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海洋所系统解释全球海洋中尺度涡海表热力信号变化特征及机理（图）
系统解释 海表热力信号 机理
2024/4/27
2024年4月17日，中国科学院海洋研究所李晓峰研究团队基于多源遥感和实测数据，系统揭示了全球海洋中尺度涡在运动过程中的海表热力信号变化特征，并阐明其产生机理。成果以封面文章形式发表于国际学术期刊《深海研究I》（Deep Sea Research Part I）。
上海科技大学信息科学与技术学院郑杰课题组近日提出了基于知识图谱和可解释图神经网络的新型人工智能模型KR4SL，在预测并解释基于合成致死机制的抗癌药物靶点方面取得进展。该成果被生物信息学旗舰会议——第31届分子生物学智能系统会议和第22届欧洲计算生物学会议(the 31st Annual International Conference on Intelligent Systems for Mole...
2023年10月29日-30日，“可解释、可通用的下一代人工智能方法”重大研究计划2023年度学术交流会在苏州高等研究院召开。会议由国家自然科学基金委员会主办，中国科大苏州高等研究院以及相关单位承办。国家自然科学基金委员会党组成员、副主任于吉红院士，中国科大副校长杨金龙院士，北京大数据研究院院长鄂维南院士，上海交通大学自然科学研究院院长金石院士，中国科学院国家数学与交叉科学中心执行主任高小山，北京...
基于可解释注意力部件模型的行人重识别方法
行人重识别 注意力机制 可解释深度学习 部件模型
2024/1/16
大多数行人重识别(Person re-identification,ReID)方法仅将注意力机制作为提取显著特征的辅助手段,缺少网络对行人图像关注程度的量化研究.基于此,提出一种可解释注意力部件模型(Interpretable attention part model,IAPM).该模型有3个优点:1)利用注意力掩码提取部件特征,解决部件不对齐问题;2)为了根据部件的显著性程度生成可解释权重,设计...
广东省重点领域研发计划项目《高效可解释性神经网络模型及理论研究》通过验收（图）
广东省 神经网络 模型
2024/4/18
2023年6月28日上午，广东省重点领域研发计划新一代人工智能专项项目《高效可解释性神经网络模型及理论研究》（编号：2018B010107001）验收会在软件学院B7栋303室举行。广东省科学技术厅专家王欢和商惠敏，验收专家张振华教授等五人，华南理工大学科研院谭锦才科长、软件学院副院长刘飞教授、项目负责人谭明奎教授以及项目参与单位相关负责人参与会议。
中国科学院声学研究所专利：一种适用于声纳系统的自解释的数据储存结构
可视化方法是数据科学的一种关键手段，被广泛应用于如图像识别、单细胞测序分析和生物标志物发现。可视化依赖数据科学中的降维技术，即将高维数据映射到低维空间，以观察数据的全局和局部分布。例如，在分析图像数据时，高维的图像被可视化方法映射到二维空间中以展示图像与图像之间的相关性。
地震断层检测是建立地球储层模型的关键任务，而高精度、高效率、高分辨率的检测结果是精确地质构造解释的重要保障。随着人工智能算法在目标检测领域的发展，利用深度卷积神经网络预测地震数据中的断层位置成为了研究热点。神经网络通过从地震反射信息中提取断层的潜在特征，并抑制背景噪声的干扰，建立了一种从地震数据到目标断层的非线性映射关系，从而实现端到端的快速预测。目前主流的断层智能检测方法是使用大规模合成数据训练...
2022年6月，由中国人工智能学会推荐的“如何实现可信可靠可解释人工智能技术路线和方案？”入选中国科协2022重大前沿科学问题。为使入选问题难题更好的服务国家科技决策、纳入国家规划、与国家重大工程项目结合，推动关键技术联合攻坚、促进应用推广，2022年8月20日上午，中国人工智能学会召开中国科协2022年重大科学问题“如何实现可信可靠可解释人工智能技术路线和方案”研讨会。问题作者重庆邮电大学高新波...
“可解释、可通用的下一代人工智能方法”重大研究计划面向人工智能发展国家重大战略需求，以人工智能的基础科学问题为核心，发展人工智能新方法体系，促进我国人工智能基础研究和人才培养，支撑我国在新一轮国际科技竞争中的主导地位。
算法“黑箱”下人工智能安全存疑，可解释性让AI更透明
算法 人工智能 可解释性
2023/1/4
“AI的应用落地在不断提速，但在算法‘黑箱’下，AI的不可解释性让‘黑箱’很难释明，进而让人们对AI的安全难言放心。”日前，在2022年科技向善创新周上，与会专家围绕AI的透明和可解释难题从技术角度直指产业痛点。与此同时，由腾讯研究院、优图实验室等多家机构组成的跨学科研究团队历时一年完成的《可解释AI发展报告2022》也引发热议。报告从可解释AI的概念、监管趋势、行业实践、发展建议等热点问题出发，...
近日，中国科学院软件研究所可信计算与信息保障实验室在内嵌脚本解释器的漏洞自动化挖掘研究方面取得进展。该研究提出了基于关联变异的漏洞挖掘方法，能够有效地挖掘软件与脚本引擎之间绑定代码的漏洞，在大型商用文档软件的安全性测试中发挥重要作用。
华中农业大学理学院在可解释机器学习研究领域取得新进展（图）
华中农业大学理学院 机器学习 人工智能
2020/12/8
近日，华中农业大学理学院陈洪教授机器学习团队以“Multi-task Additive Models for Robust Estimation and Automatic Structure Discovery”为题，在34th Conference on Neural Information Processing Systems（NeurIPS 2020）发表研究论文。
华中农业大学在可解释机器学习研究领域取得新进展（图）
华中农业大学 可解释 机器学习
2020/9/3
近日，我校理学院陈洪教授课题组以“Sparse Modal Additive Model” 为题，在人工智能知名期刊IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems（IEEE TNNLS）发表研究论文。文章结合众数回归、可加模型和数据依赖假设空间提出了一类新的稳健可解释学习模型，建立了模型的理论分析和经验评价，为复杂噪声数据的稳健估...
中国人民大学法学院未来法治研究院执行院长张吉豫副教授做客中央财经大学法学院财经法前沿论坛——讲授“司法领域人工智能算法可解释性的促进”
中国人民大学法学院未来法治研究院执行院长 张吉豫副教授 财经法 前沿论坛 司法 人工智能算法
2017/12/27
2017年12月21日下午，中国人民大学法学院未来法治研究院执行院长张吉豫副教授做客法学院“财经法前沿论坛”，带来一场题为“司法领域人工智能算法可解释性的促进”的学术讲座。我校法学院院长尹飞教授、党委书记吴韬教授、副院长李伟副教授等，部分博士生、研究生参加了讲座。讲座由杜颖教授主持。讲座伊始，尹飞院长首先向与会师生介绍了张吉豫副教授的学术履历。他还介绍了法学院在网络法学方面的进展，如吴韬教授对大数...