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工业工作流中员工行为的自动生成及可解释机器学习
利用机器学习（ML）技术生成工业工作流程的关键绩效指标（KPIs），提高工人的生产力，通过可解释的 ML 技术区分工作流程中的专业工人和非专业工人，从而提高工业工作流程的效率。
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18 days ago
寻找 netUnicorn：一种数据收集平台，用于开发网络安全问题的通用 ML 模型
为了解决机器学习模型泛化问题，本文提出了一种增强的机器学习流程，利用可解释的机器学习工具来指导网络数据的迭代式收集，并开发了一个名为 netUnicorn 的数据收集平台，可以从不同的网络环境中收集数据来提高模型的泛化能力。
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a year ago
学习和解释代理之间交互的智能协议
本文探讨了人类与机器学习系统的交互，并提出了一个通信协议，使得机器学习决策支持系统能够实现人机两方面的可理解性。在该通信协议中，符合一定兼容性条件的智能体之间进行交互，定义了弱 / 强两种双向可理解性，使得人类和机器学习系统之间实现了智能信
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2 years ago
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解释连接自主车辆中用于检测欺骗攻击的雷达功能
本文探讨自动驾驶汽车中的可解释机器学习（Explainable ML）在安全问题中的应用。特别是在高度移动和风险规避的平台上，如自动驾驶汽车中，存在着对训练机器学习攻击检测模型的传感器数据不确定性问题。因此，本文提出了一个可以解释传感器输入
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2 years ago
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