摘要 机器学习模型的可解释性越来越受到人工智能 (AI) 和人机交互 (HCI) 社区研究人员的关注。现有的大多数工作都侧重于决策,而我们考虑知识发现。具体来说,我们专注于评估人工智能在艺术和人文学科中发现的知识 / 规则。从特定场景出发,我们提出了一种实验程序来收集和评估人类对人工智能生成的音乐理论 / 规则的口头解释,这些解释呈现为复杂的符号 / 数字对象。我们的目标是揭示在解码来自人工智能源的表达性信息的过程中存在的可能性和挑战。我们将此视为迈向 1) 更好地设计人类可解释的人工智能表示和 2) 评估人工智能发现的知识表示的可解释性的通用方法的第一步。
船体结构正在使用屈服强度最低为 100,000 psi 的高强度低合金淬火回火钢。船舶结构委员会发起了一个项目,以确定应使用哪些机械性能作为性能标准,评估这些标准对大型测试焊件的适用性,并选择与大型测试相关的小型实验室测试。对可用的机械性能数据和各造船厂使用这些材料的调查导致建议进行某些实验室调查。本报告描述了对高强度低合金板和焊件进行的小规模和大规模测试的结果。这些测试表明,8 英寸长的缺陷可以在低于材料屈服强度的应力下引发快速断裂,结构抗断裂性可以通过加强筋来提高,并且焊件的抗断裂性可以等于基板的抗断裂性。
Robert Fink IV是一名航空航天工程专业的学生,该学生与华盛顿特区的美国海军研究实验室实习。罗伯特的主管对他的工作印象深刻,并说他在NRL曾与他合作过的实习生中的前5%。罗伯特(Robert)罕见地组合了敏锐的英特尔(Intel Lect)和创造性的头脑以及出色的分析能力,出色的动手技能和出色的COM通行技巧。他一直在研究NRL最重要的国家重要性研发计划之一,重点是高超音速导弹。罗伯特(Robert)贡献了原始想法和工作,使它成为下一代超声导弹的设计。史无前例的罗伯特被列为四项临时专利的发明者,并且是2023年2023年Hypersonic技术系统会议(HTSC)的演讲和海报的作者,该会议(HTSC)在与该国的78次竞争后赢得了最佳海报,目前与该国的78次竞争,目前在皇家甲板上展出。
日期Lect/ Lab Title(暂定)1月10-W LEC.1。课程简介11-实验室1简介 /实验设计 /安全分配1应务:项目建议17-W LEC。2。采样详细信息第18实验2学生有组织的抽样24-W LEC。3。核酸提取方法25-第25实验室3 DNA提取I:提取31-W LEC。4。宏基因组学简介2月1日实验室4 DNA提取II:样品清理7-W LEC 5。聚合酶链反应(PCR)技术8-第8实验室5 DNA质量控制:纳米旋风,Qubit和PCR 14-W LEC.6 ngs:背景和应用15-第15-th Lab 6凝胶电泳;教程:如何撰写简介作业2应得:五个来源的注释参考书目21-W和22-第22读的阅读休息时间:没有讲座,没有实验室28-W LEC 7 Illumina DNA测序I(图书馆生产)29-第29-th Lab 7 Illumina Library Production
简介 2022 年 2 月 23 日夜间,俄罗斯军队越过乌克兰边境,试图在几天内占领基辅。几个小时后,俄罗斯总统弗拉基米尔·普京宣布开始“特别军事行动”。 克里姆林宫领导人在讲话中警告那些试图阻碍俄罗斯的人,他们将面临“前所未见”的后果——许多人将这一声明解读为使用核武器的含蓄威胁。随后的几周和几个月里,核暗示不断增加。莫斯科的核暗示伴随着西方的评论、谴责和一些反威胁。最重要的是,俄罗斯的暗示引发了几个西方国家的公开辩论,关于应该如何解读这些叙述以及它们需要什么回应。本工作文件试图收集俄罗斯的核叙述和西方的反应。
如果未能或拒绝在委员会规定的时间内履行任何合法要求的职责,而该等职责未明确规定处罚,或者未能、忽视或拒绝服从委员会做出的任何合法命令,或任何法官或根据第 101.01 至 101.29 节的规定做出的裁决,则对于每次此类违法行为、未能履行或拒绝履行,该雇主、雇员、承租人或其他人应没收并向州库缴纳不少于 10 美元但不超过 100 美元的款项,以弥补每次此类违法行为。这是州、县和联邦所有官员的职责,应州政府的要求。包括(但不限于),在各自的部门内执行工业委员会的所有合法命令,只要这些命令适用并且与
未来的国内机器人将成为我们房屋不可或缺的一部分。他们将具有各种传感器,这些传感器会不断收集数据并改变运动和互动功能,从而使它们能够访问所有房间并进行物理操纵环境。这引起了许多隐私问题。我们使用机器人的新型运动和互动能力来实现了所有可能的关注,如何减轻这种关注。首先,我们发现隐私问题随着在线调查(n = 90)而随着高级运动和互动功能而增加。第二,我们进行了三个焦点小组(n = 22),以构建86种模式,以传达麦克风,相机和国内机器人的互联网连接状态。最后,我们进行了一项大规模的内线调查(n = 1720),以了解哪些模式在信任,隐私,可理解性,通知质量和用户偏好方面表现最佳。我们的最后一组沟通模式将指导开发人员和研究人员通过国内机器人确保保护隐私的未来。
如果神经网络规模较大,则往往在训练时获得更高的准确度,即使生成的模型参数过多。但是,在训练之前、之中或之后小心地删除过多的参数,也可能产生准确度相似甚至更高的模型。在许多情况下,这可以通过简单的启发式方法实现,例如删除一定比例的绝对值最小的权重,即使绝对值并不是权重相关性的完美指标。前提是,获得明显更佳的剪枝性能取决于考虑删除多个权重的综合影响,因此,我们重新审视基于影响的剪枝的经典方法之一:最佳脑外科医生 (OBS)。我们提出了一种易于处理的启发式方法来解决 OBS 的组合扩展,其中我们选择要同时删除的权重,并将其与未剪枝权重的单次系统更新相结合。我们的选择方法在高稀疏性方面优于其他方法,如果在这些方法之后应用单次权重更新,也会很有优势。源代码:github.com/yuxwind/CBS。