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World File Search System模棱两可
人工智能（AI）和机器学习
通过数据保护影响评估确定潜在风险；导航FDA是否将AI的角色归类为医疗设备；通过与AI有关药物开发中的AI相关的模棱两可的FDA指南进行操纵；与生成AI有关的版权法的模糊景观律师；遵守有关AI系统在内容审核和广告中使用的数字通信法律；确保以道德和负责任的方式完成AI系统的使用；减轻合同，电子发现，产品责任，监管和基于侵权的索赔的风险；并通过对复杂的AI平台进行投资和收购来补充其业务，并扩展到新市场。
海洋克拉多克兰，伊娃·诺德曼尼（Evadne Nordmanni）和copepod acartia clausi的基因表达和表观遗传反应，以升高CO2
fi g u r e 5在a中的DNA甲基化分析。clausi和e。Nordmanni（A和B）。火山地块显示出对OA暴露的反应性差异和高甲基化的甲基化区域。P CO 2（900 ppm）和对照之间的甲基化差异（X轴）针对Q值（Y轴）绘制。 Q值为0.05，用作差异甲基化分析中的统计截止。 每个绿色和红色斑点分别代表一个具有统计学意义的低甲基化区域。 （c）确认响应于p Co 2（900 ppm）的差异甲基化区域。 clausi。 棒棒糖图显示了P CO 2（900 ppm）和对照之间甲基化状态的差异。 每行代表一个测序的克隆。 每个Lollipop代表一个CPG二核苷酸。 填充和开放的圆圈分别表示甲基化和未甲基化位点。 模棱两可的站点以灰色表示P CO 2（900 ppm）和对照之间的甲基化差异（X轴）针对Q值（Y轴）绘制。Q值为0.05，用作差异甲基化分析中的统计截止。每个绿色和红色斑点分别代表一个具有统计学意义的低甲基化区域。（c）确认响应于p Co 2（900 ppm）的差异甲基化区域。clausi。棒棒糖图显示了P CO 2（900 ppm）和对照之间甲基化状态的差异。每行代表一个测序的克隆。每个Lollipop代表一个CPG二核苷酸。填充和开放的圆圈分别表示甲基化和未甲基化位点。模棱两可的站点以灰色表示
量子信息作为无限收藏或系列的信息
摘要。量子力学引入的量子信息等同于经典信息的一定概括：从有限到无限序列或集合。信息的数量是在基本选择单位中测量的选择数量。“ Qubit”可以解释为“位”的概括，这是连续替代方案的选择。选择的公理对于量子信息是必需的。测量后的时间，连贯状态被转化为有序的一系列结果。量子信息的数量是与所讨论的无限序列相对应的载量序数。可以将the柱数字定义为模棱两可的“跨足数自然数”，将peano算术的自然数推广到“希尔伯特算术”，从而允许统一数学和量子力学的基础。
“由，通过，通过” - /madgic/ - 卡尔顿大学的索引
作为加拿大武装部队（CAF）不可或缺的一部分，加拿大及其国家利益的诉讼是，而且将永远是Cansofcom的主要重点。很简单，我无法设想与关节，合并间或机构间框架隔离进行的未来罐头操作。的确，正是通过这种结合的协同作用，盟国的协助和合作以及友好的国家强调了集体的力量和弹性。这种协同作用对所有情况都很重要。随着全球安全环境变得越来越复杂，混乱和模棱两可，并且由于在加拿大的持续冲突和混合战争期间，我们面临的那些会造成我们伤害的人的复杂网络，其盟友和合作国家将采取必要的步骤来塑造一个安全和稳定的世界。
由于空间磁场而引起的加速度噪声
点击转换率（CVR）估计是许多推荐收入业务系统（例如电子商务和广告）的重要任务。从样本的角度来看，典型的CVR阳性sample通常会经过曝光的漏斗→单击→转换。由于缺乏未点击样本的事后标签，CVR学习任务通常仅利用点击样本，而不是所有暴露的样本，即单击率（CTR）学习任务。然而，在在线推断期间，在相同的假定暴露空间上估算了CVR和CTR，这会导致训练和推理之间的样本空间不一致，即样本选择偏置（SSB）。为了减轻SSB，以前的智慧建议设计新颖的辅助任务，以使CVR学习在未单击的培训样本（例如CTCVR和反事实CVR等）上。尽管在某种程度上减轻了SSB，但它们都不关注模拟过程中模棱两可的负样本（未点击）和事实负面样本（单击但未转换）之间的歧视，这使得CVR模型缺乏健壮性。为了充分的差距，我们提出了一个新颖的合唱模型，以实现整个空间中的CVR学习。我们提出了一个负面样本差异模块（NDM），该模块旨在提供可靠的软标签，并具有将事实负面样本（单击但未转换）与模棱两可的负面样本（未敲击）区分开的能力。此外，我们提出了一个软对准模块（SAM），以使用生成的软标签的几个对齐目标来监督CVR学习。在Kuaishou的电子商务实时服务上进行了广泛的离线实验和在线A/B测试，验证了我们ChorusCVR的功效。
数据驱动的机器学习模型，用于解码诱发大脑反应的语音分类
抽象目标。对音频的分类感知（CP）对于了解人脑认为尽管声学特性的广泛可变性是如何感知语音的至关重要。在这里，我们研究了反映语音CP的听觉神经活动的时空特征（即将语音原型与模棱两可的语音分开）。方法。我们记录了64次通道脑电图，因为听众沿声音连续体迅速分类元音。我们使用支持向量机分类器和稳定性选择来确定何时何地在大脑CP中通过对事件相关电位的源级分析在空间和时间上最好地解码。主要结果。我们发现早期（120毫秒）全脑数据解码语音类别（即原型与模棱两可的代币）的精度为95.16％（曲线下的面积为95.14％； F 1分95.00％）。在左半球（LH）和右半球（RH）响应上进行单独的分析表明，LH解码比RH更准确，更早（89.03％vs. 86.45％的精度； 140 ms vs. 200 ms）。稳定性（特征）选择确定了68个大脑区域中的13个兴趣区域（包括听觉皮层，上部回旋和下额回（IFG）]，在刺激编码过程中显示出分类表示（0-260毫秒）。相比之下，有必要15个ROI（包括额叶 - 顶部区域，IFG，运动皮层）来描述以后的分类阶段（后来300-800毫秒），但这些区域与听众的分类听证会的强度高度相关（即意义。行为识别函数的斜率）。我们的数据驱动的多元模型表明，在语音处理的时间过程中，抽象类别出人意料地出现了早期（〜120毫秒），并由相对紧凑的额叶临时 - 直脑脑网络的参与来控制。
有意义的人类控制的原因
本文由两个部分组成。在第一部分中，我解决了困扰MHC当前操作的歧义。设计条件之一说，该系统应跟踪相关代理的原因。这种情况在涉及的原因之间是模棱两可的。在一种解释中，它说系统应该跟踪动机原因，而它涉及另一个系统的原因。辩论中的当前参与者将该框架解释为与（附近）激励原因有关的框架。我通过表明有意义的人类控制要求系统跟踪规范原因而反对这种解释。此外，我坚持认为，未能跟踪正确原因的有意义的人类控制的操作在道德上是有问题的。
是鸟的照片吗？理解机器视觉模型中各种人类观点和歧义的混合方法
抽象的人类经历是复杂而主观的。这种主观性以人们标记机器视觉模型标记图像的方式反映了。经常假定注释任务可以提供客观的结果，但该假设不允许人类经验的主观性。本文研究了主观人类判断在标记用于训练机器视觉模型的图像的行为任务中的含义。我们确定了歧义的三个主要来源：（1）图像中标签的描述可能简单地模棱两可，（2）评估者的背景和经验可以影响其判断力，以及（3）定义标签任务的方式也可能会影响评级者的判断。通过采取步骤解决这些歧义来源，我们可以创建更健壮和可靠的机器视觉模型。
