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可解释人工智能的粒度计算
目的和动机：本期特刊旨在提供一套全面的方法、模型和系统，这些方法、模型和系统都属于粒计算的共同范畴，旨在为机器学习方法和应用提供可解释性。可解释人工智能 (XAI) 将允许领域专家验证黑盒 AI 算法或过程提供的结果，以让他们参与决策过程。为此，XAI 方法应该提供对 AI 模型结果背后原因的清晰理解。在这方面，XAI 方法可以采用信息粒化方法，以分层和/或语义方式聚合数据实例，以提供聚合的、人类可理解的解释；以语义组织的方式表示数据实例（例如通过聚类）以查找类原型或反事实；采用符号或神经符号建模来隔离由特定符号激活的神经网络部分（例如，手写符号可以识别为笔画组）；并获得语义相关的信息颗粒（例如通过表示学习）作为构建解释的概念。此外，一些人工智能方法构建了可通过设计解释的模型，即不需要任何额外的程序来解释其内部模型，因为它们不是黑匣子。当前研究的主要不足之一是了解可通过设计解释的模型在准确性方面是否与需要通过多种方式解释的黑匣子模型兼容。
光学粒度仪 - TSI
操作 样品气溶胶被直接拉入 OPS 3330 的测量区域，以减少由于传输而造成的颗粒损失。鞘流环绕样品，聚焦气溶胶以提高尺寸分辨率，并保持光学元件清洁，以提高可靠性和降低维护成本。使用实时反馈严格控制 OPS 中的流速，以确保浓度准确性。测量并记录样品的温度和湿度。在光学室中，气溶胶穿过激光束，产生光脉冲。闪光的强度用于计数和确定颗粒尺寸。3330 型中的激光束形状、观察体积的大小、检测器类型和信号处理算法旨在在 0.3 至 10 μm 的尺寸范围内提供最佳分辨率。增加的光收集（90°± 60°）减少了米氏散射效应。定型后，样品从光学室流到滤光片盒，在那里被收集在 37 毫米过滤器上，用于重量分析或进一步的化学或微观样品研究。
塑料/聚合物的粒度测量
许多类型的工艺设备用于制造塑料，包括注射模具，压缩模具，挤出机和旋转模具。所有这些过程的共同特征是将颗粒或粉末用作起始材料。饲料材料的特征必须符合某些标准，例如熔点。此外，化学成分，弯曲强度，抗压强度，抗冲击力，密度，耐药性和拉伸强度赋予了由此产生的工件。颗粒的粒径对聚合物的加工性有显着贡献。加热时料斗和熔化速率的流动性，对过程速度有直接影响。颗粒（颗粒）通常在200至2,000微米的范围内用于运输和应用。
光学粒度仪 - TSI
操作 样品气溶胶被直接拉入 OPS 3330 的测量区域，以减少由于传输而造成的颗粒损失。鞘流环绕样品，聚焦气溶胶以提高尺寸分辨率，并保持光学元件清洁，以提高可靠性和降低维护成本。使用实时反馈严格控制 OPS 中的流速，以确保浓度准确性。测量并记录样品的温度和湿度。在光学室中，气溶胶穿过激光束，产生光脉冲。闪光的强度用于计数和确定颗粒尺寸。3330 型中的激光束形状、观察体积的大小、检测器类型和信号处理算法旨在在 0.3 至 10 μm 的尺寸范围内提供最佳分辨率。增加的光收集（90°± 60°）减少了米氏散射效应。定型后，样品从光学室流到滤光片盒，在那里被收集在 37 毫米过滤器上，用于重量分析或进一步的化学或微观样品研究。
细粒度和粗粒度 SIMD
(i) 细粒度 SIMD：这些实际上是处理实际上由大得多的组件组成的小得多的组件的详细描述。 (ii) 粗粒度 SIMD：这些系统由较少的组件组成，这些组件显然比原始组件多，但比细粒度 SIMD 小得多，但组件的大小比系统的细粒度子组件大得多（高/多）。细粒度和粗粒度 SIMD 架构之间的差异：