人工智能（AI）模型的黑框性质不允许用户理解和有时信任该模型创建的输出。在AI应用程序中，不仅结果，而且结果的决策路径至关重要，此类Black-Box AI模型还不够。可解释的人工智能（XAI）解决了此问题，并定义了用户可解释的一组AI模型。最近，有几种XAI模型是通过在医疗保健，军事，能源，金融和工业领域等各个应用领域的黑盒模型缺乏可解释性和解释性来解决有关的问题。尽管XAI的概念最近引起了广泛关注，但它与物联网域的集成尚未完全定义。在本文中，我们在物联网域范围内使用XAI模型对最近的研究进行了深入和系统的综述。我们根据其方法和应用领域对研究进行分类。此外，我们旨在专注于具有挑战性的问题和开放问题，并为未来的方向指导开发人员和研究人员进行未来的未来调查。

In this study, to address the current high earlydetection miss rate of colorectal cancer (CRC) polyps, we explore the potentials of utilizing transfer learning and machine learning (ML) classifiers to precisely and sensitively classify the type of CRC polyps. Instead of using the common colonoscopic images, we applied three different ML algorithms on the 3D textural image outputs of a unique vision-based surface tactile sensor (VS-TS). To collect realistic textural images of CRC polyps for training the utilized ML classifiers and evaluating their performance, we first designed and additively manufactured 48 types of realistic polyp phantoms with different hardness, type, and textures. Next, the performance of the used three ML algorithms in classifying the type of fabricated polyps was quantitatively evaluated using various statistical metrics.

In this paper, to address the sensitivity and durability trade-off of Vision-based Tactile Sensor (VTSs), we introduce a hyper-sensitive and high-fidelity VTS called HySenSe. We demonstrate that by solely changing one step during the fabrication of the gel layer of the GelSight sensor (as the most well-known VTS), we can substantially improve its sensitivity and durability. Our experimental results clearly demonstrate the outperformance of the HySenSe compared with a similar GelSight sensor in detecting textural details of various objects under identical experimental conditions and low interaction forces (<= 1.5 N).

EEG信号是复杂且低频信号。因此，它们很容易受到外部因素的影响。脑电图伪像的去除对于神经科学至关重要，因为伪影对脑电图分析的结果有重大影响。在这些文物中，去除眼伪影是最具挑战性的。在这项研究中，通过开发基于双向长期记忆（BILSTM）的深度学习（DL）模型来提出一种新型的眼部伪像去除方法。我们创建了一个基准测试数据集，通过组合Eegdenoisenet和DEAP数据集来训练和测试提出的DL模型。我们还通过以各种SNR级别的EOG污染地面真相清洁的脑电图来增强数据。然后，使用小波同步转换（WSST）获得的高定位时频（TF）系数（WSST）获得的高定位时频（TF）系数，将Bilstm网络馈送到从增强信号中提取的特征。我们还将基于WSST的DL模型结果与传统TF分析（TFA）方法进行比较，即短期傅立叶变换（STFT）和连续小波转换（CWT）以及增强原始信号。最佳的平均MSE值为0.3066是通过首次基于BilstM的WSST-NET模型获得的。我们的结果表明，与传统的TF和原始信号方法相比，WSST-NET模型显着改善了伪影的性能。此外，提出的EOG去除方法表明，它的表现优于文献中许多基于常规和DL的眼神伪像去除方法。

牙科时代是确定个人年龄的最可靠方法之一。通过使用牙科全景射线照相（DPR）图像，法医科学中的医师和病理学家试图建立没有有效法律记录或注册患者的个人的年代年龄。实践中当前的方法需要密集的劳动，时间和合格的专家。在医学图像处理领域，深度学习算法的发展提高了预测真实价值的敏感性，同时降低了成像时间的处理速度。这项研究提出了一种自动化方法，以使用1,332个DPR图像估算8至68岁的个体的法医年龄。最初，使用基于转移学习的模型进行了实验分析，包括InceptionV3，Densenet201，EdgitionNetB4，MobilenetV2，VGG16和Resnet50V2；因此，修改了表现最好的模型InceptionV3，并开发了新的神经网络模型。减少开发模型体系结构中已经可用的参数数量，从而更快，更准确。所达到的结果的性能指标如下：平均绝对误差（MAE）为3.13，均方根误差（RMSE）为4.77，相关系数r $ $^2 $为87％。可以想象将新模型作为法医学和牙科医学中的潜在可靠和实用的辅助设备。

许多现实世界中的问题涉及多个可能相互矛盾的目标。多目标增强学习（MORL）方法已经出现了通过最大化偏好矢量加权的关节目标函数来解决这些问题。这些方法发现固定的定制策略对应于训练过程中指定的偏好向量。但是，设计约束和目标通常在现实生活中动态变化。此外，存储每个潜在偏好的策略是不可扩展的。因此，通过单个训练在给定域中获得整个偏好空间的一组Pareto前溶液至关重要。为此，我们提出了一种新颖的Morl算法，该算法训练一个通用网络以覆盖整个偏好空间。提出的方法是偏好驱动的MORL（PD-MORL），利用偏好作为更新网络参数的指导。在使用经典深海宝藏和果树导航基准测试的PD-MORL之后，我们评估了其在挑战多目标连续控制任务方面的性能。

血浆定义为物质的第四个状态，在高电场下可以在大气压下产生非热血浆。现在众所周知，血浆激活液体（PAL）的强和广谱抗菌作用。机器学习（ML）在医疗领域的可靠适用性也鼓励其在等离子体医学领域的应用。因此，在PALS上的ML应用可以提出一种新的观点，以更好地了解各种参数对其抗菌作用的影响。在本文中，通过使用先前获得的数据来定性预测PAL的体外抗菌活性，从而介绍了比较监督的ML模型。进行了文献搜索，并从33个相关文章中收集了数据。在所需的预处理步骤之后，将两种监督的ML方法（即分类和回归）应用于数据以获得微生物灭活（MI）预测。对于分类，MI分为四类，对于回归，MI被用作连续变量。为分类和回归模型进行了两种不同的可靠交叉验证策略，以评估所提出的方法。重复分层的K折交叉验证和K折交叉验证。我们还研究了不同特征对模型的影响。结果表明，高参数优化的随机森林分类器（ORFC）和随机森林回归者（ORFR）分别比其他模型进行了分类和回归的模型更好。最后，获得ORFC的最佳测试精度为82.68％，ORFR的R2为0.75。 ML技术可能有助于更好地理解在所需的抗菌作用中具有主要作用的血浆参数。此外，此类发现可能有助于将来的血浆剂量定义。

光声（OA）成像基于对生物组织的激发，该组织具有纳米持续激光脉冲，然后随后检测通过光吸收介导的热弹性扩张产生的超声波。 OA成像具有丰富的光学对比度和深层组织高分辨率之间的强大组合。这使得在临床和实验室环境中都可以探索许多有吸引力的新应用程序。但是，没有使用不同类型的实验设置和相关处理方法生成的标准化数据集，可以促进OA在临床环境中的更广泛应用中的进步。这使新的和已建立的数据处理方法之间的客观比较变得复杂，通常会导致定性结果和对数据的任意解释。在本文中，我们提供实验性和合成OA原始信号以及带有不同实验参数和层析成像采集几何形状的重建图像结构域数据集。我们进一步提供了训练有素的神经网络，以应对与OA图像处理相关的三个重要挑战，即在有限的视图层析成像条件下准确重建，去除空间不足的采样伪像以及解剖学细分，以改善图像重建。具体而言，我们将与上述挑战相对应的18个实验定义为用于开发更先进处理方法的参考的基准。

多武装匪徒（MAB）在各种设置中进行广泛研究，其中目标是\ Texit {Maximize}随着时间的推移{Maximize}的措施（即，奖励）。由于安全在许多现实世界问题中至关重要，因此MAB算法的安全版本也获得了相当大的兴趣。在这项工作中，我们通过\ Texit {线性随机炸药杆}的镜头来解决不同的关键任务，其中目的是将动作靠近目标级别的结果，同时尊重\ Texit {双面}安全约束，我们调用\ textit {lecoling}。这种任务在许多域中普遍存在。例如，许多医疗保健问题要求在范围内保持生理变量，并且优选地接近目标水平。我们客观的激进变化需要一种新的采购策略，它是MAB算法的核心。我们提出Sale-LTS：通过线性汤普森采样算法进行安全调整，采用新的采集策略来适应我们的任务，并表明它达到了同一时间和维度依赖的索姆林的遗憾，因为以前的经典奖励最大化问题缺乏任何安全约束。我们通过彻底的实验展示并讨论了我们的算法的经验性能。

识别以前访问的位置是自主导航中的一个重要而未解决的任务。当前视觉放置识别（VPR）基准通常挑战模型以从包括空间和时间分量的顺序数据集恢复查询图像（或图像）的位置。最近，回声状态网络（ESN）品种在解决需要时空建模的机器学习任务中被证明特别强大。这些网络是简单的，但功能强大的神经架构 - 在多个时间量表和非线性高维表示上展示内存 - 可以发现数据中的时间关系，同时仍然保持学习的线性。在本文中，我们提出了一系列ESN并分析了他们对VPR问题的适用性。我们报告说，与预处理的卷积神经网络一起添加ESNS导致了与六个标准基准（GardensPoints，Spedtest，Essex3in1，牛津机Robotcar和Nordland）中的五个中的非经常性网络的性能剧烈提升ESN能够捕获VPR问题中固有的时间结构。此外，我们表明包括ESN的模型可以胜过类领先的VPR模型，该模型也利用数据的顺序动态。最后，我们的结果表明ESN还提高了泛化能力，稳健性和准确性，进一步支持其对VPR应用的适用性。