本研究提出了一种新方法，解决了可解释人工智能框架中对预测不确定性忽视的问题。通过使用比例Shapley值，将预测不确定性归因于输入特征，从而提升高风险机器学习应用的理解与沟通效果。

Revealing the Sources of Uncertainty: The Contribution of Features to Predictive Interval Compliance
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本研究提出了一种新型情境时序融合网络SAD-TIME，旨在解决问卷式抑郁症诊断中的主观偏差。该方法通过自动提取多尺度深度和时间间隔特征，结合空间与时间信息，提升了抑郁症分类的准确率，展示了深度学习在精神健康诊断中的有效性。

Contextual Temporal Fusion Network (SAD-TIME): A Joint Feature Extractor for Depression Detection Based on Automated Multi-Scale Depth and Temporal Interval
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2020牛客暑期多校训练营（第二场）I-Interval——最大流转对偶图求最短路
Shiroha白羽的博客
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