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Julia Kirowitz，Ronald Lanzenberger，Bernd Petritz，Laura Rechberger和Uxia Dieguez可持续难治性解决方案 - 新的枪支混合物，其中包含CI
关闭原材料的回路流过循环经济，从而找到可持续的难治性解决方案是Rhi Magnesita的一个基本战略支柱。在过去的几年中，已经采取了重大努力将这种方法转化为枪支混合物。主要的挑战是实施大量的圆形原材料，同时将枪支混合物的主要特性保持在相同的水平，例如耐火性能，粘合性能和机械处理。通过在系统的开发过程中遵循这些标准，可以创建一种新的可持续枪支混音组合，而产品碳足迹最高为85％。在主要钢生产单元的强烈而全面的试验阶段，即电弧形炉，基本氧气炉和梯子，可以充分证明这一新的难治性概念。
利用生成人工智能模型对患者进行下腔静脉过滤器教育 利用生成人工智能模型对患者进行下腔静脉过滤器教育
摘要：背景：下腔静脉 (IVC) 过滤器已成为静脉血栓栓塞症患者的一种有利治疗方式。随着这些过滤器的使用不断增长，提供者必须以全面而易懂的方式对患者进行适当的教育。同样，生成人工智能模型是患者教育中日益重要的工具，但人们对这些工具在 IVC 过滤器上的可读性知之甚少。方法：本研究旨在确定由这些人工智能模型生成的 IVC 过滤器患者教育材料的 Flesch 阅读难度 (FRE)、Flesch-Kincaid 和 Gunning Fog 可读性。结果：ChatGPT 队列的平均 Gunning Fog 得分最高，为 17.76 ± 1.62，而 Copilot 队列的平均 Gunning Fog 得分最低，为 11.58 ± 1.55。尽管先验功效较低，仅为 0.392，但各组之间的 Flesch 阅读难度分数差异 (p = 8.70408 × 10 − 8) 具有统计学意义。结论：本研究结果表明，与 ChatGPT 队列相比，Microsoft Copilot 队列生成的答案在 IVC 过滤器方面具有更高的可读性。然而，这两个队列的平均 Flesch-Kincaid 可读性均未达到美国推荐的阅读等级。
巴士特许经营咨询报告2025
1。总结此咨询将于8月14日（星期三）至11月15日（星期三）之间进行。这是一项法定咨询，旨在帮助剑桥郡和彼得伯勒市长决定是否采用拟议的巴士特许经营计划。因此，有义务咨询2000年《运输法》第2部分中确定的法定利益相关者类别。我们还希望获得广泛的居民和其他主要利益相关者（包括当地企业）的看法，如果愿意的话，给尽可能多的人提供了参与的机会。我们也对那些依靠公共汽车将其从A到B的观点以及将来可以从公共汽车中受益的人特别感兴趣。我们还将通过与代表具有保护特征的人的居民和团体互动来确保我们遵守《 2010年平等法》。有关我们的受众的更多信息，请参见第5节。我们的咨询将在网上和面对面进行，以确保我们给我们尽可能多的人做出回应的机会，并能够更加努力地到达社区。2。法律要求我们将遵守以下四个枪支原则，这些原则塑造了该咨询计划。gunning原则我们的方法1当提案仍处于信息阶段时。您已经下定决心了吗？
通过论证构建更可解释的人工智能
引言大数据时代的到来为机器学习带来了巨大的成功。数据的丰富和各种机器学习技术的发展共同导致了新的人工智能模型和应用的爆炸式增长。然而，机器学习的大部分仍然是不透明的“黑匣子”。人工智能系统的有效性，特别是在疾病诊断、股票交易和自动驾驶汽车等关键应用中，将受到机器无法向人类解释其决策和结论的限制。因此，构建更可解释的人工智能非常重要，这样人类才能理解、信任和有效地管理新兴的人工智能系统（Gunning 2016）。整合（Gunning 2016）和（Biran and Cotton 2017）中提出的分类法，现有的可解释人工智能（XAI）研究可分为三大类方法：（1）基于特征的解释，（2）模型近似和（3）可解释模型。对于基于特征的解释，通常会给出一个不可解释的复杂模型及其预测。这种方法侧重于通过提取和识别对预测结果有显著影响的特征来为预测生成理由。Martens 等人（2008）通过提取可以基于一小部分特征产生与 SVM 类似结果的规则来解释 SVM 分类器的结果。Landecker 等人（2013）通过研究不同组件对分类结果的重要程度来解释分层网络的分类结果。Hendricks 等人（2016）使用 LSTM 基于突出的图像特征和类别判别特征为 CNN 的图像分类结果生成解释。
通过人工智能观看历史电影：对从文物藏品中检索图像的思考
第二次世界大战后，世界各地开始开设众多电影资料馆，国际电影档案联合会 (FIAF) 的活动也重新兴起，促成了展览巡回，公众通过展览重新接触档案电影 (Tadeo Fuica 2019: 28–32)。这促使人们质疑当时之前电影史的书写方式，并引发了一场深刻的史学辩论。针对莫里斯·巴代什 (Maurice Bardèche) 和罗伯特·布拉西拉赫 (Robert Brasillach) (1935) 等人撰写的历史，这些历史大多基于电影爱好者的记忆，乔治·萨杜尔 (George Sadoul) (1946、1947、1948、1949) 和让·米特里 (Jean Mitry) (1968) 等作者开发了更为严格的方法论，强调了观看电影和情境化的重要性 (Louis 2020: 117–30)。几十年后，档案管理员保存材料的需求和学术界重新接触历史方法的意愿相结合，为该领域的新转折做好了准备 (Elsaesser 2012: 592–93)。1978 年布莱顿 FIAF 大会被广泛认为是实现这一变化的事件，因为它为学者们提供了观看早期电影档案片段的机会（Gaudreault 等人2012: 3）。与档案珍品的接触使研究人员能够重新审视当时一直沿用的目的论方法，这种方法将早期电影边缘化并低估了早期电影（Gaudreault 和 Gunning 1989）。这次大会还强调了档案保管员和历史学家之间合作的必要性，以推动该学科的发展（Gaudreault 2006，Gunning 2006）。
通过人工智能观看历史电影：对文物藏品图像检索的思考
第二次世界大战后，世界各地开始开设大量电影资料馆，国际电影档案联合会 (FIAF) 的活动也恢复了活力，促进了展览巡回，公众通过展览重新接触档案电影 (Tadeo Fuica 2019: 28–32)。这促使人们质疑当时之前电影史的书写方式，并引发了一场深刻的史学辩论。为了回应莫里斯·巴代什 (Maurice Bardèche) 和罗伯特·布拉西拉赫 (Robert Brasillach) (1935) 等人撰写的历史，这些历史大多基于电影爱好者的记忆，乔治·萨杜尔 (George Sadoul) (1946, 1947, 1948, 1949) 和让·米特里 (Jean Mitry) (1968) 等作家发展了更为严格的方法论，强调了观看电影和情境化的重要性 (Louis 2020: 117–30)。几十年后，档案保管员需要保存其资料，而学术界又愿意重新接触历史方法，这两者相结合，为该领域的新转折做好了准备（Elsaesser 2012：592-93）。1978 年布莱顿 FIAF 大会被广泛认为是实现这一变化的事件，因为它为学者们提供了观看早期电影档案片段的机会（Gaudreault 等人 2012：3）。与档案珍宝的接触使研究人员能够重新审视当时一直沿用的目的论方法，这种方法将早期电影边缘化并低估了其价值（Gaudreault 和 Gunning 1989）。这次大会还强调了档案保管员和历史学家之间合作的必要性，以推动该学科的发展（Gaudreault 2006，Gunning 2006）。
开发和试验 AI 系统中可解释性的方法
概述：人工智能 (AI) 技术在许多领域越来越重要 (Russell and Norvig, 2020)。与此同时，对已部署的 AI 系统的透明度的需求正在兴起，包括通过对 AI 决策的解释 (Goodman and Flaxman, 2017)。尽管围绕该主题的研究兴趣急剧增加 (Lipton, 2018)，但可解释人工智能 (XAI) 尚无标准或普遍接受的定义。从广义上讲，XAI 可以理解为包括任何使 AI 系统的利益相关者能够理解和信任该系统的过程/工具/方法。AI 系统正在许多环境中开发和部署，而人们越来越期望 AI 系统能够自主运行 (Biran and Cotton, 2017)。机器学习 (ML) 尤其已用于各种任务，现在已渗透到日常生活中。利益相关者需要理解和信任 AI 系统的输出（例如建议或行动）现在是一个关键问题。相反，缺乏透明度和可解释性是进一步采用 AI 系统的主要障碍（Gunning 和 Aha，2019 年）。在许多情况下，AI 系统的建议和行动可能至关重要（例如在安全领域或医疗诊断中）。用户不仅需要知道输出，还需要知道给出该输出的原因（Tjoa
修订的本地发展计划头条新闻
公司考虑公司财务公司财务已审查了这份报告，并同意上述财务影响，并指出将需要额外的1,000英镑的支出来支持咨询，这将在批准的预算范围内实现。《 2004年规划和强制购买法》第15条（PCPA 2004）（修订）规定了每个LPA必须准备并维护本地开发计划（LDS）。LDS在向当地社区和利益相关者告知LPA计划政策文件的状态方面起着至关重要的作用；因此，LPA必须向公众提供LDS的新兴版本，以及在LPA网站上发布LDS的规划实践指南。PCPA 2004第18（1）节列出了LPA还必须准备社区参与声明（SCI）（SCI），以详细介绍LPA关于咨询和与公众互动的政策，以涉及当地开发文件（LDDS）的准备和修订（包括LDS）。 在准备和采用LDS和SCI时，不再有必要将这些文件提交给伦敦国务卿或伦敦市长，并且为了实现LDS，LPA必须“解决” LDS从特定日期起生效。 同样，LPA现在可以在公众咨询之后采用SCI。 与LDS一样，SCI也应在LPA的网站上发布。PCPA 2004第18（1）节列出了LPA还必须准备社区参与声明（SCI）（SCI），以详细介绍LPA关于咨询和与公众互动的政策，以涉及当地开发文件（LDDS）的准备和修订（包括LDS）。在准备和采用LDS和SCI时，不再有必要将这些文件提交给伦敦国务卿或伦敦市长，并且为了实现LDS，LPA必须“解决” LDS从特定日期起生效。同样，LPA现在可以在公众咨询之后采用SCI。与LDS一样，SCI也应在LPA的网站上发布。
社论：合乎道德的机器学习与人工智能
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以专家为依据、以用户为中心的机器学习解释
解释人工智能的决策已成为一个重要的研究课题。使用深度学习进行图像分类取得了长足的进步（Krizhevsky 等人，2012 年；LeCun 等人，2015 年），引起了人们对解释图像分类结果的浓厚兴趣。尽管可解释人工智能 (XAI) 有许多应用，但本文首先关注学习对图像进行分类。然后，我们讨论可解释人工智能的更广泛含义。最近的会议包括有关可解释人工智能的教程和研讨会。有几项关于 XAI 的很好的调查（Chakraborty 等人，2017 年和 Došilović 等人，2018 年）。这不是其中之一。相反，在与放射学和眼科学专家以及鸟类识别专家一起研究问题之后，我们得出结论，现有技术仍有很大改进空间。该领域需要更多的方向和方法，包括明确 XAI 的目标，特别是在用户、专家和图像分类方面。尽管 XAI 的一些最初目标是“向人类用户解释他们的决定和行动”（Gunning & Aha，2018），但目前最先进的技术是以开发人员为中心，而不是以用户为中心。解释图像分类的主要方法是为图像上叠加的显着图或热图上的像素或区域分配重要性分数，用颜色尺度（红色、橙色、黄色……）可视化区域的重要性。为创建热图而开发的方法包括遮挡灵敏度（Zeiler &