本文介绍了一种物理感知元学习框架，结合偏微分方程和空间模块，提升了在有限数据下的适应能力。研究展示了物理信息化状态空间神经网络（PSMs）在化学和生物医学领域的应用，提供了更准确的预测。此外，提出了基于物理感知机器学习的水文学平台HydroPML，增强了机器学习的可解释性，并介绍了多物理预训练方法（MPP），有效预测多个物理系统的动态。

本文综述机器学习可解释性研究，提出兼顾性能与可解释性的模块化框架，融合多种解释技术以揭示复杂模型决策过程。文章回顾了300多种内部可解释性技术，按权重、神经元、子网络等分类，并区分训练中与训练后方法。研究涵盖医疗图像、自然语言处理等领域，强调诊断、调试与基准测试的重要性，主张发展以人为本的解释方案，平衡准确性与可解释性。

该文综述了多种机器学习可解释性方法，包括LIPEx、MAPLE、SimplEx和CGX等框架，通过局部解释、特征扰动、示例选择和规则提取等技术提升模型透明度与解释质量，并在文本和图像任务中验证了有效性。