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黄金眼项目：- 开发黄金人工智能 - OPT/NET
opt-net.eu › 文件 › Golden-Eye-Br... PDF 此外，还应用了数据融合，其中卫星信息可以与其他数据集相链接，例如来自无人机和内部的多传感器地球物理数据集...
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通过多模态和多中心数据融合揭开医学可解释人工智能的黑匣子：一篇小评论、两个展示及其他
可解释人工智能 (XAI) 是机器学习的一个新兴研究课题，旨在揭示 AI 系统的黑箱选择是如何做出的。该研究领域研究决策制定中涉及的措施和模型，并寻求解决方案来明确解释它们。许多机器学习算法无法说明决策的方式和原因。目前使用的最流行的深度神经网络方法尤其如此。因此，这些黑箱模型缺乏可解释性，可能会削弱我们对 AI 系统的信心。XAI 对于深度学习驱动的应用越来越重要，尤其是对于医疗和医疗保健研究，尽管一般来说，这些深度神经网络可以在性能上带来惊人的回报。大多数现有 AI 系统的可解释性和透明度不足可能是成功实施和将 AI 工具集成到常规临床实践中并不常见的主要原因之一。在本研究中，我们首先调查了 XAI 的当前进展，特别是其在医疗保健应用方面的进展。然后，我们介绍了利用多模式和多中心数据融合的 XAI 解决方案，并随后在两个真实临床场景的展示中进行了验证。全面的定量和定性分析可以证明我们提出的 XAI 解决方案的有效性，由此我们可以设想在更广泛的临床问题中成功应用。
利用多角度长波红外高光谱数据融合三维地形重建进行地雷探测和雷区测绘
高光谱长波红外遥感与区域三维重建相结合，可提高探测可靠性，减少在山区和丘陵地区搜寻地下物体（杀伤人员地雷、简易爆炸装置和未爆炸弹药）时的误报频率，因为这些地区难以使用扫雷器。多角度遥感使我们能够排除被遮蔽并以一定角度放置的物体的跳跃，并将含有异常物体的土壤与普通土壤和表面不规则物分开。给出了用于雷区测绘的光学数字综合体的概念，其主要基础是高光谱设备，该设备从两个光学通道接收数据，并将它们分成长波红外范围内的数十个光谱通道。一个光学通道扫描天底，第二个通道以一定角度扫描土壤表面。该综合体还包括一个可见光范围的相机，用于接收不同空间平面中的一系列图像以进行进一步的三维重建。描述了一种获取分段高光谱数据并将其与重建的数字地形模型相结合的方法，用于解决隐藏地面和地下物体的探测、侦察以及在不同坡度地形上规划人道主义排雷任务的问题。
军备控制与防扩散技术，1995 年第二季度
fas.org › othergov › doe › acnt PDF Clark B. Freise，海军研究实验室，华盛顿特区...结合多传感器数据来监控设施...多传感器数据融合研究。27 页
海军 C2 和机载数据/信息融合概念...
本报告是之前 3 份关于数据/信息融合演示报告的多平台扩展。它总结了“哈利法克斯级护卫舰和机载协作平台之间的多平台数据融合演示”(DFCP) 合同 # W2207-E1V01（Alexandre Jouan 博士，首席研究员）在 Éloi Bossé 博士的科学授权下完成的成果。机载平台为 CP-140 Aurora，其数据融合概念、算法和性能在三份 DRDC-V 报告中进行了描述，这三份报告分别为“机载海上监视和 C 2 行动的信息融合概念”（TM-2004-281）、“信息融合算法在分类中的机载应用”（TR-2004-282）和“机载海上监视行动数据/信息融合概念演示”（TR-2004-283）。
高级传感器和动力学模型及其应用...
传感器和数据融合 [14] 提供的方法是融合大量互补数据并有效利用可用传感器系统的重要工具。这项技术是传感器、指挥控制系统和相关人类决策者之间通用接口的一项具有挑战性的开发技术，在时间紧迫或决策风险较高的应用中起着关键作用，在这些应用中，人类的缺陷需要通过自动或交互式工作的融合技术来弥补（弥补日常情况下注意力下降、将注意力集中在异常或罕见事件上、补充人类有限的记忆、反应或组合能力）。除了减少日常或大规模任务中人类工作量的优势外，来自互补信息源的数据融合还可以产生全新的、否则将无法发现的知识。