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应用人工智能挑战_社交媒体风格指南
不要错过赢得奖项和协助机构采用#AI及相关技术（如#NLP #ML）以更好地服务美国人民的机会！快点！@GSA_TTS 的#AppliedAIChallenge 还剩一周，详情请见：（插入 challenge.gov 链接）
CARE-电子应用研究中心-印度理工学院德里分校
射频和微波（微波电路、子系统、天线等）、微电子学（量子和纳米器件、微传感器和 MEMS、高达 THz 的新型器件等）信号处理（语音处理、声学、机器学习、波形设计、阵列信号处理等）。“射频设计和技术”硕士项目的学生将获得这三个领域的基础知识，然后继续专攻其中之一。该硕士项目的特色是“实践”培训，包括硬件实验室工作以及应用型软件的技能开发。最后一年的项目占有很高的比重，许多学生所做的项目最终会发表高质量的出版物，也会做与产品开发相关的项目。从该项目毕业的学生已经准备好着手开发最先进的电子系统。
转基因猪的前沿目标...
1 中国四川省医学科学院、电子科技大学医学院四川省人民医院内分泌科，成都，2 美国德克萨斯州休斯顿贝勒医学院神经科学系，3 广西中医药大学药学院，南宁，4 成都市龙泉驿区妇幼保健院药学部，成都，5 中国四川省医学科学院、电子科技大学医学院四川省人民医院重症医学科，成都，6 四川省医学科学院、四川省人民医院器官移植中心、临床免疫学转化医学四川省重点实验室，四川，成都
ICAE2022-applied-energy.org
封闭碳循环经济研究部 (RD CCCE) 拥有来自 10 个不同学院的 40 多名首席研究员，是鲁尔大学九个研究部门中跨学科性最强的部门。该部门成立的初衷是，必须发展封闭碳循环，以避免进一步向大气排放二氧化碳。这涉及到我们发电的方式，以及为工业提供工艺热、为建筑物供暖、为交通需求提供能源，最后但并非最不重要的是为化学工业提供含碳原材料。只有在没有灾难性中断的情况下向封闭碳循环过渡，高度发达国家才能保持强大。需要开发可以转移到其他国家的解决方案和技术。需要将发展中国家纳入其中，需要考虑他们在发展中的合法利益。最终，我们谈论的是解决全球问题。向封闭碳循环的转变涉及基础和应用导向的技术和科学挑战。但它也引发了许多人文和社会科学问题。RD CCCE 的成员研究了广泛的研究课题。从催化剂基础研究开始
统一能源接口
1.IEA 可再生能源报告，2023 年，https://www.iea.org/reports/renewables-2023/executive-summary 2.世界经济论坛：https://www.weforum.org/agenda/2024/01/energy-transition-renewables-capacity/ 3.Ember：https://ember-climate.org/insights/in-brief/tripling-renewables-and-doubling-efficiency-will-accelerate-a-fossil-phaseout/
迈向可解释人工智能的统一框架
可解释人工智能 (XAI) 领域已迅速成为一个蓬勃发展且成果丰硕的社区。然而，该领域一个不为人知、反复出现且公认的问题是缺乏对其术语的共识。特别是，每一项新贡献似乎都依赖于其自己的（通常是直观的）术语版本，例如“解释”和“阐释”。这种混乱阻碍了该领域进步的巩固，无法满足科学和监管要求，例如在比较方法或确定其对偏见和公平约束的遵从性时。我们提出了一个理论框架，它不仅为这些术语提供了具体的定义，而且还概述了产生解释和阐释所需的所有步骤。该框架还允许重新语境化现有贡献，以便可以衡量其范围，从而使它们与其他方法具有可比性。我们表明，该框架符合对解释、可解释性和评估指标的要求。我们提供了一个用例，展示了如何使用该框架来比较 LIME、SHAP 和 MDNet，确定它们的优点和缺点。最后，我们从我们的框架的角度讨论了 XAI 的相关趋势以及对未来工作的建议。