XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemLAIN
可解释人工智能助力贷款审批的未来
A. DURGA DEVI MADAM 1，KATHULA KARUNA 2，1 助理教授，MCA 系，Dantuluri Narayana Raju 学院，Bhimavaram，安达拉邦
锂离子电池SOH预测，深度学习通过可解释的机器学习增强
本研究中使用的方法可以帮助电池开发人员将不同的操作策略与电池老化联系起来。We use inputs such as temperature (T), current (I), and state of charge (SOC) and utilize a feature transforma- tion technique which generates histogram-based stressor features representing the time that the battery cells spend under operational conditions, then investigate the performance of DNN models along with explainable machine learning (XML) techniques (e.g., SHapley Additive exPlanations) in predicting LiB SOH.比较分析利用了广泛的开源数据集来评估LSTM，GRU和FNN等深度学习模型的性能。预测以两种不同的模式执行：一个将预测的周期限制为520，另一个将预测扩展到了电池第一寿命的结束（SOH = 80％）。
抱怨v Biomarin
'通过社交媒体（LinkedIn）促进疗法。2月15日，一位BioMarin的高级主管发表了“ FDA的最新批准，用于BioMarin; s [SIC]首次治疗adnondroploplasia的疗法，以及EMA批准用于首次基因治疗严重的成人血友病A的首次基因治疗”。给定生物蛋白产品是这些空间中唯一的[SIC]这是对生物蛋白产品Voxzogo和Roctavian的明确参考。该帖子受到许多位于欧洲的二多数人员的喜爱，其中包括英国[高级领导人]和高级全球高管（名为Global Executives]，此外，位于英国的[任命部门]的各种董事以及爱尔兰的各种董事以及对该帖子的喜欢或评论。所有这些人在LinkedIn上都有广泛的联系，包括HCP，患者和患者组织扩大了该职位的覆盖范围，并确保在多个LinkedIn用户的时间表上可见，这在明显违反广告法和ABPI代码方面可以看到。在写信给BioMarin时，当局要求其考虑法规第5.1和26.1条的要求。
心脏病预测中的可解释人工智能
心脏病是全球主要的健康问题，导致全球发病率和死亡率居高不下。降低心脏病发病率最重要的方面之一是早期识别和预测。机器学习技术与可解释人工智能 (XAI) 相结合，为精准理解和预测心脏病风险变量提供了一条可行的途径。本文探讨了机器学习 (ML) 和可解释人工智能 (XAI) 在心脏病预测中的应用。该研究利用多种复杂算法，展示了基于机器学习的模型如何高效地识别心脏病高风险人群，并使用可解释人工智能 (XAI) 方法解释这些预测背后的原因。数据集来自 Kaggle，并使用预处理技术来准备用于训练机器学习模型的数据。这些模型包括决策树、随机森林、逻辑回归、支持向量机 (SVM)、KNN 和朴素贝叶斯。结果表明，随机森林表现最佳，逻辑回归表现接近。SHAP 应用于 LR 模型，这提供了直观的解释。此外，通过利用不同的形状图，他们提供了关于特定特征如何影响机器学习模型的预测的关键见解，增强了透明度并使模型更易于理解。
可解释的人工智能在建筑生成设计中的应用。Sanaz Zarghami 1、Hanieh Kouchaki 2、Longzhi Yang 1 和 Pablo Martinez Rodriguez 1
简介 在数据呈指数级增长的推动下，人工智能 (AI) 在建筑和施工领域的不断融合正在重塑传统实践。对大量数据集的手动分析和对基于规则的计算方法的依赖带来了挑战，促使人们通过预测模型采用人工智能进行系统数据分析。这种转变影响了该行业的各个方面，包括建筑和结构设计、施工安全、可持续性、可负担性、速度、投资回报率和运营绩效。生成式设计不同于传统方法，它使计算机能够半自主地探索设计空间，为设计师提供多种分析和考虑选项（Baduge 等人，2022 年；Junk 和 Burkart，2021 年；Krish，2011 年）。虽然人工智能在建筑领域的应用越来越受到认可，但在理解和解释人工智能模型输出（通常被认为是“黑匣子”）方面也出现了挑战。值得关注的是，人们对偏见、公平性、信任和可靠性的担忧，特别是在招聘、实时进度监控、网络安全、风险管理和安全等关键领域。人类在这些领域的决策也容易受到偏见的影响，而不愿接受人工智能往往源于缺乏理解。建立对人工智能模型的信任对于获得广泛接受至关重要，这是通过可解释的人工智能 (XAI) 来探索的。这涉及方法和流程，以增强对人工智能算法结果和输出的理解和信心，满足行业对透明度和可靠性的需求 (Matthews 等人，2022 年；Gunning 等人，2019 年；Sokol 等人，2022 年；Love 等人，2023 年)。虽然 XAI 在法律和医学等领域获得了关注，但尽管生成式人工智能兴起，其在建筑领域的探索仍然有限。
JULAINE-信息.pdf
L 型聚乳酸是生物相容性最好、促炎性较低且对胶原蛋白刺激效果更强的形式（比 PDLA 强 1.4 倍），并且没有安全警示。它会完全降解为 CO 2 和 H 2 O，不会留下生物痕迹。这种形式的纯度在合成和产品降解中都可见。
