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迈向多模态和用户友好型可解释人工智能的声音化
我们习惯于听取解释。例如，如果有人觉得你今天很伤心，他们可能会用“因为你太难过了”来回答你的“为什么？”。然而，今天的人工智能（AI）——如果有的话——主要是以视觉或文本的方式提供决策的解释。虽然这种方法适合通过视觉媒体进行交流，例如在研究论文或智能设备的屏幕中，但它们可能并不总是最好的解释方式；尤其是当最终用户不是专家时。特别是，当人工智能的任务是音频智能时，视觉解释似乎不如可听的、声音化的解释直观。声音化在处理非音频数据的系统中对可解释人工智能（XAI）也具有巨大潜力——例如，因为它不需要用户的视觉接触或主动注意。因此，人工智能决策的声音化解释面临着一项具有挑战性但极具前景和开创性的任务。这涉及结合创新的 XAI 算法，以便指向负责 AI 决策的学习数据，并包括数据分解以识别突出方面。它进一步旨在识别负责决策的预处理、特征表示和学习注意模式的组成部分。最后，它以模型级决策为目标，为决策链提供整体解释
使用用户友好型、可穿戴的基于 EMG 的神经接口解码偏瘫慢性中风幸存者的手部和手腕运动意图
€ 这些作者的贡献相同。 * 通讯作者：meyerse@battelle.org 摘要：几十年来，假肢和矫形器一直被认为是恢复中风患者手部功能和独立性的潜在手段。然而，75% 的中风幸存者、护理人员和医疗保健专业人员 (HCP) 认为当前的做法还不够，特别指出上肢是需要创新的领域，以开发适用于中风人群的高度可用的假肢/矫形器。控制上肢技术的一种有前途的方法是从表面肌电图 (EMG) 活动中非侵入性地推断运动意图。虽然这种方法在文献中引起了广泛关注，但现有技术通常仅限于研究环境，难以满足所述的用户需求。为了解决这些限制，我们开发了 NeuroLife ® EMG 系统，它由一个可穿戴的前臂套组成，其中嵌入了 150 个电极以及相关的硬件和软件来记录和解码表面肌电图。在这里，我们展示了对 12 种功能性手部、腕部和前臂运动的准确解码，包括来自中风后不同程度慢性损伤的参与者的多种抓握类型，总体准确率为 77.1±5.6%。重要的是，我们展示了以 85.4±6.4% 的准确率解码严重手部损伤患者的 3 种基本运动子集的能力，凸显了其作为辅助技术控制机制的潜力。测试该系统的中风幸存者的反馈表明，袖套的设计满足了各种用户需求，包括舒适、便携和轻便。袖套的外形尺寸使其可以在家中使用，无需专业技术人员，并且可以佩戴数小时而不会感到不适。总而言之，NeuroLife EMG 系统代表了一种平台技术，用于记录和解码高清 EMG，最终以符合用户需求的外形尺寸实时控制辅助设备。
MAD7：IP友好CRISPR酶
细胞，并重悬于裂解中（20 mM Tris，500 mM NaCl和10 mM Imidazole，pH 8.0），并补充了“完整的蛋白酶抑制剂鸡尾酒”（Merck，CAT，CAT＃11697498001）。重悬于重悬酶后，苯并酶核酸酶（默克，CAT＃E1014-5KU，每40 ml裂解物10μl）和溶菌酶（默克，CAT＃10837059001，1 mg/ml裂解物），并加入冰上30分钟。细胞在Avestin乳液C-5均质器（15-20 kpsi）上被破坏，并通过离心（15,000 g，4°C，15分钟）去除不溶性细胞碎片。在10°C下进行所有随后的色谱步骤。清除的裂解物被加载在5 ml Histrap FF柱上（Cytiva，Cat＃17525501）。将树脂用10列的洗涤液（裂解效果）洗涤（但使用20 mM咪唑）洗涤，并用10列的洗脱体洗脱蛋白（裂解效果，但用250毫米咪唑）洗脱。馏分合并，并在透析中稀释至25 mL（250 mM KCl，20 mM HEPES和1 mM DTT和1 mM EDTT和1 mM EDTA，pH 8.0）。使用透析膜管透析在10°C下透析，使用分子量切割为6-8 kDa（光谱/POR标准级再生纤维素，宽23毫米）的透析膜管。1-2小时后，将透析液替换，透析继续过夜。第二天，将透析样品在10 mM HEPE（pH 8）中稀释了两倍（pH 8），并立即加载在5 mL HITRAP肝素HP柱（Cytiva，CAT，CAT＃17040601）上，并用Bu效率a（20 mM Hepes，150 mm Hepes，150 mm KCl，pH 8.0）。关注的分数被汇总并上升。将树脂用2柱体积洗涤，并使用bu虫B（20 mM Hepes，2m kcl，pH 8.0）的线性梯度在12柱体积上洗脱蛋白质。含量为2 mL；通过在120 mL SuperDex200凝胶滤光管（Cytiva＃28989335）上注射上浓缩样品，以50 mM磷酸钠，300 mM NaCl，300 mM NaCl，0.1 mm EDTA，pH 7.5 AS分离bu e e e e e e e e e e o 进行了最终的色谱步骤。进行了最终的色谱步骤。
智能制造中的人工智能和网络安全挑战 Dr.P.KALARANI 计算机技术与信息技术系助理教授 印度泰米尔纳德邦埃罗德 Kongu 艺术与科学学院 邮箱：meet.kalaram@gmail.com 文章历史：收到日期：2020 年 11 月 11 日；接受日期：2020 年 12 月 27 日；在线发表日期：2021 年 4 月 5 日 摘要：智能制造 (SM) 是一种广泛的制造类别，它采用基于计算机的集成制造系统，具有更高端的新适应性和设计结构的快速变化，以及数字化和有效的劳动力培训。有必要在 SM 系统中采用新技术，以适应现有系统的变化。智能工厂通过让客户满意来提高单位产量、质量和一致性维护。更智能的技术有助于在组织中借助计算技术获取信息，通过该信息/数据将定期记录。对环境非常安全的智能制造系统被我们称为绿色制造 (GM)。绿色技术或绿色制造是一个总称，它以某种方式属于同一分支，用于多种技术或科学领域，以生产对环境友好的产品。GM 是最需要的，它可能导致更高水平的发展
智能制造中人工智能与网络安全挑战赋能 Dr.P.KALARANI 计算机技术与信息技术系助理教授 印度泰米尔纳德邦埃罗德 Kongu 艺术与科学学院 邮箱：meet.kalaram@gmail.com 文章历史：收到日期：2020 年 11 月 11 日；接受日期：2020 年 12 月 27 日；在线发表日期：2021 年 4 月 5 日 摘要：SM（智能制造）是一种广泛的制造类别，采用基于计算机的集成制造系统，具有更高的新适应性和设计结构的快速变化，以及数字化和有效的劳动力培训。有必要在 SM 系统中纳入新技术，以适应现有系统的变化。智能工厂通过让客户满意来提高单位产量、质量和一致性维护。更智能的技术有助于在组织中借助计算机技术获取信息，通过计算机技术定期记录信息/数据。对环境非常安全的智能制造系统被我们称为绿色制造 (GM)。绿色技术或绿色制造是一个总称，它以某种方式属于同一分支，用于多种技术或科学领域，以生产对环境友好的产品。GM 是最需要的，它可能导致经济方面更高水平的发展。此外，在网络安全方面，还需要解决信息的机密性以及 SM 系统带来的漏洞。因此，我们提出了一种借助人工智能 (AI) 和网络安全框架在 SM 系统中实现高效绿色制造的方法。所提出的工作采用双阶段 ANN 来寻找工业中 SM 系统的设计配置。然后，为了在通信时保持数据的机密性，使用 3DES 方法对数据进行加密。关键词：智能制造、人工智能、网络安全、机密性、加密。1.介绍
1在...
在建筑物中广泛使用钢筋，以为混凝土结构提供强度和完整性。然而，这种材料非常容易受到氯化物污染环境中的腐蚀，这增加了结构不稳定性和失败的风险。这项工作表征了硝酸钠，酪蛋白和两个氨基酸（11-氨基酸苯甲酸和P-氨基苯甲酸）在模拟混凝土孔隙溶液中提供的机制和效率。使用电化学技术研究了临界氯化物浓度（C CIRT）中每种抑制剂的性能。开路电位和线性极化用于识别合成孔溶液中的C crit。电位动力学极化和电化学阻抗光谱，以评估C crit中抑制剂的腐蚀活性和钝化机制。结果表明，可以通过适当选择的腐蚀抑制剂来保护加固钢。在这里研究的抑制剂中，酪蛋白显示出最高的腐蚀抑制效率，最小电流密度为9.19×10 -8 µA/cm 2，抑制剂效率超过80％。酪蛋白在孔隙溶液中存在C CIRT的情况下为加固钢提供了消极。
基于单宁酸的锂离子储能装置的可持续阴极——迈向环保储能
（例如在智能手机或电动汽车中）。不幸的是，这些现有的储能设备仍然相当不可持续、昂贵，且容易起火，或在发生故障时爆炸。[1,2] 传统储能设备中最常见的正极材料是无机材料，例如 LiCoO 2 、LiFePO 4 或 LiMn 2 O 4，并且通常基于不可持续且有毒的重金属。[3,4] 就可持续性和价格而言，特别是基于有机电极的储能设备，其利用具有氧化还原活性的有机材料，被认为是下一代电池的有希望的候选者。[5–7] 与通常在充电和放电过程中通过插层机制运行的传统无机电极不同，有机储能装置的特点是 Li + 在表面附近不同的有机氧化还原活性位点发生存储-释放反应。由于不存在晶格转变、传输限制和发热等问题（这些问题通常会缩短无机正极材料的使用寿命），因此可以实现更高的倍率性能和更长的循环寿命。此外，有机储能设备可以成为可穿戴电子产品中柔性和可拉伸设备的绝佳候选。[8,9]
利用生物废弃物作为 1 mol/L HCl 溶液中低碳钢的环保型可生物降解腐蚀抑制剂
摘要 本报告重点介绍了可生物降解的生物废弃物 [人发 (HHR)] 在生产低碳钢腐蚀抑制剂中的应用。研究了 HHR 提取物在 1 mol/L HCl 中抑制金属腐蚀的性能。使用电化学和减重技术分析金属腐蚀行为表明，HHR 通过遵循朗缪尔等温线在金属表面吸附表现出有效的缓蚀作用。塔菲尔图结果揭示了 HHR 的混合模式防腐行为。使用扫描电子显微镜 (SEM)、能量色散 X 射线光谱 (EDX)、原子力显微镜 (AFM) 和傅里叶变换红外 (FT-IR) 光谱进行的表面分析为在金属表面沉淀保护性 HHR 膜提供了证据。2020 作者。由 Elsevier BV 代表沙特国王大学出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议 ( http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ ) 开放获取的文章。
自我支持的n载n型SB2S3- ...
S（ⅱ）的2 p 1/2和2 p 3/2的结合能分别位于163.6和162.5 eV，S（ⅱ）的2 p 1/2和2 p 3/2的结合能分别位于163.6和162.5 eV，
可持续且环保的全科医疗
1. 支持绿色影响计划的发展，确保该计划涵盖可持续发展变革的所有临床领域，并且所有全科医生诊所都可以轻松获得该计划。 2. 开发并鼓励采用碳素养培训模块，支持临床医生和其他执业人员制定减少碳足迹的行动计划。 3. 制药行业必须开发一种独立验证的方法来评估所有药物对环境的总体影响。 4. 所有药物都必须清楚地显示其碳足迹。这应该在熟悉的 RAG（红色、琥珀色、绿色）评级系统上运行，并且必须纳入全科医生 IT 系统。 5. 引入全国范围的药物（包括吸入器和设备）回收和再利用计划，让公众可以轻松使用，以减少处方浪费和吸入器推进剂的影响。 6. IT 系统提供商将经过验证的处方减少工具纳入全科医生操作系统。 7. 将社会处方视为管理计划的默认选项，并将其完全纳入全科医生 IT 系统。 8. 支持和支持全科医生安全地恢复使用可重复使用的医疗设备，以减少一次性设备的碳排放影响。9. 促进和支持员工更多地进行远程工作，以减少差旅的碳排放影响。10. 投资基础设施和场所，使全科医生的诊所在 2030 年 1 月 1 日之前实现碳中和。
新巴城巴首款太阳能双层巴士亮相 可再生能源辅助供电 缔造环保出行环境
辅助电源来源 (2020年6月5日，香港) 新巴城巴首辆搭载太阳能发电系统的双层巴士今日正式亮相，该系统可将太阳能转化为电能，为巴士的照明系统及乘客资讯设施供电，推动社会可持续发展。巴士上安装20块太阳能板，覆盖巴士车顶80%面积，可产生1,500瓦电力输出，充分利用车顶空间，提高运营效率。每块太阳能板厚度仅为2.5毫米，重量为1.5公斤，轻巧灵活，可稳固地安装在车顶，减轻巴士重量。太阳能板收集的太阳能，经控制器转化为电能，储存于电池储能系统，每天可为巴士的照明系统、「动感巴士站牌显示板」及路线显示板提供长达7.5小时的辅助电源。该系统可减少引擎发电所消耗的燃料及碳排放。即使引擎关闭，电池系统所收集及储存的电能仍可继续驱动路线显示屏。估计巴士每年可减少0.716吨排放，相等于在社区种植31棵5米高的树木，以净化空气。首辆配备太阳能发电系统的12米双层巴士将部署于5588车队，并营运新巴8号线，来往杏花村及湾仔(北)。公司会监察其环保表现，以进一步研究将太阳能发电系统扩展至更多巴士的可行性，以及扩大巴士车厢内使用更多电器的可行性。首辆配备太阳能发电系统的双层巴士详情：