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可解释的业务见解的AI模型
本文研究了Azure机器学习中可解释的AI（XAI）模型的实施，以生成业务见解。本文解决了业务环境中AI模型透明度的关键挑战，尤其是专注于中小型企业。本文调查了包括Shap和Lime在内的可解释的机器学习技术如何在商业环境中增强利益相关者的信任和模型采用。本文表明，实施结构化的XAI框架可显着提高各个部门的决策过程和运营效率。通过分析医疗保健，制造业和金融服务中的实施，本文确定将本地和全球解释方法与适当的可视化策略相结合，从而提高了模型的可解释性和利益相关者的接受度。本文建议，通过正确实施的可解释的AI框架，组织可以在AI采用和利用方面实现实质性改进，尤其是当技术解释有效地转化为与业务相关的见解时。
房地产市场分析的可解释的机器学习
鉴于ML的巨大潜力，令人惊讶的是，它们在许多领域的吸收要比从纯技术效率的角度看待的要慢得多。在经济数据分析中，ML擅长计算回归分析和基于群集的分类任务的扩展。但是，由于这些方法通常被认为是不透明的，因此他们所谓的黑匣子角色反复受到批评。某些用例（例如基于AI的信用申请的决策支持）可能会改善和加速银行的业务运营，但还需要增加复制现有结构和决策模式中固有的隐藏偏见的风险。因此，解释ML模型的内部运作对于证明决策并产生新的见解至关重要（Adadi＆Berrada，2018）。
反梯度变异和昂贵的组织假设解释了在Cricetid和Murid啮齿动物高海拔时的平行脑大小减少
为了更好地了解北美和非洲山相关啮齿动物的高海拔高度（海拔3000 m）的功能形态适应，我们使用Microct扫描来获取3D图像和3D形态计量方法来计算内骨体积和颅内长度。这是对北美克里西特小鼠物种的113个低海拔和高海拔种群（两种peromyscus物种，n = 53），以及两个部落的非洲沼泽啮齿动物（五种，五个物种，n = 49）和protaomyini（四种，n = 11）。我们检验了两个不同的假设，即高海拔种群如何在高海拔种群中有所不同：昂贵的组织假设，该假设预测大脑和内部的体积将减少以降低大脑增长和维持大脑的成本；以及脑海中的假设，该假设预测，将作为直接表型效应或适应可容纳大脑肿胀并从而最大程度地减少高度疾病的病理症状的适应性。在校正了颅尺寸的一般异态变化后，我们发现在北美的peromyscus小鼠和非洲层压板（Otomys）大鼠中，高地啮齿动物的核心体积比低较低的啮齿动物较小，与昂贵的组织假设一致。在前组中，peromyscus小鼠，不仅是从高海拔和低海拔的野生捕获的小鼠中获得的，而且还从那些在普通园生实验室条件下从高度或低海拔捕获的父母中获得了颅骨。我们在这些小鼠中的结果表明，脑大小对升高的反应可能具有强大的遗传基础，这反应了相反但对脑量的较弱的影响。这些结果可能表明，选择可以在高海拔高度下减少小型哺乳动物的大脑体积，但是需要进一步的实验来评估该结论的一般性和潜在机制的性质。
大语言模型的医学解释对放射学诊断决策的影响
临床表现：一名59岁的妇女在右眼有4天的炎症和疼痛病史，在那里她已经失明了几年。慢性失明和最近的症状表明了一个长期存在的眼部问题，现在已经成为症状。成像发现：磁共振成像显示右轨道质量，表明受影响的眼睛有明显的病变。全身参与：腹部和胸部成像显示许多肝肿块，腹部和胸部淋巴结肿大以及椎骨硬化骨性疾病，表明广泛转移性疾病。眼病史：几年患者在眼中盲目的事实表明，长期存在的主要眼病，例如黑色素瘤，可以转移到其他器官。病理确认：将右眼夹紧用于姑息性缓解，并获得组织以进行诊断。摘除剂以控制症状并获得明确的诊断。症状相关性：轨道肿块，广泛的转移性病变和患者眼病史的组合强烈表明转移性眼部黑色素瘤。
桥接精度和解释-IJRPR
鉴于糖尿病的全球患病率，迫切需要精确的预测工具。通常，传统的诊断方法无法识别临床数据中的复杂模式，从而导致干预措施延迟。机器学习（ML）和深度学习（DL）可以分析大型数据集，具有巨大的变革潜力。本综述着重于两项研究这些技术的最新研究，重点是它们对预测精度，功能分析和实际实施的贡献。这是在论文中提出的，为糖尿病预测开发两阶段比较框架的总体目的。
对生长的代谢限制解释了发展
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未获得同行评审证书）获得的是作者/资助者，他已授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权所有，该版本于2024年6月19日发布。 https://doi.org/10.1101/2023.10.15.562389 doi：Biorxiv Preprint
AI中的解释性：数据科学的可解释模型
机械工程系，Vishwakarma技术学院，浦那摘要：本文讨论了电池的电池组热管理组件，用于电池在所有天气中有效运行所必需的电动汽车。由于其高能量密度和长寿命，锂离子（锂离子）电池电池被用于电动汽车。工作温度会影响锂离子电池的性能和寿命。此外，该项目旨在通过在任何气候条件下进行有效的电池工作所需的适当热量管理来审查电动汽车电池组外壳的材料。锂离子（锂离子）电池被用于电动车辆，因为它们具有高密度的能量和长寿命。更高的工作温度可以延长电池寿命并提高容量。使用空气，水和相变材料（PCM）作为热管理技术。比较后，讨论了用于温度管理系统的有用的电池组套管。在这项研究中，我们探讨了锂离子电池的热量产生和温度问题的现象。关键字：锂离子电池，热管理系统，材料矩阵，热生成，通用测试机
可解释的机器学习利用蛋白质组学来改善心血管疾病风险预测和生物标志物识别
。CC-BY 4.0国际许可证可永久提供。是作者/资助者，他已授予Medrxiv的许可证，以显示预印本（未通过同行评审证明）预印版本的版权所有者，该版本发布于2024年2月20日。 https://doi.org/10.1101/2024.02.18.24303003 doi：medrxiv preprint
生长的代谢约束解释了与行为相关的发育温度尺度的突触连通性
摘要环境温度决定了poikilothermic动物的发育速度，但尚不清楚这是否对脑线接线和Func+ON有后果。在视觉系统中，果蝇温度尺度的突触+c连接+vity，但是这种缩放的基本原因，跨神经回路的缩放性的一般性以及func+onal inal ninca+for行为的含量尚不清楚。在这里，我们结合了解剖学，Func+Onal和Theore+Cal方法，以洞悉依赖温度依赖的突触+C缩放的性质和后果。我们表明，突触+c缩放会导致不同的弹性亚电路中的异质弹性+效果，对气味驱动的行为产生了巨大的后果。第一个原则模型对神经系统和生物体的发展施加了不同的代谢约束，解释了这些发现，并概括以预测在生态相关的温度周期下的大脑布线。我们的数据认为，代谢约束决定了神经子电路内突触+c缩放的程度，并且在Synap+C合作伙伴的可用性时，Resul+ng电路架构和func+on con+ngent是con+ngent。突触+C缩放与合作伙伴的可用性之间的这种复杂相互作用强调了温度依赖性发育率+城市对poikilothermothermic动物行为的复杂影响。
是什么解释了全球变暖与累积碳排放的比例？
全球变暖与累积CO 2排放的恒定比率为将剩余的碳预算用作政策工具的使用，以及达到净零CO 2排放以稳定全球平均温度的需求。对这种比例的要求是，对CO 2的脉冲发射的温度响应与背景排放场景无关，并且该特性是通过辐射强迫对CO 2浓度的对数依赖性与CO 2下水道在较高CO 2水平下的饱和度之间的平衡来解释的。几项研究认为，这种比例性也出现了，因为通过类似的物理过程将热量和碳混合到海洋中，并且在气候变化六次评估报告的政府间小组中，这一论点得到了回应。然而，与这一假设相反，在五个地球系统模型中，热和碳的大气 - 海洋通量相互差异，彼此之间的发展非常不同，大气，海洋和陆碳池的变化都有助于使变暖与累积发射成比例。此外，一个分析模型仅表现出比例的热量和碳通量，如果忽略了土地和大气池，以及其他不切实际的假设，则与累积排放量成比例的变暖。这些结果强烈表明这种比例性不适合简单的物理解释，而是由于多个物理和生物地球化学过程的复杂相互作用而产生的。