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平衡与策略方法的不变性II
摘要策略方法（SM）在实践中可能存在严重的经济理论偏见。尽管许多研究都利用SM来检查对稀有或偏离平衡行为的反应，但通过直接启发（DE）无法实现，但它们忽略了这样一个事实，即SM和DE之间的战略等价性在货币回报游戏中持有，但实际上没有游戏参与者实际上玩的是，这是在利用方面的。我们报告三个结果。首先，当一个信息集在一个信息集上可能影响效用时，无法说明估计偏差可能会导致决策的显着差异。第二，这种偏见的大小可以取代，与其他测量的治疗效果相当。第三，针对显着性的小干预措施可以同样扩大这些差异，从而导致治疗效果在SM和DE之间显着差异，甚至在方向上逆转。这些发现强调需要重新考虑SM对经济研究的可靠性。
2025 INFF设施合作伙伴会议
自1992年里约会议以来，可持续性已成为人类发展的核心，强调了健康的生态系统和生物多样性在繁荣的社会中的关键作用。由2030年议程和可持续发展目标加强了可持续发展的概念，突出了气候变化和生物多样性损失带来的风险，加剧了它们在金融系统中的整合不足。开发中对环境有害的做法常常无法说明，而经济友好方法的好处在财务分析中被忽略了，从而导致决策忽略了长期生态系统和资源可持续性。为解决这些问题，促进绿色过渡，基于自然的解决方案，零零目标和可持续金融等的改革正在追求减轻环境影响并支持可持续发展。但是，这些无数和增殖的方法仍然与努力实现或促进其实施的财务逻辑和工具一样多样化和多样化。在基于气候和生物多样性的财务定义和实用性上持续分歧，尤其是当辩论在各自的各方（COP）的辩论中，我们需要避免对政策框架的进一步分裂和结晶，以最佳地解决气候，自然，自然，自然，
引用（APA）Arnson，M.，Cinar，G.，Waddington，E.，Ansell，P.J.，Clarke，M.A.，De Vries，R.，Salucci，F.，F.，Prabhakar，N.
本文介绍了替代能量飞机设计的综合指南，重点是电池电力和氢燃料电池动力总成。传统的一阶模型（例如Breguet范围方程）被发现不足以预测电动飞机的性能，因为它们无法说明各种电源需求和热管理复杂性。为了解决这些限制，该研究采用了提供的指南，采用了高级飞机尺寸方法。该方法结合了机翼和动力总成，能源尺寸，重量预测，热管理和动力的概念设计阶段分析。提供了电动飞机设计的实际示例，以证明这些准则的应用。使用信息和开源软件可重复的结果突出显示了不同假设导致更优化解决方案的潜力。本文提供了超出常见的特定能源或功率重量比率以外的关键指标和见解，提供了飞机设计师和组件技术人员都可以使用这些信息来开发技术解决方案并在2050年之前为可持续航空的飞机设计优化的详细信息。
课堂设置中的层次依赖性影响算法偏见指标
测量机器学习中的算法偏差历史上一直存在于与特定组有关的统计不平等上。，最常见的指标（即专注于个人或组条件错误率的指标）当前不适合教育环境，因为他们认为每个单独的访问都与其他人独立。在研究某些共同的教育成果时，这在统计学上是不合适的，因为这样的指标无法说明课堂中的学生之间的关系或在整个学年中每个学生的多次观察。在本文中，我们介绍了独立数据结构和嵌套数据结构的回归算法偏差测量的新颖适应性。使用层次线性模型，我们严格测量了学生参与智能补习系统与年终标准化考试分数之间关系的机器学习模型中的算法偏差。我们得出的结论是，课堂层面的影响对模型产生了很小但重大影响。使用层次线性模型来检查重要性有助于确定教育环境中哪些不平等现象可能由小样本量而不是系统差异来解释。
课堂设置中的层次依赖性影响算法偏见指标
测量机器学习中的算法偏差历史上一直存在于与特定组有关的统计不平等上。，最常见的指标（即专注于个人或组条件错误率的指标）当前不适合教育环境，因为他们认为每个单独的访问都与其他人独立。在研究某些共同的教育成果时，这在统计学上是不合适的，因为这样的指标无法说明课堂中的学生之间的关系或在整个学年中每个学生的多次观察。在本文中，我们介绍了独立数据结构和嵌套数据结构的回归算法偏差测量的新颖适应性。使用层次线性模型，我们严格测量了学生参与智能补习系统与年终标准化考试分数之间关系的机器学习模型中的算法偏差。我们得出的结论是，课堂层面的影响对模型产生了很小但重大影响。使用层次线性模型来检查重要性有助于确定教育环境中哪些不平等现象可能由小样本量而不是系统差异来解释。
通过多模态和多中心数据融合揭开医学可解释人工智能的黑匣子：一篇小评论、两个展示及其他
可解释人工智能 (XAI) 是机器学习的一个新兴研究课题，旨在揭示 AI 系统的黑箱选择是如何做出的。该研究领域研究决策制定中涉及的措施和模型，并寻求解决方案来明确解释它们。许多机器学习算法无法说明决策的方式和原因。目前使用的最流行的深度神经网络方法尤其如此。因此，这些黑箱模型缺乏可解释性，可能会削弱我们对 AI 系统的信心。XAI 对于深度学习驱动的应用越来越重要，尤其是对于医疗和医疗保健研究，尽管一般来说，这些深度神经网络可以在性能上带来惊人的回报。大多数现有 AI 系统的可解释性和透明度不足可能是成功实施和将 AI 工具集成到常规临床实践中并不常见的主要原因之一。在本研究中，我们首先调查了 XAI 的当前进展，特别是其在医疗保健应用方面的进展。然后，我们介绍了利用多模式和多中心数据融合的 XAI 解决方案，并随后在两个真实临床场景的展示中进行了验证。全面的定量和定性分析可以证明我们提出的 XAI 解决方案的有效性，由此我们可以设想在更广泛的临床问题中成功应用。
学术界的气候意识：奥地利国际学生的空中旅行态度的研究
现代技术使使用基因组数据可以预测和自定义预防和治疗疾病的策略。人类基因组中存在数百万个单核苷酸多态性（SNP），全基因组关联研究（GWAS）有助于识别SNP与各种疾病之间的关联联系（1）。经常具有较弱的个体影响的多态性可能会集体与疾病表现出很强的相关性（2）。多基因风险评分（PRS）是一种线性回归模型，该模型使用了带有GWAS的权重的单个SNP，传统上已被用来评估多因素疾病表现的风险。尽管PRS由于其简单性和良好的预测能力而正确地成为了最受欢迎的工具，但它具有重大局限性，例如无法说明上静脉的非线性效应。尽管从历史上看，该术语已用于描述各种遗传事件，但最合适的定义是Fisher（3）提出的。这是统计上的上述，它是指遗传变异对疾病的影响的现象。epitsisis是一个积极研究的领域，已经被证明对多种疾病产生了重大影响（4）。上位性是建立可靠的多基因风险模型的一个挑战性方面，因为线性方法通常不足以捕获遗传变异和疾病之间的非线性关系。
胸部X光片诊断AI的诊断不足偏置可以通过数据集偏置属性进行分解和缓解
抽象不平等的诊断准确性是基于AI的模型的广泛关注点。然而，当前的偏差表征是狭窄的，并且无法说明上游数据收集的系统偏见，从而将AI性能的不平等现象与偏见混合在一起，这是由于数据集本身的分布差异。此差距具有广泛的含义，导致降低偏见的策略无效。我们介绍了一种新颖的回顾性模型评估程序，该程序识别并表征了解释人口级诊断差异的受保护群体之间的分布差异的贡献。在三个大规模的胸部射线照相数据集中，我们一直发现年龄和混淆图像属性（例如病理类型和大小）的分布差异有助于跨种族亚组的模型性能较差。通过系统地将观察到的不足诊断偏见归因于由于数据收购过程中的偏差或数据集偏见而引起的分布差异，我们提出了一种通用方法，用于解散不同类型的数据集偏置如何相互作用和化合物以造成可观的AI性能差异。我们的方法是可以采取行动的，可以帮助设计针对特定亚群的基础模型的目标干预措施，而不是忽略上游数据偏见不平等AI性能的系统贡献的方法。
国防部被盗武器装备：2023 年
亲爱的 XXXXXXXX，感谢您于 2024 年 2 月 12 日发送电子邮件，要求提供以下信息：“1. 2023 年，该部门负责的武器（按类型）和爆炸性弹药中有多少被记录为（a）丢失和（b）被盗？2. 请提供 2023 日历年内被记录为被盗的所有物品的清单、价值和被盗地点。3. 自 2023 年 1 月以来，每月有多少台部门电脑、笔记本电脑、记忆棒丢失/被盗？”我将您的来信视为根据 2000 年《信息自由法》（FOIA）提出的信息请求。国防部内部现已完成信息搜索，我可以确认您请求范围内的部分信息确实存在。国防部是一个非常大的组织，在全球拥有超过 229,000 名员工 1。所有违反安全的行为都会得到非常严肃的对待。国防部政策要求，无论是否有确凿证据证明丢失或只是无法说明某些设备下落，都应报告所有违规行为。所有事件均需接受初步安全风险评估，并根据情况采取进一步行动。国防部政策还要求，所有笔记本电脑、平板电脑和可移动媒体均需加密，以最大程度地减少丢失造成的影响。调查表明，许多已发现的损失实际上是安全集合流程中发现的会计错误。
先前的免疫力限制了突破性感染期间SARS-COV-2和FC轮廓的粘膜抗体识别
线粒体功能的增加可能会使一些癌症容易受到线粒体抑制剂的影响。由于线粒体DNA拷贝数（mTDNACN）部分调节线粒体功能，因此MTDNACN的准确测量可以帮助揭示哪些癌症是由线粒体功能增加的驱动，并且可能是候选线粒体抑制的候选者。然而，先前的研究采用了巨大的宏观解剖，无法说明MTDNACN中细胞型特异性或肿瘤细胞异质性。这些研究经常产生不清楚的结果，尤其是在前列腺癌中。本文中，我们开发了一种多重原位方法，用于量化细胞类型 - 特异性mtDNACN。我们表明，在前列腺腺癌（PCA）中，高级前列腺上皮内肿瘤（HGPIN）的腔细胞中有MTDNACN增加，并且在转移性castat依 - 耐药的前列腺癌中进一步升高。通过2种正交方法验证了PCA MTDNACN的增加，并伴随着MTRNA和酶活性的增加。从机械上讲，前列腺癌细胞中的MYC抑制作用降低了MTDNA复制和几个mtDNA复制基因的表达，而小鼠前列腺中的MYC激活会导致肿瘤前列腺细胞中的mtDNA水平升高。我们的原位方法还显示，胰腺和结肠/直肠的癌性病变中的mtdnaCn升高，使用临床组织样品表明了对癌症类型的概括。