本研究针对自然语言处理(NLP)模型的可解释性问题，提出EvalxNLP框架，以评估各种最新特征归因方法。该框架集成了多种可解释性技术，并提供互动的文本解释，以提高用户对生成说明和评估结果的理解，结果显示用户满意度高，表明该框架在可解释性工具的推广和比较方面具有重要潜力。

本研究解决了解释方法在不同子群体间性能差异的公平性问题，展示了广泛使用的后置特征归因方法在信实性、稳健性和复杂性方面存在显著的性别差异。这些差异在模型经过无偏数据集预训练或微调后依然存在，强调了在发展和应用解释性方法时需关注解释的公平性，以免在关键领域产生偏见性的结果。

本文提出了一种后置可解释方法PXGen，旨在提高生成模型的透明度和可信度。PXGen通过用户可定制的锚点和标准，提供基于示例的解释，并利用可视化算法帮助用户理解模型输出。

苹果为2023年4月10日至2024年4月28日生产的受影响设备提供三年内的免费检修服务，用户可通过序列号查询资格。

本研究探讨了视觉Transformer的解释性方法，并提出了分类法。提供了评价标准、工具和框架，突出了增强解释性的未开发方面，并提出未来研究方向。

本文研究了RGB-LiDAR融合的后期融合框架，通过集成独立训练的RGB和LiDAR检测器，提高了罕见类别的检测性能。实验结果显示，二维RGB检测器的准确性优于三维RGB检测器，基于二维图像平面的匹配可以减轻深度估计误差，使用概率校准的方法将分数融合可以达到最先进的LT3D性能。