This Report is an expansion of a previous Report on the DARPA XAI Program, which was titled "Literature Review and Integration of Key Ideas for Explainable AI," and was dated February 2018. This new version integrates nearly 200 additional references that have been discovered. This Report includes a new section titled "Review of Human Evaluation of XAI Systems." This section focuses on reports—many of them recent—on projects in which human-machine AI or XAI systems underwent some sort of empirical evaluation. This new section is particularly relevant to the empirical and experimental activities in the DARPA XAI Program

警告！ 本项目中使用的体系结构不能很好地概括。 您可能要检查 。 这种修补技术可能会给您带来更好的效果。 完全卷积水印去除攻击 深度学习架构可从图像中删除透明的叠加层。 顶部：左侧为水印，中间为重建，右侧为算法预测的遮罩（从未使用文本或此图像训练过神经网络） 下： Pascal数据集图像重建。 当水印区域饱和时，重建趋向于产生灰色。 设计选择 在火车上，我生成了一个面具。 它是带有随机生成的参数（高度，宽度，不透明度，黑白，旋转）的矩形。 将遮罩应用于图片，并训练网络以查找添加的内容。 损失为abs（预测，image_perturbations）** 1/2。 它不是整个图片。 遮罩周围的

安全技术-网络信息-深度神经网络算法在尾矿库安全评价中的应用研究.pdf

基于深度神经网络的多尺度特征提取方法

使用深度神经网络自动进行ECG诊断 用于训练和测试用于ECG自动分类的深度神经网络的脚本和模块。 论文“使用深度神经网络自动诊断12导联心电图”的同伴代码。 。 引文： Ribeiro, A.H., Ribeiro, M.H., Paixão, G.M.M. et al. Automatic diagnosis of the 12-lead ECG using a deep neural network. Nat Commun 11, 1760 (2020). https://doi.org/10.1038/s41467-020-15432-4 Bibtex： @article{ribeiro_automatic_2020, title = {Automatic Diagnosis of the 12-Lead {{ECG}} Using a Deep Neural Netwo

%SRCNN im_h = SRCNN(model, im_b); %% remove border im_h = shave(uint8(im_h * 255), [up_scale, up_scale]); im_gnd = shave(uint8(im_gnd * 255), [up_scale, up_scale]); im_b = shave(uint8(im_b * 255), [up_scale, up_scale]); %% compute PSNR psnr_bic = compute_psnr(im_gnd,im_b); psnr_srcnn = compute_psnr(im_gnd,im_h);

基于深度神经网络的用户画像研究_周妹璇.caj 讲述如何用深度神经网络来抽取出用户画像

对象姿势估计演示 本教程将介绍在Unity中使用UR3机械臂执行姿势估计所需的步骤。 您将获得将ROS与Unity集成，导入URDF模型，收集标记的训练数据以及训练和部署深度学习模型的经验。 在本教程结束时，您将能够在Unity中使用机械臂执行拾取和放置操作，并使用计算机视觉感知机器人拾取的对象。 是否想跳过本教程并运行完整的演示？ 查看我们的。 是否想跳过本教程，而专注于为深度学习模型收集训练数据？ 查看我们的。 注意：该项目是使用Python 3和ROS Noetic开发的。 目录 这一部分包括下载和安装Unity编辑器，设置基本的Unity场景以及导入机器人。 我们将使用软件包导入。 本部分重点介绍使用Unity Computer Vision 进行数据收集的场景。 您将学习如何使用“感知包化器”对场景的各个部分进行随机化，以便在训练数据中创造多样性。 如果您想了解更

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深度神经网络计算库（clDNN） 停产的仓库 现在，该项目是Intel:registered:OpenVino:trade_mark:Toolkit分发的组成部分。 它的内容和开发已移至 。 要获取最新的clDNN来源，请参考DLDT回购。 深度神经网络计算库（ clDNN ）是用于深度学习（DL）应用程序的开源性能库，旨在加速英特尔:registered:处理器图形（包括HD图形和Iris:registered:图形）上的DL推理。 clDNN包括高度优化的构建块，用于使用C和C ++接口实现卷积神经网络（CNN）。 我们创建了这个项目，以使DL社区能够在Intel:registered:处理器上进行创新。 支持的用法：图像识别，图像检测和图像分割。 经验证的拓扑： AlexNet *，VG