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![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。
基于信号概率的多数表决架构设计探索，用于空间应用中的 TMR 策略优化
摘要 – 硬件冗余是一种众所周知的容错技术，用于安全和任务关键型系统。然而，这种技术的强化效率依赖于多数表决电路的稳健性。本摘要提供了用于辐射环境（例如太空任务）的多数表决架构的设计探索。提出了一种基于信号概率的特定应用单事件瞬态 (SET) 特性，以优化三模冗余 (TMR) 块插入方法。结果表明，复杂门架构的 SET 横截面表现出较低的输入依赖性，而对于基于 NOR/NAND 的架构，由于逻辑掩蔽效应，观察到更高的依赖性。此外，与其他架构不同，NAND 表决器显示，随着信号概率的增加，SET 率会降低。考虑到信号概率 p = 0.1、p = 0.5 和 p = 0.9，两个分析轨道的最佳设计分别是 NOR、CMOS1 和 NAND 表决器。
令人震惊：医生警告称，大多数接种疫苗的患者可能会出现永久性心脏损伤，有些人可能会在三年内死亡
因此，正常情况下，血管周围的细胞必须非常非常光滑，才能保证血液畅通无阻地流动，但一旦这些小刺突蛋白成为细胞壁的一部分，它的表面就会变得粗糙。它会像一张非常粗糙的砂纸。现在血小板会将其解读为受损的血管。它不再光滑。它变得粗糙。因此，凝血是不可避免的，因为流经血管的血小板会碰到粗糙的地方，并认为这一定是受损的血管。需要堵塞这条血管才能止血。这就是凝血的工作原理。所以……由于这个原因，由于这种性质，血栓是不可避免的，因为毛细血管网络中存在这些刺突蛋白。
人工智能在促进发展中国家金融包容性方面的作用作者：Nir Kshetri Kshetri, Nir (2021)。“人工智能在促进发展中国家金融包容性方面的作用”，全球信息技术管理杂志 24 (1)。https://doi.org/10.1080/1097198X.2021.1871273 © 2021 作者。这是 Taylor & Francis 于 2021 年 1 月 4 日在《全球信息技术管理杂志》上发表的一篇文章的已接受手稿，可在线获取：http://www.tandfonline.com/10.1080/1097198X.2021.1871273。它根据知识共享署名-非商业许可条款存放（http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/），允许在非商业性用途下重复使用、分发和复制任何媒介，只要正确引用原始作品。摘要：根据世界银行的全球 Findex 数据库，2017 年约有 17 亿成年人没有银行账户，这意味着他们没有在正规金融机构或移动货币提供商处开设账户。大多数没有银行账户的人口都在发展中国家。例如，在南苏丹，只有 9% 的成年人拥有银行账户。同样，拉丁美洲约 70% 的人口没有银行账户或银行服务不足（Rojas-Torres、Kshetri、Hanafi 和 Kouki，2021 年）。同样，根据国际金融公司的数据，发展中国家有超过 2 亿家中小企业 (SME) 无法获得金融服务。关键词：社论 | 金融科技 | 人工智能文章：简介根据世界银行的全球 Findex 数据库，2017 年约有 17 亿成年人没有银行账户，这意味着他们没有在正规金融机构或移动货币提供商处开设账户。大多数没有银行账户的人口都在发展中国家。例如，在南苏丹，只有 9% 的成年人拥有银行账户。同样，拉丁美洲约 70% 的人口没有银行账户或银行账户不足（Rojas-Torres、Kshetri、Hanafi 和 Kouki，2021 年）。同样，根据国际金融公司的数据，发展中国家有超过 2 亿家中小企业 (SME) 无法获得金融服务。通过促进金融包容性来解决上述问题是改善发展中国家弱势群体的生活水平、整体生活质量和福祉的关键。简而言之，金融包容性涉及确保个人和企业能够以可承受的价格获得有用的金融产品和服务，以满足他们的需求（worldbank.org，2018 年）。获得金融服务是日常生活以及规划长期目标和紧急情况的重要先决条件（worldbank.org，2018 年）。
人工智能在促进发展中国家金融包容性方面的作用作者：Nir Kshetri Kshetri, Nir (2021)。“人工智能在促进发展中国家金融包容性方面的作用”，全球信息技术管理杂志 24 (1)。https://doi.org/10.1080/1097198X.2021.1871273 © 2021 作者。这是 Taylor & Francis 于 2021 年 1 月 4 日在《全球信息技术管理杂志》上发表的一篇文章的已接受手稿，可在线获取：http://www.tandfonline.com/10.1080/1097198X.2021.1871273。它根据知识共享署名-非商业许可条款存放（http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/），允许在非商业性用途下重复使用、分发和复制任何媒介，只要正确引用原始作品。摘要：根据世界银行的全球 Findex 数据库，2017 年约有 17 亿成年人没有银行账户，这意味着他们没有在正规金融机构或移动货币提供商处开设账户。大多数没有银行账户的人口都在发展中国家。例如，在南苏丹，只有 9% 的成年人拥有银行账户。同样，拉丁美洲约 70% 的人口没有银行账户或银行服务不足（Rojas-Torres、Kshetri、Hanafi 和 Kouki，2021 年）。同样，根据国际金融公司的数据，发展中国家有超过 2 亿家中小企业 (SME) 无法获得金融服务。关键词：社论 | 金融科技 | 人工智能文章：简介根据世界银行的全球 Findex 数据库，2017 年约有 17 亿成年人没有银行账户，这意味着他们没有在正规金融机构或移动货币提供商处开设账户。大多数没有银行账户的人口都在发展中国家。例如，在南苏丹，只有 9% 的成年人拥有银行账户。同样，拉丁美洲约 70% 的人口没有银行账户或银行账户不足（Rojas-Torres、Kshetri、Hanafi 和 Kouki，2021 年）。同样，根据国际金融公司的数据，发展中国家有超过 2 亿家中小企业 (SME) 无法获得金融服务。通过促进金融包容性来解决上述问题是改善发展中国家弱势群体的生活水平、整体生活质量和福祉的关键。简而言之，金融包容性涉及确保个人和企业能够以可承受的价格获得有用的金融产品和服务，以满足他们的需求（worldbank.org，2018 年）。获得金融服务是日常生活以及规划长期目标和紧急情况的重要先决条件（worldbank.org，2018 年）。
伦敦，2010 年 1 月 19 日：新兴市场电力公司 Globeleq Generation Limited 宣布收购 Energias Removables de Mesoamerica S 的多数股权
Globeleq 是非洲领先的电力项目投资者、开发商、所有者和运营商。该公司在喀麦隆、科特迪瓦、肯尼亚、尼日利亚、南非和坦桑尼亚的 28 个项目中运营着超过 1,400MW 的发电量。此外，在肯尼亚（52MWp 太阳能）和科特迪瓦（253MW）正在建设 305MW，另有 2,000MW 项目正在开发中，Globeleq 对非洲电力行业有着长期的承诺。www.globeleq.com
Orbia公司Netafim收购了荷兰温室公司Gakon，以满足对当地全气食生产需求不断增长的需求 Orbia 2021年度报告 Alphagary是一家Orbia公司，在印度获得Shakun Polymers Private Limited的多数股权 Orbia任命Diego Echave投资者副总裁... Orbia的精确农业业务Netafim宣布... Orbia的氟化解决方案业务Koura标志技术许可协议与Kanto Denka Kogyo 2025年1月
MASSACHUSETTS, USA , May 13, 2021 – Alphagary, a global leader in the design and manufacture of specialty polymer compounds and a division of Orbia's Polymer Solutions business group, announced today that it will acquire majority share ownership of Shakun Polymers Private Limited (“Shakun”), a privately held and family-owned market leader in the production of compounds for the wire and cable markets in the Indian次大陆，中东，东南亚和非洲。在满足某些习惯关闭条件的情况下，该交易预计将在短时间内关闭，并代表字母的重要战略投资。通过投资，字母正在扩大其产品和区域足迹，因为Shakun将继续提供旨在满足亚洲和非洲市场高安全性和性能标准的下一代材料。作为支持连接世界的字母专业产品的直接补充，Shakun的产品开发重点是用于数据和电源电缆的无卤素，阻燃化合物和基于PVC的化合物。此外，Shakun的半导电和交叉连接化合物扩展了字母组合，提供增长平台并满足客户需求。Shakun管理团队的关键成员将继续与业务联系，这强调了两个组织为客户和利益相关者创造附加价值的承诺。
Orbia的氟化解决方案业务库拉宣布 Orbia公司Netafim收购了荷兰温室公司Gakon，以满足对当地全气食生产需求不断增长的需求 Orbia 2021年度报告 Alphagary是一家Orbia公司，在印度获得Shakun Polymers Private Limited的多数股权 Orbia任命Diego Echave投资者副总裁... Orbia的精确农业业务Netafim宣布... Orbia的氟化解决方案业务Koura标志技术许可协议与Kanto Denka Kogyo 2025年1月
关于Orbia公司社区Netafim Netafim是全球最大的灌溉公司，也是精确灌溉解决方案的全球领导者，可促进粮食和水安全，负责任的土地使用和可持续的未来。Netafim在全球拥有33家子公司和17家制造工厂的33个子公司，为数百万农民到大型农业生产商提供了创新，量身定制的灌溉和施肥解决方案，该农民在110多个国家 /地区提供。成立于1965年，Netafim开创了Drip Revolution，创造了向精确灌溉的范式。今天，该公司专门从水源到根区域从端到端解决方案，并提供各种灌溉，开放式和温室项目，以及由工程，项目管理和融资服务支持的园林绿化和采矿解决方案。Netafim还领导着数字耕作，将实时监控，分析和自动化控制集成到一个状态系统中。
皮尤研究中心，2020年12月，“全球谨慎对待生物技术研究，但大多数支持婴儿的基因编辑以治疗疾病”
但是，对可能使用基因编辑的特定实例的观点突出了公众态度的复杂和上下文性质。大多数人说，改变婴儿的遗传特征是适当的治疗婴儿出生时会患的严重疾病（中位数为70％），而份额较小，尽管仍然大约一半或更多，但使用这些技术来降低可能在婴儿一生中可能发生的严重疾病的风险（60％）。但仅14％的中位数表示改变婴儿的遗传特征是适当的，以使婴儿更聪明。更大的份额（中位数为82％）认为这是对技术的滥用。
b"http://campusexperience.unm.edu/resources/unm-event-request.html 查看活动规划指南，确定执行活动需要遵循哪些步骤。 召开规划会议。 分配任务、设定期望并确定截止日期。 安排后续会议可能会有所帮助，以便小组成员可以分享最新情况。 预留您的空间。 大多数校园空间可以提前一年预订。 活动日期确定后立即为大型活动预留空间。 如果您要举办小型活动（例如烘焙义卖），您可以在活动开始前 3-6 周预留空间。 申请许可证。 如果您的活动有大量人群、明火、丙烷、帐篷、现场烹饪、无人机、酒精、校外供应商、扩音器或其他不寻常的活动，您将填写环境健康和安全活动表格（https://ehs.unm.edu/special-events/special-events-request.html）并申请许可证。 联系 SAC 以获取许可证方面的帮助。"
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在 AI 监考考试中，学生在考试期间受到监控以确保学术诚信，就像监考人员在校园考试中监控学生一样。网络摄像头记录考试过程，任何诚信问题都会被标记以供审查。在大多数情况下，考试过程中标记的问题与诚信无关，可以避免，例如说话或远离摄像头。上一次考试中，超过 70% 的标记事件与学术不端行为无关，而是 AI 识别出的可轻松预防的行为。为了避免考试中不必要的标记，以下是本次考试中 AI 监考考试中应避免的首要事项。
在 AI 监考考试中，学生在考试期间受到监控以确保学术诚信，就像监考人员在校园考试中监控学生一样。网络摄像头记录考试过程，任何诚信问题都会被标记以供审查。在大多数情况下，考试过程中标记的问题与诚信无关，可以避免，例如说话或远离摄像头。上一次考试中，超过 70% 的标记事件与学术不端行为无关，而是 AI 识别出的可轻松预防的行为。为了避免考试中不必要的标记，以下是本次考试中 AI 监考考试中应避免的首要事项。