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可解释人工智能的水平，用于与人类保持一致的对话解释
过去几年，可解释人工智能 (XAI) 和与之密切相关的可解释机器学习 (IML) 的研究发展迅速。推动这一增长的因素包括最近的立法变化、行业和政府增加的投资，以及公众日益关注。人们每天都会受到自主决策的影响，公众需要了解决策过程才能接受其结果。然而，XAI/IML 的绝大多数应用都侧重于提供低级“狭义”解释，说明如何根据特定数据做出个人决策。虽然这些解释很重要，但它们很少能洞察代理的信念和动机；其他（人类、动物或人工智能）代理意图的假设；对外部文化期望的解释；或者，用于生成自身解释的过程。然而，我们认为，所有这些因素对于提供人们接受和信任人工智能决策所需的解释深度都至关重要。本文旨在定义解释的层次，并描述如何将它们整合起来，以创建一个以人为本的对话解释系统。为此，本文将调查当前的方法，并讨论如何整合不同的技术，以通过广泛可解释人工智能 (Broad-XAI) 实现这些层次，从而迈向高级“强”解释。
2024 AP生物学学生样本和评论-FRQ 1
在此位置。在第一个实验中，他们检查了三组含有修饰染色体的酵母细胞。第1组不包含连接到热点的动力学蛋白，第2组包含附着在热点附着的KineTochore蛋白CTF，第3组包含附着在热点上的动力学蛋白IML。对于每组，科学家确定了RFP和GFP基因之间的跨越频率。为了确定频率，科学家将发出红光和绿光的细胞数量添加到没有发光并除以细胞总数的细胞数量（图2）。
一个学科 - 苏里奇 - 供应 - 供应 -
Jan Pennekamp and Roman Matzutt, RWTH Aachen University, Germany Christopher Klinkmüller, BPMotion, Australia Lennart Bader and Martin Serror, Fraunhofer Fkie, Germany Eric Wagner, Fraunhofer Fkie, Germany and RWTH Aachen University, Germany Sida Malik, Data6 Csiro, Australia Maria Spiß and Jessica Rahn, Institute for Industrial Management at RWTH Aachen University, Germany Tan Gürpinar, Quinnipiac University, USA and Fraunhofer IML, Germany Eduard Vlad and Sander J. J. Leemans, RWTH Aachen University, Germany Salil S. Kanhere, University of New South Wales, Australia Volker Management, Institute for Industrial Management at RWTH德国亚兴大学，德国RWTH亚兴大学，德国Jan Pennekamp and Roman Matzutt, RWTH Aachen University, Germany Christopher Klinkmüller, BPMotion, Australia Lennart Bader and Martin Serror, Fraunhofer Fkie, Germany Eric Wagner, Fraunhofer Fkie, Germany and RWTH Aachen University, Germany Sida Malik, Data6 Csiro, Australia Maria Spiß and Jessica Rahn, Institute for Industrial Management at RWTH Aachen University, Germany Tan Gürpinar, Quinnipiac University, USA and Fraunhofer IML, Germany Eduard Vlad and Sander J. J. Leemans, RWTH Aachen University, Germany Salil S. Kanhere, University of New South Wales, Australia Volker Management, Institute for Industrial Management at RWTH德国亚兴大学，德国RWTH亚兴大学，德国
国家 - 部落合作法机构报告2024
获得医疗保健：Los Lunas社区计划：服务线LLCP是新墨西哥州卫生机构，也是为智力和发育障碍者（IDD）（IDD）年龄在18岁以上的人提供的生活支持者。我们提供以下服务：•支持生活 - 在他们选择的社区中，LLCP协助我们的客户尽可能独立地生活，提供旨在帮助，鼓励和授权他们成长和发展，获得自治，自治，自我跨越，追求个人利益和目标和目标和目标和目标的支持。•强化医疗生活服务（IMLS） - 对于那些接受急性医疗需求的支持生活的人，提供了足够的IML来满足他们的需求（例如，更密集的人员配备水平和护理水平）•根据我们的
STS-42 | spacepresskit
目录 一般发布 5 媒体服务 6 STS-42 简要介绍 7 轨迹事件序列 8 主要活动摘要 8 航天飞机中止模式 9 飞行器和有效载荷重量 10 STS-42 发射前处理 15 IML 科学操作 16 生命科学实验 17 重力植物生理学实验 24 微重力前庭调查 26 心理工作负荷表现实验 27 加拿大参与 IML-1 28 空间生理学实验 29 材料科学实验31 空间加速度测量系统 40 溶胶凝胶化：应用微重力研究 41 逃离特辑（气体） 43 聚合物膜处理研究（IPMP） 45 IMAX 47 学生实验 48 辐射监测设备-III（RME-III） 49 STS-42 机组人员传记 50 STS-42 任务管理 54
供应链中信息流的跨学科调查
Jan Pennekamp, RWTH Aachen University, Germany Roman Matzutt, RWTH Aachen University, Germany Christopher Klinkmüller, BPMotion, Australia Lennart Bader, Fraunhofer Fkie, Germany Martin Serror, Fraunhofer Fkie, Germany Eric Wagner, Fraunhofer Fkie, Germany and RWTH Aachen University, Germany Sodra Malik，Data61 CSIRO，澳大利亚玛丽亚·斯皮斯（Maria Spiss），德国RWTH亚兴大学的工业管理研究所，杰西卡·拉恩（Jessica Rahn），德国亚兴大学的工业管理研究所，德国tangürpinar，fraunhofer iml，德国德国Eduard vlad vlad vlad vlad vlad vlad vlad vlad vlad vlth Aachen University，Rwth Aachen University，rwth Aachen University，Germany Sandery J.J. Leemans，Rwth Aachen University，德国Salil S. Kanhere，新南威尔士大学，澳大利亚沃尔克·史蒂奇，德国rwth Aachen University的工业管理学院，德国Klaus WehrleJan Pennekamp, RWTH Aachen University, Germany Roman Matzutt, RWTH Aachen University, Germany Christopher Klinkmüller, BPMotion, Australia Lennart Bader, Fraunhofer Fkie, Germany Martin Serror, Fraunhofer Fkie, Germany Eric Wagner, Fraunhofer Fkie, Germany and RWTH Aachen University, Germany Sodra Malik，Data61 CSIRO，澳大利亚玛丽亚·斯皮斯（Maria Spiss），德国RWTH亚兴大学的工业管理研究所，杰西卡·拉恩（Jessica Rahn），德国亚兴大学的工业管理研究所，德国tangürpinar，fraunhofer iml，德国德国Eduard vlad vlad vlad vlad vlad vlad vlad vlad vlad vlth Aachen University，Rwth Aachen University，rwth Aachen University，Germany Sandery J.J. Leemans，Rwth Aachen University，德国Salil S. Kanhere，新南威尔士大学，澳大利亚沃尔克·史蒂奇，德国rwth Aachen University的工业管理学院，德国Klaus Wehrle
国家领导力赠款 - 博物馆
IML授予的金额：$ 691,965的成本份额：$ 0，$ 0的保护基金会（FAIC）将开展研究和开发工具，使文化遗产专业人士能够做出特定于机构的决策以降低环境影响。FAIC将与研究人员合作，了解博物馆收藏工作中心的六项活动的碳影响力：治疗；环境控制；应急准备；基于时间的媒体和数字化；害虫控制；和对象贷款。对于每个主题，该项目将创建一个环境建模工具来计算能源使用和环境影响；一个案例研究证明了模型；帮助生成结果的用户指南；以及根据特定于网站的结果提供信息和建议的可持续性行动指南。通过提供专业人员做出更可持续的日常选择所需的工具和信息，该项目将解决对现场能源使用的越来越关注。
Vitae课程2024 Boris A. Khesin 1。教育
Visiting Positions (1–5 months) 1992-2024, 7 Times Ihes, Bures-sur-Yvette, France 2023 IML, Stockholm, Sweden 2008, 2022 CRM, Barcelona, Spain 2017 Mit, Cambridge, USA 2009-2017, 3 Times Weizmann Institute, Israel 2014 Simons Center SCGP, USA 2014 Max-Plack Institute, Leipzig,德国2004年，2013年，瑞士劳桑市伯诺利中心，2002-2012，4倍Ecole Polytechnique，巴黎，法国，法国，1994-2011，8倍最大最大Planck Institute，Bonn，德国，1999-2013，3倍，3倍，3倍，梅克利，伯克利，美国2009年d'Azur，nice eciel，france 2007 Ecutities and vuk ecky， Normale Superieur, Lyon, France 2004 Universitis de Geneve, Switzerland 2003 Universitite de Nice, France 2002 Universite d'Angers, France 2002 ESI, Vienna, Austria 2000 LAPP, Annecy, France 1997-2000, 3 Times Yale University, USA 1996 ETH, Zurich, Switzerland 1995 RIMS, Kyoto, Japan 1993 Universite Paris VII, France 1992, 2012年，英国剑桥艾萨克·牛顿学院
简历.pdf
2021 年 10 月 Qibo 简介，研讨会，杜塞尔多夫。2021 年 10 月 Qibo 简介，新加坡/日本。2021 年 9 月 量子 PDF，在线。2021 年 3 月 都灵研讨会，带硬件加速的量子模拟，都灵。2020 年 9 月 QC-CERN，量子机器学习简介，CERN。2020 年 10 月 QC-CERN，Qibo 简介，CERN。2020 年 9 月 CQT，带硬件加速的量子模拟，新加坡。2020 年 9 月 IML，跨平台加速 MC 模拟，CERN。2020 年 5 月 LHCP2020，具有深度学习模型的 Parton 密度，巴黎。2020 年 5 月 CSIL，大数据在 COVID-19 时代的作用，米兰。2019 年 7 月 BOOST19，通过强化学习进行 Jet 修饰，波士顿。 2019 年 7 月 QCD@LHC19，通过强化学习进行喷流修饰，布法罗。2019 年 6 月 3 日 PHOTON19，PDF 和 EW 校正，弗拉斯卡蒂。2019 年 4 月 3 日 IFT ICTP SAIFR，机器学习应用于理论高能物理，圣保罗。2019 年 3 月 12 日 ACAT19，黎曼-Theta 玻尔兹曼机，萨斯费。2018 年 9 月 18 日 NNPDF/N3PDF 警告会议，机器学习笔记，加尔尼亚诺。2018 年 9 月 10 日第 23 届 ETSF 电子激发研讨会，机器学习概述，米兰。2018 年 6 月 14 日清华机器学习研讨会，黎曼-Theta 玻尔兹曼机，三亚。
社论：人机系统中的解释
自动驾驶汽车、社交和工业机器人、基于图像的医疗诊断、基于语音的知识和控制系统（例如 Alexa、Siri）以及推荐系统是一些应用领域，其中 AI/ML 辅助数字工件已经支持日常惯例和活动。可解释人工智能 (XAI) 和可解释机器学习 (IML) 都是关注用户为应对自动化系统渗透社会、经济、工业和科学环境的激增而创造的术语。例如，当自动驾驶汽车发生碰撞时，有什么好的解释？当 Alexa 被要求解释为什么英国的通货膨胀率如此之高，而通常的回答却非常不合适时，有什么好的解释？当社交媒体巨头为粉丝提出建议并向普通用户投放广告时，有什么好的解释？这些问题，特别是在任务关键型或影响生命的系统中，是由此类系统日益复杂的情况所引发的，在解释和解释其决策、结果或行为时，这些系统不可避免地会变成“黑匣子”。尽管已经采取了一些有趣的算法方法和实现（例如 LIME、IBM Protodash 和 SHAP（SHapley Additive exPlanations））来应对这一挑战，以看透“黑匣子”并理解其行为，但这些方法和实现主要由 ML 开发人员推动，旨在改进 ML 模型，而不是为系统消费者提供结果的某种解释或解释。在更广泛的多学科背景下，“什么是对外行用户的良好解释”这个问题的答案变得更具挑战性，正如我们呼吁的那样，从哲学到社会学、经济学和计算机科学。在此背景下，XAI 应该涉及需要解决的另一个层次的讨论：我们作为人类与 AI 系统的关系。尽管如此，“解释”一词源自拉丁语动词“explanare”，字面意思是“使水平”。因此，讨论和科学