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建议引用：Bauer，Kevin；辛兹，奥利弗；范德阿尔斯特，威尔； Weinhardt, Christof (2021)：Expl(AI)n It to Me – 可解释的人工智能和信息系统研究，商业与信息系统工程，ISSN 1867-0202，Springer Fachmedien Wiesbaden，威斯巴登，第 63 卷，Iss。 2，第 79-82 页，https://doi.org/10.1007/s12599-021-00683-2
使用历史数据训练数学结构，以对世界的不确定状态做出预测。例如，基于大量标记图像，深度卷积神经网络可以学习对疾病的存在做出高度准确的个体层面预测。这包括预测 COVID-19 阳性患者（Shi 等人，2020 年）。虽然高度准确的预测本身对于基于事实的决策至关重要（即使是从字面意义上讲也是关于疾病检测），但最先进的机器学习模型的高预测性能通常是以牺牲其输出的透明度和可解释性为代价的（Voosen，2017 年；Du 等人，2019 年）。换句话说：大多数高性能机器学习模型的特点是无法传达人类可解释的信息，说明它们如何以及为何产生特定预测。因此，此类机器学习应用对于人类用户甚至专业设计师来说通常都是完全的黑匣子，他们往往不了解决策关键输出背后的原因。从方法论的角度来看，无法提供与具体预测相符的解释会导致三类高级问题。首先，被忽视的不透明性会立即导致缺乏问责制，因为它妨碍了对此类系统预测的审计。这一缺陷引发了人们对黑箱社会兴起的担忧，组织和机构中不透明的算法决策过程会带来意想不到的和未预料到的下游后果，从而使情况变得更糟（Pasquale 2015；Angwin 等人 2016；Obermeyer 等人 2019）。其次，利用人工智能提高经济效率和人类福祉的潜力不仅限于通过预测为特定决策提供信息。揭示隐藏在复杂大数据结构中的新领域知识
Christof Paar和Jan Pelzl www.crypto-textbook.com -UIM
•RSA加密系统仅使用一个算术操作（模块化指数），从概念上讲，它是一个简单的不对称方案•即使在概念上很简单，由于使用很长，RSA是比对称方案慢的阶数，例如。AES•实施RSA时（特别是 在受约束设备（例如智能卡等）上）必须密切注意算术算法的正确选择•即使有很长的数字，正方形和杂音算法也可以快速启动……AES•实施RSA时（特别是在受约束设备（例如智能卡等）上）必须密切注意算术算法的正确选择•即使有很长的数字，正方形和杂音算法也可以快速启动……
Christof Walter Schneider博士的出版清单
55。Uribe-Lhaverde，M。Varupup，Y。85 SR 015 CUO 4/3 Ca 1/3 mno < / div>修订版b 89，094511（2014）。
语音意识任务中的词汇量 |克里斯托福鲁
摘要 了解阅读障碍的神经基础是发育神经科学中一个开放而基本的问题。阅读障碍的一个普遍认可的因果风险因素是语音缺陷 (PD)。然而，对 PD 和阅读障碍之间的因果关系的研究和理论化主要基于行为测量的结果。缺少的是这些关系的潜在神经生理起源的证据。本研究检查了语音意识任务，即音素省略 (PE) 的表现是否在神经层面将患有阅读障碍的儿童与正常发育的儿童区分开来。我们提出了一种基于机器学习的新型方法，从 EEG 中提取神经活动，以识别群体层面的神经差异。具体而言，我们制定了一个优化问题，首先通过最大化正常发育儿童在音素省略过程中神经活动的一致性来提取信息丰富的 EEG 成分（称为音素相关神经一致性成分）。接下来，我们利用机器学习算法将结果成分进行最佳组合，以区分患有阅读障碍的儿童和对照组儿童。结果表明，所提出的音素相关神经一致性成分可以预测各组之间的潜在神经差异。这些结果为阅读障碍的神经基础以及 PD 作为阅读障碍的因果关系的潜在神经起源提供了实证证据。值得注意的是，所提出的方法可用于研究其他行为定义的发育障碍。
Stamatiadis, Stamatis；Taskos, Dimitris；Tsadila, Eleftheria；Christofides, Calliopi；Tsadilas, Christos；以及 Schepers, James S.，“被动和主动冠层传感器在估算葡萄树生物量生产中的比较”（2009 年）。美国农业部农业研究局/内布拉斯加州大学林肯分校教职员工出版物。393。https://digitalcommons.unl.edu/usdaarsfacpub/393
摘要 光学设计和电子电路方面的最新进展使得近端传感器从被动式过渡到主动式。主动传感器不依赖自然光的反射，而是测量来自作物的调制光的反射，因此它们可以在所有光照条件下工作。这项研究比较了主动和被动冠层传感器在预测梅洛葡萄园 25-32 个随机选择位置的生物量产量方面的潜力。这两种传感器都提供了从转色期冠层天底视图估算的归一化植被指数 (NDVI)，这可以很好地预测修剪重量。虽然被动传感器的红色 NDVI 更多地解释了生物量的变化（R 2 = 0.82），但它与修剪重量的关系是非线性的，最好用二次回归来描述（NDVI = 0.55 - 0.50 wt - 0.21 wt 2）。琥珀色 NDVI-生物量关系理论上的线性度更高，但在高生物量条件下无法验证。叶片中稳定同位素含量（13 C 和 15 N）的线性相关性提供了证据，表明冠层反射率可以检测到由于缺水和肥料氮吸收有限而导致的植物压力。因此，这些移动传感器提供的冠层反射率数据可用于改善葡萄园的特定地点管理实践。
简历博士克里斯托夫·魏滕贝格
27. 会议“凝聚态和冷原子系统中的拓扑相”，香港科技大学先进研究中心，香港，2015年11月-12月19日，主题为“Floquet工程人工规范场和拓扑能带结构”。
简历博士克里斯托夫·魏滕贝格
姓名：Christof Weitenberg 博士 电子邮箱：cweitenb@physnet.uni-hamburg.de，研究员 ORCID：0000-0001-9301-2067 https://scholar.google.com/citations?user=hEV2onkAAAAJ&hl=de 网址：https://www.physik.uni-hamburg.de/en/forschung/institute/ilp/forschung/sengstock/ personen/weitenberg.html 研究兴趣 量子多体系统、拓扑量子物质、量子信息技术、超冷量子气体、光学晶格、非平衡动力学、任意子、机器学习。