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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。
归纳计划（第49章）_ 2025-2028（2）
斯蒂芬·罗德里格斯（Stephen Rodriguez）学校管理员学校董事会主任Matthew Boyer人力资源管理人员管理人员管理人员Evelyne Blair-Miller老师，富兰克林小学基础教师Treena Ferguson教师教师阅读专家教育专家教育专家Ginger Angelo（Derenzo）老师Amber Miller（Derenzo人事Latanya White-Springfield学生服务管理员行政管理人员Hector Wangia校长，PMS管理员管理人员David Charles首席执行官，努力其他行政人员
归纳时空的临时性克里格，具有物理学引导的增量训练策略
摘要 - 用于空气质量的传感器的部署受到高成本的限制，导致网络覆盖不足和某些领域的数据缺陷。利用现有的观察结果，时空kriging是一种在特定时期估算未观察到位置空气质量的方法。具有增量训练策略的归纳时空kriging已证明了其使用虚拟节点模拟未观察到的节点的有效性。但是，虚拟节点和真实节点之间的差异仍然存在，这使从虚拟节点到实际未观察到的学习模式的应用变得复杂。To address these limitations, this paper presents a Physics- Guided Increment Training Strategy (PGITS).具体来说，我们设计了一个动态图生成模块，以将空气颗粒作为物理知识的对流和扩散过程纳入图形结构，并动态调整邻接矩阵以反映节点之间的物理相互作用。通过将物理原理用作虚拟节点和真实节点之间的桥梁，该策略可确保虚拟节点及其伪标签的特征更接近实际节点。Consequently, the learned patterns of virtual nodes can be applied to actual unobserved nodes for effective kriging.Index Terms —Air quality inference, sensors, inductive spatio- temporal kriging, physics principles, increment training strategy
癌症中IRE1的药理靶向 针对抗癌治疗引起的心脏毒性的GPCR 旋转... 的热容量和热阻尼特性 印刷电路板中铜的弹性和疲劳特性：从实验表征到数值模拟 低通NGD的创新理论通过孔 - 地面电路 使用归纳数据类型的量子编程 工程块共聚物材料用于构图超级... 纠缠的n-photon国家，以进行公平，最佳的社会决策 用嗜热链球菌CRISPR1-CAS9 用多功能和健壮的基因组编辑 使用Lafesi磁电材料的热能收割机 有条件的非高斯量子状态准备的实用框架 电化学能源存储中有机电极的机会和挑战 快速高保真量子量子量Qubit通过非扰动交叉kerr耦合
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
与ZDRUGS和苯二腺苷酸的诱导疗法和S 相比，使用轨道在归纳疗法和睡眠障碍
收到的原件：2010年11月29日出版：12/19/2024 Izac Andersein de Souza Souza Silva医学机构：Guararapes医学科学学院地址：JaboatãodosGuararapes，巴西，巴西电子邮件： Jaboatão dos Guararapes Address: Jaboatão dos Guararapes, Recife, Brazil E-mail: jFernandesbio@gmail.com Daniel Mendes Lira Lobo in Medicine Institution: University Center Alfredo Nasser Address: Gôiania, Brazil, e-mail: drdaniel.lobo@gmail.com Manuela Souza Graduate: Guarapes Faculty of Medicine Sciences Address: Jaboatão dos Guararapes, Recife, Brazil Email: manuela.souza@gmail.com Osmar Pereira Evangelista Filho Graduated in Medicine Institution: University Center Alfredo Nasser Address: Gôiania, Goias, Brazil E-mail: filho.filho@hotmail.com
劳动政策的归纳
劳动政策的归纳1。劳动力诱导率（IOL）的目的率在澳大利亚的平均率从2015年的27.7％上升至2023年的34.0％。对于健康的低风险产生妇女，IOL率从2015年的33.4％显着上升到2023年的44.3％。在8％至39％之间，劳动率的诱导率差异是无法解释的；这对于选定的低风险原发性风险的范围更高，范围为12％至55％（澳大利亚妇女医疗保健2022/23报告）。根据世界卫生组织（WHO）的说法，当风险 - 效果分析表明中断怀孕是婴儿，母亲或两者兼而有之时，应考虑IOL，而不是在缺乏其他明确的剖腹产剖析剖析或对阴道出生的禁忌症的情况下继续进行。仍然没有一个适合每个女人的时间点，围绕分娩的最佳时机的决定是多因素2。该政策旨在支持基于证据的决策，涉及合理的临床判断，与妇女的意愿保持一致。希望这将减少临床实践中无理的差异，同时继续提供以妇女为中心的高标准护理。该政策提供了有关劳动诱导时间的时机，计划和方法的指导。，如果计划劳动的归纳，则必须在该产妇单位的定义的实践范围内，妇女及其未出生的婴儿的风险概况以及适当的诱导方法必须在定义的范围内。2。•与长期不良认知效应的关联，包括增加的风险政策2.1劳动和出生的时间WACHS工作人员将遵循妇女和新生儿健康服务（WNHS）临床实践指南的劳动临床实践指南：方法和WNHS劳动和出生临床实践指南：计划的出生时间，以及指示的其他考虑因素。避免避免基于证据的临床指示的医源性“早期”出生的动力包括：•考虑到胎儿脑和器官发育是连续40周的连续性。
indmask：多元时间序列黑盒模型的归纳解释
摘要。在本文中，我们介绍了Indmask，这是一个框架，用于解释Black-Box时间序列模型的决策。存在大量用于提供机器学习模型解释的方法时，时间序列数据需要其他考虑。一个人需要考虑解释中的时间方面，并处理大量输入功能。最近的工作提出了通过在In-In-In-Time序列上产生面具来解释时间序列预测的。掩码中的每个条目对应于每个时间步骤的每个功能的重要性得分。但是，这些方法仅生成实例解释，这意味着需要对每个输入进行分别计算掩码，从而使它们不适合归纳设置，在这种情况下，需要为众多输入生成解释，并且实例解释的生成非常严重。此外，这些方法主要是在简单的复发性神经网络上评估的，通常仅适用于特定的下游任务。我们提出的框架IndMask通过利用掩码生成的参数化模型来解决这些问题。我们还超越了经常性的神经网络，并将indmask部署到变压器体系结构上，从而真正地阐明了其模型 - 不合Snostic的性质。通过对现实世界数据集和时间序列分类和预测任务的实验进一步证明了indmask的有效性。它也是有效的，并且可以与任何时间序列模型一起部署。
无免费午餐定理，kolmogorov的复杂性以及归纳偏见在机器学习中的作用
没有免费的午餐定理用于监督学习的情况，没有学习者可以解决所有问题，或者所有学习者在学习问题上的均匀分布上平均达到完全相同的精度。因此，这些定理通常被引用，以支持个人问题需要特别量身定制的电感偏见。几乎所有均匀采样的数据集具有很高的复杂性，但现实世界中的可能性不成比例地生成低复杂性数据，我们认为神经网络模型具有使用Kol-Mogorov复杂性正式化的相同偏好。值得注意的是，我们表明，为特定域而设计的Ar奇数（例如计算机视觉）可以在看似无关的域上压缩数据集。我们的实验表明，预先训练甚至随机初始化的语言模型更喜欢产生低复杂性序列。虽然没有免费的午餐定理似乎表明单个概率需要专业的学习者，但我们解释了通常需要进行人工干预的任务，例如当稀缺或大量数据可以自动化为单个学习算法时选择适当尺寸的模型。这些观察结果证明了通过越来越小的机器学习模型集合统一看似不同的问题的深入学习的趋势。