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可解释的神经系统动态：结合深度学习与系统动态建模以支持关键应用
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内容提要
本研究提出了一种可解释的神经系统动态框架，结合深度学习的预测能力与传统模型的可解释性，提升因果可靠性和可扩展性，并验证其在自动化交通系统中的应用。
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关键要点
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本研究提出了一种可解释的神经系统动态框架。
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该框架结合了深度学习的预测能力与传统模型的可解释性。
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研究提升了因果可靠性和可扩展性。
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通过在自动化多模式交通系统中的应用验证框架的有效性。
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研究旨在支持自主系统中的可解释性和安全性集成。
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