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政策相关性和挑战
水、食物和能源之间的联系是长期经济和环境发展与保护的核心。水、能源和食物是经济投入的关键，也是经济进步的必要组成部分。采用支持可持续利用资源同时促进经济增长的水管理政策和技术正成为一个重要问题，特别是在水和粮食短缺严重或成问题的国家。本研究旨在评估水、能源和粮食关系 (WEF) 及其实施的挑战。本研究研究了从 Scopus 数据库获得的 2015 年至 2021 年期间发表的关于 WEF 关系的文章，重点关注差距和实施情况。我在数据库中搜索了相关的关键词，搜索结果为数百篇关于 WEF 的文章，其中 28 篇文章与研究范围相关，这些文章被下载为 BibTeX 文件进行分析，分析是使用 R 编程完成的。通过对所审查研究结果的分析，我们得出了许多见解和启示，旨在提高 WEF 关系的政策相关性以及公共政策和决策机构对 WEF 关系的全面实施。为了提高研究结果的采纳率，本研究概述了限制 WEF 关系政策相关性的主要制约因素和挑战。
固态氢存储系统和性别视角的相关性
摘要：本文旨在解决固态载体用于氢存储的剥削，并通过对可用的整合系统的广泛审查以及社会方面的广泛概述，通过从性别角度对连接的影响进行初步概述。至于技术角度，用于用于各种应用的固态氢存储的载体可以分为两类：金属和复杂的氢化物。的晶体结构和相应的氢吸附性能。氢吸附热力学的基本原理证据证明了反应焓的关键作用，这决定了工作条件（即温度和压力）。此外，它会在吸收氢气期间从水箱中去除的热量，并在氢解吸过程中输送到水箱。对于接近环境的工作条件（即室温和1-10氢）的氢吸附反应焓的合适值接近30 kj·mol H2 - 1。氢吸附反应的动力学与载体的微观结构和形态（即散粉或颗粒）密切相关。通常，氢吸附反应的动力学相当快，储罐的热管理是过程的速率确定步骤。在社会领域中，已经引起了人们的注意，以解决性别观点与增强与氢相关的储能系统之间的不充分的关系。就社会的观点而言，本文认为，由于它是通过对其他可再生创新技术的剥削而发生的，因此需要对与这些过程相关的社会因素进行广泛考虑以达到两个目标：以评估特定的创新可能在社会上对社会的社会经验产生积极或负面影响的程度，并从社会经验中，以及从社会经验中探索的社会，以及从社会经验中探索的社会，以及从促进创新本身扩散的组成部分和动态。这两者都考虑到妇女在触发基于氢的储存量作为实验者和启动子的剥削中的作用，以及这项创新在当前条件，工作和日常生活中的相互缠绕的影响。
使用同时使用eeg-fmri
当前的视觉意识理论不同意它是在涉及广泛的额叶网络时在感觉大脑区域的早期阶段出现的。此外，从与任务相关的后过程过程（例如报告）中解散有意识的感知，并在不同的神经科学方法中整合结果仍然是持续的挑战。本研究使用同时使用的EEG-FMRI和一个特定的不感状失明范式解决了这些问题，在女性和男性人类参与者中具有三个物理相同的阶段。在第1阶段，参与者执行了干扰器任务，在该任务中，面部和对照刺激的线图被集中呈现。虽然一些参与者自发地注意到了第1阶段的面孔，但其他参与者在不切实际的情况下仍然是盲目的。在第2阶段，所有参与者都意识到了任务 - 涉及到的面孔，但继续了干扰器任务。在第3阶段，面孔变得很重要。贝叶斯对大脑反应的分析表明，有意识的面部感知与梭形回和中的激活以及N170和视觉意识负相关（EEG）最密切相关。在枕骨和前额叶皮层（fMRI）中揭示了较小的意识效应。与任务相关的面部处理导致枕颞，额叶和注意力网络（fMRI）的强烈激活。在脑电图中，它增强了早期的负面影响，并引起了一个明显的P3B组件。总体而言，我们提供了证据表明，有意识的视觉感知与刺激特异性的感觉脑区域的早期处理有关，但可能还涉及前额叶皮层。相反，广泛的大脑网络和p3b的强烈激活更可能与任务相关的过程相关。
使用同步 EEG-fMRI 分离面部感知中意识和任务相关性的神经关联
当前的视觉意识理论对于视觉意识是在感觉脑区处理的早期阶段出现，还是在广泛的额顶叶网络参与之后出现，存在分歧。此外，将意识感知与任务相关的后知觉过程（如报告）区分开来，并整合不同神经科学方法的结果，仍然是持续的挑战。本研究使用同步 EEG-fMRI 和特定的无意视盲范式解决了这些问题，该范式在女性和男性人类参与者中有三个物理上相同的阶段。在第 1 阶段，参与者执行了一项干扰任务，在此任务中，面部线条画和控制刺激被集中呈现。虽然一些参与者在第 1 阶段自发地注意到了面孔，但其他人仍然处于无意视盲状态。在第 2 阶段，所有参与者都知道与任务无关的面孔，但继续干扰任务。在第 3 阶段，面孔变得与任务相关。大脑反应的贝叶斯分析表明，有意识的面部感知与梭状回（fMRI）以及 N170 和视觉意识负波（EEG）的激活最为密切相关。枕叶和前额叶皮质（fMRI）显示出较小的意识效应。另一方面，与任务相关的面部处理导致枕颞、额顶和注意力网络（fMRI）强烈、广泛的激活。在 EEG 中，它增强了早期的负波并引发了明显的 P3b 成分。总体而言，我们提供的证据表明，有意识的视觉感知与刺激特定感觉大脑区域的早期处理有关，但可能还涉及前额叶皮质。相比之下，广泛大脑网络和 P3b 的强烈激活更有可能与任务相关过程有关。
![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。
商业教育计划与...相关性的调查
摘要 本文研究了具体的商业教育及其与经济发展的相关性，而经济发展是经济复苏和依赖的基石。本文研究了约拉南部商业教育的发展情况，商业教育的目标包括一般商业教育和商业职业培训。本文还概述了尽管商业教育具有值得称赞的目标和相关性，但商业教育面临的一些问题。最后，本文还讨论了一些消除商业教育面临的问题的建议。 关键词：商业教育计划，经济与发展 引言 教育显然是任何社会经济增长和技术进步的基本手段。正是认识到这一事实，政府才投入大量资源来确保为其公民提供教育，并制定政策以确保大多数公民都能接受教育（Oyebade 等人，2008 年）。然而，商业教育是这种通识教育的重要组成部分。它涉及传授商业导向和知识，以促进个人和国家发展。商业教育涉及教授学生商业基础知识、概念、理论和流程。对于 Okoli (2010) 来说，商业教育是通识教育的重要组成部分，强调获得在办公室和商业相关职业中使用的技能和能力。同样，Nwanewezi (2010) 将商业教育描述为涵盖办公室职业、商业教学、商业管理和经济理解的教育。总之，Abdulkadir (2011) 指出，商业教育计划的一个显著重要特征是，其产品可以独立运作，成为自营职业者和劳动力雇主。为此，商业教育的宗旨包括教学职业、创业、商业理解、办公环境和职业实践的基础教育。该领域的教育涉及多个层次，包括小学、中学和高等教育，其中高等教育最为活跃。然而，Igboke（2005）列举了各级商业教育的目标：·培养未来个人使用的基本技能·获得商业教育的基本知识和技能·将所获得的知识和技能与国家发展联系起来·培养办公室职业的基本技能·为商业学科的教学提供必要的背景·为学生做好进一步接受商业研究培训的准备
全球能源贫困：信仰与理性的相关性
能源贫困 (EP) 的挑战主要存在于位于非洲和亚洲的世界最不发达国家 (LDC) 中，但在亚洲较发达的发展中国家中也很普遍。本文首先概述全球能源贫困的性质，这种贫困导致数百万人过早死亡，并导致更多人患病。1 接下来，本文将概述对这一问题的法律和政治回应，这些回应通常应用了可持续发展 (SD) 原则和联合国大会 2015 年通过的 17 项可持续发展目标 (SDG)。2 本文的最后一部分将探讨基于 SD 的正义中很大程度上被忽视的概念根源。本文将论证的是，全球正义的法理传承与信仰和理性的共同脉络交织在一起，贯穿了世界多元的文化和宗教传统。
通过对象上下文对人脑中深度反应的调制：生物学相关性重要吗？
深度灵敏度已被证明是由对象上下文（合理性）调节的。可能是具有驱动此效果的本身的相关性，而不是对象合理性。在这里，我们操纵对象的生物相关性（面部或非面），并测试了对象相关性是否影响行为敏感性和对深度位置的神经反应。在第一个实验中，我们以差异定义的面孔和非面向人类观察者，要求观察者在信号噪声和清晰（罚款）任务条件下判断目标的深度位置。在第二个实验中，我们同时测量了对深度的fmri和fMRI响应。我们发现，行为性能在刺激条件下变化，以至于直立的脸部的表现明显比倒立的面部和信噪比（SNR）任务中的随机形状差，但对于随机形状而言，与特征任务中的直立脸相比要差。fMRI反应的模式分析表明，在直立脸的深度判断中，梭形面部面积（FFA）的活性与其他两个刺激的深度判断截然不同，其响应（并且在很大程度上，V3的响应）在功能上与行为表现相关。我们推测FFA不仅参与了对象分析，而且还基于对刺激的行为相关性的更广泛的认识，对立体机制产生了相当大的影响。
Aurora激酶抑制在血液恶性肿瘤中的相关性
摘要。Aurora激酶是丝氨酸/苏氨酸蛋白激酶的家族，在真核细胞分裂中起着核心作用。对癌症中极光激酶的过度表达及其作为细胞周期的主要调节剂的作用迅速启发了以下观点：他们的抑制作用可能是治疗肿瘤患者时可能是潜在途径的观念。在过去的几十年中，寻找和测试能够抑制Aurora活动的分子的设计和测试助长了许多临床前和临床研究。在这项研究中，对过去10年的体外和体内研究以及临床试验进行了汇总和讨论，利用Aurora激酶抑制剂作为血液学恶性肿瘤的治疗剂，旨在突出这些抑制剂作为新型单疗法模型或同行常规化学的疗法。虽然仍然有很多要阐明，但很明显，这些激酶在肿瘤发生中起着关键作用，它们的可管理毒性和潜在的协同作用仍然使它们成为联合临床试验中未来研究的关注点。
瓦博格效应与结核病宿主的相关性......
2019 年，结核病 (TB) 造成的死亡人数超过任何其他传染病。多重耐药性和 HIV 合并感染的不断发展加剧了这种流行病。因此，最近的研究集中于确定可与抗分枝杆菌药物联合使用的宿主导向疗法 (HDT)，以缩短结核病治疗时间并改善结核病结果。在寻找有效的结核病 HDT 时，研究着眼于免疫代谢，即研究代谢在宿主免疫中的作用，特别是瓦博格效应。在从体外系统到临床的各种实验范式中，关于瓦博格效应在结核病中的作用的研究产生了看似相互矛盾的结果和结论。为了调和这些文献，我们采用历史方法来重新审视瓦博格效应的定义，重新审视癌症领域中瓦博格效应的基础论文，并探索其在免疫代谢中的应用。在建立稳固的背景后，我们评估了研究结核病代谢和免疫代谢的文献，以寻找足够的证据来支持瓦博格效应在结核病免疫中的作用。强调了这些研究中使用的动物模型、巨噬细胞来源物种、感染持续时间和结核分枝杆菌菌株之间的差异的影响。此外，还讨论了使用 2-脱氧葡萄糖作为糖酵解抑制剂的缺点。最后，我们提出了对未来研究结核病瓦博格效应至关重要的实验标准，以协助研究 HDT 对抗结核病。