快速近似计算Shapley值的归因解释方法

Shapley值归因解释方法虽然能更准确量化解释结果, 但过高的计算复杂度严重影响了该方法的实用性. 本文引入KD树重新整理待解释模型的预测数据, 通过在KD树上插入虚节点, 使之满足TreeSHAP算法的使用条件, 在此基础上提出了KDSHAP方法. 该方法解除了TreeSHAP算法仅能解释树结构模型的限制, 将该算法计算Shapley值的高效性放宽到对所有的黑盒模型的解释中, 同时保证了计算准确度. 通过实验对比分析, KDSHAP方法的可靠性, 以及在解释高维输入模型时的适用性.     

隐私计算面临的挑战与发展趋势浅析

隐私计算是指在保证数据提供方不泄露原始数据的前提下,对数据进行分析计算的一系列信息技术,能够保障数据在流通与融合过程中的"可用不可见"。近两年来,在政策驱动和市场需求共同作用下,隐私计算技术、产业、应用迅速发展。一方面,数据流通需求不断加强,机构间数据流通成为促使数据要素市场化配置、充分释放数据要素价值的重要环节;另一方面,不断实施的法律法规使得数据的安全与保护,特别是数据流通过程中的合规性,成为持续稳定的市场需求,而不再是短暂的监管应对行为。     

基于随机搜索树法的机械臂视觉伺服研究

在当今的工业应用中,机械臂完成某一特定作业任务的基础是进行轨迹规划。针对单纯基于图像的视觉伺服(the image-based visual servoing,IBVS),不能直接对相机或机械臂的运行轨迹进行控制,容易造成跟踪目标脱离视野、机械臂与工作空间障碍物相碰撞的问题,本文提出了三维随机搜索树算法(the three-dimensional Rapidly-exploring Random Trees algorithm,3D-RRT)实现机械臂的轨迹规划,将轨迹规划与视觉伺服相融合,使机械臂在跟踪移动过程中,满足图像视野范围限制和空间障碍物约束问题。在MATLAB平台建立算法仿真实验,结果表明三维随机搜索树算法(3D-RRT)可以较好解决基于图像的视觉伺服(IBVS)中存在的问题。     

人工智能赋能在线实验教学行为分析

教学行为分析作是教学质量分析的重要组成部分，也是教学引导与反馈机制的重要依据。文章阐述了人工智能（AI）的含义及发展历程，重点分析总结了教学行为分析方法及AI在教学行为分析上的应用。文章以东南大学电工电子在线实验为研究平台，探索分析了AI技术在实验教学行为分析上的可行性，梳理了基于专家系统的在线实验分析系统的设计思路，充分探讨了“智能”教育在实验教学中的深刻内涵。     

光学透明的硅烷改性聚氨酯胶粘剂的研究

以聚碳酸酯二醇、1,4-丁二醇、3-异氰酸酯基丙基三甲氧基硅烷为原料，通过加入不同的异氰酸酯单体制备了不同的硅烷改性聚氨酯胶粘剂，研究异氰酸酯类型对硅烷改性聚氨酯胶粘剂的力学性能、光学性能、流变性能、热稳定性的影响。结果表明:使用二环己基甲烷二异氰酸酯(HMDI)制备的硅烷改性聚氨酯胶粘剂相对于六亚甲基二异氰酸酯(HDI)、异佛尔酮二异氰酸酯(IPDI)性能更佳，其PET/玻璃剥离强度为17.70 N(样条宽15 mm)，可见光透过率为99.45%，玻璃化转变温度为-20.04℃。     

富芳烃重油组分结构调变对中间相沥青形成的影响机制

对重油富芳烃组分转化为次生沥青及其氢化改性沥青的热转化行为进行了比较，并对热转化过程中体系化学结构组成特征对中间相形成的影响进行了研究。采用红外光谱及氢核磁共振波谱，对比分析了次生沥青及其氢化改性沥青的化学结构组成特征；借助偏光显微镜、X射线衍射，考察了两体系中间相沥青的形成过程。结果表明：控制体系短烷基侧链含量可有效抑制过度炭化的发生，提高炭化产物的微观有序度；短烷基侧链可以持续稳定释放出小分子自由基，对大分子自由基反应进行调控，显著提升炭化产物微观结构的均一性。     

时间视角下时间领导、时间效能感和员工创造力的关系:下属依赖的调节作用

目的应用社会认知理论,从时间视角出发探讨时间效能感在时间领导与员工创造力关系的间的中介作用,以及下属依赖的调节作用。方法采用领导-员工配套问卷的方式收集443份有效问卷数据,并运用SPSS和Amos分析工具对数据进行分析。结果时间领导对员工创造力具有显著正向影响;时间效能感在时间领导和员工创造力之间起部分中介作用;下属依赖不仅负向调节时间领导和时间效能感之间的关系,而且还负向调节时间效能感在时间领导与员工创造力间的中介作用。结论时间领导有利于提高员工时间效能感和员工创造力,但会因个体下属依赖程度有所差异。