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X射线图像的视觉XAI方法可靠性的研究
属于对信息遗传流及其分子细节的研究一词。在这种情况下，今天通常使用“分子遗传学”的表达。很明显，紧密的定义本身是这种生物学研究方向发展的结果，也就是说，在历史表现中不必“过时”。相反，分子生物学一词中的广泛定义通常包括处理生物大分子的结构和功能。您可以说，就像进化论一样，19thCentury（参见） lefèvre1984），第20个下半年的分子生物学 世纪在一定程度上已经成长为双重地位：作为其他生物学学科的特殊学科（分子遗传学），作为一般的一般生物学，实验和理论范式（分子生物学）。Century（参见lefèvre1984），第20个下半年的分子生物学世纪在一定程度上已经成长为双重地位：作为其他生物学学科的特殊学科（分子遗传学），作为一般的一般生物学，实验和理论范式（分子生物学）。
通过可解释的AI（XAI）技术增强神经网络中的可解释性。
通过可解释的AI（XAI）技术增强神经网络中的可解释性。电子。电子。eng。，卷。1，否。1，pp。1-5，2024。版权：从医疗保健诊断到财务建模的各种应用程序中神经网络的快速发展，已大大提高了决策过程的准确性和效率。但是，这些模型通常可以用作黑匣子，几乎没有深入了解它们如何到达特定的预测。这种缺乏解释性为其在信任，问责制和透明度至关重要的关键领域中采用的主要障碍。本研究旨在通过开发一个集成了多种可解释的AI（XAI）技术来增强神经网络的可解释性的新型框架来解决这一问题。所提出的框架结合了特征分析，层相关性传播（LRP）和视觉解释方法，例如梯度加权类激活映射（Grad-CAM）。这些技术共同对神经网络的决策过程提供了全面的看法，使它们对利益相关者更加透明和可以理解。简介和背景1.1。1.2。2。方法论2.1。数据收集我们的实验结果表明，综合的XAI框架不仅可以提高可解释性，而且还保持了高度的准确性，从而弥合了性能和透明度之间的差距。这项研究为在关键应用程序中部署可解释的神经网络提供了基础，确保了AI驱动的决策是可靠且可理解的。关键字：神经网络；可解释的AI；毕业-CAM;解释性；准确性缩写：XAI：可解释的AI； LRP：层次相关性传播； Grad-CAM：梯度加权类激活映射； AI：人工智能； FNNS：前馈神经网络； CNN：卷积神经网络； Shap：Shapley添加说明1。引言人工智能（AI）已成为现代技术进步的基石，神经网络在各种应用中起着关键作用，例如图像识别，自然语言处理和预测分析。尽管取得了成功，但阻碍神经网络更广泛接受的主要挑战之一，尤其是在医疗保健，金融和自治系统等关键领域，它们缺乏解释性。这些模型的黑框性质使得很难理解它们如何处理输入数据并生成输出，从而导致信任和问责制。可解释的AI（XAI）已成为一个关键的研究领域，旨在使AI系统更加透明和可解释。XAI技术努力阐明复杂模型的内部运作，从而允许用户理解，信任和有效地管理AI驱动的决策。本文着重于通过将各种XAI技术整合到一个凝聚力框架中来增强神经网络的可解释性。目标是为利益相关者提供对模型预测的明确和可行的解释，促进信任并使AI系统在高风险环境中的部署。背景这项研究的动机源于AI系统对透明度和问责制的需求不断增长。例如，在医疗保健中，临床医生需要了解AI驱动的诊断建议，以信任和对它们采取行动。同样，在金融中，利益相关者必须理解基于AI的风险评估，以确保公平性和法规合规性。在自主系统（例如自动驾驶汽车）中，了解决策过程对于安全性和可靠性至关重要。解决这些需求时，我们的研究旨在弥合高性能神经网络与可解释性的基本要求之间的差距，从而促进对各种关键应用程序的AI系统的更大接受和信任。神经网络，尤其是深度学习模型，由于能够从大型数据集中学习并捕获复杂的模式，因此在众多应用程序中取得了前所未有的成功。但是，它们的复杂体系结构通常由多个隐藏的层和数百万个参数组成，使它们变得不透明且难以解释。对AI的解释性的需求导致了旨在揭开这些黑盒模型的几种XAI技术的开发[1，2]。
可解释的人工智能：需求、技术、应用和未来方向的调查
人工智能模型因其黑箱特性而面临重大挑战，尤其是在医疗保健、金融和自动驾驶汽车等安全关键领域。可解释人工智能 (XAI) 通过解释这些模型如何做出决策和预测，确保透明度、可问责性和公平性来解决这些挑战。现有研究已经研究了 XAI 的基本概念、一般原则和 XAI 技术的范围。然而，文献中仍然存在空白，因为没有全面的评论深入研究 XAI 模型的详细数学表示、设计方法和其他相关方面。本文提供了全面的文献综述，涵盖常用术语和定义、XAI 的需求、XAI 的受益者、XAI 方法的分类以及 XAI 方法在不同应用领域的应用。该调查针对 XAI 研究人员、XAI 从业者、AI 模型开发人员和 XAI 受益者，他们有兴趣提高其 AI 模型的可信度、透明度、可问责性和公平性。
对网络安全域中可解释的AI进行的全面调查
该方法论文的结构如下：XAI部分的基本原理概述了可解释的AI概念，技术以及在AI模型中可解释性的重要性。网络安全部分中的XAI探讨了XAI在网络安全任务中的应用和好处。对相关工作部分的审查总结了该领域的现有研究，强调了与XAI有关的网络安全中有关的方法和发现，从而促进了国家和国际努力。随后，XAI在网络安全部分中的挑战讨论了与在网络安全系统中实施XAI相关的局限性以及潜在的对抗威胁。最后，该方法论文以对未来方向的见解，暗示了XAI的网络安全性问题。
智慧城市可解释人工智能调查
摘要：可解释人工智能 (XAI) 的出现改善了人类的生活，并设想了使用明智行动、增强的用户解释和解释以及坚定的决策过程的智能城市概念。XAI 系统可以释放黑盒 AI 模型的潜力并明确描述它们。该研究全面调查了智能城市 XAI 技术的当前和未来发展。它还强调了推动智能城市 XAI 发展的社会、工业和技术趋势。它详细介绍了实现智能城市 XAI 技术的关键。本文还讨论了智能城市的 XAI 概念、各种 XAI 技术用例、挑战、应用、可能的替代解决方案以及当前和未来的研究增强。详细概述了研究项目和活动，包括为智能城市开发 XAI 的标准化工作。总结了从最先进研究中吸取的经验教训，并讨论了各种技术挑战，以揭示未来研究可能性的新见解。所提出的关于智慧城市的 XAI 研究是首创的、严谨的、详细的研究，旨在帮助未来的研究人员为智慧城市实施 XAI 驱动的系统、架构和应用程序。
智慧城市可解释人工智能调查
摘要：可解释人工智能 (XAI) 的出现改善了人类的生活，并设想了使用明智行动、增强的用户解释和解释以及坚定的决策过程的智慧城市概念。XAI 系统可以释放黑盒 AI 模型的潜力并明确描述它们。该研究全面调查了智慧城市 XAI 技术的当前和未来发展。它还强调了推动智慧城市 XAI 发展的社会、工业和技术趋势。它详细介绍了实现智慧城市 XAI 技术的关键。本文还讨论了智慧城市的 XAI 概念、各种 XAI 技术用例、挑战、应用、可能的替代解决方案以及当前和未来的研究增强。详细概述了研究项目和活动，包括为智慧城市开发 XAI 的标准化工作。总结了从最先进研究中吸取的经验教训，并讨论了各种技术挑战，为未来的研究可能性提供了新的见解。所提出的关于智能城市的 XAI 研究是一项首创、严谨且详细的研究，旨在帮助未来的研究人员为智能城市实施 XAI 驱动的系统、架构和应用程序。
智慧城市可解释人工智能调查
摘要：可解释人工智能 (XAI) 的出现改善了人类的生活，并设想了使用明智行动、增强的用户解释和解释以及坚定的决策过程的智能城市概念。XAI 系统可以释放黑盒 AI 模型的潜力并明确描述它们。该研究全面调查了智能城市 XAI 技术的当前和未来发展。它还强调了推动智能城市 XAI 发展的社会、工业和技术趋势。它详细介绍了实现智能城市 XAI 技术的关键。本文还讨论了智能城市的 XAI 概念、各种 XAI 技术用例、挑战、应用、可能的替代解决方案以及当前和未来的研究增强。详细概述了研究项目和活动，包括为智能城市开发 XAI 的标准化工作。总结了从最先进研究中吸取的经验教训，并讨论了各种技术挑战，以揭示未来研究可能性的新见解。所提出的关于智慧城市的 XAI 研究是首创的、严谨的、详细的研究，旨在帮助未来的研究人员为智慧城市实施 XAI 驱动的系统、架构和应用程序。
推荐引用 推荐引用 Duell, J., Fan, X., Burnett, B., Aarts, G., & Zhou, S. (2021) ‘可解释的人工智能方法对电子健康记录分析的解释比较’，2021 年 IEEE EMBS 国际生物医学和健康信息学会议 (BHI)，。网址为：https://doi.org/10.1109/bhi50953.2021.9508618 本文由 PEARL 健康学院免费提供给您，可供开放获取。它已被 PEARL 的授权管理员接受纳入护理和助产学院。有关更多信息，请联系 openresearch@plymouth.ac.uk。
摘要 —可解释人工智能 (XAI) 旨在为用户提供可理解的解释。SHAP、LIME 和 Scoped Rules 等 XAI 算法计算机器学习预测的特征重要性。尽管 XAI 引起了广泛研究关注，但将 XAI 技术应用于医疗保健以指导临床决策具有挑战性。在本文中，我们对 XAI 方法给出的解释进行了比较，作为分析复杂电子健康记录 (EHR) 的第三级扩展。利用大规模 EHR 数据集，我们根据 XAI 模型估计的预测重要性比较 EHR 的特征。我们的实验结果表明，所研究的 XAI 方法会根据具体情况生成不同的顶级特征；它们在共享特征重要性方面的差异值得领域专家进一步探索，以评估人类对 XAI 的信任。索引词 —可解释的人工智能、黑盒、玻璃盒、机器学习、电子健康记录
推荐引用 推荐引用 Hardarson, Emil；Ivarsson, Frida；Islind, Anna Sigríður；Arnardóttir, Erna Sif；Óskarsdóttir, María，“人机协作：从可解释的 AI 到共同创造意义”（2024 年）。ACIS 2024 会议论文集。 148. https://aisel.aisnet.org/acis2024/148
随着人工智能在决策中的应用越来越广泛，了解人类和人工智能系统如何有效协作变得越来越重要。人机协作的一个方面是可解释的人工智能 (XAI)，旨在使人工智能系统做出的决策为人类所理解。本文介绍了人机协作中 XAI 的框架视角。根据这一理论，我们提出了从基于说服的 XAI（人类被动接受算法解释）向 XAI 中的共同创造（人类和人工智能协作创造有意义的解释）的转变。我们通过框架分析来推动这一转变，将传统的 XAI 开发与睡眠医学中关于 XAI 的观点的经验数据进行对比。本文通过一种更具互动性和情境感知的 XAI 方法为增强人机协作提供了新的见解。
可解释人工智能在诊断和手术中的应用
摘要：近年来，人工智能（AI）在医学领域显示出巨大的前景。然而，可解释性问题使得AI在临床中的应用变得困难。一些研究已经对可解释的人工智能（XAI）进行了研究，以克服AI方法黑箱性质的局限性。与深度学习等AI技术相比，XAI可以提供模型的决策和解释。在这篇综述中，我们对使用XAI进行医学诊断和外科应用的最新趋势进行了调查。我们从PubMed，IEEE Xplore，计算机协会和Google Scholar搜索了2019年至2021年期间发表的文章。我们将符合选择标准的文章纳入综述，然后从研究中提取和分析相关信息。此外，我们提供了一个关于乳腺癌诊断的实验展示，并说明了XAI如何应用于医学XAI应用。最后，我们总结了医学XAI应用中使用的XAI方法，研究人员遇到的挑战，并讨论了未来的研究方向。调查结果表明，医学XAI是一个很有前景的研究方向，本研究旨在为医学专家和AI科学家在设计医学XAI应用时提供参考。