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MOS2中的Moiré工程光 - 摩擦相互作用... 引用了原始发表的论文（记录的版本）：Jafarzadeh，S.，Nooshkam，M.，Qazanfarzadeh，Z。等（2024）。解锁潜在的O 加油否认：气候变化反动运动和瑞典极右媒体 有效的微孔子频率梳 可用性比较拟人化数字人的健康参与者和基于文本的聊天机器人，以此作为对心理健康问题的响应者：随机对照试验 朝着光网络中的可解释的强化学习：RMSA用例 和电热膜蒸馏 基于滑动触摸的探索，用于用多指双手建模未知对象形状 原子能洞察纳米片分裂水的竞争边缘 引用原始发表的论文（记录的版本）：Konzock，O。，Nielsen，J。（2024）。试图评估微生物Biote的生产成本 引用了原始发表的论文（记录的版本）：Bainsla，L.，Zhao，B.，Behera，N。等（2024）。 中的大面外旋转轨道扭矩 引用了原始发表的论文（记录的版本）：Monsel，J。，Ciers，A.，Kini Manjeshwar，S。等（2024）。耗散和色散cav 引用了原始发表的论文（记录的版本）：Kumar，R。，Srivastav，S.，Roy，U。等（2024）。镁的电噪声光谱 用快速电子梁探测光学叠液 基于机器学习的极化签名分析，用于检测和分类窃听事件和有害事件
van der waals异质结构中的Moiré超级晶格代表了高度可调的量子系统，在多体模型和设备应用中都引起了极大的兴趣。然而，在室温下，Moiré电位对光物质相互作用的影响在很大程度上仍然没有。在我们的研究中，我们证明了MOS 2 /WSE 2中的Moiré潜力促进了室温下层间激子（IX）的定位。通过执行反射对比光谱，我们证明了原子力显微镜实验支持的原子重建在修饰内部激子中的重要性。降低扭转角时，我们观察到IX寿命会更长，并且发光增强，表明诸如缺陷之类的非辐射衰减通道被Moiré电位抑制。此外，通过将Moiré超晶格与硅单模腔的整合，我们发现，使用Moiré捕获的IXS的设备显示出明显较低的阈值，与利用DelaCalized IXS的设备相比，较小的一个数量级。这些发现不仅鼓励在升高温度下在Moiré超晶格中探索多体物理学，而且还为利用光子和光电应用中的这些人工量子材料铺平了道路。
![[研究生]可解释的AI课程教学大纲2024 [草稿]](/simg/f/f00906b2f4dba7681514264c9db48b0f29ca86c2.webp)
[研究生]可解释的AI课程教学大纲2024 [草稿]
●……严格禁止。这包括使用AI来生成想法，概述方法，回答问题，解决问题或创建原始语言。本课程中的所有工作都必须是您自己的或在允许的小组工作中创建的。●…应在有限的基础上允许。您将被告知可以使用AI的作业。您也欢迎您在任何作业上使用AI写作工具的事先批准。在任何一种情况下，都应谨慎使用AI写作工具，因为应适当地使用AI的使用。未经我允许或授权使用AI写作工具，或者即使在允许的情况下也无法正确引用AI，构成了违反UT Austin关于学术完整性的机构规则的违反。●…适用于AI产生的内容，允许使用它们的学生。如果您考虑使用AI写作工具，但不确定是否允许或适当地使用它们的程度，请询问。”
3.13 可解释的游戏人工智能
首先，我们研究了生成超级马里奥关卡的不同可能性。TOAD-GAN [ 3 ] 仅使用一个示例即可进行训练。该方法还使用户能够通过更改代表生成器网络输入的噪声向量来控制生成过程的输出。由于设计师无法解释噪声向量，因此设计师仍然无法根据自己的需求设计内容。为了实现这一点，必须让设计师能够解释噪声向量，并将噪声向量的不同区域映射到噪声向量变化所产生的内容。生成超级马里奥关卡的另一种方法是使用带有图块集的进化算法 [ 4 ]。图块集强制输出的一致性，而 Kullback-Leiber 散度
I-AI：一种可控制、可解释的人工智能系统，用于解读放射科医生对准确 CXR 诊断的高度关注
摘要 在胸部 X 光 (CXR) 诊断领域，现有研究通常仅侧重于确定放射科医生的注视点，通常是通过检测、分割或分类等任务。然而，这些方法通常被设计为黑盒模型，缺乏可解释性。在本文中，我们介绍了可解释人工智能 (I-AI)，这是一种新颖的统一可控可解释流程，用于解码放射科医生在 CXR 诊断中的高度关注度。我们的 I-AI 解决了三个关键问题：放射科医生注视的位置、他们在特定区域关注的时间以及他们诊断出的发现。通过捕捉放射科医生凝视的强度，我们提供了一个统一的解决方案，可深入了解放射学解释背后的认知过程。与当前依赖黑盒机器学习模型的方法不同，这些方法在诊断过程中很容易从整个输入图像中提取错误信息，而我们通过有效地屏蔽不相关的信息来解决这个问题。我们提出的 I-AI 利用视觉语言模型，可以精确控制解释过程，同时确保排除不相关的特征。为了训练我们的 I-AI 模型，我们利用眼球注视数据集来提取解剖注视信息并生成地面真实热图。通过大量实验，我们证明了我们方法的有效性。我们展示了旨在模仿放射科医生注意力的注意力热图，它编码了充分和相关的信息，仅使用 CXR 的一部分即可实现准确的分类任务。代码、检查点和数据位于 https://github.com/UARK-AICV/IAI。1. 简介
在潜在空间上实施稀疏性，以促进可靠和可解释的表示
最近，密集的潜在变量模型已显示出令人鼓舞的结果，但是它们的分布式和潜在的代码使它们降低了易于解释，并且对噪声的影响较低。另一方面，稀疏表示更为简约，提供了更好的解释性和噪声稳健性，但是由于涉及的复杂性和计算成本，很难实现稀疏性。在此过程中，我们提出了一种新颖的无监督学习方法，以利用逐渐稀疏的尖峰和平板分布作为我们的先验，以在发电机模型的潜在空间上强化稀疏性。我们的模型由自上而下的发电网络组成，该网络将潜在变量映射到观测值。我们使用最大似然采样来推断发电机后方向的潜在变量，并且推理阶段的尖峰和平板正则化可以通过将非信息性潜在维度推动到零来引起稀疏性。我们的实验表明，学到的稀疏潜在表示保留了大多数信息，我们的模型可以学习解开的语义，并赋予潜在代码的解释性，并增强分类和denosing任务的鲁棒性。
XAI 的符号 AI：评估 LFIT 归纳编程以实现公平且可解释的自动招聘
机器学习方法在生物识别和个人信息处理（例如法医、电子医疗、招聘和电子学习）领域的重要性日益增加。在这些领域，基于机器学习方法构建的系统的白盒（人类可读）解释可能变得至关重要。归纳逻辑编程 (ILP) 是符号 AI 的一个子领域，旨在自动学习有关数据处理的声明性理论。从解释转换中学习 (LFIT) 是一种 ILP 技术，可以学习与给定黑盒系统等同的命题逻辑理论（在特定条件下）。本研究通过检查 LFIT 在特定 AI 应用场景中的可行性，迈出了将准确的声明性解释纳入经典机器学习的通用方法的第一步：基于使用机器学习方法生成的自动工具进行公平招聘，用于对包含软生物特征信息（性别和种族）的简历进行排名。我们展示了 LFIT 对这个特定问题的表达能力，并提出了一个可应用于其他领域的方案。
![征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术](/simg/9/997626a7f59d17e25a28a70110fbadb440a4a51a.png)
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
面向情感 XAI：通过面部情感分析来理解可解释的人机交互
随着机器学习方法越来越多地用于增强人类决策能力，可解释人工智能 (XAI) 研究探索了将系统行为传达给人类的方法。然而，这些方法往往无法解释人类在与解释互动时的情感反应。面部情感分析研究人类面部的情绪表达，是了解用户如何参与解释的一个有前途的视角。因此，在这项工作中，我们的目标是 (1) 确定人们与 XAI 界面交互时哪些面部情感特征会很明显，以及 (2) 开发一个多任务特征嵌入，将面部情感信号与参与者对解释的使用联系起来。我们的分析和结果表明，当参与者未能有效地使用解释时，面部 AU1 和 AU4 以及唤醒的发生和值会增加。这表明面部情感分析应该纳入 XAI，以根据个人的互动风格个性化解释，并根据执行任务的难度调整解释。