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适用于Q角度测量的人工智能
摘要 - 目的：Q角的测量缺乏标准化，其潜在的风险未能检测到临床相关发现和对patelo股病理中所需的干预类型的类型的临床相关发现和错误判断。这项研究的目的是实施一个机器学习模型，以直接从X光片中对Q角进行准确和可靠的测量。材料和方法：手动注释了187张X光片（其中约50个属于儿科患者），用于前上部棘突（ASIS），the骨的中心和胫骨结节，然后通过不同的图像预辅助技术来增强。X射线中的百分之八十五用于训练，15％用于测试和验证。与地面真相相比，使用全腿X光片（WLR）和边界框（BB）模型测试了预测性能（WLR）（BB）模型（操作员确定的关键点和Q-angles）。结果：总的来说，平均预测误差是the和ASIS的最小，并且是胫骨结节的最高。与WLR相比，BB模型在所有点和Q角的预测中产生了较小的平均误差（胫骨结节除外，这是可比的），并且与地面真相的一致性最高，没有Q-Angle的偏见。结论：该概念验证研究支持使用AI驱动的自动算法来识别直接从患者的X光片测量Q角的关键点。结果证明了边界框方法的可靠性最高，并且该算法能够正确识别异质患者群体的关键点的能力。
从可靠性的角度来保证AI系统
我们概述了构成重大风险的基于计算机系统的经典保证原则。然后，我们考虑将这些原理应用于采用人工智能（AI）和机器学习（ML）的系统。这种“可靠性”观点中的关键要素是对关键综合行为的几乎完全理解的要求，这对于AI和ML来说是不可行的。因此，通过使用“深入的防御”和“防御性”层次结构，可以确保有些传统工程的组件，以“守护”它们，旨在最大程度地降低对AI和ML元素的信任。这可能与试图将保证本身应用于AI和ML元素的“可信赖性”观点形成鲜明对比。在网络物理和许多其他系统中，很难提供不依赖AI和ML的警卫来感知其环境（例如，其他与自动驾驶汽车共享道路的车辆），因此需要这两种视角，并且需要连续或光谱。我们将重点放在结构上的连续性末端，并邀请其他人考虑沿频谱的其他点。对于需要使用AI和ML感知的守卫，我们研究了将这些要素中的信任最小化的方法；它们包括分歧，深入的防御，解释和微型冠军。给定世界模型，我们还研究了强制可接受行为的方法。这些包括经典的网络物理计算和信封以及基于总体原则，宪法，伦理或声誉的规范规则。我们将观点应用于自主系统，用于特定功能的AI系统，通用AI（例如大语言模型）以及人工通用情报（AGI），我们提出了当前的最佳实践和研究议程。
从不同角度探究癌症进化
不同于生物体进化（ Leroi 等人， 2003 年； Merlo 等人， 2006 年）。在大多数情况下，生物体已经通过自然选择进行了优化，使得大多数具有表型效应的突变（非中性突变）会使情况变得更糟。对于大多数生物体来说，通常只有极少数有益的突变，而有害的突变则很多（ Bo¨ ndel 等人， 2019 年； Eyre-Walker 和 Keightley， 2007 年）。然而，自然选择并没有优化体细胞的适应性。它们不会在我们的体内尽可能地增殖和存活。恰恰相反，它们的增殖受到严格调控，而且它们经常在出现任何问题的第一个迹象时死亡。这是因为自然选择已经对它们进行了优化，以配合生物体的适应性（ Aktipis， 2020 年）。因此，与增加有机体适应度的突变相比，体细胞中应该存在更多增加细胞适应度的突变。它们甚至可能比对细胞有害的突变更频繁。如果是这样，那么增加体细胞突变率的突变体突变将被正向选择，因为它产生的适应性突变多于有害突变。这对于进化生物学家来说是违反直觉的，但马丁科雷纳的研究表明这是真的。他们发现除了少数必需基因外，几乎没有负面选择的证据，即消除有害突变。但他们发现了大量正向选择的证据，即丰富了增加体细胞适应度的突变。
量子不相容性从纠缠理论的角度
1。简介纠缠理论的基础知识属于量子信息的任何第一门课程，虽然不兼容不一定涵盖，但仅提到了布里（Brie brie），或者也许以非共同的方式识别。因此，在下面，我将使用一些有关纠缠的基本事实来指导量子不兼容的演示，并通过一些类比。我希望这对没有那么多不相容的读者有帮助。对于更专业的读者来说，纠缠与不兼容之间的突出显示可能会给您一些额外但未探索的联系的想法。我的目的是保持演示文稿轻巧，简单和具体，因此我仅使用基本的数学机制，而不是例如资源理论框架可以以统一的方式处理一些讨论的特征。就个人而言，当我于2007年2月访问Paul时，纠缠与不相容性之间的类比对我来说是可见的，我们一直在讨论量子可观察到的不相容性。在此之前，我研究了某些量子可观察到的一对不兼容，例如嘈杂的位置和嘈杂的动力，而且我还与Paul合作了这些事情。在这次访问中，我们开始与Paul谈论具有“不兼容理论”的目标，类似于纠缠理论。这基本上意味着我们想研究不兼容的一般特征，而不仅仅是一些有趣的例子。这就是我们俩都在接下来的几年中共同投入的时间，共同分别。我们仍然同意，与身体相关的例子对于找到新的数学技术并证明不兼容的领域很重要，因此不忘记研究线。以来，自从访问以来，不兼容的一般特征一直是我的主要研究兴趣之一，实际上，这次访问对我的研究产生了持久的影响。在本文中讨论的所有子主题中，保罗要么直接与我合作，通过对这些主题的讨论提高了我的研究，要么鼓励我调查一些问题。对我来说很明显，如果没有他的鼓励和支持，我不会深深地参与不兼容的问题。
中级权力冲突从现实主义的角度
这本大学论文是由UW Tacoma Digital Commons的全球荣誉计划免费提供给您的。已被UW Tacoma Digital Commons的授权管理人纳入全球荣誉论文。
从材料角度看抗损伤设计……
1.1. 文献综述 ................................................................................................................................................ 5 1.2. 材料失效的原因 .............................................................................................................................................. 8 1.3. 差距：天然组织和当前植入物的多尺度力学和组织之间的不匹配 ............................................................................................................. 11
从可持续发展的角度看航空航天业的未来
我们知道，随着社会/消费者意识的增强和社会意识的提高，再加上公众对透明度的要求提高，我们将看到变化，这将使航空航天业承担起责任，无论是非营利组织还是股东。在一个更加互联互通和数字化生产的世界里，挑战不仅仅是回答一个棘手的问题和发布公司报告；公司需要确保他们也能回答更广泛、更知情的利益相关者群体提出的难题。这并不是什么新鲜事，因为自从这个行业成为真正的商业企业以来，它一直受到公众的密切关注，因此也推动着它不断发展。这一驱动力的影响体现在这样一个事实：在过去的 50 年里，燃料/乘客/公里减少了 70%。
从基础角度进行高级数据分析
16 因子模型 375 16.1 从PCA到因子模型 375 16.2 图模型 377 16.3 因果发现中因子分析的根源 380 16.4 估计 382 16.5 旋转问题 388 16.6 因子分析作为预测模型 389 16.7 再次比较因子模型与PCA 392 16.8 R中的例子 393 16.9 具体化和因子模型的替代方案 397 16.10 进一步阅读 404 练习 404
从公众价值观角度看人工智能的应用...
通讯作者 摘要 政府对人工智能 (AI) 的使用代表着治理的根本性转变，精益政府有可能提供高效且具有成本效益的个性化服务。这代表了数字时代治理 (DEG) 的下一个前沿，它是传统官僚模式的延伸，代表了工具理性的数字化表现。然而，人工智能的使用也带来了新的风险和道德挑战（例如有偏见的数据、公平性、透明度、监控国家和公民行为控制），需要政府解决。本章批评了人工智能支持的 DEG。作者主张采用公共价值观视角来管理人工智能道德困境。通过对 30 个政府人工智能实施的跨案例分析，概述了四个主要的人工智能用例。此外，还开发了一个概念模型，该模型确定了人工智能伦理原则与公共价值观之间的关系，这是公民采用人工智能的驱动力。最后，概述了未来研究的六个主张。关键词：人工智能伦理、人工智能用例、人工智能采用、数字时代治理模式、公共部门、公共价值管理、新公共管理、定性综合
从总统决策的角度看乌克兰战争......
前线作战制服。这场战争的一些主要特征是媒体（虚假信息）和网络战（针对安全、经济和国家基础设施）。解决这场灾难性灾难的办法不应仅仅基于对俄罗斯实施经济制裁，而应通过使用以色列总理纳夫塔利·贝内特（Naftali Bennett）这样的有效调解人，他于 2022 年 3 月 6 日访问了俄罗斯。他的倡议可以帮助达成一个共同点，即一方面通过立即停火来维护乌克兰的安全，另一方面承认俄罗斯不允许乌克兰与西方结盟的底线。同时，在战争停止之前，必须确定一个受西方控制的人道主义省份，作为难民的安全避难所。