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校准对人工智能辅助决策的信任
随着人工智能产品的普及，人类和人工智能越来越多地合作做出决策。为了使这种类型的合作取得成功，人类需要了解人工智能的能力，以便有效地校准他们的信任。在这些合作关系中，以人类可以理解的方式解释决策和预测至关重要，以鼓励信任校准。可解释人工智能领域专注于将可解释性融入人工智能，但旨在使人工智能模型更具可解释性。因此，这项研究通常从以模型为中心的角度而不是以人为中心的角度来处理解释。与此同时，行业研究人员已经制定了指导方针，以帮助界面设计师有效地生成用户友好的解释。然而，这些指导方针通常过于宽泛，无法有效指导行业设计师的日常工作。我们的研究通过两种方法解决了这一差距：一个实证实验，研究人们如何回应解释以及哪些类型的解释对信任校准最有帮助；以及一个教育资源，帮助行业设计师了解用户可能有什么问题，以及使用环境如何影响他们可能使用的解释。我们的实验结果表明，解释并不总是有助于信任校准，实际上可能会损害信任校准，尤其是面对自我能力较低的新手用户时。我们对行业设计师进行的探索性访谈和可用性测试表明，人们渴望一种全面但易于访问的教育资源，以转化我们实验等研究并指导可解释的 AI 产品界面的设计。关键词
功能单元：材料科学的新观点...
摘要 - 定量反转算法允许在场景中的每个点构建电性能（例如介电常数和电导率）。但是，由于需要了解场景中的事件波场，因此这些技术在测量的反向散射相历史信号和数据集上都具有挑战性。通常，由于天线特征，路径丢失，波形因子等因素，这是未知的。在本文中，我们引入了一个标量校准因子来解释这些因素。为了解决校准因子，我们通过包括正向问题来增强反转过程，我们通过训练简单的馈送正式完全连接的神经网络来解决这些问题，以学习基本介电常数分布与雷达散射场之间的映射。然后，我们最大程度地减少了测得的和模拟字段之间的不匹配，以优化每个发射器的标量校准因子。我们证明了数据驱动的校准方法在菲涅尔研究所数据集中的有效性，其中我们显示了估计的场景介绍的准确性。因此，我们的论文为在现实成像场景中应用定量反转算法的应用奠定了基础。
阿里巴巴启动了高级AI模型，以竞争GPT-4
QWEN2.5-MAX现在可以通过阿里巴巴云服务向开发人员使用，并且可以通过公司的对话AI平台Qwen Chat访问。该系统提供了与OpenAI的API格式的兼容性，有可能简化已经使用类似AI服务的组织的采用。
富含硼的金属二吡啶的非平衡反应性...
图1：富含硼的六角形面孔的热力学的从头开始。（a）BOB 2表面的表面相图，其额外表面硼的覆盖范围与B大典型的全局优化采样的覆盖范围不同。虚线标记了与B富集相关的化学潜力。（b）在与B富集相关的化学势方面，采样表面相的大规范自由能。（c）三个表面相（B 0，B 1/9和B 1/3）结构的顶部和前视图，可以通过硼 - 富集来制备。额外的硼原子以黄色圆圈标记。原子的颜色代码：mo - 蓝色，b - 粉红色。
ftorch：耦合pytorch型号的库
•在Fortran中复制一个网络，以使用Pytorch开发的模型，并仅使用Fortran重新实现它，从而从文件中加载了节省的权重。这可能需要大量的开发工作，重写已经存在的代码，以及缺少使用Torch的多样化和高度优化功能的机会。重新实施可能是错误的来源，需要其他测试以确保正确性。如果总体目标是将ML纳入Fortran，而不是使用Pytorch特定，那么另一种方法是利用基于Fortran的ML框架（例如Neural-Fortran）（Curcic，2019）。尽管它不允许与Pytorch相互作用，但神经fortran提供了许多直接在Fortran中建造网的神经网络组件。但是，一组功能并不像Pytorch那样丰富，而GPU卸载目前不受支持。目前，菲亚斯（Rouson＆Rasmussen，2024年）库是直接在Fortran中开发，培训和部署ML模型的另一种方法，目前是实验性GPU支持。
基于快速转座酶的总DNA文库制备和使用Minion
处理化学药品和生物剂时，您需要始终穿安全设备，包括实验室外套，手套和安全护目镜。虽然用于小麦感染的主要生物学剂是澳大利亚常见的病原体，但您必须将它们视为普遍关注的感染剂。谨慎对待他们。请勿将其从实验室中删除。不要通过衣服散布它们。使用专用的笔记本和笔在迷你研究项目中做笔记。在实验室中不要将任何东西放在嘴里。每次离开实验室时洗手。
定量DCE-US成像协议的新校准设置：朝标准化
方法：此校准方法已被设计为易于重现和优化，从而减少了所需的时间和成本。它是基于原始设置，其中包括使用浓度分离器来测量从时间强度曲线（AUC）下从面积（AUC）获得的谐波信号强度的变化作为各种对比剂浓度的函数。分离器提供了4种不同的浓度，同时从Sonovue™对比剂的初始浓度的12.5至100％不等（Bracco Imaging S.P.A.，米兰，意大利），在单个注射中测量4个AUC。AUC的图作为四个对比剂浓度的函数表示谐波信号的强度变化：斜率是校准参数。通过这种方法的标准化暗示，两代超声扫描仪都必须具有相同的斜率为校准。此方法已在同一制造商（Aplio500™，Aplioi900™，佳能医疗系统，日本东京）的两个超声扫描仪上进行了测试。APLIO500™使用了最初的多中心DCE-US研究定义的设置。已经调整了Aplioi900™的机械索引（MI）和颜色增益（CG），以匹配Aplio500™的颜色。根据测量可重复性评估了新设置的可靠性，一旦对两个超声扫描仪进行校准，获得的测量值之间的一致性可重复性。
合奏技术与CNN模型的融合，以实时对面部情绪的预测平衡
研究人员正在探索人类在识别和区分计算机化目的的情绪方面的出色技能。尽管面部情绪预测具有广泛的实际应用，但由于其对主观因素的依赖，它仍然是一个充满挑战的研究领域。尽管年龄和阻塞，但在本研究中提出了平衡所有基本面部情绪的预测方法。利用合奏分类器的实时面部情感预测的方法，将深CNN模型纳入了主要的基本分类器，同时解决了不平衡数据集的问题。通过图像扩展方法，CK+和JAFFE数据集可以合成增强。在2级使用多数和相对投票技术组合的元分类剂，以提高单个情绪的精度。使用Internet随机选择的面部表达图像对所提出的方法进行了测试，证明了总体准确性提高。此外，使用拟议的集合融合方法，对FER2013数据集进行了交叉验证。