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如何向最终用户解释人工智能系统
摘要目的——难以捉摸的机器学习 (ML) 模型越来越多地成为信息系统的一部分。了解这些模型的行为方式以及它们的输出基于什么，对开发人员来说都是一个挑战，更不用说非技术最终用户了。设计/方法/方法——作者通过系统的文献综述研究如何向最终用户解释人工智能系统及其决策。结果——作者对文献的综合表明，人工智能系统与最终用户的通信有五个高级目标：(1) 可理解性、(2) 可信度、(3) 透明度、(4) 可控性和 (5) 公平性。作者提出了几项设计建议，例如提供个性化和按需解释，并专注于关键功能的可解释性，而不是旨在解释整个系统。人工智能系统解释存在多种权衡，没有一种适合所有情况的最佳解决方案。研究的局限性/含义——基于综合，作者提供了一个向最终用户解释人工智能系统的设计框架。本研究通过提出如何使人工智能系统更易于理解、公平、可信、可控和透明的指导方针，为人工智能治理工作做出了贡献。原创性/价值——这篇文献综述汇集了有关人工智能系统通信和面向最终用户的可解释人工智能 (XAI) 的文献。基于该主题的先前学术文献，它提供了综合见解、设计建议和未来研究议程。关键词可解释人工智能、解释性人工智能、XAI、机器学习、人机交互、最终用户、文献综述、系统文献综述论文类型研究论文
奥地利武装部队作为军事最终用户
1。MED/CBRN/BIOTECH/人为因素2。信息优越性3。传感器4。网络5。空间6。数字转换8。材料和组件9。空中战斗10。空气和导弹防御11。地面战斗12。力保护与移动性13。海军战斗14。水下战争15。模拟与培训16。破坏性技术
第 25fa pilot 最终用户协议
使用有限域上的椭圆曲线 (EC) 的加密协议是全球闻名的数字签名生成和验证 [1] 以及相互认证方法。EC 加密操作耗费时间和能源，但比 RSA [2] 快得多。此外，椭圆曲线密码 (ECC) 使用的加密密钥比 RSA 短得多，但提供相同的安全级别。这减少了发送和接收消息所需的时间和能源。这些特性使 ECC 对资源受限的设备非常有吸引力，这些设备不仅需要高级别的安全性，还需要低功耗的实时通信和数据处理。这在物联网 (IoT)、自动驾驶、电子健康、工业 4.0 和许多其他应用领域具有重要意义。
最终用户权利协议-FLASHRNA-v202407。...
本非排他性、不可转让的最终用户权利协议（以下简称“EURA”）是以下各方之间的法律协议： 组织名称：________________________________________________________________ 地址：_________________________________________________________________________________ ______________________________________________________________________________________ 正式代表： __________________________________________（代表机构并签署本协议的人员姓名）担任 ____________________________________________________（职位） 以下简称“买方”，另一方面，FLASH THERAPEUTICS 一家简化股份公司（SAS），公司注册号 483 390 472，注册办事处位于 Centre de Recherche Langlade, 3 Avenue Hubert Curien, 31100 Toulouse – France，代表其自身及其关联公司行事，正式代表为 Jérôme Bédier 先生，担任首席执行官 以下简称“FLASH THERAPEUTICS”，
最终用户存储转移请求
DTE 天然气公司收件人：天然气提名部门底特律能源广场一号，密歇根州 48226 ___________________________________（“经纪人”）作为下列最终使用客户（“客户”）的代理，特此请求在 20______ 月 _______________ 进行 ____________________ MMBtu 的存储转移。如果经纪人不是下列客户的注册代理人，则必须附上客户的授权书。DTE 天然气公司（“DTE Gas”）必须在转移发生的月份第一天前十 (10) 个工作日通过邮件、电子邮件或传真收到此请求。此次转移符合 DTE Gas 的费率。转移到受让人客户的负载平衡存储账户的天然气将被视为根据其 GTA 交付给受让人客户的收货点。DTE Gas 输入的每日提名数量将等于存储转移总额除以该月的天数。每月最后一天的提名将反映因舍入而产生的任何调整。例如，如果总存储调整为 10,000 MMBtu 并应用于 1 月份，则 1 月 1 日至 30 日的每日提名数量将等于 322，而 1 月 31 日的提名数量将等于 340 MMBtu。此类转移将受到实物天然气 (GIK)、总 MDQ 和任何负载平衡账户不平衡罚款的影响。客户和/或客户代理承认并同意，因在请求的月份借记或贷记此转移而导致的任何天然气运输账户不平衡罚款将由客户独自承担。DTE Gas 将通过电子邮件等电子方式处理最终用户存储转移请求。经纪人通过填写其姓名并将填妥的表格发送给 MichCon，即表示满足了具有约束力的交易的任何书面和/或接受要求，并同意本请求的条款。存储转移自： 客户名称： ___________________________________________ 地点编号： _____________ 帐号： _____________________________________________________________________ ____________________________________ ______________________________________ 公司名称/代理人 公司名称 授权签名 ____________________________________ ______________________________________ 日期 打印授权人姓名 ____________________________________ ______________________________________ 电话号码 电子邮件地址 存储转移至： 客户名称： ___________________________________________ 地点编号：___________ ____________________________________ ______________________________________ 公司名称/代理人 公司名称 授权签名 ____________________________________ ______________________________________ 日期 印刷体授权人姓名 ____________________________________ ______________________________________ 电话号码 电子邮件地址
Blendscape：启用视频的最终用户定制 -
在过去几十年中，视频会议技术的进步及其增加的可用性使分布式用户能够协作以前需要面对面互动的活动。自从Covid-19大流行以来，视频会议不仅在促进专业任务（例如远程工作和远程学习[3，39]）中获得了知名度，而且还用于健康任命[26]，社交聚会[21]和Hobbies和Hobbies [8，62]。但是，由于它们如何撰写会议环境（即，围绕用户的视频呈现的“舞台”或背景），今天的视频会议工具并不能反映其使用的丰富活动范围。用户通常位于通用会议室内的视频网格的单独区域中，这可能导致会议会议[19]，减少用户参与度[10]，并破坏介导对话的人际线索[28，56]。为了支持与分布式协作者需求一致的更具表现力的视频会议环境，我们设想利用生成AI来使最终用户能够创建自定义的会议环境。为了了解现有的设计空间，我们审查了视频介导的通信研究，该研究重新设计了会议空间，以减轻分布式协作（例如，通信障碍，降低共同存在意识）的挑战。尽管HCI社区对有效的会议环境设计和经验研究的了解证明了它们在分布式协作方面的好处，但对于最终用户无法实时实施这些设计的工具支持。我们确定了三种主要的设计策略：（1）通过环境建立对面的环境（例如，通过渲染共享的任务空间[24，29]或主题视觉效果[20，30]）； （2）利用空间隐喻来增强沟通（例如，通过用户之间的邻近相互作用来促进转向的发展[28]）； （3）使用环境记录会议历史，以帮助未来的合作[59]。商业自定义工具1需要大量的手动努力，这使得随着会议的进展而无法调整环境[23]。
用交互式培训工业最终用户程序员...
新发布的机器人编程工具使最终用户可以通过将基于块的语言和直通式编程组合来编程工业机器人。要有效地使用这些系统，最终用户通常需要有限或没有程序经验的经验，就需要培训。要培训用户，辅导系统通常用于基于块的编程（即使是通过编程进行铅编程），但没有教程系统将这两种类型的编程结合在一起。我们提出了Coblox Interactive教程（CITS），这是一种新颖的辅导方法，它教授如何同时使用构成典型的最终用户机器人编程环境的硬件和软件组件。在用户切换两种编程样式之间，CIT为它们提供了宽敞的SCA旧，从而为用户提供了有关失误的立即反馈，并为下一步提供指导。为了评估CIT，我们使用ABB机器人技术发布的编程环境对79个工业最终用户进行了一项研究，将我们的培训方法与培训视频进行了比较，培训视频是行业中最常用的培训。这项研究是迄今为止最大的培训最终用户的研究之一，发现由CIT培训的用户比视频培训的用户更少的时间在更少的时间内撰写了更正确的程序。这表明硬件和软件概念的紧密整合是为培训最终用户编程工业机器人的范围。