When Shapley Values Break: A Guide to Robust Model Explainability
Shapley 值是最常见的可解释性方法之一，但它们可能会产生误导。了解如何克服这些限制以获得更好的见解。《当沙普利价值观被打破：稳健模型可解释性指南》一文首先出现在《走向数据科学》上。
IEEE Transactions on Fuzzy Systems, Volume 34, Issue 1, January 2026
1) 基于推理与动力学模糊融合的水下滑翔机迎角增强轨迹预测作者：臧汶川，王博涵，张汉斌，宋大雷，郭婷婷页数：1 - 132) 通信链路故障的 NMSV 人在环时变编队控制：规定时间模糊控制器作者：丁腾飞、易子恒、葛明峰页数：14 - 263) 更精确、更快：大型工作空间中机械臂的双尺度遥操作作者：孙鹏宇、李卫华、李军、刘逸群、王建峰、丁亮、周承旭页数：27 - 404) FCGNN：模糊认知图用于少样本学习的概念演化的神经网络作者：Linhua Zou、Dongqing Li、Chengxi Jiang、Yu Wang、Hong Zhao 页数：41 - 525) PAC-X：用于多类恶意软件
在数学中，当未知数成为方程式中的未知量时，在分配任何值之前，它就会变成人们早已熟悉的东西。在量子理论之前和之后，自然都是可以用数学来记录的。即使是那些无法同化的东西、不可解决的和非理性的东西，也被数学定理围起来。在抢占式 [...]
Inferring Optical Tissue Properties from Photoplethysmography using Hybrid Amortized Inference
智能可穿戴设备能够通过光电体积描记法 (PPG) 持续跟踪已建立的生物标志物，例如心率、心率变异性和血氧饱和度。正如最近的深度学习 (DL) 研究表明，除了这些指标之外，PPG 波形还包含更丰富的生理信息。然而，深度学习模型通常依赖于生理意义不明确的特征，从而在预测能力、临床可解释性和传感器设计之间造成紧张。我们通过引入 PPGen 来解决这一差距，PPGen 是一种生物物理模型，它将 PPG 信号与可解释的生理和光学联系起来......
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