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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。
交付时
大家明白，第 2254 号决议不能照搬照抄。例如，前政权不会参与任何未来的进程。当然还有其他例子。显然，在许多方面都需要新的方法和思维方式。但大家普遍认为，过渡仍需实现第 2254 号决议提出的主要目标： - 第一：可信、包容和透明的、由叙利亚人主导和主导的过渡。关于这一点，我要明确一点：我不相信任何叙利亚人会要求基于教派或种族的配额或从其他国家引进模式，而是要包括叙利亚社会和叙利亚各方的最广泛群体，以激发公众对过渡的信心。 - 第二：确保过渡政府可信、包容和非宗派主义。 - 第三：通过可信和包容的进程制定新宪法。 - 第四：根据国际标准举行自由和公正的选举，包容所有叙利亚人。主席先生，31. 过去几周，叙利亚妇女更加坚定了她们的期望和意愿，
LED 驱动控制专用电路TM1640
微处理器的数据通过两线总线接口和TM1640 通信，在输入数据时当CLK 是高电平时，DIN 上的信号必须 保持不变；只有CLK 上的时钟信号为低电平时，DIN 上的信号才能改变。数据的输入总是低位在前,高位在后 传输.数据输入的开始条件是CLK 为高电平时，DIN 由高变低；结束条件是CLK 为高时，DIN 由低电平变为高 电平。
VK0192 数据手册
时序基准发生器是一个 8 级递增计数器 , 可以精确的产生时基。看门狗 （ WDT ）是由一个 时基发生器和一个 2 级计数器组成，它可以在主控制器 或其它子系统处于异常状态时产生中断。 WDT 计数溢出时产生一个溢出标 志，此标志可以通过命令输出到 /IRQ 脚 ( 开漏输出 ) 。时序基准发生器和 WDT 时钟的来源。时基和看门狗共用 1 个时钟源，可配置 8 种频率： f WDT = f sys/2 n （ n=0~7 ）
LED 驱动控制/键盘扫描专用集成电路TM1650
接口和TM1650 通信，在输入数据时当SCL 是高电平时，SDA 上的信号必须保持不变；只有SCL 上的 时钟信号为低电平时，SDA 上的信号才能改变。数据输入的开始条件是SCL 为高电平时，SDA 由高变
