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迈向基于脑电图的脑机接口深度学习模型解读的最佳实践
这在许多 BCI 领域都是传统方法，例如识别注意力心理状态（Fahimi 等人，2019 年）、运动相关皮质电位识别（Lawhern 等人，2018 年）、检测驾驶员困倦（Cui 等人，2021a 年）等。尽管取得了成功，但深度学习的主要缺点是其行为背后缺乏透明度，这可能会引起最终用户对采用 BCI 的潜在担忧。近年来，人们做出了很多努力来解释深度学习模型的决策，并将其应用于图像和文本分类任务。这通常是通过生成热图来完成的，该热图指示输入的每个像素对训练模型的最终分类的贡献程度。对于基于脑电图的脑机接口，该技术可以揭示脑电图中局部存在的不同成分（例如来自不同皮质源产生的信号、传感器噪声、肌电图 (EMG)、眼球运动和眨眼活动）将如何影响分类 (Cui et al., 2021a,b, 2022)。因此，可以知道模型是否已经学习了具有神经学意义的特征，或者决策是否在很大程度上受到数据中的类判别伪影的影响，从而可以促进改进模型以获得更好的性能和可靠性的过程。深度学习的可解释性在基于脑电图的脑机接口领域受到广泛关注 (Sturm et al., 2016; Zhou et al., 2016; Bang et al., 2021; Cui et al., 2021a,b, 2022)。尽管应用广泛，但人们既不清楚所获得的解释结果在多大程度上可以信任，以及它们如何准确地反映模型决策，现有文献也没有清楚地解释为什么选择某种解释技术而不是其他技术。这些观察引起了人们对基于对模型决策的错误解释而得出的有偏见的结论的担忧。为了填补这一研究空白，我们进行了一项研究，以评估基于 EEG 的 BCI 的不同深度解释技术，并探索利用这些技术的最佳实践。总而言之，本文在以下方面做出了贡献：
对特朗普的贸易战争申请
摘要国际贸易和许多其他领域的定量建模背后的主要动机是阐明政策变化的经济后果。为了帮助评估和潜在地增强此类定量预测的信誉，我们引入了基于IV的拟合优度措施，为测试任意通用平衡环境中的因果预测以及估计这些预测的平均错误指定提供了基础。作为如何在实践中使用基于IV的合适性措施的说明，我们重新审视了Fajgelbaum等人预测的特朗普贸易战的福利后果。（2020）。关键词：国际贸易，城市经济学，测试经济模型本文是该中心贸易计划的一部分。经济绩效中心由经济和社会研究委员会资助。We are grateful to Nimisha Gupta, Thomas Hierons, Robin Li, John Sturm and Akash Thakkar for outstanding research assistance, and to Isaiah Andrews, Lorenzo Caliendo, Ben Faber, Pablo Fajgelbaum, Cecile Gaubert, Sam Kortum, Eduardo Morales, Ralph Ossa, Steve Redding, Esteban Rossi-Hansberg，Bas Sanders，Felix Tintelnot，Dan Trefler，Christian Wolf和众多研讨会受众，以获取有益的评论和讨论。RodrigoAdão，芝加哥展位。Arnaud Costinot，麻省理工学院。MIT，MIT，伦敦经济学院的客座教授和LSE经济表现中心。 由伦敦经济和政治学院经济绩效中心出版，霍顿街伦敦WC2A 2AE保留所有权利。MIT，MIT，伦敦经济学院的客座教授和LSE经济表现中心。由伦敦经济和政治学院经济绩效中心出版，霍顿街伦敦WC2A 2AE保留所有权利。未经任何形式或以任何形式或以任何方式传输本出版物的一部分，未经任何书面书面许可或以任何方式传输，也不会以任何形式出版或以任何形式发行。请求允许复制任何文章或部分工作文件的请求，应通过上述地址发送给编辑。R.Adão，A。Costinot和D. Donaldson，提交2024年。
星期三至周五12月4日至6日，2024年-Cairibu
组1-5：00-6：15 PM 1。cassandra kisby- @ @，k外泌体的萎缩：细胞再生生物学……2。adwaita parab- @膀胱上皮衍生的类器官，以调查衰老…3。艾米莉·帕特森（Emily Paterson） - @ em衰老中的人类下尿道的蜂窝图书馆……4。Zohreh Izadifar-泌尿生殖器官芯片：临床前人体外模型…5。John Lafin-可访问的工作流，用于分析单个单元格数据... 6。renea sturm-确保纳米纤维板的细胞和生物相容性……7。wei -he-将低成本可靠导管的应用用于尿道压力…8。Yuting Zheng-自然启发的抗氧化剂粘附纳米颗粒…9。Hannah Ruetten-推进尿液功能障碍的临床前评估…10。Anna Barrett-早期调查人员的合作峰会％…11。allison rundquist-用于测量小鼠尿道蠕动的离体模型…12。em Abbott-女性感觉功能障碍的K电刺激…13。Natasha Wilkins -K k骨神经刺激介导肠功能障碍…14。Golena Fernandez（1）-K无弦附加：支架的患者体验…15。Golena Fernandez（2）-K谁有风险？新的邮政肾脏疾病…16。Lex Patterson-迈向快速和敏感的护理诊断……17。丹尼尔·罗克罗（Daniel Roquero）（1） - 磁石去除：猪模型的可行性…18。Jennifer Yarger- K感知到新兴成年后的UTI的障碍…19。Rachel Wattier -K开发定性面试指南…20。Anabelle Hoffman-％尿液数量预测尿量…21。zhina sadeghi- @ @纤维辅助祖细胞在老年尿道中的作用…22。劳伦·贝克ajha Young-超钙库中血液转录组的分析…24。拉里·史密斯Lindsey Felth Tanaka-自闭症谱系障碍和LUTS…26。Nathalia Amado（1） - 空间分辨的膀胱转录组学…27。Arnold Salazar- IFRD1在膀胱上皮的压力和维持中的作用…28。Justin Wobser- PBS突变对膀胱的长期影响…29。Marlene Masino-瞬态受体电势Vanilloid 1型通道…
生成ki - jenseits von euphorie undeinfachenLösungen
自2022年美国软件公司OpenAAI于2022年出版文本生成器和聊天机器人Chatgpt以来，生成人工智能（AI）席卷了数字世界； AI应用程序现在通常可以访问，并且可以通过多种方式使用。CHATGPT在短短两个月内仅吸引了大约1亿用户。此外，还广泛使用了用于自动创建照片真实图像和视频（例如Midjourney，Dall-E，Gemini或最近Sora）的工具。提到的应用程序可以使用neratative AI在按钮时创建具有惊人高质量的文本，图像或视频。促进了这一凯旋游行，具有通过互联网和简单界面免费访问相应工具的直接可用性；用户几乎不需要以前的知识，只需要几个技术初步陈述即可在几秒钟内维护问题，图像和视频。生成AI的基础和核心是根据来自广泛数据的广泛数据的各种数据创建新的语言或视觉产品的能力。这是基于相关性或概率进行的，但不是基于真实的理解。chatgpt是一种被称为大型语言模型，该模型经过大量文本培训：网站，书籍，书籍，文章，歌词，帖子，帖子，推文，评论或其他意见表达方式 - 也就是说，所有纹理证书都可以在互联网上找到。的创作是基于从该数据中学到的指定句子片段中学到的语音模式来预测下一个单词。ChatGpt首先使用统计程序分析相关句子的上下文，然后发出结果。以这种方式，chatgpt可以问word
质疑人工智能预测：影响力驱动的第二意见推荐
[1] Gagan Bansal、Besmira Nushi、Ece Kamar、Dan Weld、Walter Lasecki 和 Eric Horvitz。2019 年。人机协作团队向后兼容的案例。ICML 人机协作学习研讨会 (2019)。[2] Gagan Bansal、Tongshuang Wu、Joyce Zhou、Raymond Fok、Besmira Nushi、Ece Kamar、Marco Tulio Ribeiro 和 Daniel Weld。2021 年。整体是否超过部分？人工智能解释对互补团队绩效的影响。在 CHI 计算机系统人为因素会议论文集上。1-16。 [3] Umang Bhatt、Javier Antorán、Yunfeng Zhang、Q Vera Liao、Prasanna Sattigeri、Riccardo Fogliato、Gabrielle Gauthier Melançon、Ranganath Krishnan、Jason Stanley、Omesh Tickoo 等人。2020 年。不确定性作为透明度的一种形式：测量、传达和使用不确定性。arXiv 预印本 arXiv:2011.07586 (2020)。[4] Zana Buçinca、Maja Barbara Malaya 和 Krzysztof Z Gajos。2021 年。信任还是思考：认知强制函数可以减少人工智能辅助决策对人工智能的过度依赖。ACM 人机交互论文集 5，CSCW1 (2021)，1-21。 [5] Rich Caruana、Yin Lou、Johannes Gehrke、Paul Koch、Marc Sturm 和 Noemie Elhadad。2015 年。医疗保健的可理解模型：预测肺炎风险和 30 天内住院率。第 21 届 ACM SIGKDD 国际知识发现和数据挖掘会议论文集。1721–1730。[6] R Dennis Cook。1986 年。局部影响力评估。皇家统计学会杂志：B 系列（方法论）48，2（1986 年），133–155。[7] Maria De-Arteaga、Artur Dubrawski 和 Alexandra Chouldechova。2021 年。利用专家一致性改进算法决策支持。arXiv 预印本 arXiv:2101.09648（2021 年）。 [8] Maria De-Arteaga、Riccardo Fogliato 和 Alexandra Chouldechova。2020 年。《人机交互案例：在存在错误算法评分的情况下做出决策》。2020 年 CHI 计算机系统人为因素会议论文集。1-12。[9] Berkeley J Dietvorst、Joseph P Simmons 和 Cade Massey。2015 年。《算法厌恶：人们在发现算法错误后会错误地避开算法》。《实验心理学杂志：综合》144, 1 (2015)，114。[10] Kelwin Fernandes、Jaime S Cardoso 和 Jessica Fernandes。2017 年。《具有部分可观测性的迁移学习应用于宫颈癌筛查》。《伊比利亚模式识别与图像分析会议》。Springer，243-250。 [11] Yarin Gal 和 Zoubin Ghahramani。2016 年。Dropout 作为贝叶斯近似：表示深度学习中的模型不确定性。在国际机器学习会议 (ICML) 中。1050–1059。[12] Ruijiang Gao、Maytal Saar-Tsechansky、Maria De-Arteaga、Ligong Han、Min Kyung Lee 和 Matthew Lease。2021 年。通过 Bandit 反馈实现人机协作。IJCAI (2021)。[13] Pang Wei Koh 和 Percy Liang。2017 年。通过影响函数理解黑盒预测。在第 34 届国际机器学习会议论文集-第 70 卷中。JMLR。org，1885–1894 年。[14] Himabindu Lakkaraju、Jon Kleinberg、Jure Leskovec、Jens Ludwig 和 Sendhil Mullainathan。2017 年。选择性标签问题：在存在不可观测因素的情况下评估算法预测。第 23 届 ACM SIGKDD 国际知识发现与数据挖掘会议论文集。ACM，275–284。