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以人为本的可解释人工智能过程模型
引言人工智能 (AI) 的发展已展现出令人瞩目的性能，特别是在图像处理或游戏等明确定义的领域。然而，所部署的技术对于人类用户来说可能是不透明的，这引发了一个问题：人工智能系统如何提供解释 (Neerincx 等人，2018 年；Rosenfeld 和 Richardson，2019 年)，并且监管框架对可解释人工智能 (XAI) 的需求日益增长。话虽如此，2017 年，谷歌的研究主管 Peter Norvig 指出，在人类可能不擅长提供“解释”的情况下期望计算机提供“解释”是具有讽刺意味的。可解释人工智能 (XAI) 的大部分工作都严重依赖于以计算机为中心的视角 (Springer，2019 年)。例如，Holzinger 等人 (2020) 假设人类和人工智能系统可以平等地访问“基本事实”。由此可见，可解释性“……突出了机器表示中与决策相关的部分……，即有助于模型在训练中的准确性或特定预测的部分。”与许多 XAI 文献一样，这并没有为人类提供任何角色，只能作为被动接受者。这意味着人工智能系统能够反省自己的过程来生成解释。然后将得到的解释呈现给用户，并描述人工智能系统的流程或它使用过的特征（“决策相关部分”）。这样，解释就只是一个建议（来自人工智能系统）加上与此相关的特征。正如 Miller (2017) 所指出的那样，这种态度的一个问题在于，它是基于设计师对什么是“好的”解释的直觉，而不是基于对人类如何响应和利用解释的合理理解。这并不能说明为什么选择某些特征，也不能说明为什么建议适合用户的关注点。它也没有将解释置于更广泛的组织中；分析师的解释可能与数据收集管理人员或接受分析师简报的经理的解释不同。对于 Holzinger 等人 (2020) 来说，情况的各个方面（定义为基本事实）被组合成一个陈述；也就是说，解释只是这个陈述的一种表达。这意味着从特征到解释存在线性插值。这类似于 Hempel 和 Oppenheim (1948) 的“覆盖定律模型”，该模型关注的是历史学家如何根据先前的原因来解释事件。然而，“基本事实”（由 Holzinger 的过程模型和覆盖定律模型假设）很少得到完全定义（导致在选择相关特征时产生歧义）。这意味着，仅仅陈述情况方面而不说明为什么选择这些方面（而不是其他方面）可能不会产生有用或可用的解释。霍夫曼等人（2018）对与解释相关的文献进行了全面的回顾。从这篇评论来看，解释涉及人类的理解（将人工智能系统的输出置于特定情境中），我们同意，考虑这一点的适当框架是数据框架的理解模型（Klein 等人，2007）。此外，理解（及其与解释的关系）依赖于认识到过程（提供和接收解释）必须是相互的、迭代的和协商的。这个过程依赖于“解释者”和“被解释者”达成一致。换句话说，解释涉及“共同点”（Clark，1991），其中理解上有足够的一致性以使对话继续进行。对话的性质将取决于提供解释的情况和被解释者的目标。例如，被解释者可能是“受训者”，他试图理解解释以学习决策标准，也可能是“分析师”，使用人工智能系统的建议作为政策。
鼓励申请‘高级研究中心...
印度医学研究理事会 (ICMR) 位于新德里，是印度制定、协调和促进生物医学研究的最高机构，也是世界上最古老的医学研究机构之一。ICMR 一直通过其医疗器械和诊断任务秘书处 (MDMS) 下属的各种计划/方案，与国家卫生任务 (NHM) 和 Ayushman Arogya Mandir 协同支持各种对公共卫生具有重要意义的医疗器械和诊断的发展。ICMR 支持的医疗器械和诊断领域中具有潜在公共卫生重要性的一些技术已经到了需要通过开展临床研究来支持预合规差距分析和验证的阶段。
Ecovem - 欧洲职业卓越中心...
ecovem建立了一个欧洲的合作平台，以卓越的微电学职业合作平台，以应对数字化，人工智能，绿色技术，性别平等和技术，移民融合的挑战。Ecovem使用基于生态系统的理论模型和绩效支持系统来实现创新的教学方法来自我调节学习，硬技能和软技能的能力。
西孟加拉邦 - 国家疾病控制中心
在年平均最高温度下，每年增加 +0.010c的趋势。但是，年度平均值和年平均最低温度没有年度趋势。季节性趋势在表2.2中注明（Rathore等，2013 2）。另一项分析37年的IMD数据（1969-2005）表明温度的变化在空间上也有所不同（表2.1）。考虑到表2.3（1969-2005）中分析的时间段是Rathore等人2013（1951-2010）进行的工作的一个子集，因此本报告中进一步工作的最高温度升高为+0.01 0 C每年+0.01 0 c。然而，观察到平均最低温度和平均温度没有年度趋势的原因（表2.2）是由于不同季节的变化程度不同，这也是由于西孟加拉邦的六个空间不同的农业气候区域的气候反应程度不同，这是从表2.3
以用户为中心的可解释人工智能框架...
最先进的人工智能 (AI) 技术已经达到了令人印象深刻的复杂性。因此，研究人员正在发现越来越多的方法将它们用于实际应用。但是，这种系统的复杂性要求引入使这些系统对人类用户透明的方法。AI 社区正试图通过引入可解释 AI (XAI) 领域来克服这一问题，该领域旨在使 AI 算法不那么晦涩难懂。但是，近年来，人们越来越清楚地认识到 XAI 不仅仅是一个计算机科学问题：由于它与通信有关，因此 XAI 也是人机交互问题。此外，AI 走出实验室是为了在现实生活中使用。这意味着需要针对非专家用户量身定制的 XAI 解决方案。因此，我们提出了一个以用户为中心的 XAI 框架，该框架侧重于其社交互动方面，灵感来自认知和社会科学的理论和发现。该框架旨在为非专家用户提供交互式 XAI 解决方案的结构。
国际高级研究中心...
致力于为印度和全球市场开发极具竞争力和商业可行性的技术。ARCI 提供优秀的工作环境，配备现代化设施和思想自由，让有上进心的人充分发挥创新潜力。ARCI 目前有两 (2) 个高级科学家职位空缺，职位级别为“G”级，薪资等级为 14，采用直接招聘方式。欢迎有兴趣、敬业且具有良好学术记录和相关经验的印度公民在线申请，以填补“G”级科学家职位。请注意：已经根据我们之前的申请申请过“G”级科学家职位的候选人
出版信息Lahon，Rinalini，Sarah Stanley，Ciara O'Dwyer，Mel T. Devine和Damian Flynn。大规模数据中心增长对PO
摘要 - 在大规模采用基于云的技术的驱动下，过去十年在全球范围内经历了巨大的数据中心的增长。除了该行业的能源消耗持续增加外，数据中心的扩散还引起了许多电网挑战。在这项研究中，分析了它们为需求灵活性做出贡献的潜力，从而在日间电力市场中探索了可用的灵活性和系统能源成本之间的权衡。数据中心的运行是在2030年爱尔兰电力部门的最低成本能源混合整数配方中建模的，从可变可再生能源中采购了70％的电气需求。随后对发电和需求时间表，能源成本，可再生能源削减，排放水平，工厂运营时间等的影响。，以证明大规模数据中心的增长如何影响系统履行其可再生义务的能力。
早期的儿童中心战略和咨询
●地理位置：彼此之间有五个儿童中心，这将使孩子们可以在其余三个中心和哈克尼跨越“住和玩”会议。●设置是否有任何财务漏洞：如上所述，从长远来看，儿童中心建筑物之一的租赁可能会变得无法承受。●对具有特殊教育需求的儿童的支持：关闭将使我们可以在自治市镇的北部和南部开发“早年枢纽”，以便有复杂的儿童需要提供准备，同时他们接受了教育，健康和护理计划的评估。山坡被视为自治市镇北部的早期枢纽的地点。●托儿所的占用：两个地点的空缺大约有30个空缺。这些中心位于越来越多的儿童参加独立环境的地区，从2020年的1,345到1,446，在社区中，参加主流供应的儿童较少。
Mehta医学工程中心
协调员MFCEM 2023年以高音，在Mehta医学工程中心就职典礼。旅程，从该想法的成立到其作为旨在促进工程解决方案解决医学问题的跨学科中心的认识，一直是视觉建设，团队合作，外展和协作的课程。MFCEM的慷慨支持。我坚信，MFCEM将在IIT Kanpur的生物科学和多元化工程领域的现有优势和领导力中受益匪浅。目前，MFCEM拥有来自各种学科的31位教职员工，例如生物科学，化学，化学工程，计算机科学和工程学和认知科学。不同领域的接近性将鼓励对现有医疗问题的合作和创新解决方案。在MFCEM工作的学生将获得跨学科培训和基础研究和转化研究的机会。我还想强调，MFCEM将在Laurus Labs和IIT Kanpur之间的行业 - 学院合作伙伴关系下建立研究部。它标志着在教师研究中的行业优先投资的开始，通过对基于腺相关病毒（AAV）的基于基因治疗载体的临床试验来促进发展和发展。
Bellshill F Bellshill 家庭学习中心日...
通过与外部机构建立积极的关系，儿童的护理和支持需求得到了进一步的支持。这包括与语言、教育心理学家和职业治疗师的定期接触，这确保了儿童学习和发展的连续性。外部机构同意工作人员致力于并支持儿童的需求，并渴望找到减少障碍的方法，以确保他们为儿童提供正确的服务。来访的专业人士将工作人员描述为“致力于服务”并且“始终希望为儿童提供最好的服务”。