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World File Search System解释
解释概念化对AI-...
由于错误信息在社交媒体平台上越来越多，因此探索如何最好地将自动化新闻信誉评估传达给最终用户以及促进事实检查AIS的信任至关重要。在本文中，我们研究了模型 - 不合稳定的自然语言解释如何影响对事实检查AI的信任和依赖。我们从四个概念化验证（CVS）（即共识，专家，内部（逻辑）和经验）中构建解释，它们是证据的基本单位，这些证据是人类利用AndacceptNewinInformation的基础单位具有挑战性的，不同的CVS导致不同程度的依赖。我们发现共识的解释是最不影响的，专家，内部和经验解释的影响是两倍。但是，我们还发现用户无法辨别AI是否将其指向真相，从而强调了指导和潜在误导的解释的双重性质。此外，我们在协作事实检查过程中发现了自动化偏见和厌恶的存在，这表明用户以前建立的对AI的信任如何减轻他们对AI判断的依赖。我们还观察到在传统矫正中经常看到的“ Boomerang”/反向效应的表现，因为那些认为AI是有偏见或不信任的人在受AI挑战时会偏向或加倍（在）上（IN）正确的信念。我们通过在基于AI的事实检查期间对用户行为动态的细微见解得出结论，为社交媒体平台提供重要的课程。
通过当地愤怒来解释全球经济
abtract：在许多非洲和中东国家的街道上发生了暴力事件。每个事件都有自己的逻辑，并看到了参与者不同的概况。他们的共同点是，它们都是在实施新自由主义政治经济学的背景下发生的。这些政策引起的愤怒首先是由不一定反对调整本身的人，或反对潜在的意识形态或强加于他们的机构的人表达的，而是反对他们在日常生活中的实际表现。本期特刊引起了对这些起义的反思，以及他们教给我们关于非洲和中东新自由主义的转变的内容。现在和最近的过去之间的回声对于这项工作的起源与阅读的工作一样重要。他们不得阻止我们投资这些起义的细节，并特别着重于全球政治经济学与地方挑战之间的相交，同时在他们的特定情况下理解它们。这个问题旨在刺激面对新自由主义的流行感和社会反应的更一般性的反思。
乳腺癌单词解释
A. AC化学疗法A化学疗法药物阿霉素（也称为阿霉素）和环磷酰胺的组合。辅助治疗除其他治疗外，例如化学疗法或放疗以及手术。adrimycin参见二舒拜糖蛋白的不良效应，由治疗引起的不希望或有害作用。脱发因头部和/或身体失去头发。贫血太少了体内的红细胞。可能是由化学疗法引起的。Anastrozole一种激素疗法和一组称为芳香酶抑制剂的药物之一。它可能以其他品牌名称而闻名，最著名的是Arimidex。蒽环类药物通常用于治疗乳腺癌的化学疗法药物。例子包括阿霉素（也称为adriamycin）和表蛋白蛋白蛋白。用于减少恶心（感到恶心）或呕吐的抗遗星药物。乳头周围的皮肤色素色面积/彩色区域。Arimidex见Anastrozole。香气请参阅埃塞梅斯坦。腋下的腋下，腋下。
解释深度神经网络及其他
摘要 — 随着机器学习在工业和科学领域得到更广泛和高度成功的应用，对可解释人工智能的需求日益增长。因此，可解释性和解释方法正受到越来越多的关注，以便更好地理解非线性机器学习（特别是深度神经网络）的解决问题的能力和策略。在这项工作中，我们的目标是 (1) 及时概述这一活跃的新兴领域，重点关注“事后”解释，并解释其理论基础；(2) 使用大量模拟从理论和比较评估的角度对可解释性算法进行测试；(3) 概述最佳实践方面，即如何最好地将解释方法纳入机器学习的标准使用中；(4) 在具有代表性的应用场景中展示可解释人工智能的成功使用。最后，我们讨论了这一令人兴奋的机器学习基础领域面临的挑战和未来可能的方向。
解释者 - 移民与美国经济
美国人口普查局的数据显示，过去 20 年来，移民一直是美国劳动力增长的主要驱动力。2000 年至 2022 年间，外国出生的人口占美国黄金年龄（25 至 54 岁）劳动力增长总量的近四分之三。随着美国人口老龄化和更多美国出生的居民进入退休年龄，移民对推动劳动力增长的重要性将日益凸显。由于人口老龄化，2000 年至 2022 年间，美国出生的黄金工作年龄（25-54 岁）人口数量几乎没有变化。相比之下，外国出生的黄金工作年龄人口数量在此期间增长了近 700 万。美国出生的老年人口（65 岁及以上）在同一时期增长了近 1800 万。
草稿解释日志
efrag的使命是通过在公司报告领域发展和促进欧洲观点来为欧洲的公共利益提供财务和可持续性报告。efrag建立在公司报告中的进步并为进步做出了贡献。在其可持续性报告活动中，EFRAG以欧洲委员会的形式提供了技术建议，该欧洲委员会的形式是在强大的正当程序下详细阐述的欧洲可持续性报告标准（ESR），并支持有效实施ESR。 efrag寻求所有利益相关者的意见，并在整个标准设定过程中获得有关特定欧洲情况的证据。 其合法性是建立在卓越，透明度，治理，正当程序，公共责任和思想领导力的基础上的。 这使Efrag能够令人信服，清晰，一致地讲话，并被认为是公司报告中的欧洲声音，并且是公司报告全球进步的贡献者。在其可持续性报告活动中，EFRAG以欧洲委员会的形式提供了技术建议，该欧洲委员会的形式是在强大的正当程序下详细阐述的欧洲可持续性报告标准（ESR），并支持有效实施ESR。efrag寻求所有利益相关者的意见，并在整个标准设定过程中获得有关特定欧洲情况的证据。其合法性是建立在卓越，透明度，治理，正当程序，公共责任和思想领导力的基础上的。这使Efrag能够令人信服，清晰，一致地讲话，并被认为是公司报告中的欧洲声音，并且是公司报告全球进步的贡献者。
解释透明AI
Banipur摘要：人工智能（AI）和机器学习（ML）越来越成为医疗保健，金融和自治系统等关键领域决策的核心。但是，它们的复杂性使许多模型不透明，通常称为“黑框”模型，使用户难以理解或信任做出的决定。可解释的AI（XAI）试图通过在模型决策过程中提供透明度来解决这一问题。两种突出的XAI技术，Shap（Shapley添加说明）和石灰（局部可解释的模型解释）被广泛用于解释复杂的模型。本文介绍了摇动和石灰的比较分析，研究了其理论基础，优势，局限性和应用。Shap植根于合作游戏理论，并提供了一致可靠的解释，而Lime则提供了适合实时应用的有效局部解释。本文进一步讨论了应用这些方法的挑战，尤其是围绕可扩展性和实时决策，并突出了潜在的未来研究方向，包括结合了Shap和Lime优势的混合模型。Keywords: Explainable AI (XAI), Machine Learning Interpretability, SHAP (Shapley Additive Explanations), LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations), Black-box Models, Model Transparency, Feature Attribution, Model-agnostic Explanations, Cooperative Game Theory, Local Explanations, Global Interpretability, Model Explainability, Bias Detection, Trust in AI, Ethical AI, Algorithm透明度，AI问责制，模型评估，混合解释模型，XAI中的计算复杂性。
解释策略.._ Web
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