《打破黑箱：深度学习模型可解释性的攻坚之路》
深度学习模型在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著成果，但其“黑箱”特性引发了可靠性、安全性和透明度的担忧。这种不可解释性在医疗、金融和自动驾驶等场景中可能导致不确定性或信任危机。为解决这一问题，研究者从模型可视化、特征重要性分析、设计可解释模型架构及事后解释方法等方向展开探索。然而，现有方法仍面临局部解释性、计算成本高及缺乏统一评估标准等问题。实现深度学习模型的可解释性是AI走向成熟与广泛应用的关键，未来需学术界与产业界共同努力，推动技术进步以造福社会。
90+目标跟踪算法&九大benchmark！基于判别滤波器和孪生网络的视觉目标跟踪：综述与展望（下）
视觉目标跟踪（VOT）是计算机视觉中的一个基本开放问题，任务是估计图像序列中目标的轨迹和状态。VOT具有广泛的应用，包括自动驾驶、机器人、智能视频监控、运动分析和医学成像。给定任意目标对象的初始状态，VOT中的主要挑战是学习在后续帧中搜索目标对象时使用的外观模型。近年来，由于引入了多种跟踪基准，如TrackingNet、VOT2018和GOT-10K，VOT受到了极大的关注。尽管最近取得了进展，VOT仍然是一个开放的研究问题，可能比以往任何时候都更加活跃。
智能时代的伦理困境：AI决策的道德边界
在人工智能技术飞速发展的今天，我们面临着前所未有的伦理挑战。本文探讨了AI决策中的道德边界问题，分析了技术发展与人类价值观之间的冲突，并提出了建立AI伦理框架的必要性和可能路径。通过深入剖析具体案例，揭示了AI技术在医疗、司法等领域的应用中所引发的道德争议，强调了在追求技术进步的同时，必须审慎考虑其对社会伦理的影响，确保科技发展服务于人类的福祉而非成为新的困扰源。
