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解释器
中央丝绸委员会（CSB）是一个法定机构，于1948年在纺织品部，印度政府建立，其任务，包括研发，蚕子生产网络，领导角色，标准化以及有关秘密和丝绸行业事务的建议，对各种中央部门计划，silk samagra和Samarth实施各种中央部门计划。在中央丝绸委员会的伞下的159个研究机构和单位的努力朝着全球丝绸领导者前进。会议期间讨论和互动的核心领域包括前和茧后领域 - （a）新兴技术“农场到面料”和丝绸副产品（b）丝绸新颖的应用在化妆品，药品，药品，药物，营养和生物技术，医学和生物技术干预中的丝绸部门（C）在丝绸领域（C）在技术中的界面（C）在技术中的可持续性（D）可持续（D）。该活动在最新技术，创新，趋势和设计，时尚和品牌中，象征着印度纺织品行业的实力，这些技术着重于整个纺织品的价值链。它提供了机会，促进业务，鼓励企业家以及研究合作，以实现2047年愿景目标。印度凭借其优质的丝绸和所有Vanya Silks。，Muga，Eri，Tasar的可用性在全球丝绸地图中占据了骄傲。丝绸，纺织品的女王从纱丽线的短语延伸到医疗治疗中的缝合线，将织物延伸到化妆品。丝绸在非纺织领域的许多领域中进行了广泛的应用，吸引了全球企业家，政策制定者等。SMT。此外，中央丝绸委员会参加了Bharat Tex 2025，“通过丝绸部门赋予女性权能”是CSB的主题馆，展示了从田间到织物的丝绸价值链，并展示了除各种丝绸产品外展示的成功故事。并宣布获奖者并向Bharat Tex 2025年丝绸领域的初创大挑战赛获得奖项。SMT授予了丝绸领域的创业大挑战赛的获奖者。Neelam Shami Rao，IAS，秘书，纺织品，载于15.02.2025。Prajakta L. Verma，IAS，JS-Mot＆Shri Ajay Gupta，JS-Mot＆CSB＆NJB负责人在活动期间分享了DAIS。启动挑战旨在开发丝绸卷轴中可持续和能源/资源有效的过程。国家和国际级别的营销粒度副产品策略
在深度学习模型中可解释的人工智能，用于高风险应用中的透明决策
在医疗保健等领域，AI有助于医学诊断，药物发现和个性化治疗建议[2]。同样，在金融市场中，AI驱动算法有助于高频交易，风险评估和欺诈检测[3]。在自动驾驶汽车和机器人技术中的AI部署增强了导航，对象识别和实时决策能力[4]。然而，尽管AI在决策中的潜力是巨大的，但与模型可解释性，可信度和道德考虑有关的挑战仍然存在[5]。一个主要问题是依赖黑盒深度学习模型，尽管它们令人印象深刻，但他们的决策过程缺乏透明度[6]。这种不透明度导致人们对AI应用程序中的公平性，问责制和法规合规性的关注日益加剧[7]。
使用机器学习和可解释的
摘要 - 糖尿病（DM）是一个全球健康问题，必须尽早诊断出来，并得到很好的管理。本研究提出了使用机器学习（ML）模型进行糖尿病预测的框架，并配有可解释的人工智能（XAI）工具，以投资ML模型的预测的预测准确性和解释性。数据预处理基于糖尿病二进制健康指标数据集中使用的合成少数群体过采样技术（SMOTE）和特征缩放数据集，以处理临床特征的类别失衡和可变性。整体模型提供了高精度，测试精度为92.50％，ROC-AUC为0.975。BMI，年龄，一般健康，收入和体育锻炼是从模型解释中获得的最有影响力的预测因素。这项研究的结果表明，与XAI结合的ML是开发用于医疗保健系统中使用的准确和计算透明工具的一种有希望的方法。
解释委员会工作计划2025
允许将本文档重复使用，只要给出适当的信用并指示任何更改（Creative Commons归因4.0国际许可证）。对于欧盟不拥有的要素的任何用途或复制，可能需要直接从各个权利持有人那里寻求许可。所有图像©欧盟，除非另有说明。
解释有天赋的孩子的高工作记忆能力
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
可解释的人工智能作为解决鸭子曲线问题的一种方法
本文提出了一种解决能源圈内通常称为鸭曲线问题的电力负荷分配问题的新方法。鸭曲线问题是一条曲线，显示公用事业公司为其消费者提供的总电力负荷（来自火力发电厂的能源）与风能和太阳能发电（或本地发电）满足部分负荷（可再生资源或绿色能源）后的负荷之间的差异。这种方法基于无监督学习长短期记忆（LSTM）和注意力机制，旨在对鸭曲线预测做出清晰的解释，并了解这种差异的明确原因，从而帮助决策者更好地解释曲线并有效地解决问题。信息和通信技术（ICT）和物联网（IoT）对于绿色能源的部署是必不可少的。因此，可以利用不同传感器的数据作为支撑，验证本地生产层面的信息，以有效、有针对性的方式解决“鸭子曲线”问题。
说明数字计算机的主要框图
计算机系统的框图是一个视觉表示，可展示其主要组件以及它们如何相互作用。此解释将深入到计算机的框图中，并探索其各个部分。计算机的主要元素包括CPU（中央处理单元），内存，输入设备，输出设备，所有这些都对其操作至关重要。框图提供了系统的简化视觉概述，突出显示了关键组件及其互连。计算机的基本框图将说明这些主要部分以及它们如何共同发挥作用。让我们在计算机框图的上下文中检查每个重要组件。从CPU或中央处理单元开始，它本质上是计算机的大脑，负责处理数据，执行程序和管理硬件组件。CPU的主要角色是运行程序，同时还控制输入/输出设备和内存。在较小的计算机中，微处理器芯片用作CPU。CPU的关键子组件包括控制单元（CU），算术和逻辑单元（ALU）和累加器寄存器。控制单元充当各种计算机操作的协调员，促进输入单元，输出单元，ALU和主内存之间的通信。它负责控制计算机内的所有活动，从内存中接收说明，将其转换为计算机不同部分的信号，并生成必要的时机和控制信号以执行这些说明。这些功能是：1。2。算术和逻辑单元（ALU）执行基本的算术操作，例如加法，减法，乘法和数据，以及逻辑操作，例如和或，或，或，或，或，不及排他性。它处理数据和指令，并可以执行其他功能，例如合并，分类和选择数据。从内存中接收数据后，Alu进行操作，然后将结果发送回存储器或输出单元。寄存器用于在处理过程中存储临时结果和数据。通过快速访问正在处理的数据，他们在计算机的有效操作中起着至关重要的作用。CPU及其子组件（例如控制单元，ALU和寄存器）与其他组件（例如内存，输入设备和输出设备）和谐相处，以确保计算机系统的平滑功能。了解这些元素及其相互作用是掌握计算机运行方式的基础。计算机中内存的主要目的是存储信息，具有两种主要类型：主内存/主内存和次要内存/辅助内存。前者是挥发性的，关闭时会丢失存储的信息，而后者保留了永久数据。其他记忆（例如缓存内存和虚拟内存）增强了性能。输入设备通过将原始数据转换为二进制形式，使用户能够将原始数据输入到计算机中。它们是用户和计算机之间的中介者，采用各种形式的数据，例如文本，图像，音频或视频。相比之下，输出设备以各种格式显示了来自计算机的处理数据。关键功能包括处理用户数据，将其转换为机器可读的二进制代码（0s和1s），将转换的数据传输到主内存中，并且通常使用标准输入设备（例如键盘）。输入设备的示例包括键盘，鼠标，扫描仪，麦克风/相机，操纵杆，轻笔和轨迹球。他们将处理的数据转换为可读形式（通常是十进制或字母数字），显示，打印，播放或投射给用户。输出设备的示例是监视器，打印机，扬声器和投影仪。此表示形式是计算机组件的一般概述，该概述可能会根据台式机，笔记本电脑，服务器等及其设计（例如台式机，笔记本电脑，服务器等）等计算机的类型而有所不同。数字计算机处理数字数据，该数据以二进制形式呈现。这与使用连续数据的模拟计算机不同。CPU或中央处理单元是进行所有计算和操作的数字计算机的主要组件。它从各种来源获取输入数据，根据程序说明对其进行处理，并产生数字输出。CPU具有两个主要功能：执行算术和逻辑操作，例如加法，减法，乘法和划分，以及执行逻辑操作，例如和或，或，或，不和排除。这些操作对于分析和评估数据至关重要，该数据通常与存储在程序或内存中的一组已知值相匹配。计算机中的内存是数据和程序的存储库，类似于笔记本以供将来参考。3。可以将其分类为两种主要类型：主要内存，用于在执行过程中暂时存储数据和程序，以及用于存储不需要直接CPU访问的操作系统，编译器和应用程序的辅助内存。输入单元接受来自外部来源的指令和数据，将它们转换为可读的计算机可读格式，并将其提供给系统以进行处理。输出单元接受计算机产生的结果，将其转换为人类可读格式，并将其提供给外界。计算机组件和操作计算机的功能基于四个主要组件：数据，图片，声音和图形。这些元素使计算机能够迅速，准确地解决复杂问题。如图所示，计算机系统执行五个基本功能，无论其尺寸或配置如何。数据输入：这涉及将信息和程序输入计算机系统。数据存储：此过程永久保存数据和指令。数据处理：中央处理单元（CPU）根据给定指令根据数据执行算术和逻辑操作。4。输出生成：计算机由处理的数据产生结果，然后将其存储以进行进一步处理。5。控制操作：控制单元执行指令并监督所有操作的分步性能。输入操作：输入过程涉及将原始数据馈送到计算机系统中。该数据是组织和处理以产生输出的。存储操作：数据存储在系统中永久保存信息。在处理开始之前，由于CPU的快速处理速度，必须将数据馈入系统。主存储单元在CPU处理它们时暂时存储数据和指令。计算机在其功能单元之间分配任务，以执行上一节中概述的操作。该系统包括三个主要组件：算术逻辑单元（ALU），逻辑单元，控制单元（CU）和中央处理单元（CPU）。
桥接人类的概念和计算机愿景，以解释面部验证
用人工智能（AI）摘要影响了诸如面部验证之类的敏感应用的决策过程，以确保决策的透明度，公平性和责任感是很有趣的。尽管存在可解释的人工智能（XAI）技术来澄清AI的决策，但向人类表达这些决定的解释同样重要。在本文中，我们提出了一种结合计算机和人类视野的方法，以提高解释对面部验证的解释性。特别是我们受到人类感知攻击的启发，以了解机器在面部比较任务中如何感知到面对面的人类语义。我们使用MediaPipe，它提供了一种分割技术，该技术可以识别不同的人类语义式区域，从而实现了机器的感知分析。补充说，我们改编了两种模型不足的算法，以对决策过程提供可解释的见解。
文章类型：原创研究 如何引用本文：Shafaat Tokaldan M、Jahanshad A、Pourzamani Z. (2024)。解释知识资本
目的：本研究旨在提出一个初创企业的知识资本和竞争优势模型。方法：本研究在目的上采用描述性分析法，在方法上采用描述性分析法。在定量部分，研究人员在确认了定性模型的有效性和可靠性后，使用了基于定性模型的问卷。样本人群包括管理人员、投资者和企业家，通过分层抽样估计样本量为 400 人。结果：研究中确定的途径分为四个主要类别及其子类别。在初创企业的知识资本和竞争优势模型中，被确定为有效的因果因素包括：流程资本、能力、在获取知识和资源方面与竞争对手的谈判能力增强、参与者的相对权力以及公司的战略。确定的驱动因素包括：人力资本指数、创新资本指数、客户资本指数和基础设施资本指数。确定的战略因素包括：在行业内创造平衡并实现合作与竞争的最佳组合、加入科技园区和孵化中心、使用精益生产流程以及应用基于技术的竞争战略。确定的影响初创企业知识资本和竞争优势模型的结果包括：初创公司结构中基于知识的协同作用、动态和培训导向的再营销能力、通过技术飞跃实现的产品增强、为客户创造价值以及社会、知识和知识资本的发展和改进。结论：本研究强调了知识资本和战略因素在促进初创企业竞争优势和可持续增长方面的关键作用，强调了创新、人力资本和战略协调的重要性。关键词：知识资本、竞争优势、初创企业。