accident 生成英文顺口溜

Here's an accident rhyme I came up with:
Accidents can happen any day,
So be careful in every way,
Look both ways and watch your step,
And always wear your safety prep.

相关问题

explainable artificial intelligence for accident anticipation

可解释的人工智能（explainable artificial intelligence，XAI）是指能够解释其决策过程和推理结果的人工智能系统。它为对人类用户透明且理解机器学习模型的方法提供了一个框架，从而能够更好地预测和预防事故。

事故预测是一种利用人工智能技术来提前发现潜在危险和减少事故发生率的方法。具有XAI特性的人工智能系统可以通过解释其决策背后的原因和依据，为用户提供更多观察和理解其工作方式的机会。

通过XAI技术，人们可以更准确地了解AI系统在预测和预防事故方面所依赖的数据和算法，以及其对不同特征和变量的注意力分配。这种透明性使用户能够评估系统的准确性和可靠性，并提供反馈来改善系统。

通过XAI的可视化工具，用户可以观察和分析模型在特定情况下是如何做出预测的。例如，使用热力图可以显示模型对不同因素的关注程度，用户可以从中了解到模型如何识别事故风险因素，并进行相应的依据和干预。

在事故预测方面，XAI可以提供几个关键好处。首先，它可以帮助用户理解模型是如何基于数据进行学习，从而提高对模型性能的信任度。其次，XAI可以帮助用户发现模型的潜在偏差或漏洞，并提供改进的反馈。此外，XAI还可以促进与用户之间的互动和共享知识，提高模型的可持续性和普适性。

总之，可解释的人工智能在事故预测中起到重要的作用，它通过透明和理解机器学习模型的方法，使用户能够更好地预测和预防事故。这将有助于提高安全性、降低风险，并在快速发展的人工智能领域中建立信任和合作关系。

mg-tar: multi-view graph convolutional networks for traffic accident risk pr

mg-tar是一种用于交通事故风险预测的多视图图卷积网络。交通事故风险预测是指利用交通数据来评估不同地点和时间发生交通事故的可能性。而mg-tar则致力于提高交通事故风险预测的准确性和效果。

mg-tar模型采用了多视图图卷积网络的思想，即使用不同的交通数据视图来进行模型训练。这些视图可以包括交通流量、道路拓扑结构、天气条件等多个方面的信息。通过利用多个视图的信息，mg-tar能够更全面地捕捉交通事故发生的影响因素。

mg-tar模型的核心是图卷积层。该层可以同时考虑节点的自身特征和相邻节点的特征，从而更好地建模节点之间的关系。通过多层图卷积层的堆叠，mg-tar能够逐渐提取更高阶的交通信息，并生成更准确的交通事故风险预测结果。

与传统的基于统计模型和机器学习方法不同，mg-tar可以自动从数据中学习交通事故的模式和规律，而无需人工定义特征和规则。这使得mg-tar能够更好地适应交通数据的变化和不确定性。

总之，mg-tar是一种使用多视图图卷积网络的方法来进行交通事故风险预测的模型。它能够通过融合多个交通数据视图来提高预测准确性，并且能够自动学习交通事故的模式和规律。这一研究对于提高交通安全性和优化交通管理具有重要的意义。