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World File Search System显著性
灵活且针对具体情境的 AI 可解释性
摘要 近年来人们对人工智能 (AI) 的热情主要归功于深度学习的进步。深度学习方法非常准确，但也不太透明，这限制了它们在安全关键型应用中的潜在应用。为了获得信任和问责，机器学习算法的设计者和操作者必须能够向用户、监管者和公民解释算法的内部工作原理、结果以及失败的原因。本文的独创性在于结合可解释性的技术、法律和经济方面，开发一个框架来定义给定环境下可解释性的“正确”水平。我们提出了三个逻辑步骤：首先，定义主要的背景因素，例如解释的受众是谁、操作背景、系统可能造成的危害程度以及法律/监管框架。此步骤将有助于描述解释的操作和法律需求，以及相应的社会效益。第二步，检查可用的技术工具，包括事后方法（输入扰动、显著性图……）和混合 AI 方法。第三步，根据前两个步骤，选择正确的全局和局部解释输出级别，同时考虑所涉及的成本。我们确定了七种成本，并强调只有当总社会效益超过成本时，解释才具有社会意义。
AB801 是一种高效且选择性的 AXL 激酶...
图 5. AB801 与奥沙利铂 (OXA) 和抗 PD-1 (PD-1) 联合使用可显著降低肿瘤体积，与双药 OXA + PD-1 相比，可提高存活率。C57BL/6 小鼠皮下注射 1x10 6 MC38 细胞。当肿瘤达到 ~100 mm 3 时开始治疗，每组 n=10 只小鼠。OXA 以 10 mg/kg Q7DX4 腹腔注射给药，抗 PD-1 或同种型对照以 10 mg/kg Q5D 腹腔注射给药，AB801 以 30 mg/kg BID 口服给药。A) 各治疗组的总肿瘤体积。单药 AB801 治疗未观察到肿瘤生长的显著差异。使用混合效应模型和 Dunnett 多重比较检验计算统计学显着性。三联体 vs. OXA + PD-1 的 p = 0.0118。点代表平均值 ± SEM。B) 存活率，肿瘤大于 2000 mm 3 的动物被视为已达到临床终点。显著性通过 Mantel-Cox 检验确定。三联体 vs. OXA + PD-1 的 p = 0.0419。C) 蜘蛛图显示每只动物的肿瘤体积和每次治疗的完全消退 (CR) 次数。虚线表示治疗结束。
通用环境、健康与安全 (EHS) 指南
5 点排放和逸散排放的显著源被认为是一般源，例如，它们可能导致给定大气污染区内一种或多种下列污染物的净排放量增加：PM10：每年 50 吨 (tpy)；NOx：500 tpy；SO2：500 tpy；或通过国家立法确定；以及等效热输入为 50 MWth 或更大的燃烧源。无机和有机污染物排放的显著性应根据具体项目确定，同时考虑污染物的毒性和其他特性。 6 美国环境保护署，《防止空气质量显著恶化》，40 CFR Ch. 1 Part 52.21。确定显著排放的其他参考资料包括欧洲委员会。2000 年。“EPER 实施指导文件。”http://ec.europa.eu/environment/ippc/eper/index.htm；和澳大利亚政府。 2004 年。“国家污染物清单指南”。http://www.npi.gov.au/handbooks/pubs/npiguide.pdf 7 世界卫生组织 (WHO)。《空气质量指南全球更新》，2005 年。PM24 小时值为第 99 个百分位数。 8 鉴于需要分阶段实现建议的指南，因此提供了中期目标。 9 环境空气质量标准是通过国家立法和监管程序制定和发布的环境空气质量水平，环境质量指南是指主要通过国家立法和监管程序制定的环境质量水平。
灵活且针对具体情境的 AI 可解释性
摘要 近年来人们对人工智能 (AI) 的热情主要归功于深度学习的进步。深度学习方法非常准确，但也不太透明，这限制了它们在安全关键型应用中的潜在应用。为了获得信任和问责，机器学习算法的设计者和操作者必须能够向用户、监管者和公民解释算法的内部工作原理、结果以及失败的原因。本文的独创性在于结合可解释性的技术、法律和经济方面，开发一个框架来定义给定环境下可解释性的“正确”水平。我们提出了三个逻辑步骤：首先，定义主要的背景因素，例如解释的受众是谁、操作背景、系统可能造成的危害程度以及法律/监管框架。此步骤将有助于描述解释的操作和法律需求，以及相应的社会效益。第二步，检查可用的技术工具，包括事后方法（输入扰动、显著性图……）和混合 AI 方法。第三步，根据前两个步骤，选择正确的全局和局部解释输出级别，同时考虑所涉及的成本。我们确定了七种成本，并强调只有当总社会效益超过成本时，解释才具有社会意义。
环境、健康与安全 (EHS) 指南
5 点排放和逸散排放的显著源被认为是一般源，例如，它们可能导致给定大气污染区内一种或多种下列污染物的净排放量增加：PM10：每年 50 吨 (tpy)；NOx：500 tpy；SO2：500 tpy；或通过国家立法确定；以及等效热输入为 50 MWth 或更大的燃烧源。无机和有机污染物排放的显著性应根据具体项目确定，同时考虑污染物的毒性和其他特性。 6 美国环境保护署，《防止空气质量显著恶化》，40 CFR Ch. 1 Part 52.21。确定显著排放的其他参考资料包括欧洲委员会。2000 年。“EPER 实施指导文件。”http://ec.europa.eu/environment/ippc/eper/index.htm；和澳大利亚政府。 2004 年。“国家污染物清单指南”。http://www.npi.gov.au/handbooks/pubs/npiguide.pdf 7 世界卫生组织 (WHO)。《空气质量指南全球更新》，2005 年。PM24 小时值为第 99 个百分位数。 8 鉴于需要分阶段实现建议的指南，因此提供了中期目标。 9 环境空气质量标准是通过国家立法和监管程序制定和发布的环境空气质量水平，环境质量指南是指主要通过国家立法和监管程序制定的环境质量水平。
化学工程实验设计
2.2 筛选实验 196 2.2.1 因子的初步排序 196 2.2.2 主动筛选实验 - 随机平衡法 203 2.2.3 主动筛选实验 Plackett-Burman 设计 225 2.2.3 完全随机区组设计 227 2.2.4 拉丁方 238 2.2.5 希腊-拉丁方 247 2.2.6 约登斯方 252 2.3 基础实验 - 数学建模 262 2.3.1 完全因子实验和部分因子实验 267 2.3.2 二阶可旋转设计（Box-Wilson 设计） 323 2.3.3 正交二阶设计（Box-Benken 设计） 349 2.3.4 D 最优性，B k -设计和Hartleys二阶设计 363 2.3.5 得到二阶模型后的结论 366 2.4 统计分析 367 2.4.1 实验误差的确定 367 2.4.2 回归系数的显著性 374 2.4.3 回归模型的拟合度不高 377 2.5 研究对象的实验优化 385 2.5.1 优化问题 385 2.5.2 梯度优化方法 386 2.5.3 非梯度优化方法 414 2.5.4 单纯形和可旋转设计 431 2.6 响应曲面的典型分析 438 2.7 复杂优化示例 443
2007-general-ehs-guidelines-en。 ...
5 点排放和逸散排放的显著源被认为是一般源，例如，它们可能导致给定大气污染区内一种或多种下列污染物的净排放量增加：PM10：每年 50 吨 (tpy)；NOx：500 tpy；SO2：500 tpy；或通过国家立法确定；以及等效热输入为 50 MWth 或更大的燃烧源。无机和有机污染物排放的显著性应根据具体项目确定，同时考虑污染物的毒性和其他特性。 6 美国环境保护署，《防止空气质量显著恶化》，40 CFR Ch. 1 Part 52.21。确定显著排放的其他参考资料包括欧洲委员会。2000 年。“EPER 实施指导文件。”http://ec.europa.eu/environment/ippc/eper/index.htm；和澳大利亚政府。 2004 年。“国家污染物清单指南”。http://www.npi.gov.au/handbooks/pubs/npiguide.pdf 7 世界卫生组织 (WHO)。《空气质量指南全球更新》，2005 年。PM24 小时值为第 99 个百分位数。 8 鉴于需要分阶段实现建议的指南，因此提供了中期目标。 9 环境空气质量标准是通过国家立法和监管程序制定和发布的环境空气质量水平，环境质量指南是指主要通过国家立法和监管程序制定的环境质量水平。
调解电子健康实施的核心机制和
研究人员一致认为，无论是发展中国家还是发达国家，全球的医疗保健管理都面临着严峻的挑战：不断扩大的医疗需求领域、实施医疗管理、预算分配受限以及资源有限。因此，迫切需要找到解决方案，通过医疗系统创新来刺激医疗系统转型。因此，有效的国家运营战略对于最大限度地减少资源浪费和控制医疗服务成本至关重要。该研究采用了一种结合不同研究方法和策略的方法。采用了演绎和归纳方法；策略是调查和案例研究。在乌干达东部的三个医疗机构中，确定并调查了 178 名卫生专业人员和管理人员。通过简单随机抽样对符合条件的受访者进行分层和选出。使用自填问卷和访谈指南来收集数据。使用 Stata 17 版分析获取的数据。使用回归分析来确定电子健康实施核心机制对优质医疗服务的影响。从回归分析的结果来看，核心机制变量的 p 值为 0.049，具有显著性。对于电子健康实施核心机制，受访者对其的控制较少，因为它们依赖于多种环境因素，例如政府资金或补助、政府法规和政策等。
在自由运动环境和跑步机上行走和慢跑时五种可穿戴技术设备的步数可靠性和有效性
International Journal of Exercise Science 13(7): 410-426, 2020. 数以百万计的人使用可穿戴技术设备来记录日常步数，以促进健康的生活方式。然而，许多此类设备的准确性尚未确定。目的是确定 Samsung Gear 2、FitBit Surge、Polar A360、Garmin Vivosmart HR+ 和 Leaf Health Tracker 在自由运动和跑步机条件下步行和慢跑时的信度和效度。40 名志愿者完成了 5 分钟间隔的步行和慢跑自由运动和跑步机方案。这些设备以随机配置同时佩戴。两个手动步数计数器的平均值被用作标准测量。重测信度通过组内相关系数 (ICC) 确定。有效性通过结合 Pearson 相关系数、平均绝对百分比误差（MAPE：自由运动 ≤ 10.0%，跑步机 ≤ 5.00%）和 Bland-Altman 分析（设备偏差和一致性限度）来确定。显著性设置为 p < 0.05。Samsung Gear 2 被认为在慢跑条件下既可靠又有效，但在步行条件下则不然。Fitbit Surge 在除跑步机步行（被认为是可靠的，ICC = 0.76；但无效）之外的所有条件下都可靠且有效。Polar A360 在一种条件下（跑步机慢跑 ICC = 0.78）被发现是可靠的，但在任何条件下都无效。Garmin Vivosmart HR+ 和 Leaf Health Tracker 被发现既可靠又有效
使用预训练深度学习模型分析人工智能和自然语言处理作为电子医疗专家系统支持的意义
摘要：人工智能 (AI) 和自然语言处理 (NLP) 是医疗保健领域不可或缺的技术，它们可以支持强大且安全的数字系统，并嵌入物联网 (IoT) 应用。本研究试图构建一个人工智能-自然语言处理集群系统。在该系统中，使用词性提取丰富的内容，然后将其分类为可理解的数据集。无法使用具有标准化流程和程序的独特系统来跨不同系统支持电子医疗保健部门，这对各国乃至全世界都是一个巨大的挑战。旨在训练一个集群系统，该系统可以提取丰富的内容并适应深度学习模型框架，以便通过快速安全的数字系统解释医疗保健需求的数据集。本研究使用（行为导向驱动和影响函数）来确定 AI 和 NLP 对电子健康的重要性。基于选择性评分方法，开发了 5 分制中的 1 分率，称为关键优势分数。行为导向驱动和影响函数允许根据应用于样本研究的文本内容选择对电子健康进行深入评估。结果显示，NLP 和 AI 在电子医疗领域的规模显著性得分为 3.947。研究得出结论，定义明确的人工智能和自然语言处理应用是推动医疗电子服务取得积极成果的完美领域。