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World File Search System无偏见
自然语言生成的评估原则
自然语言处理涉及计算机理解自然语言文本的能力，这可以说是追逐通用人工智能圣杯的主要瓶颈之一。鉴于深度学习技术前所未有的成功，自然语言处理社区几乎完全支持实际应用，最先进的系统不断涌现并以越来越快的速度争夺与人类同等的性能。因此，公平和充分的评估和比较长期以来一直让科学界着迷，不仅在自然语言领域，而且在其他领域，以确保值得信赖、可重复和无偏见的结果。一个流行的例子是软件产品的 ISO-9126 评估标准，它概述了广泛的评估关注点，例如成本、可靠性、可扩展性、安全性等。欧洲项目 EAGLES-1996 是 ISO-9126 备受赞誉的扩展，它描述了评估自然语言技术的基本原则，为后续的自然语言评估方法奠定了基础。
商业实验作为说服手段
之前关于实验的大部分研究都基于这样的假设：企业家和管理者在做出决策之前，会使用（或者最好采用）“科学方法”来测试可能的决策。本文提供了实验策略的另一种观点，介绍了这样一种可能性：至少有些商业实验更看重说服而不是生成无偏见的信息。从这个角度来看，参与者可能会设计实验来获得对其想法的支持，即使这样做会降低实验的信息量。然而，决策者并不天真——他们意识到他们正在审查的结果可能是精心策划的信息环境的产物。本文使用正式模型表明，在各种条件下，参与者都倾向于实施一个信息量不充分的说服实验——即使完全信息量的实验以相同的成本是可行的。
Zymobiomics magbead DNA/RNA
•样品来源 - 细菌，真菌，原生动物，病毒，病毒，线粒体和宿主DNA和RNA与≤50mg的土壤，哺乳动物/植物/种子，5-20 mg（湿重1）的真菌/细菌细胞，生物细胞，生物纤维，生物纤维，水和瑞巴群有效分离。•样品均质化 - Zymobiomics™创新裂解系统确保对微生物细胞壁的完全裂解和准确的微生物分析，无偏见。分别提供裂解管（S6012-50）和96孔裂解架（S6002-96-7）。•样品保存 - DNA/RNA Shield™裂解细胞，使核酸酶和感染剂失活，是在环境温度下样品存储和运输的理想选择。•大小 - DNA和总RNA，包括小/microRNA（≥17nt）。
OpenAI GPT-4.5系统卡
我们在烧烤评估中评估了GPT-4O，O1和GPT-4.5 [1]。此评估评估已知的社会偏见是否覆盖了模型产生正确答案的能力。在模棱两可的上下文中 - 正确答案是“未知”的，因为在提示中不足的信息（或明确的问题）可以清楚地获得答案，但提供了偏见的混杂因素 - GPT-4.5与GPT-4O相似。我们历史上已经报道了p（不是stereotype |未知），但是在这种情况下，它在解释性能方面的描述能力很小，因为所有提供的模型在模棱两可的问题数据集中的表现相对较好。O1通过在明确的问题上更频繁地提供正确的无偏见答案来胜过GPT-4O和GPT-4.5。
市场租金咨询报告
我保证，据我所知和所信：1. 本报告中包含的事实陈述真实准确；2. 所报告的分析、意见和结论仅受所报告的假设和限制条件的限制，是我公正、无偏见的专业分析、意见和结论；3. 我对本报告的主题没有过去、现在或未来的利益，并且与参与此任务的各方没有个人和/或职业利益或冲突。4. 我对本报告的主题或参与此任务的各方没有偏见；5. 我的参与和报酬不取决于制定或报告预定结果、租金估算金额、有利于客户的结论或后续事件的发生。6. 我的分析、意见和结论是按照 CUSPAP 制定的，本报告也是按照 CUSPAP 编写的。7. 我拥有完成此任务所需的知识和经验，并且在适用的情况下，本报告是根据 CUSPAP 共同签署的
使用大脑变形的地图集和限制的卡尔曼滤波器
摘要 - 基于术前图像的术语脑移位降低了神经元研究系统的准确性。在本文中，可以通过计算脑移位的估计来解决此问题，该估计可用于更新术前的大脑图像。因此，可以提高导航的精度。在这方面，使用大脑变形和受约束的卡尔曼过滤器（ACKF）提出了一种脑移位估计方法。另外，当风险函数是估计误差方差时，获得的ACKF估计是最佳无偏见的最小值估计。此外，在ACKF和两种现有方法（即受约束的卡尔曼滤波器（CKF）和基于地图集的方法）之间进行了比较。比较表明，ACKF会导致更准确的估计，并且需要更少的计算时间。最后，通过模拟说明了提出的ACKF方法对CKF和基于ATLAS的方法的至高无上。
白细胞集落刺激因子
该政策指的是以下白细胞群刺激因子（CSF）：•长效PEGFILGRASTIM代理：OFulphila®（PEGFILGRASTIM-JMDB）Ofylnetra®（pegfilgrastim-pbk） （pegfilgrastim-apgf）oudenyca®（pegfilgrastim-cbqv）oipentufend®（pegfilgrastim-fpgk）oziextenzo®（pegfilgrastim-bmez） ®（filgrastim-aafi）oreleuko®（filgrastim-ayow）ozarxio®（filgrastim-sndz）•leukine®（sargramostim）（sargramostim）（特定于诊断标准）药物管理局批准的白细胞菌落刺激因子产品在本政策中未按名称列出的产品将被视为无偏见，直到由UnitedHealthCare进行审查。医学必要性计划长效Pegfilgrastim Ament（Fulphila，Fylnetra，Neulasta，Nyulasta，Nyvepria，Rolvedon，rolvedon，Inspionfend Udenyca和Ziextenzo）：首选用于Medicare评论的产品，请参阅CMS部分。* Neulasta和Udenyca是首选的Pegfilgrastim产品。将为Neulasta和Udenyca的覆盖范围提供有关诊断特定标准部分的覆盖标准。
在税收预测中应用机器学习
收入预测为政府提供了关键背景，以告知其关于预算和收入政策的决策。但是，我们是否应该使用简单或复杂的方法仍然是一个杰出的问题。Favero和Marcellino（2005）对政府使用的不同预测方法进行了全面比较，以预测财政变量，包括单变量自动回归和移动平均模型，矢量自动锻炼（VARS）和小规模的半结构模型。他们发现，简单的单变量时间序列方法倾向于提供有效且无偏见的预测，超过了依赖宏观经济变量系统的多元模型。他们将其归因于对具有重大制度和经济变化的短样本中多个宏观经济变量的共同行为进行建模的困难，以及简单方法在结构中断时的鲁棒性。
自闭症频谱亚型的大脑耦合模式的独特占用率
Leida的独特能力在于其捕获瞬时耦合模式的能力，这是根据大脑区域之间的相位关系定义的。这些模式被概念化为类似于站立波模式的向量，代表了某些大脑区域在相位相连的构型，而另一些大脑区域在反相中有所不同。通过在特定时间间隔内以这些模式在其发生概率方面表征这些模式，Leida提供了一种统计上强大的方法来比较跨条件，组和个人的大脑动力学（Cabral等，2017）。这种敏感性将Leida定位为识别潜在神经标志物的有价值的工具，即脑动力学的可衡量和无偏见的特征。这种生物标志物具有改善诊断，监测治疗结果（Theranostics）和预测认知功能的希望。