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先进轻水反应堆设计现状 2004
国际原子能机构感谢国际原子能机构轻水反应堆先进技术技术工作组成员在编写本状态报告过程中提供的建议和支持。具体而言，国际原子能机构感谢以下指导小组成员对此项活动的支持：E. Patrakka（Teollisuuden Voima Oy，芬兰）；F. Depisch（Framatome ANP，德国）；N. Fil（Gidropress，俄罗斯联邦）；K. Foskolos（Paul Scherrer 研究所，瑞士）；以及 F. Ross 和 T. Miller（美国能源部，美利坚合众国）。国际原子能机构感谢参与开发先进轻水反应堆设计的多个组织提供的信息，以及提供有关其需求信息的潜在用户群体。负责本出版物的国际原子能机构官员是核电司的 J. Cleveland。
2004 年先进轻水反应堆设计状况
国际原子能机构感谢国际原子能机构轻水反应堆先进技术技术工作组成员在编写本报告过程中提供的建议和支持。具体而言，国际原子能机构感谢以下指导小组成员对此项活动的支持：E. Patrakka（Teollisuuden Voima Oy，芬兰）；F. Depisch（Framatome ANP，德国）；N. Fil（Gidropress，俄罗斯联邦）；K. Foskolos（Paul Scherrer 研究所，瑞士）；以及 F. Ross 和 T. Miller（美国能源部，美利坚合众国）。国际原子能机构感谢参与开发先进轻水反应堆设计的多个组织以及提供有关其需求信息的潜在用户群体提供的信息。负责本出版物的国际原子能机构官员是核电司的 J. Cleveland。
VTT 技术 383：SAFIR2022
芬兰核电站安全研究计划 2019-2022（SAFIR2022）延续了 1989 年启动的一系列芬兰国家核能研究计划。这些计划最初分别在安全运行方面（YKÄ 1990-1994、RETU 1995-1998）和结构安全（RATU 1990-1994、RATU2 1995-1998、OHA 1995-1998）领域开展，随后在联合计划（FINNUS 1999-2002、SAFIR2003-2006、SAFIR2010 2007-2010、SAFIR2014 2011-2014、SAFIR2018 2015-2018）中开展。同时，在国家核废料管理计划中开展了研究（KYT2022 与 SAFIR2022 并行进行）。SAFIR2022 包括四个主要研究领域：（1）总体安全和系统安全方法；（2）反应堆安全；（3）结构安全和材料；（4）研究基础设施。在八个参考小组的指导下，已在 36 个项目中开展了研究。项目的研究结果发表在科学期刊、会议论文和研究报告中。项目管理结构包括管理委员会、管理研究领域的四个指导小组、八个参考小组和项目管理部门。SAFIR2022 管理委员会的代表来自辐射与核安全局 (STUK)、经济和就业部 (MEAE)、Fennovoima Oy、Fortum、Teollisuuden Voima Oyj (TVO)、芬兰技术研究中心有限公司 (VTT)、拉彭兰塔-拉赫蒂理工大学 (LUT)、阿尔托大学 (Aalto)、坦佩雷大学 (TAU) 和瑞典辐射安全局 (SSM)。该计划的研究由 VTT、LUT、阿尔托、芬兰气象研究所 (FMI)、芬兰职业健康研究所 (FIOH)、TAU 和瑞典 RISE 研究机构开展。一些分包商也为项目工作做出了贡献。本报告由计划管理层与项目负责人和项目工作人员合作编写。有关 SAFIR2022 的更多信息，请访问该计划网站
人工神经网络和深度学习
奥卢应用科学大学信息与通信技术、软件开发 姓名：Seila Laakso 标题：人工神经网络和深度学习及其在未来应用开发中的可能性和局限性 指导老师：Jukka Jauhiainen 学期和完成年份：2022 年秋季 页数：39 本论文以研究文章的形式讨论了人工神经网络的历史、结构和用途。论文的开头对人工智能进行了一般性的讨论：例如它的不同层次和历史。本节还提供了有关智能（尤其是人工智能）的定义的信息。论文的第三部分讨论了人工神经网络。本节详细介绍了神经网络的结构并讨论了其运行原理。本节还讨论了神经网络学习的不同方式，并回顾了与人工神经网络技术相关的最常见术语。最后部分讨论了人工神经网络的特性。它的局限性以及其使用的好处和可能性。本节还介绍了人工神经网络在各个工业领域应用的实际案例。论文使用了大量各个领域的研究材料，并参考了几本研究人工智能的大量教科书。所用材料包括印刷文献和在线材料。论文的结论是：在不久的将来，神经网络技术的发展正在加速，新的创新不断涌现。技术中需要开发的问题包括其不可预测性和黑箱式的运行原理，这使得诊断和修复潜在问题变得困难。论文附有一个名为ProGAN DaliA的人工智能项目的最终报告。该项目是作为这篇毕业论文的一部分进行的。 ProGAN DaliA 是一个渐进式生成对抗神经网络，可以根据给定的图像数据创建新的艺术作品。关键词：神经网络、深度学习、人工智能、图像识别、AI、感知器