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尽管有严格的污染控制，龙宫小行星样本仍迅速被陆地生命殖民
样本被密封在密封舱内运回地球，在 10,000 级洁净室中用氮气打开，以防止污染。用消毒工具挑选单个颗粒，并将其存放在密封容器中，在氮气下保存。在分析之前，样本经过纳米 X 射线计算机断层扫描，并嵌入环氧树脂块中，以进行扫描电子显微镜检查。
Shineha Ryuma，大阪大学道德，法律和社会问题研究中心副教授，副主席，国际可持续发展科学与技术会议2024小组委员会，日本科学委员会，日本科学委员会，日本青年学院副主席
关于灾难后的媒体话语，结构性问题和社会脆弱性的研究
B.S.和B.A.生物学四年样本课程2024- ...
在爱达荷州农村促进茎管道。6月2日至2022年6月2日至4日，在线国际无人机联盟（IDRONE）在线。各州大约60名学生参加了IDRONE KSEA 2022。IDRONE AIS 7月18日至2022年7月18日至21日。该活动在犹他州的布兰丁举行，以使现有的美国印第安人受益。约有100名学生参加了IDRONE AIS。iDrone Asee，2022年6月26日。针对参加在明尼苏达州明尼阿波利斯举行的ASEE年度会议的K-12教育工作者，2022年6月26日至29日。6月2日至2022年6月2日至4日，在线国际无人机联盟（IDRONE）在线。各州大约60名学生参加了IDRONE KSEA 2022。爱达荷州无人机联盟（IDRONE）在线，3月31日至2022年4月2日。大约有85人参加了这项活动，UI总裁Green发表了开幕词。爱达荷州无人机联盟（IDRONE）在线，4月2-3日，2021年。请注意，有80多人参加了此次活动，UI主席Green发表了开幕词。国际无人机联盟（IDRONE）由KSEA赞助，以促进STEM劳动力，2020年11月14日（100名学生加入Zoom虚拟会议平台）。根据这一经验，我将继续与爱达荷州STEM行动中心和/或KSEA合作，在未来几年内与更多的美国青年一起工作。爱达荷州无人机联盟（IDRONE），用于STEM教育，在线营地，2020年10月10日（格林总统参加并开幕词）爱达荷州无人机联盟（IDRONE）进行STEM教育，2天讲习班，2017-19 Idrone-Pocatello（2019年3月19日至20日）（2019年3月19日至20日），IDRONE-MOSCOW（IDRONE-MOSCOW（2019年3月26日，2019年），2019年3月23日，29岁，29岁，IDROISE，IDRONE，IDRONE，IDRONE（IDRONE），IDRONE（IDRONE）莫斯科IDRONE-4H（2018年6月27日至28日）。iDrone夏季营地（2019年6月6日至7日）奖学金成就：
Stephen Ryu 医学博士是经过董事会认证的脊柱专科培训的神经外科医生，并担任 Palo Alto Medical F 神经外科主任。
Stephen 获得了斯坦福大学电气工程学士和硕士学位。他通过校董奖学金获得了加州大学圣地亚哥分校的医学博士学位。随后，他在斯坦福大学完成了普通外科实习和神经外科住院医师培训。在住院医师培训期间，他还在斯坦福大学完成了电气工程和神经科学的博士后研究。住院医师培训结束后，他在斯坦福大学完成了脊柱研究。随后，他被任命为斯坦福大学神经外科助理教授。
![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。
隼鸟二号探测器在释放不确定性较大的小行星龙宫周围的轨道插入策略
r = [ x, y, z ] 笛卡尔坐标系中的位置向量及其元素 a G = [ a G x , a G y , a G z ] 标准化重力加速度 er 小行星轨道偏心率 ar 小行星轨道半长轴（米） fr 小行星轨道真异常（弧度） U 与小行星谐波相关的标准化重力势能 d 太阳与小行星之间的距离 LU 距离单位 TU 时间单位 β 太阳辐射压标准化加速度 a SRP 太阳辐射压非标准化加速度（米/秒2） γ 反射率 p 0 太阳通量常数（千克·米/秒2） m 探测器质量（千克） A 探测器投影面积（米2） μ S 太阳引力参数（米3/秒2） μ 小行星引力参数（米3/秒2） P 勒让德多项式 l, m 考虑的谐波的阶数和次数 C lm , S lm 库存系数 φ 小行星固定框架中的纬度（弧度） λ 经度（弧度） n 平均运动（弧度/秒） CJ 雅可比积分（米2/秒2） vc 临界速度（米/秒） vo 二体问题中的圆轨道速度（米/秒） vm 速度裕度（米/秒） a 航天器轨道的半长轴（米） e 航天器轨道的偏心率 I 航天器轨道的倾角 W 航天器轨道上升节点的经度 w 航天器轨道的近地点增强 f 航天器轨道的真异常