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World File Search System不透明度
PCME 堆栈 710
PCME StaCk 710 不透明度监测器满足或超出了美国 EPA PS-1 对燃烧烟囱不透明度监测的要求，以紧凑、轻便且易于使用的仪器提供一流的性能。作为 PCME Ltd 产品系列的一部分，PCME StaCk 710 支持连接到接口模块或多控制器的功能（用于多传感器用户界面、以太网通信、图表、带有图表和趋势的历史数据屏幕以及用于排放报告、冗余和数据分析功能的数据记录）。此外，该仪器可以作为 PCME Ltd 粉尘监测网络的一部分，包括颗粒监测器、过滤器性能和泄漏监测器，以形成无与伦比的全厂粉尘监测系统。
理解、理想化和可解释的人工智能
摘要 许多做出重要决策的人工智能系统都是黑匣子：它们的运作方式甚至对开发人员来说都是不透明的。这是因为它们非常复杂，而且是经过训练而非编程的。缓解黑匣子系统不透明度的努力通常从透明度、可解释性和可解释性的角度进行讨论。然而，对于这些关键概念的含义几乎没有达成一致，这使得很难判断缓解不透明度方法的成功或前景。我主张对这些关键概念进行统一的解释，将理解的概念视为基础。这使得科学哲学和理解认识论的资源能够帮助指导缓解不透明度的努力。这种理解解释的第一个重要好处是，它化解了对事后可解释人工智能 (XAI) 方法的主要原则性反对意见之一。这种“合理化反对意见”认为 XAI 方法提供的只是合理化，而不是真正的解释。这是因为 XAI 方法涉及使用单独的“解释”系统来近似原始黑箱系统。这些解释系统的功能与原始系统完全不同，但 XAI 方法根据解释系统的行为对原始系统进行推断。我认为，如果我们将 XAI 方法视为理想化的科学模型，这种合理化担忧就会消失。理想化的科学模型歪曲了其目标现象，但能够提供对其目标的重要而真实的理解。
轻量+合规 - SABIC 功能形式
全新 LEXAN XHR5000 板材采用新型共聚物配方，可增加不透明度，专为需要高级火焰烟毒性 (FST) 特性和高不透明度的多层飞机窗户遮阳系统而设计。这款新产品有助于提高客舱环境的舒适度，具有高品质的外观和增强的房间遮光性能。LEXAN XHR 5000 板材以白色颜料覆盖层的形式提供，覆盖在黑色基底上，是一种坚固而轻巧的基材，可与装饰膜层压，然后进行热成型。透明 LEXAN F2000A、9600 和 F2100 系列板材具有出色的 FST 特性以及高冲击强度，使其成为后装饰透明热成型部件、光扩散器、支架和标志等应用的理想选择。想象一下，凭借坚韧的清晰度和垂直燃烧合规性，您可以做什么。我们做到了。
是否有算法透明度的权利？
公司在与客户，用户和合同总体上的连续和不断的“市场”关系中采取的决策通常以高度不透明度的速度（在这种情况下表达和表现出公司的“可怕”能力，没有任何义务是偶然的，并且没有义务在偶然的情况下进行，而不是偶然的，并且没有任何义务，这些义务并非如此。按照法律，确切地说，要减轻这种权力和锻炼的有害后果，这些后果源于那些时不时地成为上述决策的人但是，已经证实，业务决策不透明的主题在参考算法领导的决策中特别高于关注，这今天代表了越来越多的公司的正态性。与指导 > 的决定相比，第三方，机制，标准和供应链的理解更为复杂和理解困难的意义，可能是在客观上更大的不透明度中确定的，这可能是在客观上更高的不透明度上确定的
研究文章 深度迁移学习人工智能可在便携式胸部 X 光片上准确分期 COVID-19 肺部疾病严重程度
本研究采用深度学习卷积神经网络在便携式胸部X光 (CXR) 上对冠状病毒病 2019 (COVID-19) 感染的肺部疾病严重程度进行分期，并以放射科医生的疾病严重程度评分为基本事实。本研究包括 84 名 COVID-19 患者 (51 名男性 55.1 ± 14.9 岁；29 名女性 60.1 ± 14.3 岁；4 项信息缺失) 的 131 张便携式 CXR。三位专家胸部放射科医生根据不透明度 (0-3) 和地理范围 (0-4) 分别对左肺和右肺进行评分。深度学习卷积神经网络 (CNN) 用于预测肺部疾病严重程度评分。数据分为 80% 的训练数据集和 20% 的测试数据集。分析了 AI 预测评分与放射科医生评分之间的相关性。并与传统学习和迁移学习进行了比较。平均不透明度得分为 2.52（范围：0-6），三位读者的标准差为 0.25（9.9%）。平均地理范围得分为 3.42（范围：0-8），三位读者的标准差为 0.57（16.7%）。评分者间一致性得出不透明度得分的 Fleiss' Kappa 为 0.45，范围得分的 Fleiss' Kappa 为 0.71。人工智能预测的分数与放射科医生的分数高度相关，其中顶级模型的相关系数（R 2 ）为 0.90（范围：传统学习为 0.73-0.90，迁移学习为 0.83-0.90），平均绝对误差为 8.5%（范围：分别为 17.2-21.0% 和 8.5%-15.5）。迁移学习通常表现更好。总之，深度学习 CNN 可在便携式 COVID-19 肺部感染胸部 X 光片上准确分级疾病严重程度。这种方法可能有助于分级肺部疾病严重程度、预测和预测治疗反应和生存率，从而为风险管理和资源分配提供信息。
ExoMol 线列表 – LXII。旋转振动能级和……
摘要 模拟大气和富碳冷恒星及太阳系外行星的演化需要改进不透明度；特别是，至少需要使用包含感兴趣能量范围内所有重要跃迁的线列表来确定天体物理上重要的丙二烯二叉 (C 3 ) 分子的贡献。我们报告了变分计算，给出了 12 C 3 、12 C 13 C 12 C 和 12 C 12 C 13 C 的旋转振动能级和相应的线强度。在 12 C 3 情况下，我们获得电子 ˜ X 1 g + 基态的 2166 503 旋转振动状态能量 ⩽ 2000 cm − 1。与实验的比较表明最大误差为 ± 0 。 03 cm − 1 计算出涉及上能态能量⪅ 4000 cm − 1 的线的位置。为了使上能态能量⪆ 4000 cm − 1 的线具有可比的线位置精度，在采用的势能表面中需要考虑圆锥相交。ExoMol 数据库 ( http://www.exomol.com ) 中提供了线列表和相关不透明度。
AI中的AI：加速临床发展和患者访问的主要驱动因素 生成AI在HEOR和市场访问中的作用
fda：“使用具有不透明度的算法或可能具有内部操作的算法，这些算法可能对用户或其他感兴趣的各方看不见这可能导致数据中错误或已经存在的偏差的扩增。我们旨在防止和纠正歧视（包括算法歧视），在使用AI/ML技术时，自动化系统偏爱一类人而不是另一类人时发生的算法歧视。”
引用本文：Nripendra P. Rana、Sheshadri Chatterjee、Yogesh K. Dwivedi 和 Shahriar Akter (2022) 了解人工智能 (AI) 综合业务分析的阴暗面：评估公司的运营效率和竞争力，欧洲信息系统杂志，31:3，364-387，DOI：10.1080/0960085X.2021.1955628
摘要 以数据为中心的革命通常庆祝商业分析和人工智能在挖掘公司潜力和成功方面的普及。然而，关于人工智能集成商业分析 (AI-BA) 的意外后果如何影响公司整体竞争优势的研究还很缺乏。在此背景下，本研究旨在确定 AI-BA 不透明度、次优业务决策和感知风险等因素如何导致公司的运营效率低下和竞争劣势。借鉴资源基础观、动态能力观和权变理论，提出的研究模型捕捉了 AI-BA 不透明度对公司风险环境和负面绩效的组成部分和影响。数据来自印度不同规模组织的各个服务部门的 355 名运营、中层和高级经理。结果表明，缺乏治理、数据质量差以及关键员工培训效率低下导致 AI-BA 不透明。随后，它会触发次优业务决策和更高的感知风险，从而导致运营效率低下。研究结果表明，运营效率低下显著导致销售增长为负和员工不满，从而导致公司处于竞争劣势。研究结果还强调了应急计划在法则链中的显著调节作用。
火星大气中HCl，H2O，气溶胶和温度之间的关系：2。定量相关
摘要在火星大气中检测氯化氢（HCL）是Exomars痕量气轨道（TGO）任务的主要目标之一。使用大气化学套件中红外通道（ACS MIR）发现其发现的季节性独特，并可能与灰尘活动联系起来。本文是一项研究的第2部分，该研究通过比较用TGO与MARS气候声音（MCS）测量的TGO与灰尘和水冰不相处进行比较，研究了HCL和气溶胶之间的联系。在第1部分中，我们显示并比较了HCl，水蒸气，温度，粉尘不透明度和水冰不透明度的季节性演变，整个Mars年34 - 36年（太阳纵向180°–360°）34-36岁。在第2部分中，我们研究了每个数量和臭氧之间垂直分布的定量相关性。我们表明，HCl和水蒸气之间存在很强的正相关，这是由于HCl与水蒸气光解产品反应时HCl的快速光化学生产速率所致。我们还显示出水蒸气和温度之间的正相关性，但无法显示温度与HCl之间的任何相关性。灰尘和水冰的不透明与灰尘和水蒸气之间存在弱相关性，但灰尘和HCL之间的相关性仅相关。我们讨论了可能的来源和下沉，鉴于分布式间隔，HCl和水冰之间的相互作用最有可能。
人工智能软件对犬胸部X光片中确诊胸腔积液的检测准确性
图 1 人工智能模型正确分类为胸腔积液的 X 光片示例。A、右侧位（kVp 80，mAs 6.5）和 B、腹背位（kVp 90，mAs 6.5）X 光片投影，显示一只单侧有轻微胸腔积液征兆的狗。侧位投影（箭头）上肺部前腹侧有囊泡图案。游离液体在心脏腹侧积聚，增加了纵隔脂肪的 X 光不透明度（箭头）。这只狗在手术中被确认有左前肺叶扭转和胸腔积液