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莱姆罗克谷具体计划 - 埃尔多拉多县
1.4.8 契约、条件和限制以及建筑设计指南...................................................................................................................................... 1-8
具有可解释的基于ML的糖尿病预测的石灰和外形解释者的比较分析
抽象可解释的人工智能有益于将不透明的机器学习模型转换为透明的模型，并概述了每个人如何在医疗保健行业做出决策。理解影响糖尿病预测的决策的变量，这些变量可以由模型不可知的技术解释。在这个项目中，我们研究了如何为基于逻辑回归体系结构建立的机器学习模型生成本地和全局解释。我们使用可解释的AI技术石灰和摇动对糖尿病患者的253,680次调查反应进行了培训。石灰和外形来解释有关验证和测试集的逻辑回归和基于森林的随机模型产生的预测。通过讨论未来的工作，提供了对石灰和摇动之间各种实验发现的比较分析和讨论，以及它们在解释方面的优势和劣势。在测试集中，我们使用具有空间注意机制的LR体系结构的高精度为86％，证明了合并机器学习和可解释AI的可能性，以改善糖尿病的预测，诊断和治疗。我们还专注于石灰和塑造口译员的机器学习模型的各种应用，困难和可能的未来方向。
来自居民的 Lime Down Solar 电子邮件 6 议程项目 08(......
2024 年 3 月 27 日星期三 致议会规划委员会所有成员： 议员 Richard Wood（委员会主席）、Alan Baines（委员会副主席）、John Glover（议会主席）、David Pafford（议会副主席）、Terry Chivers、Mark Harris 和 Peter Richardson 请您参加规划委员会会议，会议将于 2024 年 4 月 8 日星期一晚上 7 点在 Melksham Without 教区议会办公室（一楼）、Melksham 社区园区、市场广场、SN12 6ES 举行，会议将讨论以下议程： 要远程访问会议，请点击下面的 ZOOM 链接。该链接也将在晚上 7 点前不久上线时发布在教区议会网站上。单击此处的链接：https://us02web.zoom.us/j/2791815985?pwd=Y2x5T25DRlVWVU54UW1YWWE4NkNrZz09 或访问 www.zoom.us 或致电 0131 4601196 并输入：会议 ID：279 181 5985 密码：070920。有关如何访问 Zoom 的说明请参阅教区理事会网站 www.melkshamwwithout.co.uk。如果您在访问会议时遇到困难，请拨打（请勿发短信）非工作时间手机：07341 474234 您可以在此处访问议程包 此致，
将英国的水泥和石灰行业置于净零的道路上
MNZ-PEAK群集合作伙伴关系是我担任APPG主席最激动人心的CCS项目之一。这是英国最先进的项目之一，提供了将英国最大的天然气场之一重新利用的机会，为一家较差的LD领先碳店，接受了一个数百年来一直是该行业的碳。超出了项目的重大经济利益，所提供的存储规模使MNZ-PEAK群集成为一个在国内和国际上具有重要意义的项目。
使用机器学习方法和 LIME 的可解释 EEG 人类活动识别模型
摘要：脑电图 (EEG) 是一种非侵入性方法，通过监测认知和运动任务期间的神经反应来辨别人类行为。机器学习 (ML) 是一种很有前途的人类活动识别 (HAR) 工具，可解释人工智能 (XAI) 可以阐明 EEG 特征在基于 ML 的 HAR 模型中的作用。本研究的主要目的是调查基于 EEG 的 ML 模型对日常活动（例如休息、运动和认知任务）进行分类的可行性，并通过 XAI 技术对模型进行临床解释，以阐明对不同 HAR 状态贡献最大的 EEG 特征。该研究涉及对 75 名健康个体的检查，这些个体之前没有神经系统疾病的诊断。在静息状态、两种运动控制状态（行走和工作任务）和认知状态（阅读任务）期间获得了 EEG 记录。电极被放置在大脑的特定区域，包括额叶、中央叶、颞叶和枕叶（Fz、C1、C2、T7、T8、Oz）。使用 EEG 数据训练了几种 ML 模型以进行活动识别，并采用 LIME（局部可解释模型不可知解释）对 HAR 模型中最具影响力的 EEG 频谱特征进行临床解释。HAR 模型的分类结果，尤其是随机森林和梯度提升模型，在区分所分析的人类活动方面表现出色。ML 模型在人类活动识别方面表现出与 EEG 频谱带的一致性，这一发现得到了 XAI 解释的支持。总之，将可解释人工智能（XAI）纳入人类活动识别（HAR）研究可能会改善患者康复、运动意象、医疗保健元宇宙和临床虚拟现实设置的活动监测。
通过直接激光干涉图案化对钠钙玻璃进行微加工和表面功能化
摘要：多功能玻璃因其出色的机械、光学、热学和化学性能组合而在许多成熟和新兴行业中很常见，例如微电子、光伏、光学元件和生物医学设备。通过纳米/微图案化进行表面功能化可以进一步增强玻璃的表面特性，将其适用性扩展到新的领域。尽管激光结构化方法已成功应用于许多吸收材料，但透明材料在可见激光辐射下的可加工性尚未得到深入研究，尤其是对于生产小于 10 µ m 的结构。在这里，基于干涉的光学装置用于通过可见光谱中 ps 脉冲激光辐射的非线性吸收直接对钠石灰基板进行图案化。制作的线状和点状图案具有 2.3 至 9.0 µ m 之间的空间周期和高达 0.29 的纵横比。此外，在这些微结构中可以看到特征尺寸约为 300 nm 的激光诱导周期性表面结构 (LIPSS)。纹理化表面显示出显著改变的特性。也就是说，经过处理的表面具有增强的亲水行为，在某些情况下甚至达到超亲水状态。此外，微图案充当浮雕衍射光栅，将入射光分成衍射模式。优化了工艺参数，以产生具有超亲水特性和衍射效率超过 30% 的高质量纹理。
美国EPA，农药产品标签，雷克斯石灰硫溶液，02/20/2024
February 20, 2024 Brooke Baker Manager of Regulations OR-CAL, Inc. 29454 Meadowview Road Junction City, OR 97488 Subject: Notification per PRN 98-10 – Addition of 4 gallon package size Product Name: REX LIME SULFUR SOLUTION EPA Registration Number: 71096-6 Application Date: January 18, 2024 Case Number: 497128 Dear Brooke Baker: The Agency is in根据上述参考产品收到根据农药注册通知（PRN）98-10收到农药通知的申请。注册部（RD）已根据PRN 98-10对其适用性进行了审查，并发现所请求的诉讼属于PRN 98-10的范围。随附该应用程序提交的标签已被盖章“通知”并放置在我们的记录中。如果您希望在您的标签上添加/保留对公司网站的参考，请注意，该网站在联邦杀虫剂，杀菌剂和Rodenticide Act（FIFRA）下贴上标签，并由该机构进行审查。如果网站是错误的或误导性的，则根据FIFRA第12（a）（1）（e）条出售或分发产品将是错误的，并且非法出售或分发。40 CFR 156.10（a）（5）列出了语句示例EPA可能会考虑错误或误导性。此外，无论您是否在您的产品标签上引用网站，网站上的索赔都可能与通过注册过程批准的那些索赔有根本差异。因此，如果该机构发现网站包含虚假或误导性的陈述或索赔与EPA批准的注册有很大不同的索赔，则该网站将被转介给EPA的执法和合规办公室。
在连续下雨和干旱季节种植地瓜后，在沙质土声中的合成石灰和肥料-NPK效果
浸出和相关的低土壤生育能力是潮湿的热带地区粗纹理土壤中最重要的农业问题之一。这项研究评估了合成石灰和肥料 - 肥料组合对尼日利亚东南部沙质叶片的土壤物理化学生育能力在连续下雨天和干旱季节种植高密度覆盖地瓜后的土壤物理化学生育能力。治疗是在10 t·ha -1（limed）和0 t·ha -1（无石灰）时的CaO-88％在雨季中的应用，每个季节都有20 t·ha -1（pd 20）的家禽粪便（pd 20），NPK 15-15-15，15-15-15在0.40 t·ha -1在两个季节中没有肥料。土壤散装密度不受影响。土壤pH是在lim/肥料所致图中最高的（7.1-7.2），在对照图中最低（5.6）。在干旱季节增强了增强的土壤有机物（SOM）。在两个种植季节中，PD 20和PD 10 +NPK 0.20（36-56 mg·Kg -1）的可用土壤比NPK 0.40和NO-肥料（7-11 56 mg·kg -1）高，而Ca 2+在limed/pd 20（3.59-5.09 cmol·kest中，Ca 2+是最高的） 0.20（0.89 cmol·kg -1）这两者都是类似地影响Mg 2+的治疗方法。明显的阳离子交换能力（CEC）在对照中最高。总体而言，lim增强了土壤pH和SOM，壁画增强了可用的P，而它们的组合增强了Ca 2+和/或Mg 2+。数据支持采用合成的石灰和家禽 - 分别提高SOM和P可利用性，或两种实践，或两种实践，用于在潮湿的热带环境中覆盖农作物的覆盖作物下，将土壤pH提高到增强阳离子的交换性。这种治疗诱导的土壤pH的影响主要对Ca 2+，但CEC也可能因环境湿度过度而受到破坏。关键词
加强软件收入和盈利增长
今天，2月12日，CEST 09：30，分析师，投资者，媒体和其他有关方面被邀请参加Lime Lime首席执行官Nils Olsson和CFO Anders Hofvander的网络广播，将对已发布的报告和回答问题发表评论。
可解释的 AI 用于生物医学应用
本文介绍了两种流行的可解释性工具，即局部可解释模型不可知解释 (LIME) 和 Shapley 加性解释 (SHAP)，用于解释经过训练的深度神经网络所做的预测。本研究中使用的深度神经网络是在 UCI 乳腺癌威斯康星数据集上训练的。神经网络用于根据描述肿块的 30 个特征将患者体内发现的肿块分类为良性或恶性。然后使用 LIME 和 SHAP 来解释经过训练的神经网络模型所做的单个预测。这些解释进一步深入了解了输入特征与预测之间的关系。SHAP 方法还提供了输入对输出预测的影响的更全面的视图。结果还展示了使用 LIME 和 SHAP 获得的见解之间的共同点。虽然本文重点介绍了使用 UCI Breast Cancer Wisconsin 数据集训练的深度神经网络，但该方法可以应用于在其他应用程序上训练的其他神经网络和架构。在本研究中训练的深度神经网络提供了高水平的准确性。使用 LIME 和 SHAP 分析模型增加了非常理想的好处，即为训练模型提出的建议提供解释。