我们简要描述 - 主要通过非常简单的示例 - 不同类型的答案程序程序，并提出了用于指定的注释：数据库维修和一致的查询答案；与他们的保密观点和查询评估；数据库中因果关系的反事实干预；以及机器学习中的基于反事实的解释。
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我们提出了答案设置的程序，该程序指定和计算在分类模型上输入的实体的反事实干预。关于模型的结果，生成的反事实作为定义和计算分类所在实体的特征值的基于因果的解释分数的基础，即“责任分数”。方法和程序可以应用于黑盒式模型，也可以使用可以指定为逻辑程序的模型，例如基于规则的分类器。这项工作的主要重点是“最佳”反事实体的规范和计算，即导致最大责任分数的人。从它们中可以从原始实体中读取解释作为最大责任特征值。我们还扩展程序以引入图片语义或域知识。我们展示如何通过概率方法扩展方法，以及如何通过使用约束来修改潜在的概率分布。示出了在DLV ASP-Solver的语法中写入的若干程序，并与其运行。
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本文介绍了用于检测，位置和跟踪颜色对象的嵌入式视觉系统的开发；它利用单个32位微处理器来获取图像数据，过程并根据解释的数据执行操作。该系统旨在用于需要使用人工视觉进行检测，位置和跟踪颜色对象的应用程序，其目标是以降低的规模，功耗和成本的范围实现。
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