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给出，参与者愿意同意参加这项研究。问候：美好的一天，我的名字加文·乔治教授。我来自KW大学
给出，参与者愿意同意参加这项研究。问候：美好的一天，我的名字加文·乔治教授。我来自夸祖鲁 - 纳塔尔大学。我们正在进行研究，以了解夸祖鲁 - 纳塔尔大学（UKZN）的学生和员工的观点，偏好和犹豫不决的驱动因素。我们还与美国圣路易斯的华盛顿大学合作。您被邀请参加这项研究。简介：在这项研究中，我们探讨了哪些COVID19疫苗特征和实施特征对UKZN的员工和学生，尤其是那些疫苗犹豫的人最重要。我们建议进行调查和离散选择实验，以确定疫苗特征和实施策略的相对重要性，以确定如何最好地设计与员工和学生偏好一致的疫苗接种计划，以确保最大程度地吸收，这些课程可以应用于整个南非的高等教育机构。邀请参加：我们邀请您参加这项研究。如果您想参与其中，则需要单击“同意”按钮，该按钮表明
![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。
化学与生物分子工程系提供的本科课程模块描述如下。为简洁起见，以下是工作流
化学与生物分子工程系提供的本科课程模块描述如下。为简洁起见，工作量以 ABCDE 格式显示，其中 A 代表每周的讲座小时数，B 代表每周的辅导小时数，C 代表每周的实验室小时数，D 代表每周的项目/作业小时数，E 代表每周的准备工作小时数。CN1101A 化学工程原理与实践模块学分：4 先决条件：无 排除：无 交叉列表：无 本模块通过一系列动手实验室提供对化学工程概念的体验式接触。简单而又视觉上引人入胜的演示将使这些概念栩栩如生，并作为本科课程核心模块的预览和桥梁，同时突出它们的实际相关性。学生将通过关于理论背景和实验室程序的必修实验前阅读为每节课做准备。在实验室中，他们将学习进行测量、数据收集、分析、建模、解释和演示。实验室课程将与新加坡工业和社会相关的实际工程应用相结合。 CN2102 化学工程原理与实践 II 模块化学分：4 先决条件：无 排除：无 交叉列表：无 该模块是两部分模块的第二部分，旨在通过一系列动手实验室为一年级化学和生物分子工程专业的学生提供生物分子/生物化学/生物过程工程基础概念的体验式接触，包括质量和能量平衡、生物安全和无菌处理、生物反应动力学、生物反应器设计、下游加工和净化等。在实验室中，他们将学习进行测量、数据收集、分析、解释和演示。实验室课程将与新加坡工业和社会相关的实际工程应用相结合。 CN2101 物质与能量平衡 模块 学分：3 工作量：2-0.5-0-0-5 先决条件：无 排除：无 交叉列出：无 本模块为学生提供化学工程过程中物质和能量平衡的基本概念。 它还全面介绍了不同的分析和解决问题的方法。 特别是，本模块涵盖了稳态物质和能量平衡，包括循环、相变和反应、同时物质和能量平衡以及非稳态平衡。 所有基本概念都通过使用相关的过程示例来说明。 本模块针对一级工程或科学学生。 CN2116 化学动力学和反应器设计 模块 学分：4 工作量：3-1-0-3-3 共同要求：CN2125 排除：无 交叉列出：无 该模块首先复习化学动力学和热力学，重点介绍反应速率、速率表达式以及简单和复杂反应的不同定义。然后介绍理想反应器的设计方程，接着介绍速率数据分析的一般方法。反应器排序、多反应中的产量与生产率考虑因素，以及非
关于给定色数图中奇数圈的加强
我们遵循 [9, 13] 中的符号。设 G 为图。对于 V(G) 的非平凡划分 (A,B)，1如果路径 P 的一端在 A 中而另一端在 B 中，则我们称路径 P 为 A - B 路径。设 P 为图 G 中的一条路径。设 | P | 为 P 中的边数。如果 | P | 为偶数（分别为奇数），则我们称 P 为偶数（分别为奇数）。设 C 为按循环顺序具有顶点 v 0 ，v 1 ，...，vt − 1 的环。设 C i,j 表示 C 的子路径 vivi +1...vj，其中索引取自加法群 Z t 。设 H 为 G 的子图。如果顶点 v ∈ V ( G ) − V ( H ) 在 G 中与 V ( H ) 中的某个顶点相邻，则我们称 H 和顶点 v ∈ V ( G ) − V ( H ) 在 G 中相邻。设 NG ( H ) = S v ∈ V ( H ) NG ( v ) − V ( H ) 且 NG [ H ] = NG ( H ) ∪ V ( H )。对于 S ⊆ V ( G )，如果 V ( G ′ ) = ( V ( G ) − S ) ∪{ s } 且 E ( G ′ ) = E ( G − S ) ∪{ vs : v ∈ V ( G ) − S 与 G 中的 S 相邻 } ，我们称图 G ′ 是通过将 S 收缩为顶点 s 而从 G 得到的。如果 G − v 包含至少两个分支，则连通图 G 的顶点 v 是 G 的割顶点。 G 中的块 B 是 G 的最大连通子图，使得不存在 B 的割顶点。注意块是孤立顶点、边或2连通图。G 中的端块是 G 中最多包含一个 G 的割顶点的块。如果 G 是图并且 x, y 是 G 的两个不同顶点，我们称 ( G, x, y ) 为有根图。有根图 ( G, x, y ) 的最小度为 min { d G ( v ) : v ∈ V ( G ) −{ x, y }} 。如果 G + xy 是2连通的，我们还称有根图 ( G, x, y ) 是2连通的。我们称 k 条路径或 k 条循环 P 1 , P 2 , . . . , P k 为
在特定道路上减少晕动症的最佳速度曲线
晕动病 (MS) 是大多数交通系统存在的问题。文献中提出了几种针对汽车此类问题的对策，但大多数是定性的、行为性的或涉及复杂的底盘系统。随着人们对自动驾驶汽车的兴趣日益浓厚，MS 问题可能变得非常重要，以至于它会削弱其在提高生产率方面的优势；不解决这类问题可能会限制用户的接受度，降低自动驾驶汽车的安全性和环境影响。本研究提出了一种新方法，通过优化给定路径的速度曲线，将最短旅行时间与最小晕动病发生率 (MSI) 相结合。通过模拟，使用一个简单的车辆模型来比较几种策略，评估哪些有效，哪些无效。优化任务被表述为非线性模型预测控制 (NMPC)，并沿路径计算一系列优化程序；这些策略是在 NMPC 问题的成本函数中实施的，评估它们的性能，并确定是否必须使用数值 MS 模型才能显着降低 MSI。结果表明，并非所有成本函数都是有效的，但可以在不对其动态进行建模的情况下减少 MS；然而，在效率和效率方面，考虑当前 MSI 的使用 MS 模型的策略优于其他成本函数。这种定量方法可用于运动
避免经济焦虑 - 安迪·霍尔丹（Andy Haldane）的言语
此处表达的观点不一定是英格兰银行或货币政策委员会的观点。我要感谢杰克的意思和安德烈·莫雷拉（Andre Moreira）在准备文本方面的帮助。我要感谢安德鲁·贝利（Andrew Bailey），弗朗西斯·卡西迪（Frances Cassidy），艾伦·卡斯尔（Alan Castle），湿婆·乔拉（Shiv Chowla），利亚姆·克劳利·里德（Liam Crowley-Reidy），乔恩·库利夫（Jon Cunliffe），哈维·丹尼尔（Harvey Daniell），帕文迪普·达米斯道格拉斯·伦德尔（Douglas Rendle），迈克尔·桑德斯（Michael Saunders），米歇尔·斯特尔马奇（Michal Stelmach）和扬·弗里格（Jan Vlieghe）发表了评论。所有演讲均可在www.bankofengland.co.uk/news/speeches和@boe_pressoffice
![b“极值图论的一个核心问题是确定给定图 H 在 \xef\xac\x81x 大小的图中诱导副本的最大数量。这个问题最早由 Pippenger 和 Golumbic [13] 研究，近年来已成为广泛研究的主题 [2, 3, 7, 8, 11, 18]。本文重点关注有向图的类似问题。准确地说，设 H 是有向图。有向图 G 中 H 的诱导密度，表示为 i ( H, G )，是 G 中 H 的诱导副本数量除以 | V ( G ) | | V ( H ) | 。对于整数 n ，设 i ( H, n ) 为所有 n 顶点有向图 G 中 i ( H, G ) 的最大值。H 的诱导性定义为为 i ( H ) = lim n \xe2\x86\x92\xe2\x88\x9e i ( H, n )。当 i ( H, n ) 对于 n \xe2\x89\xa5 2 递减时，此极限存在。只有极少数有向图的可诱导性是已知的。一类重要的例子是有向星号。对于非负整数 k 和 \xe2\x84\x93 ，让有向星号 S k,\xe2\x84\x93 为通过对具有 k + \xe2\x84\x93 叶子的星号的边进行有向图，使得中心具有出度 k 和入度 \xe2\x84\x93 。有向星形是所有边都具有相同方向的定向星形，即星形 S k,\xe2\x84\x93 ，使得 k = 0 或 \xe2\x84\x93 = 0。S 2 , 0 和 S 3 , 0 的可诱导性由 Falgas-Ravry 和 Vaughan [5] 确定。为了解决 [5] 中的一个猜想，Huang [10] 扩展了他们的结果，确定了对所有 k \xe2\x89\xa5 2 的 S k, 0 的可诱导性，表明它是通过对入度为 0 的部分进行不平衡的弧爆破而渐近获得的。注意，由于任何有向图的可诱导性等于通过反转所有弧得到的有向图的可诱导性，因此可以考虑有向星号 S k,\xe2\x84\x93 ，使得 k \xe2\x89\xa5 \xe2\x84\x93 。特别地，Huang 的结果还确定了对所有 \xe2\x84\x93 的 S 0 ,\xe2\x84\x93 的可诱导性。 [10] 的结果未涵盖的最小定向星是 S 1 , 1 ，即三个顶点上的有向路径。Thomass\xc2\xb4e [16，猜想 6.32] 猜想 i ( S 1 , 1 ) = 2 / 5，这是通过四个顶点上的有向环的迭代爆炸获得的。](/simg/b/ba28460dd1b06d9996628290aa73355077ae7e14.webp)
b“极值图论的一个核心问题是确定给定图 H 在 \xef\xac\x81x 大小的图中诱导副本的最大数量。这个问题最早由 Pippenger 和 Golumbic [13] 研究，近年来已成为广泛研究的主题 [2, 3, 7, 8, 11, 18]。本文重点关注有向图的类似问题。准确地说，设 H 是有向图。有向图 G 中 H 的诱导密度，表示为 i ( H, G )，是 G 中 H 的诱导副本数量除以 | V ( G ) | | V ( H ) | 。对于整数 n ，设 i ( H, n ) 为所有 n 顶点有向图 G 中 i ( H, G ) 的最大值。H 的诱导性定义为为 i ( H ) = lim n \xe2\x86\x92\xe2\x88\x9e i ( H, n )。当 i ( H, n ) 对于 n \xe2\x89\xa5 2 递减时，此极限存在。只有极少数有向图的可诱导性是已知的。一类重要的例子是有向星号。对于非负整数 k 和 \xe2\x84\x93 ，让有向星号 S k,\xe2\x84\x93 为通过对具有 k + \xe2\x84\x93 叶子的星号的边进行有向图，使得中心具有出度 k 和入度 \xe2\x84\x93 。有向星形是所有边都具有相同方向的定向星形，即星形 S k,\xe2\x84\x93 ，使得 k = 0 或 \xe2\x84\x93 = 0。S 2 , 0 和 S 3 , 0 的可诱导性由 Falgas-Ravry 和 Vaughan [5] 确定。为了解决 [5] 中的一个猜想，Huang [10] 扩展了他们的结果，确定了对所有 k \xe2\x89\xa5 2 的 S k, 0 的可诱导性，表明它是通过对入度为 0 的部分进行不平衡的弧爆破而渐近获得的。注意，由于任何有向图的可诱导性等于通过反转所有弧得到的有向图的可诱导性，因此可以考虑有向星号 S k,\xe2\x84\x93 ，使得 k \xe2\x89\xa5 \xe2\x84\x93 。特别地，Huang 的结果还确定了对所有 \xe2\x84\x93 的 S 0 ,\xe2\x84\x93 的可诱导性。 [10] 的结果未涵盖的最小定向星是 S 1 , 1 ，即三个顶点上的有向路径。Thomass\xc2\xb4e [16，猜想 6.32] 猜想 i ( S 1 , 1 ) = 2 / 5，这是通过四个顶点上的有向环的迭代爆炸获得的。
b“极值图论的一个核心问题是确定给定图 H 在 \xef\xac\x81x 大小的图中诱导副本的最大数量。这个问题最早由 Pippenger 和 Golumbic [13] 研究，近年来已成为广泛研究的主题 [2, 3, 7, 8, 11, 18]。本文重点关注有向图的类似问题。准确地说，设 H 是有向图。有向图 G 中 H 的诱导密度，表示为 i ( H, G )，是 G 中 H 的诱导副本数量除以 | V ( G ) | | V ( H ) | 。对于整数 n ，设 i ( H, n ) 为所有 n 顶点有向图 G 中 i ( H, G ) 的最大值。H 的诱导性定义为为 i ( H ) = lim n \xe2\x86\x92\xe2\x88\x9e i ( H, n )。当 i ( H, n ) 对于 n \xe2\x89\xa5 2 递减时，此极限存在。只有极少数有向图的可诱导性是已知的。一类重要的例子是有向星号。对于非负整数 k 和 \xe2\x84\x93 ，让有向星号 S k,\xe2\x84\x93 为通过对具有 k + \xe2\x84\x93 叶子的星号的边进行有向图，使得中心具有出度 k 和入度 \xe2\x84\x93 。有向星形是所有边都具有相同方向的定向星形，即星形 S k,\xe2\x84\x93 ，使得 k = 0 或 \xe2\x84\x93 = 0。S 2 , 0 和 S 3 , 0 的可诱导性由 Falgas-Ravry 和 Vaughan [5] 确定。为了解决 [5] 中的一个猜想，Huang [10] 扩展了他们的结果，确定了对所有 k \xe2\x89\xa5 2 的 S k, 0 的可诱导性，表明它是通过对入度为 0 的部分进行不平衡的弧爆破而渐近获得的。注意，由于任何有向图的可诱导性等于通过反转所有弧得到的有向图的可诱导性，因此可以考虑有向星号 S k,\xe2\x84\x93 ，使得 k \xe2\x89\xa5 \xe2\x84\x93 。特别地，Huang 的结果还确定了对所有 \xe2\x84\x93 的 S 0 ,\xe2\x84\x93 的可诱导性。 [10] 的结果未涵盖的最小定向星是 S 1 , 1 ，即三个顶点上的有向路径。Thomass\xc2\xb4e [16，猜想 6.32] 猜想 i ( S 1 , 1 ) = 2 / 5，这是通过四个顶点上的有向环的迭代爆炸获得的。
儿科中心，PC 疫苗接种时间表 新生儿乙肝（如果医院没有接种） 1 个月乙肝（针对出生后
疫苗关键词： Pentacel：白喉、破伤风、百日咳、脊髓灰质炎、乙型流感嗜血杆菌 PCV 12：肺炎球菌结合疫苗 Rotateq：轮状病毒性胃肠炎 MMR：麻疹、腮腺炎、风疹 VZV：水痘 Proquad：麻疹、腮腺炎、风疹、水痘 Quadracel：白喉、破伤风、百日咳、脊髓灰质炎 TDaP：破伤风、白喉、百日咳 Menactra：脑膜炎球菌多糖（菌株 A、C、Y 和 W-135） Bexsero：脑膜炎球菌 B 组 Gardasil 9：人乳头瘤病毒（菌株 6、11、16、18、31、33、45、52 和 58）
摘要：本研究的目的是确定近东大学学生对使用 Google 应用程序进行移动学习的看法。研究中使用了研究人员开发的包含 20 个项目的数据收集工具。应用结果表明，数据收集工具的克隆巴赫系数为 0.942。本研究的摘要部分提供了一般信息。在方法部分，表格显示了学生的年龄和性别以及学生就读的院系。研究过程中收集的数据在结果和讨论部分给出，并由研究人员在结论部分进行评估。研究结果表明，学生对移动教育中的 Google 应用程序持积极态度。对数据进行统计分析后发现，学生使用 Google 应用程序可以使大多数任务更容易完成。因此，学生使用这些应用程序可以节省更多时间和精力。提供使用这些应用程序的教育并从这些应用程序中受益将是件好事。本研究收集的数据旨在为来自不同大学和国家从事这一主题研究的其他研究人员提供指导。关键词：人工智能；移动学习；谷歌应用；技术。引用方式：Bicen, H., & Arnavut, A. (2020)。谷歌人工智能方法和在移动学习中使用谷歌应用的统计结果。BRAIN。人工智能和神经科学的广泛研究，11 (1)，121-130。https://doi.org/10.18662/brain/11.1/18
摘要：本研究的目的是确定近东大学学生对使用 Google 应用程序进行移动学习的看法。研究中使用了研究人员开发的包含 20 个项目的数据收集工具。应用结果表明，数据收集工具的克隆巴赫系数为 0.942。本研究的摘要部分提供了一般信息。在方法部分，表格显示了学生的年龄和性别以及学生就读的院系。研究过程中收集的数据在结果和讨论部分给出，并由研究人员在结论部分进行评估。研究结果表明，学生对移动教育中的 Google 应用程序持积极态度。对数据进行统计分析后发现，学生使用 Google 应用程序可以使大多数任务更容易完成。因此，学生使用这些应用程序可以节省更多时间和精力。提供使用这些应用程序的教育并从这些应用程序中受益将是件好事。本研究收集的数据旨在为来自不同大学和国家从事这一主题研究的其他研究人员提供指导。关键词：人工智能；移动学习；谷歌应用；技术。引用方式：Bicen, H., & Arnavut, A. (2020)。谷歌人工智能方法和在移动学习中使用谷歌应用的统计结果。BRAIN。人工智能和神经科学的广泛研究，11 (1)，121-130。https://doi.org/10.18662/brain/11.1/18