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解释透明AI
Banipur摘要：人工智能（AI）和机器学习（ML）越来越成为医疗保健，金融和自治系统等关键领域决策的核心。但是，它们的复杂性使许多模型不透明，通常称为“黑框”模型，使用户难以理解或信任做出的决定。可解释的AI（XAI）试图通过在模型决策过程中提供透明度来解决这一问题。两种突出的XAI技术，Shap（Shapley添加说明）和石灰（局部可解释的模型解释）被广泛用于解释复杂的模型。本文介绍了摇动和石灰的比较分析，研究了其理论基础，优势，局限性和应用。Shap植根于合作游戏理论，并提供了一致可靠的解释，而Lime则提供了适合实时应用的有效局部解释。本文进一步讨论了应用这些方法的挑战，尤其是围绕可扩展性和实时决策，并突出了潜在的未来研究方向，包括结合了Shap和Lime优势的混合模型。Keywords: Explainable AI (XAI), Machine Learning Interpretability, SHAP (Shapley Additive Explanations), LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations), Black-box Models, Model Transparency, Feature Attribution, Model-agnostic Explanations, Cooperative Game Theory, Local Explanations, Global Interpretability, Model Explainability, Bias Detection, Trust in AI, Ethical AI, Algorithm透明度，AI问责制，模型评估，混合解释模型，XAI中的计算复杂性。
谢菲尔德哈勒姆大学论文
已研究了白云石灰在铁硅酸盐（透明质酸）熔体中的溶解情况，这些熔体的温度与 LD 吹炼初期（1300°C）的温度相对应。熔体装在铁坩埚中，并置于氩气气氛下的炉中。用白云石灰石制备的白云石灰圆柱体预热至熔体温度，并浸入其中，时间为 15 至 540 秒。取出反应后的圆柱体，在氩气喷射下淬火，以进行显微镜检查和扫描电子显微镜分析。用石灰石制备的方解石石灰圆柱体进行了等效实验。已建立旋转固定式坩埚粘度计技术，并测量了 Cao - »Feof - Si02 - MgO 系统中合成炉渣的粘度。锥体熔融研究 • 用于确定炉渣系统的熔化行为。
碳捕获利用率和存储：峰值FACTSHEET
Peak Cluster汇集了英国领先的水泥和石灰生产商的五个；柏油碎石，布雷顿，lhoist，总工业，西格玛罗克和低碳能量项目开发人员渐进式能源。峰值集群将有助于解决世界上最大的气候挑战之一 - 减少行业对环境的影响，同时继续生产我们所依赖的产品。从2030年开始，Peak Cluster将利用碳捕获和储存（CCS）技术将英国水泥和石灰生产行业的40％脱碳。
从火星公园的栖息地恢复中学到的教训
Katong Laut（Cynometra ramiflora），红树林棕榈（Nypha Fruticans），假石灰（Suregada Multiflora），
年终报告19％26％30％
2023年4月26日，年度股东大会决定启动额外的股份储蓄计划，LTIP 2023。2023年5月1日的所有石灰员工都邀请参加参与。该计划要求参与者在2023年6月1日至2024年5月31日期间以纳斯达克斯德哥尔摩的市场价格收购公司的股票。一项Corre Sponding计划于2022年启动，称为LTIP 2022，该计划在2022年6月1日至2023年5月31日期间收购了股票。规定，参与者将股份保留了三年，该期限于2025年5月31日结束，ltip 2022和2026年5月31日在2023年5月31日结束，参与者在整个时期内仍然是一名雇员，而Lime符合绩效标准，每个股份都将使股份违反款项，依赖于份额的份额，这将使股票有差异，根据份额的份额，并有权依赖于造成的份额。绩效标准由董事会设定，并且符合Lime的财务目标。在订阅时，激励股的公允价值设置为值。由于这是一种基于股份的评估，该评估与股权工具结算，因此奖励股份的公允价值没有重新估计。
砌体：研究、应用和问题
1983 年 12 月 6 日，砌体：研究、应用和问题研讨会在佛罗里达州巴尔港举行。ASTM 委员会 C-7（石灰）、C-12（砌体砂浆）和 C-15（人造砌体）赞助了此次会议。Santee 水泥公司的 John T. Conway 和美国砖瓦研究所第九区 John C. Grogan 担任研讨会联合主席，并担任该出版物的编辑。休斯顿-加尔维斯顿砌体研究所的 J. Gregg Borchelt、克莱姆森大学的 Russell H. Brown、国家石灰协会的 Kenneth A. Gutschick、美国砖瓦研究所的 Alan H. Yorkdale 和顾问 Lewis J. Yost 担任研讨会委员会成员。
评估可解释的 AI：哪些算法解释可以帮助用户预测模型行为？
近年来，解释机器学习模型的算法方法激增。我们进行了首次以人为本的测试，以分离算法解释对模型可解释性的关键方面（可模拟性）的影响，同时避免重要的混杂实验因素。当一个人能够预测其对新输入的行为时，该模型是可模拟的。通过两种涉及文本和表格数据的模拟测试，我们评估了五种解释方法：（1）LIME，（2）Anchor，（3）决策边界，（4）原型模型，以及（5）结合每种方法的解释的复合方法。在极少数情况下，方法的有效性得到了明确的证据：LIME 提高了表格分类的可模拟性，而我们的原型方法在反事实模拟测试中是有效的。我们还收集了解释的主观评分，但我们发现评分并不能预测解释的有用程度。我们的结果首次提供了可靠而全面的估计，表明解释如何影响各种解释方法和数据域的可模拟性。我们表明 (1) 我们需要谨慎使用用于评估解释方法的指标，(2) 当前方法还有很大的改进空间。1
具有视觉上可解释的跑道退出预测模型...
摘要 - 已经开发了越来越多的机器学习（ML）工具和原型，以协助空中交通管制员（ATCO）的决策过程。这些ML工具可以促进更快，更一致的决策，以进行流量监控和管理。但是，其中许多工具都使用了模型，在这些模型中，机器做出的决策不容易被ATCO组成。因此，有必要为ATCO开发可解释的基于ML模型的工具，以管理使用基于ML模型的决策的固有风险。这项研究调查了视觉上解释的ML模型，用于跑道出口预测，以实现更好的跑道管理。具体来说，这项研究采用了XGBoost上的局部可解释的模型解释（LIME），在该解释中，可以看到机器做出的跑道退出预测的决策。XGBoost在这里研究的三种飞机分别达到了94.35％，94.17％和80.87％的分类精度。分析石灰参数时，石灰显示了与特定跑道出口相对应的每个飞机的特征的贡献。此外，视觉分析可以将跑道退出预测中不确定性的来源告知决策者。因此，这项工作为基于ML的跑道出口预测铺平了道路，视觉上可解释的机器决策可以为ATCO提供见解，以提供有效的跑道管理以及到达和出发的计划。交互式接口可视化跑道退出预测的机器决策的交互式界面也是本文的原型。
使用机器学习的自动冲程预测
摘要：中风是一种危险的医学障碍，当血液流向大脑的流动被破坏时，会导致神经系统障碍。这是全球范围内的巨大威胁，具有严重的健康和经济影响。为了解决这个问题，研究人员正在开发自动中风预测算法，这将允许早期干预甚至可以挽救生命。随着人口年龄的增长，处于中风风险的人数正在增长，使精确有效的预测系统越来越关键。wo在与六个众所周知的分类器的比较检查中，根据与概括能力和预测准确性有关的指标，探索了所提出的ML技术的有效性。在本研究中，我们还研究了两种可解释的技术，即形状和石灰。Shap（Shapley添加说明）和石灰（局部可解释的模型 - 不合Snostic解释）是建立良好且可靠的方法，用于解释模型决策，尤其是在医疗行业中。实验的发现表明，更复杂的模型优于更简单的模型，顶部模型获得了几乎91％的精度，而其他模型则达到了83-91％的精度。所提出的框架（包括全球和局部可解释的方法）可以帮助标准化复杂的模型并洞悉其决策，从而增强中风护理和治疗。索引术语 - 中风预测，可解释的机器学习，形状，石灰