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在保障有效性的前提下,提高可解释性,有助于减少对公共资源的消耗,增强用户对AI系统的信任度,并促进其在关键领域的应用。例如在医疗健康领域,一个具有高可解释性的AI诊断系统能够让医生更容易理解其判断依据,减少不必要的检查和治疗程序。
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研究团队利用连接组,构建了果蝇视觉系统的力学网络模拟。在该模型中,每个神经元和突触都与大脑中的真实神经元和突触相对应。尽管他们不清楚每个神经元和突触的动态变化,但连接组的数据使团队能运用深度学习方法推断这些未知参数。他们随后将这些信息与有关运动检测的知识相结合。
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