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双城区域科学展览会-ZFAIRS
1。展厅分为中学（MS，6-8年级）和高中（HS，9 - 12年级）。下一个项目按类别设置，然后是数字。您的项目编号中的最后4位数字是唯一的，并且按数字顺序为单位。找到自己的位置时，请设置项目。如果您订购了电力，请在“电行”中找到自己的位置。 2。完全设置了项目后，请自行检查显示屏，以确保它满足绿色显示和安全清单上的所有要求。如果您需要帮助，请询问。今年，将您在展览桌面上检查的绿色展示和安全页面放置并等待。我们的显示与安全团队成员将在过道上行走。等待他们检查您的显示。如果您有任何视频或照片可以展示法官，请准备将其展示给显示与安全团队。您需要在比赛前纠正任何违规行为。3。比赛区域的任何地方都不允许食物或饮料。唯一的例外是一瓶封闭的饮用水。（可以在大厅地区吃食物，或者非常小心地在体育馆周围的座位上食用。保持建筑物清洁！）所有垃圾都必须扔掉！4。在星期五和周日都可以在一个清晰可见的地方戴上TCRSF名称徽章。不要忘记。您需要颁奖计划的徽章！
+ 老城区漫步 - 因戈尔施塔特
几个世纪以来，因戈尔施塔特在巴伐利亚历史上扮演着重要角色，既是一座驻军城市，也是一座学习中心。多瑙河畔的这个定居点（被称为 lngoldesstat，意为黄金之地）的首份书面记录可以在查理曼大帝于 806 年起草的遗嘱中找到。该镇于公元 1250 年左右获得特许状，老城堡成为公爵的住所，用作中世纪堡垒的宫殿。从 1392 年到 1447 年，因戈尔施塔特是巴伐利亚-因戈尔施塔特公国的首都。正是在这一时期，大胡子路德维希公爵为新城堡、大教堂和俸禄官邸等宏伟的哥特式建筑奠定了基石。
上城区总体规划 RFP V2
赫尔曼镇的故事是发展的关键浪潮之一，独立、充满活力的人们在政府的支持下开辟了家园。先驱早期居民举手与政府合作，有机会拥有这片独特的荒野，在这里生活、工作和改善它。在大萧条期间，联邦政府建立了“自给自足的宅基地”项目，旨在将陷入贫困的人们从城市转移到农村或郊区的新家。明尼苏达州的两个项目之一位于赫尔曼镇。杰克逊项目于 1937 年完工，建造了 84 座宅基地，包括一座砖砌农舍和五到十英亩的土地。许多勇敢地选择抽签决定杰克逊项目房屋原始所有权的家庭至今仍拥有这些房屋 - 这是该项目成功的证明。
A. 老城区战略规划简介
规划经理 Sean Conrad 提供了背景信息，并表示继续振兴老城区是理事会的目标，而老城区战略行动计划是关键的可交付成果。他表示，工作人员已经准备了一份 RFP，并介绍了 First Forty Feet 顾问 Jason Graf 和 William Grimm。他们展示了“Shenryood 老城区战略行动计划”PowerPoint 演示文稿（见记录，附件 A），并表示他们的流程的一部分是获取理事会的想法和见解以及企业和社区的反馈，以开始他们的流程。Grimm 先生回顾了他们为了解 Shen¡vood 社区而开展的活动，以便在他们的分析中使用。他们提供了公司的背景信息。Graf 先生在演示文稿的第 5 页上发言，并解释了他们将要研究的领域的范围和重点。他概述了战略计划应反映主要街道企业的利益、社区的愿景和决策者的利益，并将成为以五年为期限的可行步骤的路线图。他在演示文稿的第 6 页重述了他们的目标，并表示这些目标包括社区参与和愿景；经济发展和业务增长；战略性场地开发；以及指导开发的激励措施和工具。他表示，与理事会和 Shenruood Main Street 团体的接触至关重要，他们也会与更广泛的社区进行沟通。他报告说，将有一个由熟悉社区的人组成的项目咨询委员会。Graf 先生在演示文稿的第 7 页重述了流程和时间表，并解释说，一旦项目咨询委员会成立，就会制定会议时间表
西皮亚拉城区南结构规划。...
住宅密度分配通常支持 R25 至 R40 之间的范围，而结构规划能够每公顷住宅用地提供 26 套住宅，满足州政府的密度目标。结构规划反映了 Piara Waters 社区的合理扩张，该未来住宅区的规划框架考虑到并仔细考虑了周围的土地使用环境。
西悉尼航空城区域规划
航空城 SEPP 概述了如何在开发申请评估中考虑该区域规划。该区域规划中的一些要求为开发申请提供了灵活性，以证明可以通过替代设计解决方案实现目标和要求（例如，在当地街道的位置和布局方面）。在这种情况下，开发申请可以提出符合区域规划相关要求中规定的评估标准的替代解决方案。该区域规划明确了可以灵活应用的控制措施，如果提议者可以证明替代设计解决方案可以实现相同的意图。
新城区开放空间连通性规划 2022
美国人口普查报告称，该行政区 2020 年人口为 2,268 人。行政区综合计划更新引用了特拉华谷区域规划委员会 (DVRPC) 的 1 份人口预测数据，预测该行政区在 2020 年至 2040 年期间人口将强劲增长，其中估计到 2045 年新镇将有 2,543 人居住。综合计划还引用了行政区家庭特征，表明该行政区人口老龄化，家庭规模较小。尽管新镇的居民正在老龄化，但美国人口普查局估计，2018 年 19 岁或以下的儿童仍占总人口的近 20%。行政区应确保其娱乐设施和项目充分服务于所有居民，以维护公共健康和高品质的生活。请参阅附录 A 中带有支持人口统计数据的表格。
![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。