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canagliflozin阻碍了...
3–5 Canagliflozin（Invokana®，Janssen，Titusville，NJ）属于这类药物，是美国食品和药物管理局（FDA）在2013年批准的，用于治疗2型2型糖尿病和心血管疾病患者。 6然而，卡纳甘酸素心血管评估研究（Canvas）计划观察到，即使Canagliflozin改善了2型糖尿病患者的心血管和肾脏结局，但它也导致了重大和次要的下肢截肢的发病率。 7–9因此，FDA发出了黑匣子警告，以增加使用Canagliflozin的截肢风险增加。 8–10这种作用的作用机理尚不清楚；然而，多项研究表明，卡纳甘酸氟嗪具有可能影响缺血性组织恢复的多余性组织作用。 11–163–5 Canagliflozin（Invokana®，Janssen，Titusville，NJ）属于这类药物，是美国食品和药物管理局（FDA）在2013年批准的，用于治疗2型2型糖尿病和心血管疾病患者。6然而，卡纳甘酸素心血管评估研究（Canvas）计划观察到，即使Canagliflozin改善了2型糖尿病患者的心血管和肾脏结局，但它也导致了重大和次要的下肢截肢的发病率。7–9因此，FDA发出了黑匣子警告，以增加使用Canagliflozin的截肢风险增加。8–10这种作用的作用机理尚不清楚；然而，多项研究表明，卡纳甘酸氟嗪具有可能影响缺血性组织恢复的多余性组织作用。11–16
会议报道：从科幻到现实，脑机接口如何连接AI 与人类智慧？
会议报道：从科幻到现实，脑机接口如何连接 AI 与人类智慧？ “《黑客帝国》在某种意义上描绘了脑机接口的终极目标：向大脑输入一个完整 的虚拟外部环境并与之双向交互。”上海科技大学生物医学工程学院常任轨助理 教授、计算认知与转化神经科学实验室主任李远宁说道。 近日，由天桥脑科学研究院（中国）主办的“从科幻到现实——人类智能如何与 人工智能融合？”主题活动在上海图书馆东馆举行。 活动上，李远宁与知名科幻作家，银河奖、全球华语星云奖金奖得主江波展开了 跨越科幻与科学的对谈，将脑机接口（ Brain Computer Interface ， BCI ）这项从小 说走向现实、不断引爆学界和产业界热点的技术进行了生动演绎，探索脑机接口 与 AI 融合的无限可能，并客观阐释了从令人遐想的突破性个例到广泛应用的距 离。 脑科学是人类所知甚少的“自然科学最后一块疆域”，也是科幻作品经久不衰的 灵感来源。今年以来，天桥脑科学研究院（中国）发力 AI for Brain Science ，鼓励 AI 和脑科学这两个“黑匣子”互相启发、互相破译。 一方面，研究院已组织了六场 AI for Brain Science 学术会议，促进 AI 科学家、神 经科学家、临床医生、产业界专家和高校年轻学生学者同台共话，分享 AI for Brain Science 相关基础研究和健康应用，系列会议大众总观看 52 万人次，参会领域专 家 800 余人；另一方面，研究院也积极组织“ AI 问脑”系列科普会议，邀请 AI 科 学家、脑科学家展开跨界对谈，激发公众对 AI for Brain Science 的兴趣和探索。 点击此处阅读原文
可解释多项数据中因果关系的AI数据分析技术
• 在每天积累海量数据的“大数据时代”，需要能够自动从数据中获取知识和规则并进行预测和分析的AI（人工智能）技术。 • 深度学习等人工智能技术虽然能够做出高度准确的预测，但它们被称为“黑匣子”，很难解释机器决策背后的原因。 • 此外，传统的人工智能技术捕捉数据中的共同特征，因此无法分析单个数据样本（个体）。 • 这是一项新技术，可以自动学习和推断多个项目之间的因果关系，并将其呈现为人类可以理解的网络图，同时说明如何解释单个数据样本。
使用机器学习来提高患者安全
这个创新项目侧重于医疗保健中的AI，特别是机器学习。使用Beam和Kohane的描述概念化了机器学习，即机器学习在于基于相对人工到机器的努力可扩展的频谱。人类的努力较少等同于机器学习在频谱上更高的一种形式（例如，卷积神经网络和生成对抗网络），在频谱上（例如，人类的决策和回归分析）将更多的人类努力放在较低的情况下。2尽管频谱高端的机器学习依赖于人类的输入，但仍需要使用“黑匣子”记录大量的数据和透明度问题（即复杂的机器学习模型，这些模型并非直接解释为人类）。
房地产市场分析的可解释的机器学习
鉴于ML的巨大潜力，令人惊讶的是，它们在许多领域的吸收要比从纯技术效率的角度看待的要慢得多。在经济数据分析中，ML擅长计算回归分析和基于群集的分类任务的扩展。但是，由于这些方法通常被认为是不透明的，因此他们所谓的黑匣子角色反复受到批评。某些用例（例如基于AI的信用申请的决策支持）可能会改善和加速银行的业务运营，但还需要增加复制现有结构和决策模式中固有的隐藏偏见的风险。因此，解释ML模型的内部运作对于证明决策并产生新的见解至关重要（Adadi＆Berrada，2018）。
人工智能、人类责任 Triodos Bank 关于道德人工智能的立场文件
简而言之，人工智能是机器执行通常与智能生物相关的任务的能力。在人工智能技术中，目前最重要的技术子集是机器学习，即计算机程序或机器无需明确编码命令即可学习并采取行动的能力。但是，不同人群对人工智能一词的使用不同，在一般话语中，所谓的人工智能通常是机器学习科学中的一组技术，称为深度学习。粗略地说，这些技术允许从非结构化数据（例如图像或音频文件）开始人工模拟人类的学习过程。深度学习技术是人工智能系统被称为“黑匣子”的原因，而其他人工智能技术则可以完全解释
人工智能透明度：对您的业务意味着什么？
人工智能 (AI) 是一个广义术语，它描述了为实现人类定义的目标而编程的算法系统。这些系统的输出可以包括图像、预测、建议或决策等内容，它们可用于支持或取代人类的决策和活动。许多这样的系统被认为是黑匣子，其中模型的内部结构要么不为人所知，要么无法被人类解释。在这种情况下，可以说该模型缺乏透明度。人工智能透明度——负责任数字创新实验室的核心支柱之一——是一个涵盖可解释人工智能 (XAI) 和可解释性等概念的总称，是人工智能伦理领域（以及其他相关领域，如可信赖的人工智能和负责任的人工智能）的一个关键关注点。广义上讲，它包括三个层次：
公共管理中的人工智能——支持行政决策
摘要：人工智能（AI）是一个越来越流行的概念，尽管它通常仅被用作营销工具，以标记与AI相去甚远的活动。本文的目的是展示哪些人工智能（AI）工具 - 专家系统 - 实际上可以用于公共行政中的行政决策。行政决策的结束必须根据法律规定进行详细论证。专家系统就是这样做的。另一大组AI工具，基于机器学习的解决方案，充当黑匣子，将输入数据映射到输出数据，因此解决方案的原因是未知的。因此，这些工具不适合直接的行政决策，但可以支持使用专家系统的办公室工作。在本文中，我们通过示例介绍专家系统的操作。
利用人工智能解锁售前超能力 | Vivun
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