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surrogate model
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新的X-FEMR方法增强了电子健康记录AI模型的可解释性
研究人员开发了X-FEMR，一种用于电子健康记录基础模型（FEMR）的新型令牌级可解释性方法。这些模型虽然在临床预测任务中很有效，但通常充当黑箱，引起了对信任和偏见的担忧。X-FEMR利用基于Transformer的代理模型来近似FEMR的行为，识别有影响力的患者数据令牌，并提供对其预测贡献的见解。一项新的临床对齐指标验证了这些解释与临床公认的特征相对应，为更具可解释性和更值得信赖的临床AI提供了途径。
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深度学习模型大幅加速核反应堆事故模拟
研究人员开发了一种基于深度学习的代理模型，以显著加速核反应堆严重事故的模拟。该新模型采用自动编码器进行降维，并使用神经常微分方程进行时间步进，能够预测ASTEC模拟器中的复杂物理变量和场。该代理模型实现了超过300倍的降维，并能在不到一分钟的时间内模拟长达40小时的反应堆运行，相比传统方法所需数天的时间有了显著的改进。