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迈向可解释人工智能的统一框架
可解释人工智能 (XAI) 领域已迅速成为一个蓬勃发展且成果丰硕的社区。然而，该领域一个不为人知、反复出现且公认的问题是缺乏对其术语的共识。特别是，每一项新贡献似乎都依赖于其自己的（通常是直观的）术语版本，例如“解释”和“阐释”。这种混乱阻碍了该领域进步的巩固，无法满足科学和监管要求，例如在比较方法或确定其对偏见和公平约束的遵从性时。我们提出了一个理论框架，它不仅为这些术语提供了具体的定义，而且还概述了产生解释和阐释所需的所有步骤。该框架还允许重新语境化现有贡献，以便可以衡量其范围，从而使它们与其他方法具有可比性。我们表明，该框架符合对解释、可解释性和评估指标的要求。我们提供了一个用例，展示了如何使用该框架来比较 LIME、SHAP 和 MDNet，确定它们的优点和缺点。最后，我们从我们的框架的角度讨论了 XAI 的相关趋势以及对未来工作的建议。
ProbeInterface：细胞外电生理学中探针处理的统一框架
使用穿透式细胞外多通道电极阵列（通常称为神经探针）记录神经元活动是探测神经元活动最广泛的方法之一。尽管有大量可用的细胞外探针设计，但尖峰分类软件要求的电极通道顺序和相对几何形状的映射这一耗时过程总是留给最终用户。因此，这个手动过程容易出现错误映射，进而导致不良的尖峰分类误差和效率低下。在这里，我们介绍了 ProbeInterface，这是一个开源项目，旨在通过消除在尖峰分类之前手动进行探针映射的步骤来统一神经探针元数据描述，以分析细胞外神经记录。ProbeInterface 首先是一个 Python API，使用户能够以任何所需的复杂度级别创建和可视化探针和探针组。其次，ProbeInterface 有助于以可重现的方式生成任何特定数据采集设置的全面接线描述，这通常涉及使用记录探头、探头、适配器和采集系统。第三，我们与探头制造商合作编译了一个可用探头的开放库，可以使用我们的 Python API 在运行时下载。最后，使用 ProbeInterface，我们定义了一种用于探头处理的文件格式，其中包含 FAIR 探头描述的所有必要信息，并且与神经科学中的其他开放标准兼容且互补。
统一框架用于实施量子符号人工智能模型中的知识不正确
符号AI构建了智力行为的计算模型，重点是世界的象征性表示，然后使用逻辑和搜索来解决问题。这些AI模型由声明知识组成，这些事实描述了现实世界和程序知识，这些事实指定了声明知识的不同元素如何相关。这些符号模型中的推理是通过建立由通过程序知识（节点之间的连接）连接的声明知识（节点）形成的知识图来构建的。这些知识图被视为逻辑规则，或者更普遍地为基于规则的系统（RBS）。使用符号AI模型时出现的问题之一是，现实世界中的知识很少完全准确。在本文中，我们假设可能以两种不同的方式存在不准确性：（1）当它与声明性知识相关联时，即对给定事实的描述有多准确。（2）当它与程序知识相关联时，即与证据有关的不确定性
基于动态编程的统一框架
摘要：在本文中，我们描述了一个新的概念框架，该概念框架连接近似动态编程（DP），模型预测控制（MPC）和加固学习（RL）。该框架以两种算法为中心，这些算法在很大程度上是彼此独立的，并通过牛顿方法的强大机制在协同作用中起作用。我们称它们为“线”训练和在线播放算法。名称是从涉及游戏的RL的一些主要成功中借来的；主要示例是最近（2017年）Alphazero程序（下棋，[SHS17]，[SSS17]）和类似结构化的和早期（1990年代）TD-Gammon程序（扮演Backgammon，[Tes94]，[TES95]，[TES95]，[TEG96，[TEG96]））。在这些游戏上下文中，O效率训练算法是一种教授该程序如何评估位置并在任何给定位置产生良好动作的方法，而在线游戏算法是一种实时对抗人或计算机对手的方法。显着，在线训练和在线比赛之间的协同作用也构成了MPC的基础（以及其他主要的顺序决策问题类别），实际上MPC设计体系结构与Alphazero和TD-Gammon的一种非常相似。这种概念上的见解提供了弥合RL和MPC之间文化差距的工具，并为MPC中的某些基本问题提供了新的启示。这些包括通过推出来增强稳定性，通过使用确定性等效性来处理不确定性，MPC在涉及更改系统参数的自适应控制设置中的弹性以及由牛顿方法所暗示的超线性绩效界限提供的见解。
密集通道EEG生成的统一框架
摘要 - 密集通道电脑图（EEG）信号的高度收购通常会受到成本和缺乏良好的可移植性的阻碍。相反，从稀疏渠道产生密集的频道脑电图信号显示出希望和经济生存能力。然而，稀疏通道EEG构成了诸如空间分辨率减少，信息丢失，信号混合以及对噪声和干扰的敏感性的增强。为了应对这些挑战，我们首先通过优化一组跨渠道EEG信号生成问题来从理论上提出密集通道的EEG生成问题。然后，我们提出了YOAS框架，用于从稀疏通道EEG信号生成密集通道数据。YOA完全由四个顺序阶段组成：数据制备，数据预处理，偏置-EEG生成和合成EEG生成。数据准备和预处理仔细考虑EEG电极的分布以及脑电图信号的低信噪比问题。偏见-EEG的生成包括BiaSeegganFormer和BiaSeegDiffformer的子模块，它们分别通过将电极位置对准与扩散模型相结合，从而促进了长期特征提取并产生信号。合成的EEG生成合成了最终信号，采用扣除范式来进行多通道EEG生成。广泛的实验证实了Yoas的可行性，效率和理论有效性，甚至可以显着增强数据的可见性。从稀疏通道数据中生成密集通道脑电图信号的这一突破为脑电信号处理和应用中的探索提供了新的途径。
Unitraj：可扩展车辆轨迹预测的统一框架
摘要。车辆轨迹预测越来越依赖于数据驱动的解决方案，但是它们扩展到不同数据域的能力以及较大数据集大小对其概括的影响仍然不足。虽然可以通过使用多个数据集来研究这些问题，但由于几个差异，例如，在数据for-mats，MAP分辨率和语义注释类型中，这是具有挑战性的。为了应对这些挑战，我们介绍了Unitraj，这是一个综合框架，该框架统一了各种数据集，模型和评估标准，为车辆轨迹预测字段提供了新的机会。特别是，使用Unitraj，我们进行了广泛的实验，并发现当转移到其他数据集时，模型的模型显着下降。但是，扩大数据大小和多样性可以大大提高性能，从而导致Nuscenes数据集的最新结果。我们对数据集特征提供了见解，以解释这些发现。代码可以在此处找到：https：//github.com/vita-epfl/unitraj。
手册 - 冲击报告的统一框架...
Successively, harmonised frameworks for impact reporting on all further categories of eligibility for Green Projects under the GBP have been released: Sustainable Water and Wastewater Management Projects (June 2017), Sustainable Waste Management and Resource-Efficiency Projects (February 2018), Clean Transportation Projects (June 2018), Green Building Projects (February 2019), Biodiversity Projects (April 2020), Climate Change Adaptation Projects (Decembers 2020),循环经济和/或环保项目（2021年5月）以及生活自然资源和可持续土地利用项目（2022年6月）。2023年6月，发布了一个统一的针对能源效率的影响报告和可再生能源项目的框架，以提供针对项目的核心定量指标列表，并参考了有关能源效率和可再生能源项目的报告模板。这些上述统一框架总结了非正式技术工作组的结论，这些结论是通过《 Impact Reporting工作组》（Impact Reporting Reporting Group）召集的原则执行委员会召集的“影响报告工作组”。
身份和想象行动的统一框架...
摘要 — 我们提出了一个统一的深度学习框架，用于基于脑电图 (EEG) 信号识别用户身份和识别想象动作，以用作脑机接口。我们的解决方案利用一种新颖的移位子采样预处理步骤作为数据增强的形式，并使用矩阵表示来编码多电极 EEG 信号固有的局部空间关系。然后将生成的类似图像的数据输入到卷积神经网络以处理局部空间依赖性，并最终通过双向长短期记忆模块进行分析以关注时间关系。我们的解决方案与最先进的几种方法进行了比较，在不同任务上表现出相当或更优异的性能。具体而言，我们在动作和用户分类任务中都实现了 90% 以上的准确率。在用户识别方面，在已知用户和手势的情况下，我们的等错误率达到 0.39%，在更具挑战性的未知用户和手势的情况下，我们的等错误率达到 6.16%。我们还进行了初步实验，以便将未来的工作引导到依赖于一组精简的 EEG 电极的日常应用。
公共妨害作为现代商业侵权行为：经济损害责任的新统一框架
疏忽责任 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... 438 A. 过失中的“陌生人” ELR . . . . . . . . 439 B. 公共滋扰中的特殊伤害要求 . . . 440 C. 责任限制理由的限制 . . . . 442 III. “引导”或执行理由 . . . . . . 443 A. 将公共滋扰“特殊伤害”与 ELR 相协调 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 443 1. 背景介绍：典型案例 . . . . . . . 443 a. 桥梁封闭造成的商业损失 . . . . . 444 b. 石油或化学品泄漏后商业渔民的业务损失 . . . . . . . . 446 2. 重新制定基于疏导的理论 . . . 448 a. 重新审视“特殊伤害”公共妨害要求 . . . . . . . . . . . . 448 b. 重新审视因疏忽造成的“陌生人”经济损失规则 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ...