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World File Search System关键的
外国投资总流入和关键的70％
能源部门保留了自政变以来最大的外国投资份额，累积了近40亿美元。在政变以来两年内，这不仅占外国总投资的70％以上，而且还占过去七年来能源部门总投资的61％以上。在同一时期，制造业领域排名第二，尽管它仅获得了约4.5亿美元的外国投资。这仅占过去七年投资的约8％。
国际绿色过渡的政治经济学：关键的矿产，市场获取和寻求东盟国家的主权
资源集中，尤其是中国对关键原材料的控制，促使G7国家多样化其供应链，寻找中国以外的原材料的替代供应。因此，G7贸易部长于2022年在德国的一次会议上达成了同意，以加强多边，区域和双边贸易合作，以解决国际一级的出口限制和贸易障碍。3值得注意的是，其全球供应链安全议程的重组是关键原材料是降低对中国的核心策略之一。这最终将改变全球贸易规则的标准设置，从而影响其他国家，尤其是在东南亚。国际贸易合作越来越基于志趣相投的伙伴的力量，越来越针对区域和双边合作。正如我们在本文中所说的那样，这些协议将武器化为控制关键原材料供应的策略。使用贸易的武器化，我们将贸易用作外交政策工具，超越了经济议程并需要地缘政治维度。4
载姜黄素的葡聚糖纳米颗粒对免疫细胞的影响：尺寸是关键的质量属性
摘要：姜黄素因其多种健康益处而闻名，这主要归功于其抗氧化和抗炎特性。它已被广泛研究作为治疗剂，然而，由于其水溶性和生物利用度较差，因此临床效果不佳。尽管将这种化合物封装在聚合物颗粒中被认为是提高其治疗价值最有前途的策略之一，但由于缺乏对其对免疫系统可能产生的不利影响的评估，这些纳米颗粒未能达到预期效果。因此，在这项工作中，我们报告了一种将姜黄素封装到葡聚糖纳米颗粒中的新方法，并评估了它们对免疫系统细胞的影响。生产了两种不同大小的姜黄素负载葡聚糖纳米颗粒（GluCur 100 和 GluCur 380），每种的封装效率都接近 100%，并对其尺寸分布、表面特性和形态进行了表征。结果表明，在人类 PBMCs 和 RAW 264.7 细胞中测试的最小粒子 (100 nm) 具有最大的溶血作用和细胞毒性。尽管 GluCur 380 NPs 显示出较弱的 ROS 生成，但它们能够抑制巨噬细胞产生 NO。此外，我们发现凝血时间不受大小粒子以及血小板功能的影响。此外，两种纳米粒子均诱导淋巴细胞增殖和 Mo-DC 分泌 TNF- α。总之，本报告强调了免疫毒性评估的重要性以及它如何依赖于纳米材料的固有特性，希望有助于提高纳米药物的安全性。
C HARTER：通过放大门可逆性识别量子电路中最关键的门操作
摘要 — 当量子程序在嘈杂的中型量子 (NISQ) 计算机上执行时，它们会受到硬件噪声的影响；因此，程序输出通常是错误的。为了减轻硬件噪声的不利影响，有必要了解硬件噪声对程序输出的影响，更重要的是，了解硬件噪声对量子程序内特定区域的影响。识别和优化对噪声更敏感的区域是扩展 NISQ 计算机功能的关键。为了实现这一目标，我们提出了 C HARTER ，这是一种新技术，用于精确定位量子程序中受硬件噪声影响最大、对程序输出影响最大的特定门和区域。使用 C HARTER 的方法，程序员可以精确了解其代码的不同组件如何影响输出，并优化这些组件，而无需在传统计算机上进行不可扩展的量子模拟。索引术语 — 量子计算、NISQ 计算、量子误差检测、量子误差缓解
航班时刻表可能是航空公司最关键的因素
目前每年两次制定航班时刻表的做法已经过时了。我们将转向更加优化、灵活、由人工智能驱动的模式，让航空公司能够快速响应消费者需求的发展趋势，并尽快制定满足该需求的航班时刻表和航线网络。Optifly 为其航空合作伙伴提供的两个主要优势是灵活性，即速度、控制力和灵活性，可以尝试不同的方案并快速制定航班时刻表。第二个优势是生产力的提高，让航空公司能够从其固定资产中获得更多收益，确保其飞机每天运营更多航班。”
合作伙伴关系简介：关键的数字技术？
关键数字技术 (KDT) 联合项目涵盖电子元件、其设计、制造和系统集成以及定义其工作方式的软件。这一伙伴关系的总体目标是支持所有经济和社会部门的数字化转型和欧洲绿色协议，以及支持下一代微处理器的研究和创新。结合 20 个成员国签署的《欧洲处理器和半导体技术倡议宣言》、即将成立的微电子联盟以及成员国正在讨论的可能的新的重要欧洲共同利益项目，以促进突破性创新，这一新伙伴关系将有助于提高竞争力和欧洲的技术主权。
DCSA 网络意识信息引用了关键的消费者...
2021 年 12 月 14 日 — 弗吉尼亚州匡蒂科，2021 年 12 月 14 日 — 随着节日季的到来，国防反情报与安全局 (DCSA) 提醒其利益相关者……
![通过分层相关性传播增强核电站 AI 模型的可解释性 Seung Geun Kim a*、Seunghyoung Ryu a、Hyeonmin Kim b、Kyungho Jin b、Jaehyun Cho ba 应用人工智能实验室/b 韩国原子能研究院风险评估与管理研究团队，韩国大田儒城区大德大路 989 号街 111，34057 * 通讯作者：sgkim92@kaeri.re.kr 1.简介 随着人工智能 (AI) 技术的快速发展，各个领域的应用数量巨大。核领域也紧跟这一趋势，许多研究利用 AI 模型解决事件诊断和自动/自主操作等问题。然而，占据近期 AI 技术应用最大份额的深度神经网络 (DNN) 具有不透明且可解释性低的局限性。对于基于 DNN 的模型，很难了解模型的内部逻辑或模型如何从给定的输入推断出输出。由于这一限制，尽管基于 DNN 的模型的性能可以接受，但人们对将其实际应用于安全关键领域和与道德/法律问题相关的领域仍犹豫不决。为了克服可解释性低的限制，已经提出了许多可解释的人工智能 (XAI) 方法。XAI 方法可以提供详细的解释，例如模型的内部逻辑和输入与输出之间的关系。然而，尽管可解释性问题对于安全关键的核领域至关重要，但缺乏处理 XAI 的研究。在本研究中，为了提高核领域人工智能模型的可解释性和实用性，研究了分层相关性传播 (LRP) [1]，它是 XAI 方法之一，与其他 XAI 方法相比，它在许多应用中表现出更好的性能。论文的其余部分组织如下。在第 2 章中，对 XAI 和 LRP 进行了简要说明。第 3 章描述了可行性检查实验，第 4 章总结了本文。 2. 前言 2.1 可解释人工智能 可解释人工智能 (XAI) 是一种使人类轻松理解 AI 模型的技术。大多数 AI 模型在数据处理和解决问题的方法方面与人类不同。例如，AI 模型识别具有像素 RGB 值的图像，而人类则不能。提出 XAI 是为了减轻理解 AI 模型内部过程或推断某些输出的原因的难度。](/simg/d/dd5abf0752fcc9f891dc4a96743f916f96f28350.png)
通过分层相关性传播增强核电站 AI 模型的可解释性 Seung Geun Kim a*、Seunghyoung Ryu a、Hyeonmin Kim b、Kyungho Jin b、Jaehyun Cho ba 应用人工智能实验室/b 韩国原子能研究院风险评估与管理研究团队，韩国大田儒城区大德大路 989 号街 111，34057 * 通讯作者：sgkim92@kaeri.re.kr 1.简介 随着人工智能 (AI) 技术的快速发展，各个领域的应用数量巨大。核领域也紧跟这一趋势，许多研究利用 AI 模型解决事件诊断和自动/自主操作等问题。然而，占据近期 AI 技术应用最大份额的深度神经网络 (DNN) 具有不透明且可解释性低的局限性。对于基于 DNN 的模型，很难了解模型的内部逻辑或模型如何从给定的输入推断出输出。由于这一限制，尽管基于 DNN 的模型的性能可以接受，但人们对将其实际应用于安全关键领域和与道德/法律问题相关的领域仍犹豫不决。为了克服可解释性低的限制，已经提出了许多可解释的人工智能 (XAI) 方法。XAI 方法可以提供详细的解释，例如模型的内部逻辑和输入与输出之间的关系。然而，尽管可解释性问题对于安全关键的核领域至关重要，但缺乏处理 XAI 的研究。在本研究中，为了提高核领域人工智能模型的可解释性和实用性，研究了分层相关性传播 (LRP) [1]，它是 XAI 方法之一，与其他 XAI 方法相比，它在许多应用中表现出更好的性能。论文的其余部分组织如下。在第 2 章中，对 XAI 和 LRP 进行了简要说明。第 3 章描述了可行性检查实验，第 4 章总结了本文。 2. 前言 2.1 可解释人工智能 可解释人工智能 (XAI) 是一种使人类轻松理解 AI 模型的技术。大多数 AI 模型在数据处理和解决问题的方法方面与人类不同。例如，AI 模型识别具有像素 RGB 值的图像，而人类则不能。提出 XAI 是为了减轻理解 AI 模型内部过程或推断某些输出的原因的难度。
通过分层相关性传播增强核电站 AI 模型的可解释性 Seung Geun Kim a*、Seunghyoung Ryu a、Hyeonmin Kim b、Kyungho Jin b、Jaehyun Cho ba 应用人工智能实验室/b 韩国原子能研究院风险评估与管理研究团队，韩国大田儒城区大德大路 989 号街 111，34057 * 通讯作者：sgkim92@kaeri.re.kr 1.简介 随着人工智能 (AI) 技术的快速发展，各个领域的应用数量巨大。核领域也紧跟这一趋势，许多研究利用 AI 模型解决事件诊断和自动/自主操作等问题。然而，占据近期 AI 技术应用最大份额的深度神经网络 (DNN) 具有不透明且可解释性低的局限性。对于基于 DNN 的模型，很难了解模型的内部逻辑或模型如何从给定的输入推断出输出。由于这一限制，尽管基于 DNN 的模型的性能可以接受，但人们对将其实际应用于安全关键领域和与道德/法律问题相关的领域仍犹豫不决。为了克服可解释性低的限制，已经提出了许多可解释的人工智能 (XAI) 方法。XAI 方法可以提供详细的解释，例如模型的内部逻辑和输入与输出之间的关系。然而，尽管可解释性问题对于安全关键的核领域至关重要，但缺乏处理 XAI 的研究。在本研究中，为了提高核领域人工智能模型的可解释性和实用性，研究了分层相关性传播 (LRP) [1]，它是 XAI 方法之一，与其他 XAI 方法相比，它在许多应用中表现出更好的性能。论文的其余部分组织如下。在第 2 章中，对 XAI 和 LRP 进行了简要说明。第 3 章描述了可行性检查实验，第 4 章总结了本文。 2. 前言 2.1 可解释人工智能 可解释人工智能 (XAI) 是一种使人类轻松理解 AI 模型的技术。大多数 AI 模型在数据处理和解决问题的方法方面与人类不同。例如，AI 模型识别具有像素 RGB 值的图像，而人类则不能。提出 XAI 是为了减轻理解 AI 模型内部过程或推断某些输出的原因的难度。
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Caes在导弹和指导弹丸应用中拥有60多年的遗产，并在数十个导弹平台上运送了超过25万个关键子系统。CAES Advanced Suritions技术支持复杂的武器指导，导航，控制，目标检测/引诱和驱动，从弹道高冲击（> 100,000克）到空间基于辐射的子系统。
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。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未获得同行评审证书）获得的是作者/资助者，他已授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本发布于2021年6月16日。 https://doi.org/10.1101/2021.04.26.441431 doi：biorxiv preprint