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A03 JAXA 近期的太空垃圾研究活动
NAKAMURA Ryo (JAXA) 中村涼（JAXA） 地球轨道上的空间垃圾逐年稳步增加，预计未来将对人类的太空活动构成重大挑战。为了解决这个日益严重的问题，三种关键方法至关重要：“观察和预测”、“减轻垃圾产生”和“清除”。日本宇宙航空研究开发机构 (JAXA) 致力于与这些方法相关的研究和开发工作，同时也通过机构间空间垃圾协调委员会 (IADC) 和联合国和平利用外层空间委员会 (COPUOS) 等组织积极为国际规则制定做出贡献并紧跟全球趋势。此外，JAXA 正在努力制定自己的空间垃圾管理标准。本演讲将概述 JAXA 正在进行的与空间碎片相关的活动，特别关注最近的研究和开发活动。ると予想されています。このスペースデブ里问题には「観测・予测」「発生低减」「去除」の三つの対策が重要です。JAXA のスペーデブ里关连の活动はこれらに纽づく研究开発活动に加え、IADC、COPUOS等を通した国际动向の谜・ルール制定への贡献やデブuriに关するJAXA基准の制定记などを行っています。 本発表では、上のsuペーsuデブuriに关连したJAXAの活动概要を绍介するとともに、特に最近の研究 开発活动についてご报告します。
![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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达能公司将加倍扩大全球合作伙伴关系，推动合作……
结束 关于达能 (www.danone.com) 达能是一家全球领先的食品和饮料公司，经营三个以健康为重点、快速增长且紧跟潮流的类别：基本乳制品和植物产品、水和特殊营养。达能的长期使命是通过食品为尽可能多的人带来健康，旨在激发更健康、更可持续的饮食习惯，同时致力于实现可衡量的营养、社会、社会和环境影响。达能已制定其“更新”战略，以恢复长期增长、竞争力和价值创造。达能拥有近 90,000 名员工，产品销往 120 多个市场，2023 年的销售额为 276 亿欧元。达能的产品组合包括领先的国际品牌（Actimel、Activia、Alpro、Aptamil、Danette、Danio、Danonino、evian、Nutricia、Nutrilon、Volvic 等）以及强大的本地和区域品牌（包括 AQUA、Blédina、Bonafont、Cow & Gate、Mizone、Oikos 和 Silk）。达能公司在巴黎泛欧交易所上市，并通过 ADR（美国存托凭证）计划在 OTCQX 平台上存在，是主要可持续发展指数的成分股，包括穆迪和 Sustainalytics 管理的指数，以及 MSCI ESG 指数、FTSE4Good 指数系列、彭博性别平等指数和营养获取指数。达能的目标是在 2025 年在全球范围内获得 B CorpTM 认证。 达能的增长合作伙伴 味之素 公司描述：味之素株式会社是一家日本跨国食品和生物技术公司，生产调味品、食用油、冷冻食品、饮料、甜味剂、氨基酸和药品。 合作伙伴描述：该战略合作伙伴关系将为奶农提供“AjiPro®-L”，这是味之素的创新氨基酸饲料补充剂。这使农民可以给奶牛喂食更少的蛋白质，例如大豆，同时保持奶牛的健康和产奶量。通过使用 AjiPro®-L，农民可以显著减少二氧化碳排放量和牛奶生产成本。达能已经采取措施，让西班牙、巴西、美国、埃及和摩洛哥的农民参与进来。 Corteva 公司简介：Corteva, Inc. (NYSE: CTVA) 是一家上市的全球性纯农业公司，结合行业领先的创新、高接触客户参与和运营执行，为世界上最紧迫的农业挑战提供盈利解决方案。合作伙伴简介：战略合作伙伴关系，旨在提高作物产量和增强抵御力，同时减少温室气体排放和水消耗，从而提高农场的盈利能力和经济效益。基于两家公司在欧洲的“世代农业”计划中获得的知识，达能和 Corteva 目前正在世界各国合作，扩大达能供应链中的可持续农业实践。ENGIE 公司简介：ENGIE 是全球低碳能源和服务领域的典范。其目标是通过更节能、更环保的解决方案采取行动并支持其客户加速向碳中和经济的转型。合作伙伴关系描述：ENGIE 和达能签署了联合业务发展计划。可再生能源将取代化石燃料，用于七个国家/地区的工厂工业流程中的现场热能和蒸汽生产：欧洲的法国、西班牙、德国、比利时和波兰，以及美国和墨西哥。
达能公司将加倍扩大全球合作伙伴关系，推动合作……
结束 关于达能 (www.danone.com) 达能是一家全球领先的食品和饮料公司，经营三个以健康为重点、快速增长且紧跟潮流的类别：基本乳制品和植物产品、水和特殊营养。达能的长期使命是通过食品为尽可能多的人带来健康，旨在激发更健康、更可持续的饮食习惯，同时致力于实现可衡量的营养、社会、社会和环境影响。达能已制定其“更新”战略，以恢复长期增长、竞争力和价值创造。达能拥有近 90,000 名员工，产品销往 120 多个市场，2023 年的销售额为 276 亿欧元。达能的产品组合包括领先的国际品牌（Actimel、Activia、Alpro、Aptamil、Danette、Danio、Danonino、evian、Nutricia、Nutrilon、Volvic 等）以及强大的本地和区域品牌（包括 AQUA、Blédina、Bonafont、Cow & Gate、Mizone、Oikos 和 Silk）。达能公司在巴黎泛欧交易所上市，并通过 ADR（美国存托凭证）计划在 OTCQX 平台上存在，是主要可持续发展指数的成分股，包括穆迪和 Sustainalytics 管理的指数，以及 MSCI ESG 指数、FTSE4Good 指数系列、彭博性别平等指数和营养获取指数。达能的目标是在 2025 年在全球范围内获得 B CorpTM 认证。 达能的增长合作伙伴 味之素 公司描述：味之素株式会社是一家日本跨国食品和生物技术公司，生产调味品、食用油、冷冻食品、饮料、甜味剂、氨基酸和药品。 合作伙伴描述：该战略合作伙伴关系将为奶农提供“AjiPro®-L”，这是味之素的创新氨基酸饲料补充剂。这使农民可以给奶牛喂食更少的蛋白质，例如大豆，同时保持奶牛的健康和产奶量。通过使用 AjiPro®-L，农民可以显著减少二氧化碳排放量和牛奶生产成本。达能已经采取措施，让西班牙、巴西、美国、埃及和摩洛哥的农民参与进来。 Corteva 公司简介：Corteva, Inc. (NYSE: CTVA) 是一家上市的全球性纯农业公司，结合行业领先的创新、高接触客户参与和运营执行，为世界上最紧迫的农业挑战提供盈利解决方案。合作伙伴简介：战略合作伙伴关系，旨在提高作物产量和增强抵御力，同时减少温室气体排放和水消耗，从而提高农场的盈利能力和经济效益。基于两家公司在欧洲的“世代农业”计划中获得的知识，达能和 Corteva 目前正在世界各国合作，扩大达能供应链中的可持续农业实践。ENGIE 公司简介：ENGIE 是全球低碳能源和服务领域的典范。其目标是通过更节能、更环保的解决方案采取行动并支持其客户加速向碳中和经济的转型。合作伙伴关系描述：ENGIE 和达能签署了联合业务发展计划。可再生能源将取代化石燃料，用于七个国家/地区的工厂工业流程中的现场热能和蒸汽生产：欧洲的法国、西班牙、德国、比利时和波兰，以及美国和墨西哥。