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通过学习子模函数改进归因方法
这项工作探索了学习子模块评分函数的新想法，以提高现有特征归因方法的特异性 / 选择性。子模块分数对于归因来说是自然的，因为它们可以准确地模拟收益递减原则。提出了一种学习深度子模块集函数的新公式，该公式与现有归因方法获得的实值归因图一致。然后将特征的最终归因值定义为在其他高度归因特征的背景下该特征的诱导子模块分数的边际增益，从而减少冗余但具有区分性的特征的归因。在多个数据集上的实验表明，所提出的归因方法具有更高的特异性和良好的判别力。我们方法的实现可在 https://github.com/Piyushi-0/SEA-NN 上公开获得。
亚马逊洪水归因于气候变化模式
河流记录强调，平均而言，亚马逊典型地经历了极端的水文事件（即洪水或干旱）每十年一次（Marengo等，2011）。然而，自1990年以来，人们认为生活在亚马逊洪泛区中的社区的洪水风险因人口增长，快速的城市扩张，水文学变化以及水文周期的可能增强而增加（Davidson等，2012; Gloor等，2013; Filizola et al。; Filizola et al。，2014; bot eb eb ebre e n;破坏记录的洪水（例如在2009年，2012年，2014年和2015年）和2005年和2010年记录的两次“一个世纪”的干旱（Marengo和Espinoza，2016年）证明了这些事件对人类和自然系统的重大影响（Espinoza等，2013; Marengo等，2013; Marengo等，2013b，2013b）。仅2012年的洪水就影响了秘鲁洛雷托（Loreto）的202,676人，造成了造成生计损失的一个例子（IRFC，2012年）。
RTPCR：QPCR数据分析
##生成模拟数据集##生成回归观察y <-mass :: mvrnorm（n = 1，mu = ant + nat，sigma = cov）##生成强迫响应mruns <-c（1，1，1，1，1） mass :: mvrnorm（n = 1，mu = nat，sigma = cov / mruns [2]））##控制运行ctlruns <-mass <-mass :: mvrnorm（100，mu = rep = rep（0，nrow（cov）），sigma = cov cov ctlruns.sigma for Point和ctlar estions.s.s.s.s. ctlruns.sigma <-ctlruns.bhvar <-ctlruns ##位置数s <-25 ##年度步骤t <-10
基于梯度的特征归因于可解释的AI
Black-Box AI模型的激增促使需要解释内部机制并证明其可靠性是合理的，尤其是在高风险应用中，例如医疗保健和自动驾驶。由于缺乏对可解释的AI（XAI）的严格定义，已经开发了与解释性，可解释性和透明度有关的大量研究，以从各个角度解释和分析该模型。因此，通过详尽的论文清单，从各个方面对XAI研究进行全面概述变得具有挑战性。考虑到神经网络在AI研究中的普及，我们将重点缩小到XAI研究的特定领域：基于梯度的解释，可以直接用于神经网络模型。在这篇综述中，我们系统地探讨了迄今为止基于梯度的解释方法，并引入了一种新颖的分类法，将它们分类为四个不同的类别。然后，我们按时间顺序介绍了技术细节的本质，并强调了算法的演变。接下来，我们引入人类和定量评估以测量算法性能。更重要的是，我们证明了XAI中的一般挑战以及基于梯度的解释中的特定挑战。我们希望这项调查能够帮助研究人员了解最先进的进步及其相应的缺点，这可能引发他们对解决未来工作中这些问题的兴趣。
未来生物属性科学技术探讨
发生生物事件后（无论是自然、故意、意外还是未确定），必须调查并确定事件原因，并确定责任人（如果有的话）。确定生物事件责任的能力（生物归因）有助于确保充分起诉故意使用生物武器的行为，并追究责任人的责任。生物归因能力还可以起到遏制生物武器使用的作用。这种能力是归因调查的结果，该调查整合了多种数据来源，包括执法和公共卫生官员收集的信息、情报信息以及有关生物制剂的技术信息以及收集的其他生物和环境样本。这个过程很复杂；它依赖于技术方法和社会系统（即获取样本和拥有可信过程的能力）来生成归因所需的技术信息和样本。定期评估可用于生物归因的科学水平非常重要，以确保调查可以利用最先进的技术，并努力克服技术挑战。
NO2异常 - 经济归因和快速气候...
在一组主要成分中可见，在透明的OLR和表面皮肤温度方面，气候调节迅速，但较弱。很可能无法直接感受到它们，只能在其他影响的背景下考虑。增加了经济驱动的NO2排放量具有变暖的潜力，这是工业化地区的大部分地区（欧洲，美国，中国东亚，南亚）。相反，NO2降低应在这些区域具有冷却效果。
社论：衰老神经科学的深度学习
摘要：目标：2型糖尿病与较高的结直肠癌（CRC）和晚期癌症诊断有关。为了较早地帮助诊断癌症，这项研究旨在检查糖尿病是否可能影响患者症状归因，寻求帮助，并愿意接受可能的CRC症状进行调查。方法：共有1307名成年人（340名患有糖尿病的成年人和967个）完成了一项在线小插图调查。参与者介绍了描述新的红斑CRC症状（直肠出血或肠习惯变化）的小插图，有或没有其他糖尿病神经病症状。在小插曲之后，向参与者询问了有关症状归因，预定的帮助和对调查的态度的问题。结果：糖尿病与将肠道习惯变化归因于药物的变化（OR = 2.48; 95％Cl 1.32–4.66）的几率高两个以上，并且在医用遭遇期间与肠道习惯的变化相比，与糖尿病相关的症状优先级。癌症很少被认为是肠道习惯变化的可能解释，尤其是在糖尿病参与者中（糖尿病患者中为10％，而在非糖尿病患者中为16％； OR = 0.55; 95％CI 0.36-0.85）。在糖尿病患者中，未参加年度检查的患者不太可能寻求针对癌症症状的帮助（OR = 0.23; 95％CL 0.10–0.50）。结论：对癌症症状的认识总体较低。糖尿病患者可以从有针对性的宣传运动中受益，这些运动强调了讨论新症状的重要性，例如与医生的肠习惯变化。对于不经常参加医疗保健的个人长期发病率，有必要注意。
快速极端天气事件归因系统
极端天气事件归因是一种气候科学方法，它探讨了热浪，洪水和野火等事件如何与人为引起的气候变化相关。通过对工业前的气候进行建模并将其与当今气候进行比较，科学家可以计算人类活动对极端事件的影响。
德国极端天气事件的归因
可能的解决方案是将两者结合起来：一种分析方法（WWA方法），以及在贝叶斯方法中使用整个分布。显示整个分布也支持一个更容易的交流：而不是宽范围表明内部的每个概率比同样可能，而是在大多数引导结果所在的位置都可以看到。