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电子系统中故障预测的基于自发的时间点过程模型：提高准确性和解释性
现有的用于预测电子设备故障率的模型通常会显示出差异，与实际测量相比，稳定时期的预测值较高，在流失期间的值较低。尽管它们经常用于模拟时间序列过程中的强度函数，但复发性神经网络（RNN）却难以捕获事件序列之间的长距离依赖性。此外，强度函数的固定参数形式可以限制模型的概括。为了解决这些缺点，提出了一种新颖的方法，利用注意机制在不依赖强度函数的情况下生成时间点过程。为了量化模型和现实分布之间的差异，模型使用Wasserstein距离来创建损失函数。此外，为了提高可解释性和概括性，使用一种自动机制来评估过去事件对当前发生的影响。比较测试表明，这种方法的表现超过了可能的可能性模型，而没有先前了解强度功能和类似RNN的生成模型，从而将相对错误率降低了3.59％，并将错误预测准确性提高了3.91％。
通过意识测试的结果复制结果会导致量子力学的崩溃解释，并使用潜意识启动方法富含
复制意识检验的结果会导致使用潜意识启动方法理查德·J·卢西多（Richard J. Lucido）对量子力学的崩溃解释 *摘要摘要当前的研究试图复制先前的研究，该研究采用了潜意识启动来测试意识原因原因量子量（CCC）对量子力学的解释。刺激刺激素数直接从局部放射性衰减来源的图案中得出，在屏幕上闪烁了一段时间的时间太短，无法有意识地体验。素数是直接的，随后是刺激符号的介绍，要求人类参与者反应反应。根据CCC的解释，由于尚未对有意识的观察提出刺激，因此应基于它们得出的放射性衰减，应继续以叠加状态存在。据推测，以这种方式产生的素数不应影响随后的响应时间，因为它在对照条件下故意发生了，因此它会像在控制条件下一样。支持了这一假设。素数在观察到的条件下的影响明显大于在未观察到的条件下获得的效果。这一发现与以前的实验结果一致，并为CCC解释的量子力学提供了额外的支持。
小儿运动员的心电图解释中的常见陷阱
运动员的心脏是参加竞争运动的成年人的众所周知现象。运动训练与一系列形态学和功能性心脏适应有关，不幸的是，“运动员的心脏”被称为“运动员的心脏”，大多数关于训练引起的心脏重塑的研究已经对成人进行了，目前的指南主要应用于成人。但是，对从事运动的儿童进行休息的心电图和成像的适当解释至关重要，它有助于我们尽早发现生命危险的状况，管理治疗和资格参加快速增长的儿科运动员的体育比赛。作为训练引起的重塑可以模仿潜在的心血管问题，导致可能的误诊。这一挑战是由年轻运动员心脏的生理变化加剧了，这种变化可能类似于病理状况。因此，要区分良性适应和严重条件是必要的，系统的方法。关键字：运动•儿童•心血管筛查•心电图•运动员的心脏
解释基于机器学习的预测模型和功能性元基因组方法，以鉴定HBCD降解中的关键基因
十六起核细胞环烷（HBCD）构成了严重的环境风险，并且由于微生物相互作用和代谢途径的复杂性，鉴定降解的Mi-Crobes及其酶促机制是具有挑战性的。本研究旨在通过两种方法来鉴定与HBCD生物降解有关的关键基因：元基因组的功能注释和基于机器学习的预测模型的解释。我们的功能分析表明，在丘奇土壤（CCS）元基因组中具有丰富的代谢潜力，尤其是在碳水化合物代谢中。在测试的机器学习算法中，随机森林模型的表现优于其他模型，尤其是在数据集中训练的培训，反映了诸如Dehalococcoides McCartyi和pseudomonas铜绿疾病等物种的降解模式。这些模型突出了EC 1.8.3.2（硫醇氧化酶）和EC 4.1.1.43（苯基丙酮酸脱羧酶）为降解的抑制剂，而EC 2.7.1.83（假氨酸激酶）与增强的降解链接。这种双方法学方法不仅加深
机器学习模型可解释性的趋势
机器学习 (ML) 模型在医疗保健、金融和自主系统等关键领域的部署日益增多，凸显了人工智能决策对透明度和问责制的迫切需求。这促使人们越来越关注可解释人工智能 (XAI)，这是一个致力于开发方法和工具的子领域，使复杂的 ML 模型可以被人类解释。本文探讨了 XAI 的主要趋势，研究了用于增强机器学习模型可解释性的理论基础和实用方法。我们全面回顾了可解释模型设计、事后可解释性技术和评估解释质量和可信度的评估指标方面的最新进展。本文还深入探讨了模型准确性和可解释性之间的权衡，以及为包括数据科学家、最终用户和监管机构在内的各种利益相关者提供有用且可理解的解释所面临的挑战。最后，我们重点介绍了 XAI 研究中的新兴方向，包括因果推理、公平性和道德考虑在可解释模型开发中的作用。通过综合当前的趋势和挑战，本文旨在更广泛地了解 XAI 的最新进展及其促进更透明、更负责和更用户友好的 AI 系统的潜力。关键词：xai、机器学习、可解释性、可解释性、公平性、敏感性、黑盒。1.介绍
DNA混合解释：NIST科学基础评论
DNA混合资源组的成员（表1.2中列出）在起草本报告的早期阶段提供了有益的反馈和帮助。Katherine Gettings，Nikola Osborne和Sarah Riman提供了有价值的意见，包括NISTIR 8351SUP2中的数据摘要。桑迪·科赫（Sandy Koch）对公众评论进行了修订，杰森·韦克斯鲍姆（Jason Weixelbaum），苏珊·巴鲁（Susan Ballou），克里斯蒂娜·里德（Christina Reed）和凯瑟琳·夏普雷斯（Katherine Sharpless）协助了复制编辑。NIST图书馆的 Kathryn Miller帮助完成了该文件以供公共发布。 该文档最初是在2021年6月9日作为草案发布的。 公众评论期间于6月9日至8月23日至10月22日至2021年11月19日举行。 收到的评论已在https://www.nist.gov/dna-mixture-interpretation-nist-nist-scientific-foundation-review上进行了编译和共享。 公众评论和更新产生的修订已纳入最终版本。 对那些仔细阅读并在报告草案中提供有价值的书面反馈的人的大量时间和精力得到了赞赏。 这些贡献和投入是最终确定NISTIR 8351报告的过程的重要组成部分。 封面图片来源：Svetlaborovko通过Adobe Stock。Kathryn Miller帮助完成了该文件以供公共发布。该文档最初是在2021年6月9日作为草案发布的。公众评论期间于6月9日至8月23日至10月22日至2021年11月19日举行。收到的评论已在https://www.nist.gov/dna-mixture-interpretation-nist-nist-scientific-foundation-review上进行了编译和共享。公众评论和更新产生的修订已纳入最终版本。对那些仔细阅读并在报告草案中提供有价值的书面反馈的人的大量时间和精力得到了赞赏。这些贡献和投入是最终确定NISTIR 8351报告的过程的重要组成部分。封面图片来源：Svetlaborovko通过Adobe Stock。
SenticNet 8：融合情感 AI 与常识 AI，实现可解释性
摘要。ChatGPT 以其对提示生成详细、原创和准确响应的能力震惊了世界。然而，虽然它为以前被认为无法解决的问题提供了解决方案，但它也引入了新的问题。其中一个问题就是被称为幻觉的现象，即生成的内容无意义或与提供的源内容不符。在这项工作中，我们提出了 SenticNet 8，这是一个利用常识知识表示和分层注意力网络集合的神经符号 AI 框架，旨在缓解情感计算背景下的一些问题。特别是，我们专注于情绪分析、性格预测和自杀意念检测的任务。结果表明，SenticNet 8 在所有四个基线（即：词袋、word2vec、RoBERTa 和 ChatGPT）上均表现出卓越的准确率。此外，与这些基线不同的是，SenticNet 8 也是完全可解释、值得信赖和可说明的。
Jean-Marie John-Mathews。关于人工智能可解释性经验转向的一些批判和伦理观点。2021. hal-03349529
HAL 是一个多学科开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究文献，无论这些文献是否已出版。这些文献可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
在人工智能驱动的 SCM 项目中架起可解释性和可解释性的桥梁，以增强决策能力
因此，可解释性被提出作为增强基于人工智能的系统可理解性的替代概念。与可解释性的区别在于“可解释模型是学习更结构化、可解释或因果模型的机器学习技术”[4]。换句话说，简单地说，可以说可解释性回答了“人工智能模型是如何工作的？”的问题，而可解释性则侧重于“为什么人工智能模型会提出这样的决定？”。许多作者都做出了这种区分[8-9]，尽管其他一些人以不加区分的方式使用“可解释性”和“可解释性”这两个术语[10-13]，或者最终坚持可解释模型的卓越性，特别是如果自动决策算法影响人类[14-15]。这种缺乏共识至少在一定程度上是由于解决可解释性问题的领域的异质性。然而，这些关键概念的定义对于研究项目的构建和推进至关重要。这就是为什么我们提出探索这样一个假设，即管理可解释性和可解释性之间的协同作用可以对决策过程产生积极影响，我们为此目的进行系统的文献综述。
koopman的解释和分析加密系统
公钥密码系统依赖于计算上的困难问题，用于安全性，传统上使用数字理论方法进行了分析。在本文中，我们通过查看Di-Hellman密钥交换和激烈的Shamir-Adleman Cryptosystem作为非线性动力学系统来介绍有关密码系统的新颖观点。通过应用Koopman理论，我们将这些动力学系统转换为更高维空间，并在分析上得出等效的纯线性系统。此公式使我们能够通过直接操纵来重建密码系统的秘密整数，从而利用可用于线性系统分析的工具。此外，我们在达到完美精确度所需的最小提升尺寸上建立了上限。我们在所需的举重维度上的结果与蛮力攻击的棘手性一致。为了展示我们的方法的潜力，我们在发现与现有结果之间建立了联系。此外，我们将此方法扩展到数据驱动的上下文，其中Koopman表示从密码系统的数据样本中学到了。