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可解释性贯穿于机器学习生命周期的每个阶段,依次为:概念、模型设计和训练(通过代码审查进行分析评估)、模型验证(性能评估、一致性测试、解释评估)、部署到操作中(性能监视和漂移监视、监视模型偏差和公平性以及解释)、修复性维护(解释应表现为诊断形式)。概念、验证和运行时间的控制周期应永久不变;但对于整个系统,应定期审核。根据机器学习模型的生命周期中所涉及的不同利益相关者,XAI的目标可能有所不同。...
弹射式的安全性也是不能忽视的问题,夜视仪支架带的自动分离装置如果失效会对飞行员弹射式造成伤害。新的一体化头盔虽然解决了上述问题,但是定制化的周期长、成本高,并且升级困难。前视红外在 “沙漠风暴”行动中帮助了如直升机飞行员战胜了起降期间会产生的粉尘以及低能见度天气飞行,但是,雨、雾或烟会降低系统的性能,因为红外能量会被杂质或水蒸气大量吸收。...
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