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13 I 2025年1月https://doi.org/10.22214/ ... AI中的解释性：数据科学的可解释模型 对... 的比较材料选择电池组外壳 使用机器学习模型预测以太坊价格 将IC发动机改造为两轮车中的EV 使用超声传感器的360度雷达 工业缺陷检测的机器学习算法 基于区块链的碳信用生态系统 大规模数据标签和用法中的道德问题 13 I 2025年1月https://doi.org/10.22214/ ...
摘要：这项研究着眼于与信用卡盗窃有关的严重问题，并评估机器学习方法如何检测并停止它。更复杂的欺诈是由于互联网交易的增加而造成的，危害了消费者和金融机构。信用卡日益增长的使用需要快速开发有效的欺诈检测系统，这些系统可以识别并停止欺诈性交易。这项研究着眼于一系列机器学习方法，从更常规的决策树或逻辑回归到更复杂的方法，例如支持向量算法，具有人工智能的神经网络，随机生成的森林和混合模型。我们分析了每种方法的优点和缺点，重点是其召回，准确性，精度和能力，以使用不平衡的数据集管理情况。可以通过将混合方法与合奏学习技术相结合，可以提高检测率并降低假阳性。合成的少数群体过度采样技术（SMOTE）提高了训练机学习模型的可靠性，并成功解决了类不平衡。这项研究强调了实时分析数据并采用最先进的技术（例如大数据分析和深度培训），以跟上新的欺诈策略是多么重要。行业 - academia的合作以及该部门正在进行的研发对于成功部署欺诈检测技术至关重要。这项研究强调了对最先进的机器学习方法的紧迫需求，以防止信用卡盗窃。通过增强金融机构识别欺诈的能力，这些技术发展将保护和维护消费者对在线交易的信任。改善了研究结论的目标，改善了所有利益相关者的欺诈检测系统和更安全的经济环境。
新研究解释了为什么您不应该刮擦发痒的皮疹
允许正常小鼠划伤时，它们的耳朵肿胀并充满了称为嗜中性粒细胞的炎性免疫细胞。相比之下，在正常的老鼠中，炎症和肿胀很温时，因为它们戴着很小的伊丽莎白女王项圈，类似于狗在拜访兽医后可能会运动的锥体，而缺乏瘙痒感的神经元的动物。该实验证实，刮擦进一步加剧了皮肤。
在线手写的基于CNN的阿尔茨海默氏病检测的解释性
全球有超过5500万人受痴呆症影响，每年有近1000万例新病例，阿尔茨海默氏病是一种普遍且具有挑战性的神经退行性疾病。尽管对阿尔茨海默氏病检测的机器学习技术取得了重大进步，但深度学习模型的广泛采用引起了人们对其解释性的关注。在在线手写分析的深度学习模型中缺乏解释性，这在阿尔茨海默氏病检测的背景下是文献中的一个关键差距。本文通过解释应用于多变量时间序列数据的卷积神经网络的预测来解决这一挑战，该预测是由在图形平板电脑上手写的连续循环系列相关的在线手写数据生成的。我们的解释性方法揭示了健康个体和被诊断为阿尔茨海默氏症的人的不同运动行为特征。健康受试者表现出一致，平稳的运动，而阿尔茨海默氏症患者的表现出了不稳定的模式，其标记为突然停止和方向变化。这强调了解释性在将复杂模型转化为临床相关见解中的关键作用。我们的研究有助于提高早期诊断，为参与患者护理和干预策略的利益相关者提供了重要的可靠见解。我们的工作弥合了机器学习预测与临床见解之间的差距，从而促进了对阿尔茨海默氏病评估的高级模型的更有效和可理解的应用。
有关免疫原性死亡定义，检测和解释的共识指南
Lorenzo of Galluzzi, 1,2,3,4,5 Ilio Vitale, 6.7 Sarah Warren, 8 Sandy Adgemian, 9,10 Patricksia of Agostinis, 1,2,16 Eric Deutsch, 17,18,19 Dobrin Draganov, 20 Richard L Edelson, 4,21 Silvia C Formenti, 1.2 Jian Han, 5,37,39,40,40,41,43,43.44 Juna Lasarte，45 Sherene Loi，46,47 Michael Tlotze，48,49,49。 Prosper，70 Tatsuno Kazuki，
使用可解释的AI
*: Correspondence: Dr. Ganesh B Chand (Email: gchand@wustl.edu ) and Dr. Hui-Yuan Miao (Email: miaoh@wustl.edu ) Credit authorship contribution statement YN: Conceptualization, Methodology, Software, Formal analysis, Visualization, Data curation, Writing – original draft, Writing - review & editing; TM：方法，软件，正式分析，写作 - 审核和编辑； HYM：方法，写作 - 原始草稿，写作 - 评论和编辑； PB：方法，软件，写作 - 原始草稿，写作 - 评论和编辑； DST：概念化，数据策划，写作 - 原始草稿，写作 - 评论和编辑； GBC：概念化，方法，软件，正式分析，可视化，数据策划，写作 - 原始草稿，写作 - 评论和编辑；监督，资金收购资金GBC得到了圣路易斯华盛顿大学的Mallinckrodt放射学研究所以及美国国立卫生研究院K01AG083230的支持。利益冲突作者没有利益冲突来宣布
Hanseniase如何将元电压解释为...
麻风病的诊断是非常临床的，大多数病例可以在详细的皮肤病学和神经系统评估中得到证实。您的早熟避免具有永久后遗症的严重运动障碍。关节炎是仅次于皮肤和神经的第三大常见症状（10％）。在Sinovia和外周神经炎中通常发现的Th1和Th2反应的促炎细胞因子，例如TNF-α，IL-6，IL-8和IL-10。为了证实诊断，我们可以使用互补的检查：淋巴刮擦，皮肤活检，皮肤或神经活检，抗PGL-1，抗PGL-1，快速免疫原形体测试测试IgM leprae M. leprae的IgM检测，双侧外围神经和较低的csa和csa的超声超声（均分型）（尺寸）（均分型）（csa）（均和csa）（均分型）（均分型）（ rlep-pcr。1、6、10、11
两个规模的解释：de Broglie和Schrödinger的外部和内部波函数
摘要。我们为受路易斯·德·布罗格利（Louis de Broglie）的双重分解理论启发的量子力学提出了解释框架。原理是将量子系统的演变分解为两个波函数：与其质量中心相对应的外波函数以及其他宏观自由度的演变，以及对应于其内部变量在中心中心系统中内部变量演变的内部波函数。这两个波函数将具有不同的含义和解释。外波函数“试验”量子系统的质量中心：它对应于de Broglie Pilot Wave。对于内部波函数，我们主张1927年在Solvay国会上提出的解释：颗粒是扩展的，并且电子的（内部）波函数的模块的平方与其在太空中的电荷密度相对应。Résumé。nous提议une delaMécaniquedelaMécaniquequi s'inspire de lathéoriede la doul double Solution de Louis de Broglie。Le principe est de considérer l'évolution d'un sys- tème quantique sous la forme de deux fonctions d'onde : une fonction d'onde externe correspondant à l'évolution de son centre de masse et de ces autres degrés de liberté macroscopique, et une fonction d'onde interne correspondant à l'évolutionde ses变量实习生dans leréférentieldu Center de Masse。ces deux fonctions d'Onde vont vont avoir des ves des desuttations di a vientations。la fonction d'Onde externe pilote le Center de Masse dusystèmeQuantique：Elle sossection use sosectionunde unde unde pilote de louis de louis de Broglie。对于内部波函数，我们捍卫了ErwinSchrödinger在1927年Solvay国会上提出的解释：颗粒是扩展的，并且电子的（内部）波函数模块的平方与其在太空中的负载密度相对应。
Vasil Penchev。量子信息保守性及其解释为“可区分性 /无法区分性”和“ CLA < / div>），“少两个位” < / div>
摘要本文重点介绍了带通（BP）负数组延迟（NGD）功能的时间域分析。创新的NGD调查基于“ lill” - 形状被动微带电路的创新拓扑的时域实验。描述了特定微带形状构成的概念证明（POC）的设计原理。NGD电路的灵感来自最近分布的“ Li” - 拓扑。在时间域调查之前，研究了所研究电路的BP NGD规格是学术上定义的。作为基本定义的实际应用，本文的第一部分介绍了“ lill” - 电路的频域验证。POC电路是由2.31 GHz NGD中心频率和27 MHz NGD带宽的-8 NS NGD值指定的。“ Lill” - 电路的衰减损失约为-6。在NGD中心频率下 2 dB。 然后，用测得的S-参数的Touchstone数据代表的“ Lill”的两端子黑框模型被用于瞬态模拟。 测得的组延迟（GD）说明了测试的“ lill” - 电路在NGD方面作为BP函数，NGD等于-8。 在NGD中心频率处为1 ns。 使用高斯脉冲调节正弦载波进行BP NGD函数的时间域演示。 可以解释具有同时绘制良好同步输入和输出信号的创新实验设置。 可以观察到，正弦载波不超出NGD波段时，输出信号会延迟。2 dB。然后，用测得的S-参数的Touchstone数据代表的“ Lill”的两端子黑框模型被用于瞬态模拟。测得的组延迟（GD）说明了测试的“ lill” - 电路在NGD方面作为BP函数，NGD等于-8。在NGD中心频率处为1 ns。使用高斯脉冲调节正弦载波进行BP NGD函数的时间域演示。可以解释具有同时绘制良好同步输入和输出信号的创新实验设置。可以观察到，正弦载波不超出NGD波段时，输出信号会延迟。通过使用具有27 MHz频率带宽的高斯向上转换的脉冲，使用测量的“ Lill”电路的Touchstone S-参数从商业工具模拟中理解了BP NGD时间域响应。但是，当将载体调谐为大约等于2.31 GHz NGD中心频率时，输出信号包络线在大约-8 ns中。确认BP NGD响应的时间域典型行为，在测试期间考虑了具有高斯波形的输入脉冲信号。但是，必须在NGD带宽的功能中确定输入信号频谱。在测试后，与输入相比，测量的输出信号信封显示前缘，后边缘和时间效率的峰值。当前可行性研究的结果开放了BP NGD功能的潜在微波通信应用，特别是对于使用ISM和IEEE 802.11标准运行的系统。
基于基因表达的表型预测深神经网络的生物学解释
摘要背景：使用预测基因标志来协助临床决策变得越来越重要。深度学习在基因表达谱的表型预测中具有巨大的潜力。但是，神经网络被视为黑匣子，在没有任何解释的情况下，提供了准确的预测。这些模型变得可解释的要求正在增加，尤其是在医学领域。结果：我们专注于解释由基因表达数据构建的深神经网络模型的预测。影响预测的最重要的神经元和基因被鉴定出来并与生物学知识有关。我们对CAN-CER预测的实验表明：（1）深度学习方法优于大型训练集的经典机器学习方法； （2）我们的方法产生的解释与生物学比最先进的方法更连贯； （3）我们可以对生物学家和医生的预测提供全面的解释。结论：我们提出了一种原始方法，用于从基因表达数据中对表型预测深度学习模型的生物学解释。由于模型可以找到表型和基因表达之间的关系，因此我们可以假设已鉴定的基因与表型之间存在联系。因此，解释可以导致生物学家研究新的生物学假设。