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任何其他测试，在原始电路板上使用较低负载以及使用 Itacoil 组件的任何负载，均在 270V 下进行。（3）最大输入电压
测试结果 目标是仅通过更换谐振回路来提高效率、成本和 Trise，而无需使用分立谐振电感器。尺寸、成本、效率和 Trise 都得到了显著改善。还要注意，中等负载下的效率提高达到 5%。由于 PFC 级保持不变，21% 的总功率损耗减少意味着 LLC 级的功率损耗减少约 30%。最后，使用集成变压器可提高 pri/sec 绝缘的水平和可靠性。测试变压器的结构允许超过 6KV 的介电强度和 10mm 的爬电距离，而无需额外成本。
一种用于缓冲输入的新氢存储技术...
•氢存储是一个重要的（但不是主导）的CAPEX项目•诺贝尔可行性研究中的氢存储容器的估计特异性成本为$ 1,207/kg（''53T氢存储 - 260 x 20英尺的204英尺容器持有204 kg持有204 kg的204千克 @ 250 bar''''）管道，阀门和土地足迹。•无固定的存储尺寸 - 较低的成本存储供给最小LCOA
![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。
环境 – 清洁投入
2018 年 3 月 2019 年 3 月 2020 年 3 月 21 日 英国/英国近海 范围 1：自有/控制运营产生的直接排放量 tCO 2 e 76,688.9 74,167.5 66,349.4 60,848.3 范围 2：使用电力和蒸汽产生的间接排放量 tCO 2 e 96,233.6 73,416.0 61,595.3 51,058.1 范围 3：排放 – 商务旅行、电力传输和配电 tCO 2 e 20,747.1 17,701.8 13,722.7 6,920.9 总排放量 tCO 2 e 193,669.6 165,285.3 141,667.4 118,827.3 用于计算的基础能源消耗排放量 kWh 645,286,882.4 610,390,853.8 553,861,833.7 513,073,873.2 全球（不包括英国/英国近海） 范围 1：自有/控制运营的直接排放量 tCO 2 e 105,010.5 93,619.5 100,424.7 97,205.5 范围 2：使用电力和蒸汽产生的间接排放量 tCO 2 e 8,144.8 7,314.3 4,571.0 4,268.6 范围 3：排放 – 商务旅行、电力传输和分配 tCO 2 e 851.4 323.1 364.4 86.8 总排放量 tCO 2 e 114,006.8 101,256.9 105,360.1 101,560.8 用于计算排放量的基础能源消耗 kWh 446,044,504.7 397,521,762.0 417,636,004.0 403,486,309.6 巴布科克集团总计（英国/英国海上和全球） 范围 1：自有/控制运营的直接排放量 tCO 2 e 181,699.4 167,786.9 166,774.1 158,053.7 范围 2：使用电力和蒸汽的间接排放量 tCO 2 e 104,378.4 80,730.3 66,166.3 55,326.7 范围 3：排放 – 商务旅行、电力传输和分配 tCO 2e 21,598.6 18,025.0 14,087.0 7,007.6 总排放量 tCO 2e 307,676.4 266,542.3 247,027.5 220,388.0 计算排放量所用的基础能源消耗 kWh 1,091,331,387.1 1,007,912,615.8 971,497,837.7 916,560,182.8 基础能源消耗 GJ 3,928,793.0 3,628,485.4 3,497,392.2 3,299,616.7 收入 £M 4,659.6 4,474.8 4,428.5 4,182.7
低功率翻转电压追随者电流镜具有改进的输入输出阻抗
摘要。高性能子伏电流镜被广泛用于构建混合模式低功率VLSI系统。电流镜的性能取决于其关键参数，其中包括较大的操作范围，低输入合规性电压，宽秋千，大带宽以及非常低的输入和非常高的输出电阻。在本文中，显示了高性能低功率电流镜的设计。所提出的电流镜基于电压跟随器，使电流镜在低压下工作。为改善输入输出电阻，提出的电流镜由超级晶体管和超级cascode阶段使用。在微电瓦范围内的功率耗散时，直到1mA达到了最小误差的当前镜像。所达到的带宽为2.1 GHz，低输入和高输出电阻分别为0.407 ohm和50 giga ohm。在本文中还显示了过程角，温度分析和提议的电流镜的噪声分析。使用0.18 UM技术的HSPICE以0.5 V的双电源电压进行完整分析。
联合新闻稿 新加坡，2021 年 6 月 8 日 南洋理工大学、NP 和 NHCS 科学家发明的新型人工智能工具可加速心血管疾病的诊断 新加坡南洋理工大学 (NTU Singapore)、新加坡义安理工学院 (NP) 和新加坡国家心脏中心 (NHCS) 的一组研究人员发明了一种可以加速心血管疾病诊断的工具。 在人工智能 (AI) 的推动下，他们的创新技术使用心电图 (ECG) 来诊断冠状动脉疾病、心肌梗死和充血性心力衰竭，准确率超过 98.5%。 这种诊断工具的联合开发恰逢其时，因为新加坡过去三年来因心血管疾病导致的死亡人数有所增加。 根据新加坡心脏基金会的数据，2019 年新加坡所有死亡人数的 29.3%，即新加坡几乎三分之一的死亡，是由于心脏病或中风。科学家们希望他们的创新技术能够支持临床环境中心血管疾病的诊断，特别是在医生进行初步心电图检查时，最终加快治疗进程。研究人员使用一种名为 Gabor-卷积神经网络 (Gabor-CNN) 的人工智能机器学习算法设计了这种诊断工具，该算法模仿了人类大脑的结构和功能，使计算机能够像人类一样从过去的经验中学习。使用该算法，
联合新闻稿 新加坡，2021 年 6 月 8 日 NTU、NP 和 NHCS 科学家发明的新型人工智能工具可以加快心血管疾病的诊断 新加坡南洋理工大学 (NTU Singapore)、新加坡义安理工学院 (NP) 和新加坡国家心脏中心 (NHCS) 的一组研究人员发明了一种可以加快心血管疾病诊断的工具。在人工智能 (AI) 的推动下，他们的创新利用心电图 (ECG) 来诊断冠状动脉疾病、心肌梗死和充血性心力衰竭，准确率超过 98.5%。联合开发诊断工具非常及时，因为新加坡过去三年来因心血管疾病导致的死亡人数有所增加。据新加坡心脏基金会称，2019 年新加坡所有死亡人数中有 29.3%（几乎占新加坡死亡人数的三分之一）是心脏病或中风造成的。科学家们希望他们的创新能够支持临床环境中心血管疾病的诊断，特别是在医生进行初步心电图检查时，最终加快治疗进程。研究人员使用一种名为 Gabor-卷积神经网络 (Gabor-CNN) 的人工智能机器学习算法设计了诊断工具，该算法模仿人脑的结构和功能，使计算机能够像人类一样从过去的经验中学习。他们使用该算法，通过输入反映心血管疾病的心电图信号示例来训练他们的工具识别患者心电图中的模式。这项研究的共同作者、NHCS 心脏病学系高级顾问临床副教授 Tan Ru San 表示：“我们对一小组初步研究对象进行的研究表明，在使用常规心电图对一些常见心血管疾病进行分类的准确性方面取得了令人鼓舞的结果。虽然确认特定疾病仍需要额外的测试，但我们的诊断工具将
许多公司提供 AI 驱动的软件平台，用于对临床测序数据（例如 NGS、WES、WGS）进行基因组分析和解释，例如使用 VCF 文件作为输入（表 1）。分析任务包括比对、变异解释、变异调用、注释和分析以及文献整理。AI 驱动方法的优势包括大大缩短周转时间并提高诊断产量。还有基于监督学习（例如 ISOWN）、机器学习（例如 BAYSIC、MutationSeq、SNooPer、SomaticSeq）、卷积神经网络（例如 Clairvoyante）、深度卷积神经网络（例如 DeepSea）、深度循环神经网络（例如 Deep Nano）、深度神经网络（例如 DANN）和人工神经网络（例如 Skyhawk）的基于 AI 的变异调用算法（一些可免费获得），这些算法最近都得到了调查和评论（Bohannan and Mitrofanova 2019；Karimnezhad et al 2020；Koboldt 2020；Liu et al 2019；Xu 2018）。
许多公司提供 AI 驱动的软件平台，用于对临床测序数据（例如 NGS、WES、WGS）进行基因组分析和解释，例如使用 VCF 文件作为输入（表 1）。分析任务包括比对、变异解释、变异调用、注释和分析以及文献整理。AI 驱动方法的优势包括大大缩短周转时间并提高诊断产量。还有基于监督学习（例如 ISOWN）、机器学习（例如 BAYSIC、MutationSeq、SNooPer、SomaticSeq）、卷积神经网络（例如 Clairvoyante）、深度卷积神经网络（例如 DeepSea）、深度循环神经网络（例如 Deep Nano）、深度神经网络（例如 DANN）和人工神经网络（例如 Skyhawk）的基于 AI 的变异调用算法（一些可免费获得），这些算法最近都得到了调查和评论（Bohannan and Mitrofanova 2019；Karimnezhad et al 2020；Koboldt 2020；Liu et al 2019；Xu 2018）。
量子和量子启发的机器学习的平滑输入准备
抽象的机器学习最近已成为寻找潜在量子计算优势的富有成果的领域。许多量子增强的机器学习算法批判性地取决于有效产生与存储在量子可访问存储器中的高维数据点的状态的能力。即使是对数据库中存储的许多条目的查询访问，其构造被认为是一次性开销，也有人认为，准备此类振幅编码状态的成本可能会抵消任何指数量子优势。在这里，我们使用平滑的分析证明，如果数据分析算法与小型入口输入扰动相对于较小的入门扰动，则可以通过持续的查询来实现状态准备。通常在现实的机器学习应用程序中满足此标准，其中输入数据对中等噪声进行了主观。我们的结果同样适用于量子启发的算法最近的开创性进度，其中专门构建的数据库足以在低级别病例中用于小聚集素的经典算法。我们发现的结果是，出于实用的机器学习目的，在具有量子算法或量子启发的经典经典算法的一般且灵活的输入模型下，在低级别病例的一般且灵活的输入模型下，可以进行多组载体的处理时间。
提出的Route-overview-to-sumport-community-Input- ...
在维多利亚州，作为维多利亚州传输网络计划者和AUSNET服务的Aemo作为传输资产所有者，这表明将HVDC电缆直接带入Latrobe Valley代表了能源传输与预测新一代和负载之间的最佳平衡。这反映出，在拉特罗布山谷，黑泽尔伍德终端变电站和相邻的传输网络具有足够的能力来适应该地区的预测生成，存储和负载。因此，用HVDC将能量直接运输到Latrobe Valley，然后转换为HVAC更有效。
人工智能在欧盟政治决策中的作用：对公民对投入、产出和产出合法性的看法的影响
缺乏政治合法性削弱了欧盟解决重大危机的能力，并威胁到整个体系的稳定。通过将数字数据整合到政治进程中，欧盟寻求越来越多地以可靠的经验证据为基础进行决策。特别是，人工智能 (AI) 系统有可能通过识别紧迫的社会问题、预测潜在的政策结果和评估政策有效性来提高政治合法性。本文探讨了三种不同的决策安排如何影响公民对欧盟投入、产出和产出合法性的看法：(a) 欧盟政客的独立人工决策；(b) 基于人工智能的系统进行的独立算法决策 (ADM)；(c) 欧盟政客和基于人工智能的系统共同进行的混合决策 (HyDM)。一项预先注册的在线实验 (n = 572) 的结果表明，现有的欧盟决策安排仍然被认为是公民参与度最高、最容易获得的 (投入合法性)。然而，就决策过程本身（生产量合法性）及其政策结果（产出合法性）而言，现状和 HyDM 之间没有差异。受访者倾向于认为 ADM 系统作为唯一决策者是不合法的。本文讨论了这些发现对 (a) 欧盟合法性和 (b) 数据驱动的政策制定的影响，并概述了 (c) 未来研究的途径。