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通过可解释的AI（XAI）技术增强神经网络中的可解释性。
通过可解释的AI（XAI）技术增强神经网络中的可解释性。电子。电子。eng。，卷。1，否。1，pp。1-5，2024。版权：从医疗保健诊断到财务建模的各种应用程序中神经网络的快速发展，已大大提高了决策过程的准确性和效率。但是，这些模型通常可以用作黑匣子，几乎没有深入了解它们如何到达特定的预测。这种缺乏解释性为其在信任，问责制和透明度至关重要的关键领域中采用的主要障碍。本研究旨在通过开发一个集成了多种可解释的AI（XAI）技术来增强神经网络的可解释性的新型框架来解决这一问题。所提出的框架结合了特征分析，层相关性传播（LRP）和视觉解释方法，例如梯度加权类激活映射（Grad-CAM）。这些技术共同对神经网络的决策过程提供了全面的看法，使它们对利益相关者更加透明和可以理解。简介和背景1.1。1.2。2。方法论2.1。数据收集我们的实验结果表明，综合的XAI框架不仅可以提高可解释性，而且还保持了高度的准确性，从而弥合了性能和透明度之间的差距。这项研究为在关键应用程序中部署可解释的神经网络提供了基础，确保了AI驱动的决策是可靠且可理解的。关键字：神经网络；可解释的AI；毕业-CAM;解释性；准确性缩写：XAI：可解释的AI； LRP：层次相关性传播； Grad-CAM：梯度加权类激活映射； AI：人工智能； FNNS：前馈神经网络； CNN：卷积神经网络； Shap：Shapley添加说明1。引言人工智能（AI）已成为现代技术进步的基石，神经网络在各种应用中起着关键作用，例如图像识别，自然语言处理和预测分析。尽管取得了成功，但阻碍神经网络更广泛接受的主要挑战之一，尤其是在医疗保健，金融和自治系统等关键领域，它们缺乏解释性。这些模型的黑框性质使得很难理解它们如何处理输入数据并生成输出，从而导致信任和问责制。可解释的AI（XAI）已成为一个关键的研究领域，旨在使AI系统更加透明和可解释。XAI技术努力阐明复杂模型的内部运作，从而允许用户理解，信任和有效地管理AI驱动的决策。本文着重于通过将各种XAI技术整合到一个凝聚力框架中来增强神经网络的可解释性。目标是为利益相关者提供对模型预测的明确和可行的解释，促进信任并使AI系统在高风险环境中的部署。背景这项研究的动机源于AI系统对透明度和问责制的需求不断增长。例如，在医疗保健中，临床医生需要了解AI驱动的诊断建议，以信任和对它们采取行动。同样，在金融中，利益相关者必须理解基于AI的风险评估，以确保公平性和法规合规性。在自主系统（例如自动驾驶汽车）中，了解决策过程对于安全性和可靠性至关重要。解决这些需求时，我们的研究旨在弥合高性能神经网络与可解释性的基本要求之间的差距，从而促进对各种关键应用程序的AI系统的更大接受和信任。神经网络，尤其是深度学习模型，由于能够从大型数据集中学习并捕获复杂的模式，因此在众多应用程序中取得了前所未有的成功。但是，它们的复杂体系结构通常由多个隐藏的层和数百万个参数组成，使它们变得不透明且难以解释。对AI的解释性的需求导致了旨在揭开这些黑盒模型的几种XAI技术的开发[1，2]。
中学课程目录.pdf
欢迎来到圣拉蒙谷联合学区。我们对学生的学业成功以及积极的学校文化的发展感到非常高兴。学区工作人员和教师们勤奋工作，发挥创造力，提供我们认为出色的中学学术课程。一些教师可能会要求捐款，以帮助支付一些消耗品或带回家的材料的费用。这些材料为学生提供了超出常规课程的益处或体验。请参阅您学生的站点捐款列表。本课程目录包含有关课程要求的信息以及按部门划分的每门课程的简要说明。我们相信，您的孩子在圣拉蒙谷联合学区的中学经历将是成功的。
父亲过渡需要与父亲对婴儿提示的大脑反应相关的神经解剖学适应
1 Gregorio Marañón Health Research Institute, 28007 Madrid, Spain, 2 Biomedical Research Center in Mental Health Network (CIBERSAM), 28029 Madrid, Spain, 3 Institut Hospital del Mar d'Ese Investigacans Mèdiques, 08003 Barcelona, Spain, 4 Department of Psychiatry I Legal Medicine, Autonomous University of Barcelona, Cerdanyola del Vallés, 08193巴塞罗那，西班牙，5个大脑与发展研究中心，莱顿大学，2333莱顿，荷兰6莱顿大脑与认知研究所，2300，莱顿，莱顿，7个精神健康研究所，荷兰研究所，荷兰研究所，荷兰，荷兰，荷兰，荷兰，荷兰I Barraker i Ramon llull University，Ramon Llull Universiti不育的瓦伦西安，20145年意大利米兰，瓦伦西亚不孕协会9，西班牙08017，西班牙108017，马德里28903马德里大学生物工程和航空工程部10
南方共同市场一体化的深入分析 - 巴黎政治学院
全球化观察站（巴塞罗那大学 - 巴塞罗那科学园）（www.ub.es/obsglob） Roberto Bouzas Pedro Da Motta Veiga Ramon Torrent 2002 年 11 月 “本报告是在欧洲共同体委员会的资助下编写的。本文表达的观点为顾问的观点，不代表委员会的任何官方观点”。
2023-2025实施战略
斯坦福医疗三谷的主要服务区域是位于加州东湾区的三谷。三谷包括利弗莫尔、普莱森顿、都柏林、丹维尔和圣拉蒙等郊区城市，它们位于三个山谷中，三谷是斯坦福医疗三谷得名的来源：阿马多尔山谷、利弗莫尔山谷和圣拉蒙山谷。利弗莫尔、普莱森顿和都柏林位于阿拉米达县，丹维尔和圣拉蒙位于康特拉科斯塔县。斯坦福医疗三谷在普莱森顿、利弗莫尔和都柏林设有医疗机构。斯坦福医疗三谷的住院病人大部分来自三谷。美国人口普查估计，三谷人口约为 379,000。该地区人口结构高度多样化：最大的两个族群是白人和亚裔（分别占 51% 和 28%）。三谷地区有色人种占总人口的 49%。c 住房成本高。在三谷地区，平均租金为 2,374 美元。2021 年阿拉米达县的房价中位数约为 1,050,000 美元，康特拉科斯塔县的房价中位数约为 800,000 美元。d 收入和教育是两个关键的社会决定因素，它们对健康结果有重大影响。三谷地区的家庭收入中位数为 154,165 美元，接近加利福尼亚州（82,053 美元）的两倍。e 此外，三谷地区主要城市的收入中位数与加利福尼亚州的高低有所不同。平均而言，三谷地区 69% 的人生活在家庭收入 100,000 美元或以上，而加利福尼亚州整体这一比例只有 41%。三谷城市中只有约 14% 的人口家庭收入低于 50,000 美元，而
“人工智能（AI）的历史”
1308 加泰罗尼亚诗人兼神学家 Ramon Llull 出版了《Ars generalis ultima》（终极通用艺术），进一步完善了他使用纸质机械手段从概念组合中创造新知识的方法。1666 数学家兼哲学家 Gottfried Leibniz 出版了《Dissertatio de arte combinatoria》（论组合艺术），紧随 Ramon Llull 之后，他提出了人类思维的字母表，并认为所有想法都不过是相对较少数量的简单概念的组合。1763 托马斯·贝叶斯开发了一个推理事件概率的框架。贝叶斯推理将成为机器学习的主要方法。1898 在刚刚落成的麦迪逊广场花园的电气展览会上，尼古拉·特斯拉演示了世界上第一艘无线电遥控船。特斯拉称，这艘船配备了“借来的思想”。1914 年，西班牙工程师 Leonardo Torres y Quevedo 展示了第一台能够下棋的机器，它能够
探索下一代再生疗法的神经细胞外基质的特性和潜力
科学与创新部，格兰特。 Ramon和Cajal RYC2019-0 Mike Lane奖学金免费拥有Gracia别墅，赠款/奖励号：CVG2 AFM-TEMELON TRAMPOLINE，赠款/奖励号：23648； EURONONOME委员会第三届加泰罗尼亚政府，赠款 /奖励号：2021 SGR机构或加泰罗尼亚研究与高级研究，赠款 /奖励编号：Engel2022；格兰特，格兰特。 IDIBELL_NEWSCIENCE计划-Neuropulse 2022;赠款/奖励：赠款/奖项：ID，ID，
遗传风险评分和糖尿病预测饮酒者酒精相关的肝硬化的发展
John B. Whitfield＃，1，Hwi Schwantes-2，Rebecca Darlay 3，Cross P. Aithal 4，Stephen R. Atkinson 5，Ramon Bataller 10，Christopher P.第11天，Christophe Moreno 22，Marsha Y. Morgan 23，Marsha Y. Morgan 23，Sucts 24，Sucts 24 Soyka 34，EricTrépo22，Timothy R. Morgan *，7.36，
PV92 PCR 信息学试剂盒
Stan Hitomi 数学与科学协调员 加州丹维尔圣拉蒙谷联合学区 Kirk Brown 首席讲师，爱德华泰勒教育中心 科学主席，加州特雷西特雷西高中和三角洲学院 Sherri Andrews，博士 课程与培训专家 Bio-Rad 实验室 Essy Levy，硕士 课程与培训专家 Bio-Rad 实验室