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'我觉得这么头晕，我以为是脑肿瘤'
冰雹到一个私人诊所，该私人诊所仍以每次流行的600英镑进行大脑扫描，并认为世界的尽头至少对我来说是近在咫尺。尽管扫描没有发现肿瘤，但后来的诊断表明我的病起源于耳朵，但它使我的大脑和情绪扮演着重要的角色。欢迎来到平衡疾病的世界，在那里，生理，神经和心理学都将它们一起编织成一个病理学的裹尸布，似乎不可能取消。患者通常将自己的整体感觉描述为头晕的一种，但症状可能从脑雾，不稳定，海绵状和视力模糊到眩晕感。现在对9,000名中年和老年人平均年龄为61.8的研究，发表在《美国医学协会专业杂志》 JAMA耳鼻喉科学上，已经建立了
我觉得我明白你的意思了，AI！可解释人工智能中的解释深度错觉
部署的人工智能系统的意外后果促使人们呼吁人工智能系统具有更多的可解释性。可解释的人工智能 (XAI) 系统通常为用户提供简化的局部解释，以用于个别预测，但让他们自己构建对模型行为的全局理解。在这项工作中，我们研究了 XAI 的非技术用户在解释附加的局部解释时是否会陷入解释深度的错觉。我们采用了一种混合方法，包括一项有 40 名参与者的主持研究和一项有 107 名众包工作者的无主持研究，使用基于 SHAP 框架的电子表格式解释界面。我们观察了非技术用户如何从局部解释中形成他们对全局人工智能模型行为的心理模型，以及他们的理解感知在检查时如何下降。
我认为我应该接种疫苗，我觉得我不应该接种疫苗。信息处理和疫苗接种行为的个体差异（COVID-19）
摘要：在先前的研究中，已用于脑电（EEG）信号处理的特征提取。但是，时间窗长度对下游任务（例如情绪识别）的特征提取的影响尚未得到很好的检查。为此，我们研究了不同时间窗口（TW）长度对人类情绪识别的影响，以发现提取脑电图（EEG）情绪信号的最佳TW长度。功率谱密度（PSD）特征和差分熵（DE）特征均用于根据SJTU EMOMIT EEG数据集（SEED）评估不同TW长度的有效性。随后使用EEG功能处理方法处理不同的TW长度，即实验级批归归量表（ELBN）。处理的特征用于在六个分类器中执行情感识别任务，然后将结果与没有ELBN的结果进行比较。识别精度表明2-S TW长度在情感上具有最佳性能，并且最适合于EEG功能提取用于情绪识别。在使用基于PSD和DE功能的SVM时，ELBN在2-S TW中的部署可以进一步提高21.63％和5.04％。这些结果在分析智能系统应用的EEG信号时为选择TW长度的选择提供了可靠的参考。
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