XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System解释
人工智能解释 - （教师版）
● 人工智能通过分析数据或信息进行学习。● 你给人工智能的信息越多，它完成任务的准确性就越高。这就像教狗知道什么是玩具。● 你给狗接触玩具（数据）的机会越多，它就越能知道如何区分什么是玩具，什么不是玩具。
第 2 单元 数据分析与解释
请参阅 IND-HND-007 研究表 6。所呈现的数据显示，卡方 = 5.31，dfi，P< .05，在 .05 显著性水平上具有统计学意义。因此，无差异的零假设被拒绝，研究假设被接受；即，分中心所在的 Barwala 村的妇女人数明显多于其他村庄的妇女，她们更倾向于使用经过培训的人员。请注意表 5 和表 6 中的描述性分析，其中数据以频率和百分比形式汇总并以表格形式呈现。卡方检验是一种推论统计，用于检验关联假设（参见词汇表中的卡方）。让我们看看显著性水平是什么意思。
AI：解读还是解释？
摘要 近年来，随着人工智能在日常生活中的广泛应用，对可解释/可解释的人工智能的需求与日俱增。人类往往不信任无法解释其结果如何产生的人工智能系统，这种系统被视为“黑箱”系统。人们希望人工智能系统不仅能提供高质量的结果，而且在结果生成过程中也是透明的，这被称为“可解释的人工智能”或“可解释的人工智能”。关于人工智能系统中的解释和解释是什么的大多数最新研究都是基于研究人员的主观直觉，没有坚实的理论支持，既没有达成共识，也没有数学定义，这可能是解释和解释这两个术语使用定义不明确和歧义的原因。在本文中，我们试图借助知识管理的坚实理论支持，消除人工智能背景下解释和解释使用的歧义。我们还分别讨论了人工智能系统中可解释性和可解释性的可能评估方法。
从对人工智能的解释到共识
摘要：人工智能系统设计的一个关键挑战是如何帮助人们理解它们。我们通过将解释定位在日常生活中，置于人与人工智能代理之间的持续关系中来应对这一挑战。通过非人类设计重新定位可解释性，我们呼吁一种新方法，将人和人工智能代理都视为构建理解的积极参与者。为了阐明这种方法，我们首先回顾了解释人工智能前提的假设。然后，我们概念化了从解释到共享理解的转变，我们将其描述为情境化、动态化和表演性。最后，我们提出了两种支持共享理解的设计策略，即纵观人工智能和揭露人工智能的失败。我们认为这些策略可以帮助设计师揭示人工智能隐藏的复杂性（例如，位置性和基础设施），从而支持人们在自己的生活背景下理解代理的能力和局限性。
解释备忘录 - GOV.UK
2.1 本文书修订了根据《1971 年移民法》第 1(4) 节和第 3(2) 节的规定制定的移民规则，这些规则用于规范人们进入和留在英国。2.2 所做的更改主要包括附录阿富汗重新安置和援助政策（“附录 ARAP”）和附录人口贩运或奴役受害者的临时居留许可，将家禽业纳入季节性工人路线，更新有关旅行禁令的规定，延长乌克兰计划并废除警察登记计划。2.3 本文书还对其他政策领域进行了一系列细微更改，详细说明见本解释备忘录第 7 节第 7.53 至 7.79 段。3.议会特别关注的事项
法理学、解释和一般法律
印度法律总则 2023 (BNS) 是一部实体法，规定了犯罪的基础和惩罚措施。在印度，犯罪的基础和惩罚措施均由 BNS 确定。随着法人数量的激增及其活动的增长，越来越多地涉及普通民众的日常生活，刑法也不断发展，将这类人纳入其管辖范围。例如，根据 BNS 第 2(26) 条，“人”一词包括任何公司、协会或团体，无论是否注册成立。因此，公司也受到 BNS 条款的保护。刑法的程序部分包含在 Bharatiya Nagarik Suraksha Sanhita 中，该法案建立了必要的机制，以逮捕罪犯、调查刑事案件、在刑事法庭进行审判以及对有罪者施加适当的惩罚。 Sanhita 列举了可以审理不同罪行的刑事法庭的层级，然后明确了这些法庭有权判处的刑罚限制。