XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System无法解释
富含睾丸血小板的血浆（PRP）注射对严重的寡脂蛋白杂质植物植物学男性的精子参数的影响：临床评估
不育症。男性不育症通常是指无法受孕与男性伴侣中发现的特定改变有关的条件。这一变化的可能后果包括低于射精（少杂质者）低于较低参考的精子浓度（<1500万精子/ml），新鲜射精（Atthenenozooospermia）中的精子运动降低或没有精子运动（<32％），而精子形式异常（Teratospermia）。然而，这些因素的组合通常被视为寡硫代植物植物植物（燕麦）（8）。令人遗憾的是，大多数严重燕麦的实例归因于无法解释的睾丸异常或疾病（9）。因此，尚未采用理性的治疗方法。取而代之的是，不育男性被处方了许多不受控制的治疗方法，没有足够的病理生理学理由或仅基于经验证据。
心力衰竭引起的微生物失调症有助于小鼠结肠肿瘤的形成
心力衰竭（HF）和癌症是全球死亡的主要原因。最近，很明显，HF和癌症具有多种病理学逻辑特征，并且经常在同一患者中重合。1，2尽管大多数关注对患有心血管疾病的癌症患者（CVD）（心脏肿瘤学），但最近有几个独立的人群报道了HF患者（包括Colo直肠癌）的HF患者（包括Colo直肠癌（CRC））的癌症患病率的提高（包括Colo直肠癌（CRC））。3 - 5在过去的几年中，一些临床前研究提供了机械性，即HF可以刺激肿瘤的生长。这些研究提出了基本机制，包括心脏分泌因子的作用和免疫细胞在HF中的重编程。6 - 10但是，这些现象可能无法解释HF和癌症之间的全部双向联系。
数学教育中的人工智能 - 优秀 - ...
将人工智能 [AI] 融入数学教育既有希望的进步，也有潜在的陷阱。在教学环境中，在人工智能驱动的发展和保留核心教学原则之间取得平衡至关重要。人工智能已成为教育等各个领域的变革力量。在数学教育领域，人工智能技术提供了一系列潜在的好处（包括个性化教学、自适应评估、交互式学习环境和实时反馈等）和挑战（例如缺乏创造力和解决问题的能力、无法解释推理、数据和算法中的偏见、缺乏情商以及数据隐私和安全问题等）。这项概念研究使用自传民族志作为方法论和定性内容方法来分析数据。该研究讨论了人工智能的历史背景，并考虑了人工智能的伦理问题。结论是，充分利用人工智能在数学教育中的潜力需要仔细驾驭这项技术发展中固有的好的、坏的和丑陋的方面。
AI：解读还是解释？
摘要 近年来，随着人工智能在日常生活中的广泛应用，对可解释/可解释的人工智能的需求与日俱增。人类往往不信任无法解释其结果如何产生的人工智能系统，这种系统被视为“黑箱”系统。人们希望人工智能系统不仅能提供高质量的结果，而且在结果生成过程中也是透明的，这被称为“可解释的人工智能”或“可解释的人工智能”。关于人工智能系统中的解释和解释是什么的大多数最新研究都是基于研究人员的主观直觉，没有坚实的理论支持，既没有达成共识，也没有数学定义，这可能是解释和解释这两个术语使用定义不明确和歧义的原因。在本文中，我们试图借助知识管理的坚实理论支持，消除人工智能背景下解释和解释使用的歧义。我们还分别讨论了人工智能系统中可解释性和可解释性的可能评估方法。
面向情感 XAI：通过面部情感分析来理解可解释的人机交互
随着机器学习方法越来越多地用于增强人类决策能力，可解释人工智能 (XAI) 研究探索了将系统行为传达给人类的方法。然而，这些方法往往无法解释人类在与解释互动时的情感反应。面部情感分析研究人类面部的情绪表达，是了解用户如何参与解释的一个有前途的视角。因此，在这项工作中，我们的目标是 (1) 确定人们与 XAI 界面交互时哪些面部情感特征会很明显，以及 (2) 开发一个多任务特征嵌入，将面部情感信号与参与者对解释的使用联系起来。我们的分析和结果表明，当参与者未能有效地使用解释时，面部 AU1 和 AU4 以及唤醒的发生和值会增加。这表明面部情感分析应该纳入 XAI，以根据个人的互动风格个性化解释，并根据执行任务的难度调整解释。
生态毒理沉积物评价
长期以来，毫无争议的是，沉积物质量应遵循与水质类似的评估程序（例如 LONG & CHAPMAN 1985；FORSTNER 等 1987）。联邦/州质量目标工作组在制定质量目标时将“悬浮物和沉积物”列为单独的受保护资产（BLAK QZ，1989）。人们越来越认识到，绝对评估沉积物污染物（单个物质的限值）的化学分析可能性不足，因为即使付出很大的分析努力，特定环境化学物质的实际物质多样性和大多未知的生物利用度仍然无法解释。然而，沉积物结合污染物会产生大量有据可查的生物效应，因此，人们越来越多地寻找能够对效应数据进行汇总评估的生态毒理学测试方法（ZIMMER & AHLF 1993）。官方要求还要求有一套用于沉积物生态毒理学检测的仪器（KREBS
可认证的人工智能
摘要：隐式随机模型，包括“深度神经网络”（dNN）和最近的无监督基础模型，是无法解释的。也就是说，无法确定它们的工作原理，因为它们方程中包含的数百万或数十亿个项之间的相互作用无法以因果模型的形式捕获。由于随机人工智能系统的用户希望了解它们的运行方式，以便能够安全可靠地使用它们，因此出现了一个名为“可解释人工智能”（XAI）的新领域。然而，当我们研究 XAI 文献时，很明显它的倡导者已经将“解释”一词重新定义为其他含义，即“解释”。解释有时确实是可能的，但我们表明，它们充其量只能提供对模型如何工作的主观理解。我们提出了一种可替代 XAI 的方法，即认证 AI (CAI)，并描述了如何指定、实现和测试 AI 以获得认证。最终方法将本体论和形式逻辑与统计学习相结合，以获得可安全用于技术应用的可靠 AI 系统。
资产定价和机器学习：关键评论
解释平均股票回报的差异（Mehra＆Prescott，1985年），使我们专注于多因素模型àlafama and French（1993）。文献将无法解释的投资组合视为未知风险的文献所采用的方便捷径，并仅将其添加到现有因素中并没有使人们寻找新的“异常”，即，其风险调整后的资产的资产与某个公司特征的分配相对可显着分布，而无需在一个相应的曝光中分配，而无需与某些预先确定的风险更改相应的变化。随着时间的流逝，已经记录了许多预测预期收益横截面变化的因素（Harvey等，2016； Hou等，2015）。这种“因子动物园”受到了批评，要么是因为对拟议因素的实际有用性有疑问（McLean＆Pontiff，2016年），或者是因为在考虑模型中有如此多的风险来源时，他们面临的挣扎，以解释这些经验发现。
fervo评论SB 423新兴可再生和公司零
特定于特定的低土地用途影响很大程度上归因于利用基准开发的多层水平井。图2中所示的此“酒架”储层设计包括在各种地层间隔内钻孔井，这是由单个井垫造成的。这种方法是能源生产的土地优化的极端例子，因为它最大程度地利用了任何给定的井下垫下的地下。此设计最大化每个井垫的能源产生，这应该降低土地使用强度（LUIE）度量。但是，CEC报告反映了传统二元循环植物（146 Luie）和EGS二元循环植物（2,143 Luie）之间的巨大且无法解释的差异。4强烈建议，委员会更仔细地研究了该指标，因为它与我们的经验大不相同，并为这一极端差异提供了解释。
微波听觉效应可以被“武器化”吗？
短暂而强烈的射频 (RF) 能量脉冲在被人体头部吸收后可引发听觉，这种效应被称为微波听觉或“弗雷效应”，以第一位研究这种现象的研究人员命名 ( 1 )。已知这种效应由头部热声 (TA) 诱发的声波引起 ( 2 )。Lin 提出，弗雷效应可能与驻古巴等地的美国军官报告的无法解释的健康问题有关，即所谓的哈瓦那综合症 ( 3 )。未能检测到受影响人员的微波暴露不支持这一假设，我们也不推测这些症状的原因。问题是：这种听觉效应是否可以“武器化”，即用来骚扰或伤害个人。由于影响大小和实用性的原因，这种情况似乎不太可能发生，但由于缺乏有关现有高功率射频技术的公开信息以及对不利影响阈值的不确定性，因此无法完全解决此问题。