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World File Search System黑匣子
解决AI的黑匣子 - 关于衰老和人工智能共同建构的模型和研究议程
1分部的老年医学与健康研究，奥地利克雷姆斯卡尔·兰德斯坦（Karl Landsteiner）健康科学大学。2印度果阿伯恩大学瑞士和果阿管理学院性别研究中心。3社会工作学校，华盛顿大学，美国华盛顿州，华盛顿，美国华盛顿大学。 4加拿大安大略省圣凯瑟琳斯布罗克大学娱乐和休闲研究系。 5格拉兹大学，格拉兹，奥地利。 6尼加夫本·古里安大学的传播学系，以色列比尔郡。 7，加拿大安大略省彼得伯勒市特伦特大学社会学系。 8伦敦布鲁内尔大学卫生科学系，英国米德尔塞克斯乌克斯布里奇。 9英国达勒姆大学达勒姆大学社会学系。 10数字文化，创新和传播系，人文学院，荷兰开放大学，荷兰赫伦，荷兰，林堡。 11数字文化，创新与传播系，人文学院，荷兰开放大学，荷兰赫伦，荷兰，林堡。3社会工作学校，华盛顿大学，美国华盛顿州，华盛顿，美国华盛顿大学。4加拿大安大略省圣凯瑟琳斯布罗克大学娱乐和休闲研究系。 5格拉兹大学，格拉兹，奥地利。 6尼加夫本·古里安大学的传播学系，以色列比尔郡。 7，加拿大安大略省彼得伯勒市特伦特大学社会学系。 8伦敦布鲁内尔大学卫生科学系，英国米德尔塞克斯乌克斯布里奇。 9英国达勒姆大学达勒姆大学社会学系。 10数字文化，创新和传播系，人文学院，荷兰开放大学，荷兰赫伦，荷兰，林堡。 11数字文化，创新与传播系，人文学院，荷兰开放大学，荷兰赫伦，荷兰，林堡。4加拿大安大略省圣凯瑟琳斯布罗克大学娱乐和休闲研究系。5格拉兹大学，格拉兹，奥地利。 6尼加夫本·古里安大学的传播学系，以色列比尔郡。 7，加拿大安大略省彼得伯勒市特伦特大学社会学系。 8伦敦布鲁内尔大学卫生科学系，英国米德尔塞克斯乌克斯布里奇。 9英国达勒姆大学达勒姆大学社会学系。 10数字文化，创新和传播系，人文学院，荷兰开放大学，荷兰赫伦，荷兰，林堡。 11数字文化，创新与传播系，人文学院，荷兰开放大学，荷兰赫伦，荷兰，林堡。5格拉兹大学，格拉兹，奥地利。6尼加夫本·古里安大学的传播学系，以色列比尔郡。7，加拿大安大略省彼得伯勒市特伦特大学社会学系。8伦敦布鲁内尔大学卫生科学系，英国米德尔塞克斯乌克斯布里奇。 9英国达勒姆大学达勒姆大学社会学系。 10数字文化，创新和传播系，人文学院，荷兰开放大学，荷兰赫伦，荷兰，林堡。 11数字文化，创新与传播系，人文学院，荷兰开放大学，荷兰赫伦，荷兰，林堡。8伦敦布鲁内尔大学卫生科学系，英国米德尔塞克斯乌克斯布里奇。9英国达勒姆大学达勒姆大学社会学系。 10数字文化，创新和传播系，人文学院，荷兰开放大学，荷兰赫伦，荷兰，林堡。 11数字文化，创新与传播系，人文学院，荷兰开放大学，荷兰赫伦，荷兰，林堡。9英国达勒姆大学达勒姆大学社会学系。10数字文化，创新和传播系，人文学院，荷兰开放大学，荷兰赫伦，荷兰，林堡。 11数字文化，创新与传播系，人文学院，荷兰开放大学，荷兰赫伦，荷兰，林堡。10数字文化，创新和传播系，人文学院，荷兰开放大学，荷兰赫伦，荷兰，林堡。11数字文化，创新与传播系，人文学院，荷兰开放大学，荷兰赫伦，荷兰，林堡。
预测实时危机中的自杀风险热线聊天将机器学习与心理因素集成：探索黑匣子
摘要背景：本研究通过表达与理论驱动的心理风险因素在实时危机热线聊天中集成的机器学习（ML）模型的预测能力（ML）模型来解决自杀风险预测挑战。更重要的是，我们旨在了解有助于ML自杀风险预测的特定理论驱动因素。方法：数据集由17,654个危机热线聊天课程分类为自杀。我们创建了一个基于自杀风险因素的词典（SRF），其中涵盖了主要自杀理论的关键风险因素的语言表示。使用纳入SRF词典的自然语言处理技术对ML模型（自杀风险 - Bert; SR-Bert）进行了训练。结果：结果表明SR-Bert的表现优于其他模型。逻辑回归分析确定了与自杀风险相关的几个理论驱动的风险因素，杰出的风险是绝望的，自杀，自我伤害和受害的归属感。限制：词典完全涵盖所有理论
通过多模态和多中心数据融合揭开医学可解释人工智能的黑匣子：一篇小评论、两个展示及其他
可解释人工智能 (XAI) 是机器学习的一个新兴研究课题，旨在揭示 AI 系统的黑箱选择是如何做出的。该研究领域研究决策制定中涉及的措施和模型，并寻求解决方案来明确解释它们。许多机器学习算法无法说明决策的方式和原因。目前使用的最流行的深度神经网络方法尤其如此。因此，这些黑箱模型缺乏可解释性，可能会削弱我们对 AI 系统的信心。XAI 对于深度学习驱动的应用越来越重要，尤其是对于医疗和医疗保健研究，尽管一般来说，这些深度神经网络可以在性能上带来惊人的回报。大多数现有 AI 系统的可解释性和透明度不足可能是成功实施和将 AI 工具集成到常规临床实践中并不常见的主要原因之一。在本研究中，我们首先调查了 XAI 的当前进展，特别是其在医疗保健应用方面的进展。然后，我们介绍了利用多模式和多中心数据融合的 XAI 解决方案，并随后在两个真实临床场景的展示中进行了验证。全面的定量和定性分析可以证明我们提出的 XAI 解决方案的有效性，由此我们可以设想在更广泛的临床问题中成功应用。
玻璃盒子，让黑盒子变得智能的尝试
玻璃匣子 使黑匣子智能化的尝试 Rohan D’Souza、Sneha Aruldurai、Prajakta Totawar、Anish Poojary、ManitaRajput 电子与电信系 康塞桑·罗德里格斯神父理工学院，瓦希，孟买，印度。1 rohan.dsz18@gmail.com，2 snehaaruldurai@gmail.com，3 totuprajakta@gmail.com，4 anishpoojary92@gmail.com，5 rajputmanita@yahoo.com 摘要 - 每架飞机的尾部都配备了一个黑匣子。黑匣子中的数据在每次飞机失事调查中都起着至关重要的作用。飞行数据记录器 (FDR) 和驾驶舱语音记录器 (CVR) 统称为黑匣子。分析从黑匣子中检索到的数据，有助于空难调查人员了解和研究坠机原因，利用黑匣子的机密数据，飞机设计工程师可以为未来的设计采取必要的预防措施，以避免进一步的飞机事故。如果这个重要的黑匣子没有从坠机现场找回，那么存储在黑匣子中的所有机密数据都会丢失，坠机原因仍是一个谜。在本文中，我们提出了智能黑匣子的设计和实现，它存储了一些重要参数，即高度、压力、温度、俯仰、偏航和滚转。这个智能黑匣子原型通过将数据上传到云服务器，实时将飞机上的传感器和其他装置检测到的所有信息发送到地面站。空中交通管制 (ATC) 可以访问和监控这些信息，并采取支持措施防止任何可能导致坠机的疏忽并防止灾难发生。关键词 -玻璃箱，BMP180，WiFi，空中交通管制 1.简介 近年来，航空业经历了许多飞机事故。2016 年 7 月 22 日，印度空军 (IAF) 战术运输机安东诺夫 An-32 在从钦奈飞往布莱尔港的快递航班上最后一次出现在雷达上是在上午 9:12，当时它离开了二次监视雷达 (SSR) [1] 的范围。这架 IAF 飞机在飞越孟加拉湾时失踪，机上有 29 人。印度空军和印度海军的多架飞机和舰艇正在钦奈以东 150 海里的水域搜寻，这是飞机最后已知的位置。这是印度历史上规模最大的海上失踪飞机搜救行动。2016 年 9 月 15 日，搜救任务被取消。2014 年 3 月 8 日，马来西亚航空 MH 370 航班，一架
电子提交给ACS期刊的模板
通过元算法技术（例如自动化算法选择和配置），在AI的许多领域都取得了令人印象深刻的性能改进。但是，现有技术将其应用于黑匣子的目标算法视为其内部工作尚无。这允许广泛使用元叠加技术，但是通过对目标算法的更深入分析获得的信息可以改善未开发的潜在性能改进。在本文中，我们通过自动分析算法来打开黑匣子而无需牺牲元算法技术的普遍适用性。我们展示了如何使用此信息执行算法选择，并且与将算法视为黑匣子的方法相比，表现出改善的性能。
特殊条件 SC-AI-01 - EASA
调整保证框架以涵盖学习过程并解决 AI/ML 组成部分中的开发错误； 创建数据管理框架，以解决用于 ML 项目训练及其验证的数据集的正确性（偏差缓解）和完整性/代表性问题； 解决 ML 过程各个步骤中的模型偏差和方差权衡问题； 详细说明 ML/DL 应用中稳健性和不存在“非预期功能”的相关保证； 应对人类对 ML 应用行为理解的局限性，考虑到它们的 随机起源和 ML 模型复杂性； 管理“AI 黑匣子”中剩余风险的缓解（“黑匣子”这一表达是对 AI/ML 技术的典型批评，因为 AI/ML 模型的复杂性和性质带来了一定程度的不透明性，使它们看起来像无法验证的黑匣子（与基于规则的软件不同）； 获得最终用户的信任。
可解释且负责任的人工智能
当今的算法已经在各个领域达到甚至超越了人类的任务表现。特别是，人工智能（AI）在组织与个人（例如其客户）之间的互动中发挥着核心作用，例如改变了电子商务或客户关系管理。然而，大多数人工智能系统仍然是难以理解的“黑匣子”——不仅对于开发人员，而且对于消费者和决策者也是如此（Meske 等人，2022 年）。对于电子市场而言，诸如试图管理风险和确保基于机器学习的电子交易系统符合监管要求等问题不仅源于其数据驱动的性质和技术复杂性，还源于其黑匣子性质，其中“学习”创造了
可解释且负责任的人工智能
当今的算法在各个领域已经达到甚至超越了人类的任务表现。特别是，人工智能 (AI) 在组织与个人（例如其客户）之间的互动中起着核心作用，例如改变了电子商务或客户关系管理。然而，大多数人工智能系统仍然是难以理解的“黑匣子”——不仅对于开发人员，而且对于消费者和决策者也是如此（Meske 等人，2022 年）。对于电子市场，试图管理风险和确保基于机器学习的电子交易系统的监管合规性等问题不仅源于其数据驱动的性质和技术复杂性，还源于其黑匣子性质，其中“学习”创造了
AI 驱动的 ESG：我们有机会真正有所作为吗？
或许可以理解为什么有些人对人工智能 (AI) 持怀疑态度。首先，媒体和研究报告经常说明机器将如何接管我们的工作，从而导致许多人目前担任的工作岗位被取代。其次，在许多情况下，AI 仍然是一个“黑匣子”。通常，在机器学习中，我们只能看到输入和输出，但不知道这些输入如何组合以达到结果。换句话说，机器以我们完全无法观察到的方式将输入转化为输出。将黑匣子算法应用于司法等公共生活的各个方面将产生深远的社会和道德影响。机器学习技术的发展正在全速前进。然而，监控和故障排除的方法却落后了。