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摘要：但是，随着机器学习（ML）模型越来越多地嵌入必须做出的关键决策中，可解释性成为关键功能，因为我们需要确保透明度和对自动化系统的信任。当前，尚无旨在处理复杂或不完整数据的可解释性方法，这严重限制了其对现实世界问题的应用。在本文中，我使用不完整信息（ECII）算法的增强概念归纳来介绍通过引入自动化概念诱导来增强ML的可解释性。使用描述逻辑和域特定背景知识的使用可以通过使用ECII算法来生成有关ML决策的直观，可理解的解释。我们讨论了该算法的方法，它与描述逻辑的集成，并在几个域中呈现其应用程序，并证明其关闭了复杂的ML模型输出和用户频道解释性之间的低点。关键字：机器学习，可解释性，不完整信息（ECII），描述逻辑，不完整数据，自动概念诱导，特定领域特定知识，AI中的透明度。
大脑 2024
内嗅皮层 II 层 (ECII) 的神经元最先积累 tau 蛋白聚集体并在阿尔茨海默病前期退化。深入了解这种脆弱性的分子机制将有助于揭示在疾病初期起作用的基因和通路。在这里，我们使用数据驱动的功能基因组学方法来模拟 ECII 神经元，并确定原癌基因 DEK 是 tau 病理的调节剂。我们表明，Dek 沉默引起的表观遗传变化会改变活性诱导的转录，对神经元兴奋性产生重大影响。这伴随着小鼠体内 ECII 神经元体树突区室中 tau 的逐渐积累、周围小胶质细胞的反应性以及小胶质细胞介导的神经元丢失。这些特征都是早期阿尔茨海默病的特征。在阿尔茨海默病发病机制与疾病起始的确切神经元类型中存在细胞自主机制，这提供了独特的证据，表明突触稳态失调对于阿尔茨海默病中 tau 病理的发生至关重要。
谅解备忘录（MoU）
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