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World File Search System清除数据
DNA 浓度测定
确保为所有样品和 2 个标准品提供足够的工作停止位。 2. 将 190 µl 工作原液分装到 Qubit 管中，用于两个标准品。 3. 将 198 µl 工作原液分装到 Qubit 管中，用于每个样品。 4. 向每个标准品管中加入 10 µl 适当的标准品。加入后短暂涡旋。应在样品之前完成，以确保在室温下孵育至少 3 分钟 5. 将 2 µl 的每个样品加入每个样品管中。加入后短暂涡旋。 6. 在仪器上选择左下方的 home，然后选择 dsDNA BR 检测，然后选择“是”以读取新标准品。如果打算将数据传输到存储卡，最好先通过选择右下方的数据然后清除数据来清除数据。 7. 按照屏幕上的说明读取两个标准品和第一个样品。温度会影响检测，因此在将管放入仪器之前，请避免用手过度握住管子以使其变热，并在放入后迅速选择“读取”
文章 使用可解释人工智能 (XAI) 检测社交媒体仇恨言论
摘要：可解释人工智能 (XAI) 特性在深度学习模型的仇恨言论检测中具有灵活和多方面的潜力。本研究的目的是解释和说明复杂人工智能 (AI) 模型做出的决策，以了解这些模型的决策过程。作为本研究的一部分，我们采用了两个数据集来演示使用 XAI 进行仇恨言论检测。我们进行了数据预处理，以清除数据中的任何不一致之处、清理推文文本、对文本进行标记和词形还原等。我们还简化了分类变量，以便生成干净的数据集用于训练目的。我们对数据集进行了探索性数据分析，以发现各种模式和见解。我们将各种预先存在的模型应用于 Google Jigsaw 数据集，例如决策树、k-最近邻、多项朴素贝叶斯、随机森林、逻辑回归和长短期记忆 (LSTM)，其中 LSTM 的准确率达到 97.6%。将 LIME（局部可解释模型 - 不可知解释）等可解释方法应用于 HateXplain 数据集。创建了 BERT（来自 Transformer 的双向编码器表示）模型的变体，例如准确率为 93.55% 的 BERT + ANN（人工神经网络）和准确率为 93.67% 的 BERT + MLP（多层感知器），以在使用 ERASER（评估基本原理和简单英语推理）基准的可解释性方面取得良好的表现。