XPER: Unveiling the Driving Forces of Predictive Performance
一种分解您最喜欢的性能指标的新方法照片由 Sira Anamwong 在 123RF 上拍摄与 S. Hué、C. Hurlin 和 C. Pérignon 合著。I - 从解释模型预测到解释模型性能敏感 AI 系统的可信度和可接受性在很大程度上取决于用户理解相关模型或至少是其预测的能力。为了揭开不透明 AI 应用的面纱，可解释 AI (XAI) 方法（例如事后可解释性工具（例如 SHAP、LIME））如今被广泛使用，并且从其输出中产生的见解现在已被广泛理解。除了单个预测之外，我们在本文中展示了如何使用可解释性能 (XPER) 方法识别任何分类或回归模型的性能指标（例如 AUC、R2）的驱动因
Train in R, run on Android: Image segmentation with torch
我们使用 torch 及其高级接口 luz 在 R 中训练一个图像分割模型。然后，我们在示例输入上对模型进行 JIT 跟踪，以获得可以在没有安装 R 的情况下运行的优化表示。最后，我们展示了在 Android 上运行的模型。
altWIZ: A System for Satellite Radar Altimeter Evaluation of Modeled Wave Heights
目的：本海岸和水利工程技术说明 (CHETN) 描述了波浪模型评估系统 altWIZ 的设计和实现，该系统使用来自运行卫星雷达高度计的波高观测结果。 altWIZ 系统利用两个最近发布的高度计数据库：Ribal 和 Young (2019) 和欧洲航天局海洋状态气候变化倡议 v.1.1 level 2 (Dodet 等人，2020)。该系统有助于针对 1 Hz1 高度计数据或通过对模型网格点周围空间和时间的高度计数据进行平均而创建的产品进行模型评估。该系统首次能够对美国陆军工程兵团 (USACE) 波浪信息研究 (WIS) 30 多年美国沿海事后预测中的空间模型误差进行定量分析。该系统在 WI
PUBLICATION NOTICE: A Generalized Approach for Modeling Creep of Snow Foundations
摘要：当施加外部载荷时，雪将继续及时变形或蠕变，直到载荷被移除。当使用雪作为基础材料时，必须考虑雪力学的时间依赖性，以了解其长期结构性能。在这项工作中，我们开发了一种预测雪蠕变行为的通用方法。这种新方法涵盖了初级（非线性）蠕变状态和次级（线性）蠕变状态。我们的方法基于单轴流变 Burgers 模型并扩展到三个维度。我们使用根据实验雪蠕变数据计算的密度和温度相关常数对模型进行参数化。导出了多轴雪蠕变模型的有限元实现，并讨论了将其包含在 ABAQUS 用户材料模型中。我们根据我们的分析雪蠕变模型验证了用户材料模型，并根据其他实验数据集验证了我们的模型。结果表明，该模型捕捉了雪在不同时间尺度、温
PUBLICATION NOTICE: A Comparison of GenCade, Pelnard-Considere, and LITPACK
目的：本海岸和水利工程技术说明 (CHETN) 的目的是通过运行一系列简化的测试用例并将结果与另一个数值海岸线演化模型和分析模型进行比较，研究 GenCade 的基本物理和数值代码。解决方案。互补的数字代码是广泛使用的海岸线演化模型 LITPACK。分析模型是 Pelnard-Considere (1956) 导出的原始解。所有三种方法的基本假设是海滩轮廓形状恒定，因此海岸线变化是由长岸运输过程和独立沉积物源或汇（例如海平面变化、沉降）的组合驱动的。 CHETN 对模型背后的理论进行了描述性概述，然后使用一组四个测试案例进行相互比较，这些测试案例涉及理想化沿海结构和海滩营养附近的海岸线变化
