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结合领域知识对可解释人工智能的影响
摘要 尽管在可解释人工智能技术中注入领域知识是增强“黑箱”模型决策可解释性的可行方法，但仍存在一些未解决的挑战。其中一些挑战包括可解释性的量化、性能妥协和信息牺牲。在我们之前的工作中，我们证明了在网络入侵检测中注入领域知识可以提供更好的决策可解释性、更好的泛化以更好地处理未知攻击以及更快的决策或响应。在本文中，我们扩展了我们之前的工作，以量化引入泛化的信息牺牲水平，并量化应用于网络入侵检测问题的可解释人工智能技术的可解释水平。我们的实验结果表明，由于注入了领域知识，牺牲的信息水平可以忽略不计，并且使用最近提出的代理方法获得的可解释性分数比不使用领域知识的情况要好。
黑白摄影通用新闻资料包
除了永久空中安全态势（PPS-A）外，AAE 还实施特殊空中安全措施（DPSA），也称为“保护泡泡”，以确保敏感事件的空中安全：7 月 14 日的巴黎阅兵式、国家元首会议（G7、COP 等）、圭亚那航天中心的发射、国际体育赛事等。然后计划加强检测和干预资源的集中，以禁止任何飞机进入暂时确定的禁飞区。
实施打击性暴力和性别暴力的计划：在签署了对指挥官的制裁指南后，武装部队部与女性之家重启协会签署了框架协议
因此，该协会将与其整个网络一起，每年为参与打击和预防 VSS 的军事和民事人员提供培训模块。这些培训课程的目的主要是提高VSS事件的检测和管理能力，更好地了解受害者的定位并掌握适用的法律和司法框架。所有受此措施覆盖的人员必须在 2026 年底前接受初始培训模块。
学习推迟人口：一种元学习方法
学习推迟（L2D）框架的学习允许自主系统通过将艰难的决策分配给人类的前提来安全和强大。L2D上的所有现有工作都假定每个专家都已识别，如果要更改任何一个专家，则应重新训练该系统。在这项工作中，我们减轻了这一约束，制定了一个可以在测试时间内与未见面的专家应对的L2D系统。我们通过使用元学习来实现这一目标，即同时考虑基于优化和基于模型的变体。给定一个小上下文设置以表征当前可用的外观，我们的框架可以快速调整其范围的政策。对于基于模型的方法，我们采用了一种注意机制，该机制能够在上下文集中寻找与给定测试点相似的点，从而对专家的能力进行了更精确的评估。在实验中，我们验证了有关图像识别，交通符号和皮肤病变诊断基准的方法。
研究论文 用于生物医学设备的具有伪影抑制功能的神经记录和刺激芯片
神经假体系统包括神经/肌肉刺激器和神经记录电路。该系统中的这些刺激器和记录器几十年来广泛应用于许多医学领域，如人工耳蜗/视网膜假体、细胞激活和心脏起搏器[1–5]。功能上，神经刺激用于激活假体，唤醒感觉功能[6]，而神经记录可以感知神经信号或完成刺激效果的评估[7–9]。将神经刺激器和神经记录器结合起来，形成闭环控制的同步神经记录和刺激系统，以恢复受伤个体的基本功能[10–16]，例如用于癫痫发作检测和抑制的系统[17,18]。如图1所示，在用于癫痫发作检测和抑制的闭环神经记录和刺激系统中，神经记录用于检测脑内的癫痫信号，电刺激用于
基于MATLAB荧光试纸图像的定量分析研究
食品安全和环境监测。读取器由于其简单的操作，可移植性和快速检测速度而满足即时检测的需求。在此pa-per中，提出了基于MATLAB的荧光测试带成像检测系统。通过智能手机收集荧光测试条的图像信息，由高斯过滤器，背景扣除进行重新移动，并计算出电视线（T线）和质量控制线（C线）的峰值。最后，根据特征值（T/C）定量检测荧光测试条的浓度。在本文中，使用不同浓度的荧光免疫色谱条进行重复性验证。实验结果表明，荧光免疫瘤图像检测系统具有良好的可重复性，CV <3.2％，拟合标准曲线的R 2可以达到0.999，实现了快速的定量检测。
结合贝叶斯优化和自动化以同时优化反应条件和路线
使用基于OW的反应器来优化Suzuki - Miyaura耦合（3个连续变量，一个分类）和C - H激活（5个连续变量）通过5 - 22实验中的多任务BO进行，从而降低了与常规优化技术相比，R＆D成本降低了R＆D的成本。在一项不同的研究中，使用BO技术来提高基于4个输入控制变量（例如居住时间，等效量和温度）参数的自动连续OW平台，在OW系统中的HECK环化34个34的产量。作者能够在仅14小时（13个总实验）中实现81％的产量，并发现了有利的竞争途径。这样的ndings强调了BO在不同的研发方案中的多功能性和效力。将BO方法纳入研发方法的一个主要挑战是，这些方法通常被视为具有有限的解释性和可解释性的黑匣子，35妨碍了他们广泛采用。此外，当搜索空间很大时，研究人员在可视化和
![arXiv:2308.16461v1 [cs.CV] 2023 年 8 月 31 日](/simg/3\30ad7c5693e69ac1b268c23d814385c4db0c018f.webp)
arXiv:2308.16461v1 [cs.CV] 2023 年 8 月 31 日
基于学习的方法的发展极大地提高了从电子显微镜 (EM) 图像中检测突触的能力。然而，为每个数据集训练一个模型非常耗时，而且需要大量的注释。此外，由于数据分布的变化，很难将学习到的模型应用于来自不同大脑区域的数据。在本文中，我们提出了 AdaSyn，这是一个基于分割的两阶段框架，用于具有弱点注释的域自适应突触检测。在第一阶段，我们利用基于分割的管道获得突触实例掩码来解决检测问题。在第二阶段，我们通过重新生成方形掩码来获得高质量的伪标签，从而提高模型在目标数据上的泛化能力。得益于我们的高精度检测结果，我们引入了距离最近原则来匹配成对的前突触和后突触。在 ISBI 2023 的 WASPSYN 挑战赛中，我们的方法排名第一。
视觉任务的通才建模界面
我们提出了指示插道，这是一个将计算机视觉任务与Human指令保持一致的统一且通用的框架。与现有的方法相比，将先验知识整合并预先定义了每个视觉任务的输出空间（例如，构想和坐标），我们将各种视觉任务施加到人类直觉的图像操纵程序中，其输出空间是一个灵活的交互式像素空间。具体而言，该模型是建立在扩散过程的基础上的，并经过培训可以根据用户说明进行预测像素，例如将男人的左肩围绕红色或左右涂上蓝色面具。指示示例可以处理各种视觉任务，包括未识别任务（例如分割和关键点）和生成任务（例如编辑和增强）和在新颖数据集中胜过先前的方法。这代表了朝着视觉任务的通才建模界面迈出的坚实一步，在计算机视觉领域中推进了人工通用的intel。
探索检测机器生成的文本的局限性
大型语言模型的最新提高了世代的质量，促使研究刺激了机器生成的文本。这样的工作经常呈现出高性能的探测器。但是，人类和机器可以以不同的样式和域的形式产生文本，但是这种对机器生成的文本检测系统的性能影响仍然不清楚。在本文中，我们通过评估具有不同写作样式的文本来审核用于检测机器生成的文本的分类性能。我们发现，分类器对文本复杂性的风格变化和差异具有很高的意义，在某些情况下，分类器完全降低了随机分类器。我们进一步发现，在复杂文本中具有高性能的同时易于读取的文本，因此逐渐易于分类，这导致人们对检测系统的可靠性感到担忧。我们建议将来的工作涉及风格上的因素，并阅读人写和机器生成的文本的难度水平。