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虚拟衰老大脑：老年人认知能力下降的模型驱动解释
健康衰老伴随着个体认知能力的异质性下降，尤其是在衰老期间。这种变异的机制尚不清楚，但与白质纤维束的重组和大脑区域的功能共同激活有关。在这里，我们建立了一个因果推理框架，以提供结构连接和大脑功能之间联系的机制洞察，并基于大脑图像数据和网络建模。通过应用不同程度的半球间结构连接退化，我们不仅能够重现与年龄相关的半球间功能通信下降和相关的动态灵活性，而且我们获得了衰老过程中结构连接对大脑功能的整体调节增加。值得注意的是，结构连接和大脑功能之间的调节增加幅度更大，在认知能力较差的老年人中增加幅度更大。我们通过基于深度学习的贝叶斯方法独立验证了我们框架的因果假设。当前的结果可能是首次在大型群体中从机制上证明衰老过程中的去分化和支架作用会导致认知能力下降。
通过收敛条件加速人机交互以实现法学硕士解释
本文探讨了使用大型语言模型 (LLM) 加速人机交互的问题。它通过考虑 LLM 的难以形式化的认知语义解释，超越了可解释人工智能 (XAI) 的传统逻辑范式。XAI 沉浸在一个混合空间中，在交互过程的数字化过程中，人类和机器具有关键的区别。作者的收敛方法确保了使 XAI 有目的性和可持续性的条件。该方法基于逆问题解决方法、认知建模、遗传算法、神经网络、因果循环动力学和特征形式实现。事实证明，决策者需要为信息处理创建独特的结构条件，使用 LLM 来加速集体问题解决的收敛。这些实施已在情境中心的集体战略规划期间进行。这项研究有助于在经济、科学和技术领域的许多分支中推进可解释的 LLM。
解释技术和表示对用户理解和对可解释的AI
局部解释性是可解释的AI的重要子场，重点是通过提供模型的输入和输出之间的基本关系来描述单个用例的AI模型的决策。机器学习社区在提高解释准确性和完整性方面取得了重大进展，但最终用户很少评估这些解释。因此，我们评估了各种解释和表示技术对用户理解和信心的影响。通过对两个不同领域的用户研究，我们评估了三种常用的本地解释技术 - 功能 - 基于规则，基于规则和反事实，并探讨了他们的视觉表示（基于文本或基于文本）的方式，即信息用户的理解和信任。我们的结果表明，解释技术的选择主要影响用户理解，而图形表示会影响用户信心。
情境问责：应用人工智能的伦理原则、认证标准和解释方法
鉴于人工智能开发人员在确保人工智能系统、其成果和此类系统用户的责任方面发挥着重要作用，我们需要他们采取负责任、合乎道德和负责任的方法。因此，我们建议这些参与者参与旨在产生负责任的人工智能设计和使用的政策制定过程。根据我们的实证研究结果，我们提出了几项建议，以弥补当前在追求负责任的人工智能时将道德原则、认证标准和解释方法作为问责机制所发现的缺陷。我们希望这些建议能够有助于讨论如何在实践中确保问责制，同时兼顾开发人员、研究人员和公众的观点。
标准水文交换格式 (SHEF) 的解释及其在中部地区的实施
在该国与水资源相关的众多联邦、州和地方机构中，国家气象局内水文数据的有效通信比其他任何机构都更为重要。以前尝试标准化水文数据传输格式（例如 1961 年河流数据规范）表明我们早就认识到这种标准化的必要性。但是，由于各种原因，以前标准化传输格式的这些尝试从未得到广泛支持。当前以及未来计算机处理水文数据的能力表明，现在比以往任何时候都更需要一种标准的水文数据传输格式。我们密苏里盆地河流预报中心 (MBRFC) 相信标准水文交换格式 (SHEF) 将满足这一需求。
解释是营销问题吗？对人工智能的信任追求和两种相互冲突的解决方案
在过去的几十年里，人工智能 (AI) 越来越多地成为我们生活的一部分，从个人生活到职业环境。在护理方面，人工智能充当决策支持工具，提供仅靠人类能力无法获得的信息 [1–3]。基于机器学习、深度学习或决策树的软件可以分析大量患者数据，以识别导致诊断或治疗确定的模式。人工智能在许多医学领域的测试已经取得了令人印象深刻和令人鼓舞的结果，但其临床价值仍有待完全了解 [4]。这不仅需要测试人工智能作为医疗保健环境中诊断支持工具的有效性，还需要考虑其在临床环境中实施可能产生的后果。例如，虽然一些医疗保健专业人士对新技术的实施表现出明显的热情，但在日常临床实践中使用此类工具则是另一回事。医护人员需要不断做出影响患者生死的重要决定，处理患者敏感的复杂情绪[5–7]，也面临越来越大的争议和法律诉讼风险。这些风险可能会影响医生的态度及其
在积累超临界光度的磁性中子恒星中的定量解释
上下文。磁性中子星（NSS）通常在其X射线光谱中表现出回旋谐振散射特征（CRSF）。回旋线被认为是在积聚柱中的辐射冲击中产生的。高光度NSS在回旋通线（E CRSF）和X射线光度（L X）之间显示出平滑的抗相关性。目标。已经指出，如果辐射冲击是循环基因线形成的位点，则观察到的高发光NSS中观察到的E CRSF-L X平滑抗相关与理论上预测的抗相关性与理论上的预测。电击高度与亮度近似线性增加，而偶极磁场作为距离的立方功率下降，从而意味着当亮度通过数量级的级数时，相反，与观察相反，则相反。由于没有其他候选位点可以进行回旋线形成，因此我们在辐射冲击时重新审查了与辐射冲击时的亮度的预测变化率，仔细观察所涉及的物理学。方法。我们开发了一个纯粹的分析模型，该模型描述了观察到的回旋能质心对冲击阵线高度的总体依赖性，包括相对论的增强和重力红移的影响。相对论的增强效应是由于相对于冲击的参考框架上游吸积等离子体的轻度相对论运动所致。reults。我们表明，相对论的影响明显削弱了预测的E Crsf-l x抗相关。我们发现，环形线能的能量随（a）（a）由于偶极磁场引起的冲击高度而变化。我们使用我们的模型来拟合X射线源V0332 + 53的数据，该数据表现出弱负相关，并证明该模型可以很好地拟合数据，从而减轻了观察结果和理论之间的张力。结论。可以通过增强柱沿积分柱的变化，多普勒增强的效果以及层次振动的效果，以及层次的红色速度的效果来解释，可解释了超临界吸积性方案中的弱抗相关性和X射线光度。 由于这些影响，中子恒星表面上的实际磁场可能比观察到的CRSF的天真推断值大约2个因子。可以通过增强柱沿积分柱的变化，多普勒增强的效果以及层次振动的效果，以及层次的红色速度的效果来解释，可解释了超临界吸积性方案中的弱抗相关性和X射线光度。由于这些影响，中子恒星表面上的实际磁场可能比观察到的CRSF的天真推断值大约2个因子。
评论探索局部解释实用工业人工智能应用：系统文献综述
摘要：近年来，已经开发了大量可解释的人工智能 (XAI) 用例，以解决工业应用中的许多实际问题，同时保持所使用的人工智能 (AI) 模型的可解释性水平，以判断其质量，并在模型损坏时可能追究其责任。因此，了解最先进的方法、指出最近的问题并得出未来的方向对于有效推动 XAI 研究非常重要。本文对局部解释技术及其在各个工业领域的实际应用进行了系统的文献综述。我们首先确定了对不透明 AI 模型的 XAI 的需求，并调查了工业 AI 应用的不同局部解释方法。然后从几个因素的角度检查研究数量，包括行业部门、AI 模型、数据类型以及基于 XAI 的用途和目的。我们还研究了局部解释方法的优缺点以及它们在实际环境中的效果。我们还介绍了使用局部解释技术的困难，包括计算复杂性以及精度和可解释性之间的权衡。我们的研究结果表明，局部解释技术可以提高工业 AI 模型的透明度和可解释性，并提供有关它们的深刻见解。必须提高这些程序的效率，并解决对其应用的道德问题。本文有助于增加对局部解释策略的了解，并为希望在实际环境中使用这些方法的学者和行业专业人士提供指导。
解释自治：通过与大语言模型的解释生成增强人类机器人互动
本文介绍了一个系统，旨在为人类机器人相互作用（HRI）中的自主机器人执行的动作产生解释。机器人技术中的解释性封装在可解释的自主机器人（XAR）的概念中，是一个不断增长的研究领域。本文所描述的工作旨在利用大型语言模型（LLMS）执行自然语言处理任务的功能。这项研究重点是使用此类模型与检索增强生成（RAG）方法结合使用的可能性，以解释从自主系统日志中收集的数据。此外，这项工作还提出了拟议的解释系统的形式化。已通过欧洲机器人联盟（ERL）的导航测试进行了评估，欧洲机器人联盟（ERL）是一项欧洲范围内的社会机器人竞赛。关于获得的结果，已经进行了验证问卷，以从技术用户的角度衡量解释的质量。实验期间获得的结果突出了LLM在实现机器人中的解释能力方面的潜在效用。
在动态媒介的理论中对真空能量与暗能量之间的巨大差异
摘要：本文的目的是在参考动态介质的框架内呈现真空能和暗能量，并解释两个能量之间的现象差异。动态培养基由实体（称为gravitons）组成，其速度的速度平均速度决定了空间中每个点的介质的频率的速度。表明，在黑洞的地平线内（由Schwarzschild Radius定义），频率的速度大于光速，这意味着吸引人本身对光的速度更高。两个光子以两个相反的方向传播的量子纠缠是由于重力子的连接。因此，提议重力以速度V g r宇宙t planck 2.4 10 69 m/s移动，这使得可以保证两种光子在宇宙中的位置不可能，并且无法测量光子触发时间所花费的时间以降低其双胞胎光子的时间，因为它比Planck Time t planck planck少了。建立了真空能的表达和在参考动态介质的框架内的深色能量的表达。两个表达式e真空和e黑暗以及最遥远星系的速度V Galaxy的速度使Gravitons速度的近似值