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摘要:可解释人工智能的最终目标是建立既具有高精度又具有可解释性的模型。理解此类模型的推论可以看作是揭示其输入和输出之间关系的过程。这些关系可以表示为一组推理规则,这些规则通常在模型中并不明确。学者们提出了几种从数据驱动的机器学习模型中提取规则的方法。然而,对它们的比较研究有限。本研究提出了一种新颖的比较方法,通过使用六个定量指标来评估和比较四个事后规则提取器生成的规则集。研究结果表明,这些指标实际上可以帮助识别优于其他方法的方法,从而能够成功地对可解释性的独特方面进行建模。
右图显示了从 2006 年 12 月 31 日财务年度结束到 2012 年 1 月 1 日财务年度结束,我们普通股的累计总股东回报(即价格变化加上股息再投资),与标准普尔 500 综合指数、罗素 2000 指数、标准普尔 1500 工业指数和道琼斯世界航空航天和国防指数相比。我们现已将标准普尔 1500 工业指数纳入股票表现图表,以最终取代道琼斯世界航空航天和国防指数,因为我们相信标准普尔 1500 工业指数所代表的公司和行业更好地反映了我们目前参与的不同市场。
随着新一代信息技术在工业和产品设计领域的应用,大数据驱动的产品设计时代已经到来,但大数据驱动的产品设计主要侧重于物理数据的分析,而非虚拟模型的分析,即产品物理空间与虚拟空间往往缺乏融合。数字孪生作为一种连接物理世界与虚拟世界的新兴技术,近年来在世界范围内引起了广泛关注。本文提出了一种基于数字孪生方法的产品设计新方法。首先简要介绍了产品设计的发展,然后提出并分析了数字孪生驱动的产品设计(DTPD)框架。最后通过一个案例来说明所提出的 DTPD 方法的应用。
冷战的两极环境为日本提供了充足的安全保障。该国处于对抗苏联和亚洲共产主义意识形态的斗争的最前线,其地缘战略价值使得东京可以依靠美国作为可靠而强大的保护伙伴。苏联解体后,朝鲜和中国成为东京的主要安全挑战,而日本对美国保护其东亚盟友的意愿和能力的信心下降。对中国尤其如此。美国最大的贸易伙伴也是一个建立了反介入/区域拒止 (A2/AD) 战略的核大国,这使得美国为保卫日本而进行军事干预的成本越来越高,甚至可能高得令人望而却步。 1
随着澳大利亚国家安全环境的恶化,政府面临的决策也愈发严峻。堪培拉不再坚称,它永远不必在其老盟友美国和主要贸易伙伴中国之间做出选择。相反,北京重塑印度太平洋地区的努力迫使联邦政府做出一系列不熟悉、困难且有时是临时做出的决定。1 近年来,堪培拉不得不应对中国对澳大利亚政治的干涉;2 持续的网络压力;3 通过投资获得影响力的企图;经济压力;以及在南太平洋获得军事立足点的努力。4 安全、经济、发展和技术之间旧有界限的模糊化是新地缘政治的一个反复出现的主题。
通过在支架和容器壁之间推动一个小气球来重新打开SB。此外,SB线可以很好地修改MB和SB之间的角度,这些角度可能会促进电线交换以及必要时的气球和支架前进。此外,在郁金香多中心研究16中,启动程序时仅使用一根电线是SB治疗失败和六个月后重复干预的预测因子。以随后的顺序塑造MB电线的远端端口,以通过轻柔的回调技术重新串起MB支架的远端支柱。应根据MB和SB和MB之间的角度对线尖端进行修改。为了避免电线包裹,建议首先接线最困难的病变。
将数字素养作为青年为未来做好准备的关键组成部分。在国际舞台上,这反映在可持续发展目标 4.4 中,该目标旨在“到 2030 年大幅增加拥有相关技能(包括技术和职业技能)的青年和成年人数量,以就业、体面工作和创业”。¹ 可持续发展目标指标 4.4.1 衡量“按技能类型划分的拥有信息和通信技术 (ICT) 技能的青年和成年人的比例”¹,指标 4.4.2 衡量“至少达到最低数字素养技能水平的青年/成年人的百分比”。² 同样,联合国儿童基金会的综合生活技能框架将数字技能与读写能力和算术能力一起列为“基础技能”,并给予它们同等重要性。³
变化蒙版。2、8-15 最近,基于监督深度学习的卷积神经网络模型已成为主要方法。16-20 尽管研究进展迅速,但在体素或病变水平上的检测灵敏度和特异性仍然中等(灵敏度和特异性;,0.8)。4、7 我们之前引入了统计变化检测(SDC)算法作为自动病变变化检测工具,以视觉上协助人类读者。该算法将最佳二元变化检测器应用于 2 个纵向配准的 FLAIR 图像的减法,以描绘出可能存在新病变的大脑区域。14 本研究的目的是评估在 SDC 的协助下,人类读者在受试者级别检测方面的表现是否有所改善,并与临床工作流程中操作的人类读者的基准进行比较。