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支持信息 - 半导体组 - 牛津物理
Marcello Righetto，Yongjie Wang，Karim A. Elmestekawy，Chelsea Q. Xia，Michael B. Johnston，Gerasimos Konstantatos和Laura M. Herz*
通过多年对流 - 渗透建模来推进南美的水和气候科学
Francina Dominguez，Roy Rasmussen，Changhai Liu，Kyoko Iike，Andreas Prein，Andam Varble，Paola A. A. A. A. Arias，Julio Bacmeister，Maria Laura Bettolli，Patrick Callaghan，Patrick Callaghan，Lelala M. Carvalho Aiguo Dai, Luminita Danail, Rosmeri Porfírio Da Rocha, Ernani de Lima Nascimento, Erin Dugherty, JIMY Dudhia, Trude Eidhammer, Zhe Feng, Lluís Fita, Rong Fu, Julian Giles, Harrieet Gilmor, Kate Halladay, Yongjie Huang, Angla Maylee Iza Wong，Miguel Lagos-Zñigaa，Miguel Lagos -Zones Jones，Jorge Llamocca，Marta Llopart，J。亚历杭德罗·马丁内斯（Alejandro Martinez），J。卡洛斯·马丁内斯（Carlos Martinez），贾斯汀·R·辛德（Justin R. Rosales，Lucia Scafff，Anton Seimon，Marcoon Somos -Valenzuela，Yang Tian，Peter van Oevelen，Daniel Veloso -Guila -Guila，Lulin Xue和Timothy Schneider
美国地球物理联合会秋季会议 2024 年 12 月 9 日至 13 日，华盛顿特区 俄克拉荷马大学
• 2024 年 12 月 11 日，星期三 • 16:00 – 17:30 • 103 AB（会议中心）A31B 云和降水过程的进展：整合观测、建模和理论 I 海报 Yongjie Huang 博士，博士，俄克拉荷马大学诺曼校区，风暴分析和预测中心 (CAPS)，诺曼，美国，Chunsong Lu，南京信息科学技术大学 (NUIST)，南京，中国，Peng Wu，太平洋西北国家实验室，里奇兰，华盛顿州，美国，Xiaojian Zheng，阿贡国家实验室，阿贡，美国，Yi Huang，墨尔本大学，地理、地球与大气科学学院和 ARC 气候极端事件卓越中心，墨尔本，澳大利亚，Yangang Liu，布鲁克海文国家实验室，纽约州厄普顿，美国，Timothy Logan，德克萨斯 A&M 大学，大学城，美国，Greg M McFarquhar，美国俄克拉荷马大学恶劣天气和高影响天气研究与运行合作研究所，美国博尔德国家海洋和大气管理局 (NOAA) 化学科学实验室，张建豪，中国北京大学大气与海洋科学系，田晶晶，美国华盛顿州里奇兰太平洋西北国家实验室大气研究与测量系 会议提案
可解释人工智能 (XAI) 文献趋势
[1] Anyifei。2019。All-about-XAI。(2019)。https://github.com/feifeife/All-about-XAI [2] Hubert Baniecki。2022。对抗性可解释人工智能。(2022)。https://github.com/hbaniecki/adversarial-explainable-ai [3] Przemysław Biecek。2022。与 XAI（可解释人工智能）相关的有趣资源。(2022)。https://github.com/pbiecek/xai_resources [4] Marina Danilevsky、Kun Qi、Ranit Aharonov、Yannis Katsis、Ban Kawas 和 Prithviraj Sen. 2020。自然语言处理可解释人工智能现状调查。AACL-IJCNLP 2020 (2020)。https://xainlp2020.github.io/xainlp/table [5] 摩根·弗兰克、Dashun Wang、Manuel Cebrian 和 Iyad Rahwan。2019。人工智能研究中引文图的演变。自然机器智能1 (02 2019), 79–85。https://doi.org/10.1038/s42256-019-0024-5 [6] Michal Lopuszynski。2020。很棒的可解释机器学习。(2020)。https://github.com/lopusz/awesome-interpretable-machine-learning [7] Anh M. Nguyen。2022。关于可解释人工智能的论文。(2022)。https://github.com/anguyen8/XAI-papers [8] Kevin McAreavey。2022.CHAI-XAI。(2022)。https://github.com/kevinmcareavey/chai-xai [9] Sina Mohseni。2020。Awesome-XAI-Evaluation。(2020)。https://github.com/SinaMohseni/Awesome-XAI-Evaluation [10] Sina Mohseni、Niloofar Zarei 和 Eric D Ragan。2018。用于可解释 AI 系统设计和评估的多学科调查和框架。arXiv 预印本 arXiv:1811.11839 (2018)。[11] Benedek Rozemberczki。2022。很棒的可解释图形推理。(2022)。https://github.com/AstraZeneca/awesome-explainable-graph-推理 [12] 王永杰。2020。Awesome-explainable-AI。(2020)。https://github.com/wangyongjie-ntu/Awesome-explainable-AI [13] Sam Zabdiel。2022.XAI。(2022)。https://github.com/samzabdiel/XAI [14] Rehman Zafar。2022。与 XAI（可解释人工智能）相关的有趣资源。(2022)。https://github.com/rehmanzafar/xai-iml-sota
第七届先进钢铁国际会议...
001 1-4 全体演讲 1 Sung-Joon Kim 奥氏体不锈钢中间隙原子的作用：C 与 N 002 5-7 1 相变 Tadashi Furuhara 界面工程在控制钢的微观结构和性能中的应用 003 8-11 1 相变 Yasunobu Nagataki 汽车用超高强度钢板的最新研究进展 006 12-15 1 相变 Mahesh Chandra Somani 北极应用新型超高强度钢的设计和加工的最新进展 007 16-18 1 晶粒结构控制 Munekazu Ohno 包晶钢凝固过程中粗柱状奥氏体晶粒的形成 008 19-20 1 晶粒结构控制 Shuang Xia 晶界特征分布对 316L 不锈钢力学性能的影响 009 21-22 1 晶粒结构控制Toshio Ogawa 通过三维微观结构分析表征纯铁和低碳钢的再结晶行为 010 23-25 1 晶粒结构控制 YongJie Yang 取向硅钢中一次再结晶织构的发展 011 26-29 1 第二相粒子控制 Yutaka Neishi 通过控制夹杂物形态提高特殊钢棒材和线材的性能 012 30-33 1 第二相粒子控制 Ling Zhang 含 2 wt%Nb 低碳钢的力学性能 013 34-37 1 第二相粒子控制 Wei Wang 通过测量高温下晶粒生长获得 TiN 在奥氏体中的溶度积 015 38-40 2 强度和变形 1 Nobuhiro Tsuji 完全再结晶超细晶粒钢同时实现高强度和高延展性的可能性 016 41-43 2 强度与变形 1 Elena Pereloma 揭示加工参数之间的关系，铁素体高强度低合金钢的相间析出与强化 017 44-47 2 强度与变形 1 Genichi Shigesato 高韧性钢板的微观组织控制 018 48-50 2 强度与变形 1 Norimitsu Koga 时效超低碳钢的低温拉伸性能 019 51-54 2 强度与变形 1 Myeong-heom Park 不同马氏体硬度的铁素体+马氏体双相钢的局部变形行为 020 55-57 2 强度与变形 2 Noriyuki Tsuchida 从应力分配角度改善力学性能 021 58 2 强度与变形 2 Stefanus Harjo 利用脉冲中子衍射观察钢材的变形行为 022 59 2 强度与变形 2 Si Gao 晶粒尺寸对钢材拉伸性能的影响304 不锈钢的原位中子衍射研究 023 60 2 先进钢种 1 Jungho Han 提高中锰钢低温韧性的可能性搅拌摩擦焊 024 61 2 先进钢种 1 Hongliang Yi 涂层/基体界面碳富集及其对 Al-Si 涂层压淬钢弯曲性能的影响 027 62-65 2 先进钢种 1 Dirk Ponge 高强度中高锰钢中的氢脆：从基础认识到新的抗氢微观结构设计 028 66-69 3 氢脆 Young-Kook Lee 微观结构和变形对珠光体钢氢脆的影响 029 70 3 氢脆 Hong Luo 环境引起的铁基多元合金的退化 030 71-73 3 氢脆 Shusaku Takagi 氢脆评估问题 031 74-76 3 氢脆 Akinobu Shibata 马氏体钢中的氢相关裂纹扩展行为 032 77-78 3 氢脆 Tomohiko Hojo 超高强度 TRIP 辅助钢的氢脆性能评估 033 79 3 耐热钢的设计 Satoru Kobayashi 提高长期结构稳定性的铁素体耐热钢的设计 034 80 3 设计耐热钢的设计 Shigeto Yamasaki Co 添加对高铬铁素体钢蠕变强度和磁性能的影响 035 81-84 3 耐热钢的设计 Nobuaki Sekido 利用纳米 SIMS 观察耐热铁素体钢在回火过程中硼偏析的变化 036 85-88 3 耐热钢的设计 Yoshiaki Toda 提高沉淀强化铁素体钢的蠕变强度 037 89-92 3 耐热钢的评价 Masatsugu Yaguchi 长期使用条件下 91 级钢的微观结构和蠕变强度 038 93 3 耐热钢的评价 Masatoshi Mitsuhara 晶界特征对 9Cr 铁素体耐热钢中 M23C6 碳化物生长的影响 039 94-97 3 18Cr 9Ni 3Cu Nb N钢的蠕变变形行为 040 98-101 3 耐热钢的评价 张胜德 长期使用超级304H钢锅炉管的组织与力学性能