本文旨在对深度学习模型可解释性的研究进展进行系统性的调研,从可解释性原理的角度对现有方法进行分类,并且结合可解释性方法在人工智能领域的实际应用,分析目前可解释性研究存在的问题,以及深度学习模型可解释性的发展趋势。为全面掌握模型可解释性的研究进展以及未来的研究方向提供新的思路

一、归纳“零售商店管理信息系统”数据库中所有对象的设计参数 二、学习 Access2 2003数据库应用系统集成的方法 三、学习“零售商店管理信息系统”数据库应用系统测试数据集的设计方法 四、掌握 Access2 2003数据库应用系统的安全机制设置以及发布方法

计算机并非天生具备这些功能,它们都是程 序员赋予的,那么程序员又是如何具备这一 超凡的能力?这就是本章所要学习的。本章 首先学习现实生活中的各种信息数据之间存 在怎样的内在联系,如何在计算机中体现这 一联系,从而使计算机能够进行信息处理。 其次,学习在面对大量信息数据时,如何提 高人们的工作效率,即数据库技术

定义:考虑对于实例集合X的概念学习算法L.令c为X上定义的任 一概念,并令Dc={}为c的任意训练样例集合.令L(xi ,Dc)表 示经过数据Dc的训练后L赋予实例的分类.L的归纳偏置是最小断 言集合B,它使任意目标概念c和相应的训练样例Dc满足:

3.1 简介 定义：概念学习是指从有关某个布尔函数的输入输出训练样例中推断出该布尔函数

学习单片机实在不是件易事,一来要购买高价格的编程器,仿真器,二来要学习编程语 言,还有众多种类的单片机选择真是件让人头痛的事。在众多单片机中51架构的芯片风行 很久,学习资料也相对很多,是初学的较好的选择之一

一. 人工智能、专家系统、机器学习 1. 人工智能 分四个阶段：第一阶段：智力难题的求解（修道士过河） 第二阶段：自然语言理解，景物分析等 第三阶段：专家系统（推理） 人工智能走向实用

一. 示例学习的优化问题 (1) 最优覆盖问题(MCV)—生成具有最少数目公式的覆盖； (2) 最简公式问题(MCOMP)—生成具有最少数目选择子及属性值的公式，或极大复合；

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祝贺同学们开始新旅程取得新进 第一讲引言 (一)到大学学什么? 珍惜时光:让占46%的时间起40%--60%的作用 达到三条:做人之道,治学之方,健身之术; 学会自学:学会向书本学,学会向老师学,学会向周围学。 尝试研究性学习:提出问题、研究问题、解决问题; 争取多用计算器和计算机 注重持续性学习, 有计划地安排学习 (一)在数学中学什么?