图 1:概述了可解释人工智能在可实现目标方面的局限性。左图:不同科学领域按其复杂性不断增加的顺序排列 [32],从中间最好的(最全面的)物理理论开始。距离这些理论越远,描述 CAS 主题的模型就越不全面(左坐标系)。右图:任何人工智能系统都会分析从人群中抽取的随机数据样本。数据样本的大小(右坐标系)是不确定性的一个来源,它直接转化为对人群的不确定陈述。
MET/AKT 轴驱动“闪光”效应。(A)EBC1 和 HS746T 细胞系用 JNJ-605 或 DMSO (VEH) 处理。在抑制剂停用 (WO) 后,在指定时间点 (h) 收获细胞。如左图所示,对顶部所示样品的总细胞裂解物进行免疫印迹。黑边矩形勾勒出印迹。虚线红色垂直线突出显示细胞系之间的分离,以便清晰查看。(B)未经处理或经 JNJ-605 处理的 EBC1 和 HS746T 细胞的共聚焦切片
我们的项目合作伙伴 Better Communication CIC 将 SLT 员工与服务人口和预测需求人口进行了比较。左图直观地表示了这些比率。这些数据没有完整的基准集,但是从迄今为止通过 Balanced System® 方法分析的一系列服务来看,预测需求儿童的比例为 0.64/1000,这个比例很低。这支持了儿童专员在最近发布的 SLT 支出全国调查中的调查结果,其中东米德兰兹的支出明显低于英格兰所有其他地区。
图 1:左图:透明保护结构,具有可调节厚度的玻璃层(黄色)、粘合剂层(灰色)和聚合物背衬层(蓝色),以防止玻璃碎片脱落。中图:预测(模拟)透明保护结构在被弹丸穿透后将如何失效,以示例层厚度选择为例。右图:保护结构中的实际裂纹模式与使用材料力学模型进行数值模拟所预测的失效行为非常相似
Algorithm: Merge-Sort (numbers[], p, r) if p < r then q = ⌊ (p + q) / 2 ⌋ Merge-Sort (numbers[], p, q) Merge-Sort (numbers[], q + 1, r) Merge (numbers[], p, q, r) Function: Merge (numbers[], p, q, r) n1 = q – p + 1 n2 = r – q declare左图[1…n1 + 1]和右nums [1…n2 + 1] i = 1至1至n1左nums [i] = numbers [p + i -1]的临时阵列,j = 1 = 1至n2 rightnums [j] = numbers [q + j]
图1化石燃料,农业和废物占全球甲烷(CH 4)来源(左图)的60%,其余的来自自然来源。建立了良好的方法,以减少其来源(中心面板)的人为甲烷排放的方法可能不足以限制近期变暖。提出的用于潜在从大气中去除甲烷的技术,主要是通过加速其转换为CO 2(右图),包括甲烷反应堆,甲烷浓缩器,表面处理,生态系统摄取增强和大气氧化的增强。
封面:国际大洋发现计划 (IODP) 船只(从左到右):地球号,一艘在西太平洋进行取芯的立管平台;JOIDES Resolution,在整个海洋中回收岩心;以及一艘任务专用平台 (MSP) 钻井船。虚线 — 代表深度。左图:地球号在 2012 年远征 377 号、地点 C0020 回收的产甲烷微生物群落,位于日本下北半岛 80 公里(50 英里)外的中新世煤层,海底 2 公里(1.25 英里)以下。中间:JOIDES Resolution 回收的古新世 - 始新世极热岩心。左侧岩芯取自太平洋沙茨基海隆 1209 号地点,取自 2387 米深的水下 (mbsl)。右侧岩芯取自南大西洋鲸湾海脊 1262 号地点,取自 4755 mbsl。颜色变化表明碳酸盐溶解。右图:MSP Expedition 364,M0077 号地点,从 Chicxulub 撞击坑边缘取芯。图中显示的是包含碎屑和熔岩的熔覆岩。照片来源:左图:JAMSTEC/IODP;中图和右图:IODP。参见相关文章,第 4-11 页。
图 2 | 运动任务的 fPACT 和 7 T fMRI 结果。对右侧 FT(a:fMRI,b:左半球无颅骨 fPACT)、左侧 FT(c:fMRI,d:右半球颅骨完整 fPACT)和 TT(e:fMRI — 左图显示大脑左侧,f:左半球无颅骨 fPACT,g:fMRI — 左图显示大脑右侧,h:右半球颅骨完整 fPACT)的功能反应进行了成像。皮质上显示的功能反应(左栏)代表反应的最大振幅投影。功能反应也显示在通过激活的轴向(中间栏)和冠状(右栏)切片上。对于 FT(ad),我们选择相同的轴向和冠状切片显示在所有四张图像中。对于左侧无颅骨侧的 TT(e、f),我们选择彼此相距 5 毫米以内的切片。对于右侧颅骨完整侧的 TT(g、h),我们选择相同的轴向和冠状切片。但这些激活在空间上并不重叠。在每个功能图中,我们显示了以最大 t 值(𝑡𝑚𝑎𝑥)的 70% 为阈值的区域,这些区域列为每个皮质图下方的第一个值。皮质图下方显示了对应于最大 t 值的 70% 的 p 值(一元学生 t 检验)。白色箭头表示 fPACT 中的激活区域。比例尺:2 厘米。
图1.左图:DARPA 对可解释 AI 的概念化,改编自 [ 35 ]。右图:使用高级执行-选择-保留组织模型对 Weick 的感知属性 (1-7) 进行分类,改编自 [49]。执行包括感知和响应环境变化的属性;选择包括解释变化含义的属性;保留包括描述存储和使用先前经验的属性 [ 56 ]。我们的感知 AI 框架扩展了现有的可解释性和可解释性定义,以包括 Weick 的感知属性。