遗传多样性和代谢性状的变化 累积产科并发症和儿童创伤对具有精神病经历的年轻人的脑量的影响 1型糖尿病中的高血糖厌恶 - 欧洲> 微生物 - 欧洲 - 卡迪夫大学
在大流行时，细胞因子水平升高（尤其是IL-6，GM-CSF，TNF，IFNS和IL-18），通常在严重疾病的COVID-19患者中报告。这些细胞因子通常被描绘成对促进病毒疾病的SARS-COV-2反应失调的一部分。然而，差的患者结局与持续的病毒滴度和影响血管健康的健康状况密切相关。从未有过，皮质类固醇在管理Se-Vere Covid-19中的功效支持了这样一种观念，即免疫组合有助于疾病的严重性。IL-6水平升高与包括败血症1的多种炎症状态有关。 此外，IL-6封锁已用于管理某些癌症患者的CAR T细胞治疗后的细胞因子释放综合症2。 因此，如果住院的COVID-19患者中的IL-6封锁会减轻IL-6介导的病理学，减少全身性炎症并改善患者预后3,4，则进行临床试验以确定IL-6封锁是否会减轻IL-6封锁。 然而，尽管IL-6在Covid-19中经常被描述为促炎性细胞因子，但该描述在健康和疾病中脱离了IL-6的更广泛特性1。 IL-6在促进对不同病原体的耐药性方面具有重要作用，但也维持组织稳态1。 因此，尚不清楚IL-6在COVID-19中的主要作用是否是对病毒遏制或有助于局部免疫病理学和全身并发症1-4。IL-6水平升高与包括败血症1的多种炎症状态有关。此外，IL-6封锁已用于管理某些癌症患者的CAR T细胞治疗后的细胞因子释放综合症2。因此，如果住院的COVID-19患者中的IL-6封锁会减轻IL-6介导的病理学，减少全身性炎症并改善患者预后3,4，则进行临床试验以确定IL-6封锁是否会减轻IL-6封锁。然而，尽管IL-6在Covid-19中经常被描述为促炎性细胞因子，但该描述在健康和疾病中脱离了IL-6的更广泛特性1。IL-6在促进对不同病原体的耐药性方面具有重要作用，但也维持组织稳态1。因此，尚不清楚IL-6在COVID-19中的主要作用是否是对病毒遏制或有助于局部免疫病理学和全身并发症1-4。
人工智能和教育：对具有特殊能力的学生的看法的隐喻分析
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semaglutide对具有超重和胰岛素抵抗的老年人的身体功能，身体组成和衰老的生物标志物的影响：方案
1美国德克萨斯大学健康科学中心医学系内分泌学系，美国德克萨斯州圣安东尼奥市2 Sam＆Ann Barshop寿命与老化研究所，德克萨斯州健康科学中心，圣安东尼奥大学，美国德克萨斯州圣安东尼奥大学，美国德克萨斯州圣安东尼奥大学，美国3 San Antonio Geriatric Research and Texas San Antical Chare，TESS SAN ANTICAS VITER，UNTERNIC Texas Diabetes Institute, University Health System, San Antonio, TX, United States 5 Division of Geriatrics, Gerontology & Palliative Medicine, Department of Medicine, University of Texas Health Science San Antonio, San Antonio, TX, United States 6 Department of Nutrition and Food Science, Texas Woman's University, Denton, TX, United States 7 Center for Translational Geroscience, Department of Medicine, Cedars-Sinai Medical Center, Los美国加利福尼亚州安吉利斯市8糖尿病和衰老中心，医学系，雪松西奈医学中心，加利福尼亚州洛杉矶，美国加利福尼亚州
AJWA日期（Phoenix dactylifera）提取物对具有
a b s t r a c t简介：有必要开发替代性抗糖尿病疗法，这些疗法更安全，更负担得起，以克服印度尼西亚糖尿病的高患病率。ajwa日期（phoenix dactylifera）具有较高的类黄酮含量；因此，这项研究旨在通过检查β细胞的数量和Langerhans的胰岛来研究其对链蛋白酶诱导的糖尿病小鼠的影响。方法：将25只小鼠分为五组：阴性对照组（K1），一个阳性对照组（K2）和三个治疗组（P1，P2和P3）。K2，P1，P2和P3组由链霉菌素的100 mg/kg BW诱导。此外，P1，P2和P3组分别使用AJWA日期甲醇提取物分别以3、5和7 g/kg BW的方式接受口服处理。每天进行四个星期的治疗。最初的分析包括同质性测试和Shapiro-Wilk检验。由于数据是非正常分布的，因此进行了Kruskal-Wallis检验进行分析（P <0.05）。结果：比较分析显示，两组之间的β细胞数量显着差异，在K2组中观察到明显降低，并且每个治疗组的增加。Langerhans胰岛胰岛的测量在两组之间显示出显着差异，P = 0.001。结论：AJWA日期甲醇提取物的施用会影响糖尿病小鼠小鼠中langerhans的β细胞数量和胰岛的数量。
对月经周期的评估及其对具有1型糖尿病的埃及青春期女性样本中的血糖控制的影响：临床Prosp
独立性，并受到同龄人的高度影响。由于各种因素，例如内分泌变化，导致胰岛素抵抗，不稳定的饮食和运动模式，对治疗方案的依从性不佳，饮食失调和风险行为，许多因素的代谢控制中，代谢控制的许多青少年（T1D）经历了恶化。[1]。此外，青春期女孩可能会经历激素变异，情绪波动和胰岛素抵抗的变化，从而导致月经周期中胰岛素需求的变化[2]。月经问题在T1D女性中比一般人群更常见。他们也可能经历延迟的初潮，早期的天然症，妊娠较少，而死产也比非糖尿病患者更多[3]。寡头疾病，一些T1D的女孩在整个月经周期中显示出可变的胰岛素需求[2]。胰岛素抵抗趋向于在黄体期OVU和峰值之前增加，在此阶段发生降血糖发作较少[5]。在黄体期和月经期间高雌二醇和孕酮水平可能导致胰岛素抵抗的增加[5]。此外，较高的孕激素水平可能导致热量和/或碳水化合物摄入量增加，从而进一步升高血糖水平[2]。然而，月经周期变化对血糖控制和胰岛素敏感性的影响在患有T1D的青少年女孩之间有所不同，强调了个性化管理的重要性[2，6]。在月经周期期间，患有经前综合征（PMS）的女性通常会增加血糖水平或糖尿的增加，因此需要对其胰岛素剂量进行调整。这表明有助于PMS的体细胞和情绪症状的因素也可能影响T1D女性的尤利克血症[7]。鉴于T1D女性的众多因素会影响血液glu胶水平和血糖控制，因此人们期望对该主题的重大研究重视。但是，缺乏可用的数据，即使对于CSII的数据，也没有泵制造商开发了特定性别的胰岛素输注概况[8]。这项研究旨在评估月经周期对T1D接受多次每日胰岛素注射的青春期女性中血糖控制和基底胰岛素需求的影响。
对具有州依赖性过渡概率的电池储能系统的Bernoulli模型的初步调查
1。简介现代电力系统中可再生能源的渗透不断增加，导致了在电网稳定性和能源管理方面的新挑战（Zhao等人。2012）。太阳能和风的间歇性和不可预测的性质要求采用灵活的资源，例如储能系统，以实时平衡供求（Fernandez-Blanco等人。2017）。在这种情况下，电池储能系统（BES）的管理已成为一项至关重要的任务，这是由于可再生生成和负载需求的固有不确定性而复杂化，从而使充电和放电周期的精确安排变得困难（Ghiassi-farrokhfal等人。2016）。文献中已经提出了几种方法来解决此问题，从确定性优化方法（Wu等人2014）到随机动态编程（Zhang等人。2013）。但是，这些技术中的大多数都依赖于简化的电池模型，并且没有完全捕获存储过程的复杂动力学，例如充电和放电效率对电荷状态的依赖（SOC）（Rao等人2005）。 在本文中，我们为BES提出了一个随机模型，该模型解释了更新和负载需求的不确定性。 所提出的模型表示BES的充电和放电过程是上游可再生能源和下游载荷之间的缓冲，具有状态依赖性充电和放电效率。 该模型的关键特征是加入重新启动级别，该级别可以控制输入能量。2005）。在本文中，我们为BES提出了一个随机模型，该模型解释了更新和负载需求的不确定性。所提出的模型表示BES的充电和放电过程是上游可再生能源和下游载荷之间的缓冲，具有状态依赖性充电和放电效率。该模型的关键特征是加入重新启动级别，该级别可以控制输入能量。通过设置电池再次开始充电的最低充电阈值，该模型旨在降低以低效率值充电BES的可能性，从而提高整体系统效率
在低芥酸菜和玉米中对具有失败的SNP调用的定量性状进行准确预测
医学人工智能（AI）服务，包括健康聊天机器人，预计对于促进医疗保健的质量，解决医疗保健资源的不平等分配，降低医疗保健成本以及提高诊断水平和效率至关重要（Guo and Li，2018; Lake et et al。，2019; Schwalbe and Wahl，2020; Lake and Li。但是，越来越多的参与者更喜欢与医生进行咨询，而不是健康聊天机器人进行医学咨询（Branley-Bell等，2023），即使他们的专业知识水平与人类医生相同的专业知识（Yokoi等，2021）；在与健康聊天机器人（Fan等，2021年）进行磋商期间，有大量用户退出，其中近40％的人甚至不愿与他们互动（PWC，2017年）。值得注意的是，许多专家担心与医学AI的潜在歧视性偏见，解释性和安全危害有关的固有局限性（Amann等，2020）。例如，一项调查发现，超过80％的专业医生认为健康聊天机器人无法理解人类的情绪，并通过为患者提供不准确的诊断建议来代表误导治疗的危险（Palanica等，2019）。此外，人们认为健康聊天机器人是不真实的（Ly等，2017），不准确（Fan等，2021），可能是高度不确定和不安全的（Nadarzynski等人，2023年），导致他们在需要医疗救助的情况下使他们的脱口机或犹豫。因此，这项研究的第一个研究问题是探索哪些因素影响人们抵抗健康聊天机器人。尽管克服对AI医疗保健技术的公众抵抗对于促进其未来在医疗领域的社会接受至关重要（Gaczek等，2023），但很少有研究研究如何形成对AI医疗保健技术（例如健康聊天机器人）的抵抗行为。
针对具有 MTech/... 学位的博士申请人的研究所助教考试
A) 电子与通信工程 (EC)：点击此处查看课程大纲 B) 电气工程 (EE)：点击此处查看课程大纲 C) 机械工程 (ME)：点击此处查看课程大纲 D) 化学工程 (CH)：点击此处查看课程大纲 E) 物理 (PH)：点击此处查看课程大纲 F) 化学 (CY)：点击此处查看课程大纲 G) 生物医学工程 (BM)：点击此处查看课程大纲 H) 生物技术 (BT)：点击此处查看课程大纲 I) 生命科学 (XL)：点击此处查看课程大纲