机构
*
Mohamed Bin Zayed University of AI, UAE（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学，阿联酋）
；
Khalifa University, UAE（卡比拉大学，阿联酋）
；
Australian National University, Australia（澳大利亚国立大学，澳大利亚）
Infra-Bayesian Reinforcement Learning Agents Outperform Classical RL For Worst-Case Robustness
Infra-Bayesian 强化学习智能体在最坏情况鲁棒性上优于经典强化学习
Manish Aryal, Faiyaz Azam, Agnivo Banerjee, Syed Mahir Ahamed, Sai Sidhanth Manoharan Jayanthi, Allegra Laro, Clément Legentilhomme, Andrew Lin, Florian Lorkowski, Marina Pérez del Valle, Radman Rakhshandehroo, Patric Rommel, Emanuel Ruzak, Nathan Theng, Paul Yushin Rapoport
机构
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Purdue University（普渡大学）
；
Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）
；
WorldQuant University（WorldQuant大学）
；
UC Berkeley（加州大学伯克利分校）
；
Aix-Marseille University（阿维尼翁-马赛大学）
；
MIT（麻省理工学院）
；
University of Zurich（苏黎世大学）
；
University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学）
；
University of Stuttgart（斯图加特大学）
；
University of Buenos Aires（布宜诺斯艾利斯大学）
；
California State University, Fresno（弗雷斯诺加州州立大学）
；
University of Chicago（芝加哥大学）
机构
*
Mohamed Bin Zayed University of AI, UAE（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学，阿联酋）
；
Khalifa University, UAE（哈利法大学，阿联酋）
；
Australian National University, Australia（澳大利亚国立大学，澳大利亚）
Comments9 pages, 7 figures, 5 tables. Conditionally accepted to VISxVision 2026, a workshop at IEEE VIS 2026. Includes appendix with per-task stimuli, metric derivations, and full per-model results
Explainable AI to Improve Machine Learning Reliability for Industrial Cyber-Physical Systems
可解释AI用于提升工业容错系统的机器学习可靠性
Annemarie Jutte, Uraz Odyurt
机构
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Ambient Intelligence Group, Saxion University of Applied Sciences（环境智能组，萨克逊应用科学大学）
；
Department of Computer Science, University of Twente（特温特大学计算机科学系）
；
Faculty of Engineering Technology, University of Twente（特温特大学工程技术学院）
