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端到端对象检测的内在解释性
抽象的深度学习模型正在自动执行许多日常任务，表明将来，即使是高风险的任务也将是自动化的，例如医疗保健和自动化驱动区。但是，由于这种深度学习模型的复杂性，了解其推理是一项挑战。此外，设计的深度学习模型的黑匣子性质可能会破坏公众对关键领域的信心。当前对本质上可解释的模型的努力仅着眼于分类任务，而在对象检测中留下了差距。因此，本文提出了一个深度学习模型，该模型可用于对象检测任务。这种模型所选的设计是众所周知的快速RCNN模型与ProtopNet模型的组合。对于可解释的AI实验，所选的性能度量是Protopnet模型的相似性评分。我们的实验表明，这种组合导致了一个深度学习模型，该模型能够以相似性得分来解释其分类，并使用视觉上的“单词袋”（称为原型）在训练过程中学习。此外，采用这种可解释的方法似乎并没有阻碍提出的模型的性能，该模型在Kitti数据集中获得了69％的地图，而GrazpedWri-DX数据集则获得了66％的地图。此外，我们的解释对相似性得分的可靠性很高。
如果1|24 |内在领导力杂志
第 4 页，照片：德国联邦国防军/Axel Woile、德国联邦国防军/PAO eFP、imago images/United Archives International/USAF/Sgt.费尔南多塞尔纳
“同理心是内在的，但也经过训练，所以我们需要成为...
forepad是可穿戴的触摸板，由用户的嘴控制。它的创作者将其称为一种“口服”，因为它是口腔内部戴的界面，类似于使用头饰或腕带。的口感像牙齿固定器一样穿着，戴在口腔屋顶上，它使用一系列传感器将用户的动作转化为信号。例如，它包括一条触控板，该触控板位于用户口的口感上，用户可以移动他或她的舌头以控制光标。其他传感器允许用户将其按在口感上的左键单击，然后sip（即可吸吮或增加嘴巴的压力），以右键单击。它还具有其他互动方式（例如头运动输入）的功能。每种运动类型对应于对连接孔的系统的影响。
颞叶癫痫中的神经元雪崩作为诊断工具：对内在静止状态动力学的无创研究
1索邦大学，脑研究所 - 巴黎脑研究所-ICM，CNR，Inria，Inserm，inserm，ap-hp，delapitiéSalpêtrière医院，F-75013，法国巴黎2，法国2应用科学和智能系统，国家研究委员会，POZZUOLI，ITALY 3 INTALITE SYSTERSILIL法国马赛4萨萨里大学，生物医学科学系，Viale San Pietro，07100，意大利萨萨里5号IRCCS E. Medea科学研究所，癫痫病单元，通过Costa Alta 37，31015，ITALY 37，31015，意大利Conegliano
CleanSpace EX PAPR内在批准
II - 设备组：适用于地上爆炸性的气氛。 2G - 设备类别：地上爆炸性环境，涉及汽油，蒸气，雾气。 ex IB - 点火保护级别：内在安全性，高水平的保护。 适用于1＆2的区域。 IIB - 气体细分组：由乙烯代表。 包括IIA（丙烷）和I（甲烷）的较少的可燃组。 T4 - 温度类别：最大表面温度为135°C。 GB - 设备保护层：高，适用于地上爆炸环境中的区域1和2。II - 设备组：适用于地上爆炸性的气氛。2G - 设备类别：地上爆炸性环境，涉及汽油，蒸气，雾气。ex IB - 点火保护级别：内在安全性，高水平的保护。适用于1＆2的区域。IIB - 气体细分组：由乙烯代表。包括IIA（丙烷）和I（甲烷）的较少的可燃组。T4 - 温度类别：最大表面温度为135°C。GB - 设备保护层：高，适用于地上爆炸环境中的区域1和2。
通过内在聚合物中的多个限制对长寿命室温磷光
©2023作者。开放访问。本文是根据Creative Commons归因4.0国际许可证的许可，该许可允许以任何媒介或格式的使用，共享，适应，分发和复制，只要您适当地归功于原始作者和来源，就可以提供与Creative Commons许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/。
一种用于计算心血管内在频率的机器学习方法
心血管波形的分析提供了有关健康和疾病状况的宝贵临床信息。固有频率（如果）方法是最近引入的框架 - 使用单个动脉压力波形来提取有关心血管系统的生理相关信息。IF方法的临床实用性和生理准确性已通过几项临床前和临床研究良好。但是，当前L 2优化求解器的计算复杂性对于IF计算仍然是实时设置中IF方法实际部署的瓶颈。在本文中，我们提出了一种基于机器学习（ML）的方法，用于确定单个颈动脉波形的IF参数。我们使用依次降低的前馈神经网络（FNN）模型将颈动脉波形映射到IF方法的输出参数，从而避免了非convex l 2最小化问题，该问题是由常规方法引起的。我们的方法还包括用于数据预处理，模型培训和模型评估的程序。在我们的模型开发中，我们同时使用了临床和合成波形。我们的临床数据库由来自两个不同来源的颈动脉波形组成：亨廷顿医学研究机构（HMRI）iPhone心脏研究和Framingham心脏研究（FHS）。在HMRI和FHS临床研究中，使用了各种设备平台，例如压电传动系统，光学分解（Vivio）和iPhone相机来测量动脉波形。我们的盲目临床测试表明，从基于FNN的方法计算的参数与基于标准L 2优化方法的参数之间非常强的相关性（即r 0.93和p-value 0.005，对于每个参数，则为r 0.005）。我们的结果还表明，如果本工作中引入的模型基于FNN的性能独立于测量设备和设备采样率。
不同碘水平对自身免疫性甲状腺炎患者内在凋亡相关基因DNA甲基化的影响及基因-环境相互作用分析
1 哈尔滨医科大学中国疾病预防控制中心地方病预防控制中心疾病控制所，黑龙江省哈尔滨市 150081，中华民国 2 哈尔滨医科大学国家卫生健康委员会、黑龙江省教育局，黑龙江省病原学与流行病学重点实验室，黑龙江省哈尔滨市 3 哈尔滨医科大学黑龙江省微量元素与人体健康重点实验室，黑龙江省哈尔滨市 4 哈尔滨医科大学（大庆）医学检验科学与技术学院，大庆 163319，中华民国 5 齐齐哈尔医科大学预防医学系，黑龙江省齐齐哈尔市 161006，中华民国
基于大脑的学习对学生学习和表现数学的内在动机的影响：学校心理学的神经科学研究
本研究旨在探索基于大脑的学习对学生学习和表现数学的内在动机 (IM) 的影响。由于神经科学的教育意义，研究人员计划采用收敛平行研究设计的混合方法实验研究。参与者是 2021-2022 学年就读于巴基斯坦卡苏尔区一所男子公立中学的八年级学生。在基线阶段 (A) 和退出阶段 (A)，学生使用传统的讲课方式学习数学。相反，在治疗阶段 (B)，他们通过基于 BBL 方法和原则的活动学习数学。数学动机量表和观察（现场笔记）用于同时收集定量和定性数据。使用单向重复测量方差分析和主题分析对数据进行分析。研究人员发现，BBL 显着影响学生学习和表现数学的 IM。经过定性分析，我们发现视觉故事讲述、角色扮演、i-Think 地图、回到黑板和 Kick Me Poison Box 是最有效的基于 BBL 的活动，这些活动可以保持学生的参与度，提供情感支持，并有助于学生在数学学习和表现中的 IM。建议教师在学校开展基于 BBL 的活动来教授数学并影响学生的心理。