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人工智能为何会犯这个错误？ - Periscope
越来越复杂的学习方法（例如 boosting、bagging 和深度学习）使 ML 模型更加准确，但更难解释和说明，最终形成了黑盒机器学习模型。模型开发人员和用户通常都会在性能和可理解性之间做出权衡，尤其是在医学等高风险应用中。在本文中，我们提出了一种新颖的方法，用于在给定特定实例的情况下为通用机器学习模型的预测生成解释。该方法名为 AraucanaXAI，基于替代的局部拟合分类和回归树，用于提供通用机器学习模型预测的事后解释。所提出的 XAI 方法的优势包括对原始模型的卓越保真度、处理非线性决策边界的能力以及对分类和回归问题的本机支持。我们提供了 AraucanaXAI 方法的打包开源实现，并在 AI 的医疗应用中常见的多种不同设置中评估了其行为。这些问题包括模型预测与医生专家意见之间可能存在的分歧以及由于数据稀缺导致的预测可靠性低。
不要在疫苗存储和处理中犯这些可预防的错误！
防腐剂，可以使用直到小瓶的到期日期，除非疫苗以某种方式污染或妥协，否则包裹插入中定义了超越使用日期（bud）。对于某些疫苗，制造商可以指定一旦输入了MDV或刺穿橡胶止动，必须在一定小时或几天内使用疫苗。有关特定的指导，请参阅包装插入（请参阅www.immunize.org/official-guidance/fda/ pkg-inserts）。
不要在疫苗存储和处理中犯这些可预防的错误！
可以使用直到小瓶的到期日期，除非有实际污染或在适当条件下不会存储小瓶。然而，必须在重组后的确定时期内使用重构疫苗的多剂量（例如脑膜炎球菌多糖和黄热病）。请参阅包装插入以获取信息。
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交通控制管理的可靠性和可靠性...
Abstract 本研究对接受和未接受空中交通管制模拟训练的两个不同组别（有经验/无经验）在不同难度级别的练习中的心理负荷进行了检查。在模拟之前对参与者的反应时间进行了评估，两组之间没有观察到显着差异。在第二阶段，比较这些反应时间均匀的小组在模拟场景中犯下的错误数量和表现得分。在 90% 的置信水平下，经验丰富的小组犯的错误较少。此外，场景的不同难度级别造成了错误数量的统计差异。在简单到中等的场景中犯的错误比在困难到非常困难的场景中犯的错误要少得多。然而，根据场景难度级别检查了性能分数的变化，发现性能分数之间存在显着差异（p 值 = 0.00 < 0.05）。简单-中等场景中的性能得分明显高于困难-非常困难场景中的性能得分。
错误分析中的表面策略分类法
摘要：本研究运用杜莱的表面策略分类法对大学生在简答题中出现的语法错误进行了分析，并确定了：使用一般现在时和一般过去时时常见的语法错误；BSED 和 BEED 学生语法错误的显著差异；错误来源；两组学生语法错误来源的显著差异。本研究采用描述性评价性推理研究方法。使用频率计数、百分比、等级和卡方对结果进行统计处理、分析和解释。研究结果表明，在使用一般现在时时出现的四种常见语法错误中，错误形成是最常见的错误。其次是遗漏、添加和顺序错误。对于使用一般过去时时出现的常见错误，错误形成是最常见的错误。其他错误是由于遗漏、顺序错误和添加造成的。大二学生在使用一般现在时和一般过去时时犯的错误大部分源于语际迁移、语内迁移和沟通策略。结果显示，大二学生在使用一般现在时和一般过去时时犯的语法错误来源没有显著差异。因此，第二语言学习者会犯许多语法错误。因此，强烈建议实施拟议的强化培训计划，以满足 21 世纪教育的需求。
第374宪兵连开展反主动射击演习
1月10日，第374宪兵队在横田空军基地客运大楼参加了实战射击训练，训练其应对实战的准备程度。 “这些演习有助于急救人员练习他们的准备情况并找出需要改进的地方，”第 374 空运联队指挥官安德鲁·拉丹上校说。“我们找出挑战并从中学习。”“与同事分享很重要。”第一反应人员肩负着保护基地人员和资产的重要使命。定期磨练技能并维护基地的安全非常重要。 （照片 1）1 月 10 日，在横田空军基地举行的实弹射击演习中，第 374 宪兵队队员持枪进入客运大楼，搜寻模拟大规模枪击事件的枪手。
![arXiv:2012.11705v1 [cs.AI] 2020 年 12 月 21 日](/simg/g:\will\search\icon\source\d\d1cf5fe39718d5a4ad01550efa72bda4d3262278.png)
arXiv:2012.11705v1 [cs.AI] 2020 年 12 月 21 日
人工智能中价值一致性 (VA) 系统开发的一个重要步骤是了解 VA 如何反映有效的道德原则。我们建议 VA 系统的设计者采用一种混合方法来融入道德，其中道德推理和经验观察都发挥作用。我们认为，这可以避免犯“自然主义谬误”，即试图从“是”中推导出“应该”，并且在没有犯谬误时，它提供了一种更充分的道德推理形式。使用量化模型逻辑，我们精确地制定了源自义务论伦理的原则，并展示了它们如何为人工智能规则库中的任何给定行动计划暗示特定的“测试命题”。只有当测试命题在经验上是真实的时，行动计划才是合乎道德的，这是基于经验 VA 做出的判断。这使得经验 VA 能够与独立合理的道德原则无缝集成。