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提出后批判性人工智能素养：为什么我们应该少担心算法透明度，多关心公民赋权
所谓的人工智能 (AI) 正在渗透到我们的公共和通信结构中。2019 年曝光的荷兰儿童保育福利丑闻表明，人工智能的不透明性对本已脆弱的群体有多么不利。事后，许多学者呼吁需要更可解释的人工智能，以便决策者可以干预歧视性制度。促进人工智能的可解释性 (XAI) 是解决这个问题的一个良好开端，但不足以让弱势群体有能力充分应对其影响。作为数据和计算机科学的典范，XAI 旨在通过更简单的模型来说明和解释复杂的人工智能，使其更易于访问和合乎道德。问题是，在这样做的过程中，XAI 将透明度非政治化为算法不透明性的补救措施，将透明度视为人为剥夺其意识形态意义。透明度被视为意识形态的解药，尽管我将展示这是一种会产生后果的意识形态举措。例如，它使我们过于关注算法的不透明性，而不是解释人工智能更广泛的力量。其次，它阻碍了我们就谁掌握着对人工智能的解释、应用或批评的权力展开辩论。问题在于，那些受到人工智能影响或歧视的人，就像荷兰的情况一样，几乎没有工具来处理人工智能作为一个系统的不透明性，而那些关注数据不透明性的人正在塑造素养讨论。为了解决这些问题，我建议超越对算法透明度的关注，转向后批判人工智能素养，以加强对访问、赋权和抵抗的辩论，同时不将可探索人工智能作为一个领域，也不将算法透明度作为一种意图。我在这里挑战的是将透明度视为非政治化和算法问题的霸权，并将人工智能的可解释性视为公民赋权的充分途径。关键词
少吗？精炼肺实施了一种新型试验设计，以解决可能的免疫疗法过度治疗
Authors: Ehsan Ghorani 1 *, Matteo Quartagno 2 *, Fiona Blackhall 3 , Duncan C. Gilbert 2 , Mary O'Brien 5 , Christian Ottensmeier 6 , Elena Pizzo 7 , James Spicer 8 , [a patient representative], Alex Williams 9 , Philip Badman 9 , Mahesh K.B.Parmar 2 *和Michael J. Seckl 1 *代表精炼肺调查人员。
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人类发育中皮质微观结构的MRI特征与少突胶质细胞型表达
关键字：青春期，扩散MRI，神经发育，微结构，髓鞘，转录组学缩写：A1C，主要听觉皮层； AIC，Akaike信息标准； CSEA，细胞特异性表达分析，DLPFC，背外侧前额叶皮层； FDR，错误发现率； f细胞外，细胞外信号分数； f神经突信号分数； f soma，soma信号分数； V IC，细胞内体积分数； IPC，下顶皮层； ITC，下颞皮质； M1，一级运动皮层； MD，平均扩散率； MFC，内侧额叶皮层； MRI，磁共振成像； mRNA-SEQ，mRNA测序； NODDI，神经突导向分散和密度成像； ODI，方向分散指数； OFC，眶额皮质； OPC，少突胶质细胞前体细胞； RIN，RNA完整性数； RNA-seq，RNA测序； ROI，利益区域； rpkm，每千瓦的读数为每百万映射的读数； S1，主要感觉皮质； Sandi，Soma和神经突密度成像； STC，上等颞皮层； V1，主要视觉皮层； VLPFC，腹外侧前额叶皮层。
为您的激励性股票期权计划申报纳税（合格）
如果您出售股票，您将在纳税季节收到 1099-B 表格和补充信息表格。您的 1099-B 表格上的信息将报告给 IRS，但补充信息表格包括对资本收益或损失的调整，以避免多缴税款。查看和使用补充信息表格非常重要，因为表格上的信息不会报告给 IRS。以下是示例表格以及您将找到的关键信息。
Microsoft Word - 76 通函 New Ape 贡献和最低贡献通函 N. 5-2022
附件是社会伙伴于 2019 年 9 月 22 日签署的关于新的 Ape 缴费率和最低 Ape 缴费的协议，签署方包括：ANCE、LEGACOOP PRODUZIONE E SERVIZI、CONFCOOPERATIVE LAVORO E SERVIZI（签署暂停，等待组织内部澄清）、AGCI PRODUZIONE E LAVORO、ANAEPA CONFARTIGIANATO、CNA COSTRUZIONI、FIAE CASARTIGIANI、CLAAI Edilizia、Feneal-UIL 和 Fillea-CGIL。