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委员会通知 – 关于欧洲议会和理事会关于内部市场不公平企业对消费者商业行为的 2005/29/EC 指令的解释和应用的指导
本指导通知（以下简称“通知”）旨在促进指令的正确应用。它以 2016 年版指导（ 2 ）为基础并取代了该指导。通知还旨在提高欧盟所有利益相关方对该指令的认识，例如消费者、企业、成员国当局（包括国家法院和法律从业者）。它涵盖了欧洲议会和理事会指令 (EU) 2019/2161（ 3 ）引入的修订，这些修订旨在更好地执行和现代化自 2022 年 5 月 28 日起生效的联盟消费者保护规则。因此，本指导的一部分反映并讨论了截至本通知发布之日尚未生效的规则。相关章节和要点已明确标明。如果指令文本或法院裁决的引文包含视觉突出显示，则此类强调已由委员会添加。
本背景说明介绍了 SESAR 解决方案 PJ.02-01-06“基于静态飞机特性的尾流湍流分离（用于离场）”，并总结了为实现该解决方案而开展的研发活动所取得的成果。它（向 SESAR 计划的外部和内部人员）概述了 PJ.02-01-06 的范围、主要运营和性能优势、相关系统影响，并推荐了应在工业化阶段或作为部署一部分开展的其他活动。
RTS3a：在混合跑道运行下，使用优化跑道交付（ORD）工具评估进场静态成对分离（S-PWS-A）加上使用优化分离交付（OSD）工具评估离场静态成对分离（S-PWS-D）的验证； RTS4a：在混合跑道运行下，使用优化分离交付（OSD）工具评估进场静态成对分离（S-PWS-D）的验证； RTS4b：在隔离和部分隔离跑道运行下，在使用 CSPR 的双重进近环境中，使用优化分离交付（OSD）工具评估进场静态成对分离（S-PWS-A）加上使用优化分离交付（OSD）工具评估离场静态成对分离（S-PWS-D）的验证； RTS5：验证离场静态成对分离间隔（S-PWS-D）和离场天气相关分离间隔（WDS-D），及其与隔离模式下单跑道离场优化分离交付（OSD）工具的集成（伦敦希思罗机场）； RTS6：验证离场基于静态飞机特性的尾流湍流分离（S-PWS-D），及其与离场优化分离交付（OSD）工具和到达进场天气相关分离（WDS-A）的集成，及其与到达分离交付工具的集成。
第二阶段：克服内部抑制剂
大多数犯有性犯罪的人都知道它在社会上是不可接受的，知道它是有害的，或者将担心他们将被抓获和逮捕。无论对儿童进行性虐待的动机有多强大，罪犯都必须克服其“良心”或内部抑制剂，以便进入损害儿童的下一阶段。有些人会为其行为及其后果找借口；也许吸毒或用酒精来克服恐惧或良心；或将虐待归咎于孩子的行动或愿望。
访问健康产品问卷概述 - 内部
MSF在重新定义哪些挑战方面应解决的挑战（AHP），包括药物，诊断，疫苗和医疗设备，以确保它可以继续实现其核心目的和社会任务。作为此多步咨询过程的一部分，开发了一项调查和随后的问卷。本文档提供了对问卷的回答的定量概述以及基于其的方法的细节。问卷受访者提供的广泛的定性投入被用来为访问药品研讨会的讨论提供信息，并已将其集成到AHP问题陈述和根本原因分析中。目的：问卷的目的是从无国界医生内外的一系列参与者收集有关AHP问题及其原因的信息。调查表被发送到有针对性的线人的列表中，以及在进行AHP调查后表示有兴趣完成兴趣的个人。目标是有200名受访者。关键特征：问卷从两个常见的识别问题开始，以确定被告是个人，一个团体还是一个实体，以及他们是否隶属于MSF，无论是员工还是协会成员。对于无国界医生和非MSF受访者而言，以下八个问题有所不同。调查表有英语，法语和西班牙语。分析：使用N-Vivo和调查猴1分析问卷1。为了分析数据，根据调查中列出的问题和问卷的答案开发了代码书2。然后根据特定问题和额外的其他响应列表将信息分开。使用单词云分析了其他响应（请参阅附件1）。初始分析的重点是识别无国界医生和非MSF受访者的问题。列表列出了受访者所描述的所有问题，并与提到的次数有关，以便对整体趋势进行了解。结果：总共将问卷发送给950人。，有315个是有针对性的受访者，其余的635人由在初次调查中表达有兴趣参与问卷的人们组成（这里称为“非目标”）。193个目标受访者是无国界医生的工作人员，而122名在无国界医生（MSF）外部（这里称为“非MSF”）。在非目标组中，116名无国界医生，519名没有。416受访者打开了问卷，并回答了前两个问题（身份证）。其中，有202人回答了全部问卷，其中157人是针对目标（77.7％）和165名（81.6％）的人。在员工组中，无国界医生项目人员为48％。
tomasz abel*实验室测试和分析管道中使用的CIPP环氧树脂内部衬里 - 第二部分：使用F
列出的标准和准则包括在设计翻新衬里过程中工程实践中使用的计算算法。通过执行本文第一部分中描述的接受测试来进行翻新的正确性[7]。为此，也可以使用有限元方法，其假设基于以下事实：通过连续函数描述的每个数量都通过离散模型近似[8]。因此，为了扩大有关CIPP衬里强度参数的知识，并且由于需要优化设计解决方案，将CIPP衬里样品经过工程计算，数值分析和实验室测试作为研究计划的一部分，这是本文的第一部分[7]，其中显示了conduits of Conduits and Conduits and Conduits and Conduits and Conduits and Conduits and conduits and diapions and imementimentimentimentimeture的extiontionsof。发生的非人入学卫生污水网络
巨型原子与内部谐振器之间的干涉
近年来，基于电路量子电动力学（cQED）的量子计算取得了进展。我们可以利用谐振器实现量子非破坏性测量，或者通过珀塞尔效应控制量子比特的衰减[1-4]。然而，由于光刻可扩展性，超导量子比特的数量不断增加，可能会达到有噪声的中型量子计算[5]，芯片尺寸等限制使量子网络难以扩展。除了cQED，一个有希望扩大电路规模的候选者是波导QED，它有助于在远距离组件之间交换信息。我们可以在波导介导的相互作用系统中观察到一些光学现象，如电磁诱导透明（EIT）和法诺共振[6-10]。这些干涉效应取决于量子比特的频率失谐和位置，为量子存储和量子信息的应用带来希望。我们可以进一步将量子比特置于特定的分离中，实现原子级镜像或空间纠缠的流动光子[11,12]。然而，开放环境中的衰减损失限制了波导介导的门保真度。作为一种潜在的解决方案，一些基于“巨原子”的理论和实验引起了人们的关注[13-21]。在这里，量子比特与波导有多个连接点，并通过干涉效应防止退相干。这种设计也可以扩展到
![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。
激光粉末床融合中内部缺陷的检测和分类：应用原位监控hastelloy x构建质量控制
本论文是在Manuela项目框架内进行的（H2020 Grant No.820774），旨在开发涵盖整个AM开发周期的金属添加剂制造试点线服务，包括模拟，健壮制造，在线过程控制，实时反馈，表征，后处理和AM资格协议[1]。本论文通过集中于检测内部缺陷的过程监视来解决质量控制。本论文旨在帮助克服当前有限的可靠性，尤其是在对缺陷要求紧密的行业以及材料特性缺乏可重复性的行业中，这是由于缺陷而导致的。愿景包括通过实施闭环控制，即自动
有关内部治理指南的最终报告
或合并基础。为此，母公司的企业和子公司受到指令2013/36/eu必须确保其子公司中的内部治理安排，过程和机制是一致的，良好的，并且在合并的基础上进行了治理安排。特别是，应确保在其子公司中受此类安排，流程和机制不受此指令的规定，流程和机制的影响，包括在不受此指令的约束的情况下，包括在第三国建立的，包括离岸金融中心。这些安排，过程和机制也必须保持一致且整合得很好，而不受此指令的子公司也必须能够产生与监督目的有关的任何数据和信息。如第109（2）条CRD中规定的，本身不受本指令约束的子公司企业应在个人基础上符合其针对特定部门的要求。
构建方向和几何优化对激光粉末床熔合具有内部通道的 Inconel 718 结构的影响
开发了一种激光粉末床熔合 (LPBF) 策略，用于在 Inconel 718 结构中制造具有高尺寸精度的小通道。特别关注了等效直径和形状因子等表面特性。通过系统地改变 LPBF 轮廓参数以及通道横截面，优化了外表面的固有表面质量。相对于构建平台，分析了上皮、垂直和下皮表面的平均算术粗糙度 Sa。同时，研究了构建方向对直径为 500 至 1000 毫米、构建方向从水平 (0 ) 到垂直 (90 ) 的通道上内部自由形状表面质量的影响。通过使用优化的液滴形横截面（该横截面与构建倾角呈函数关系），可以显著提高尺寸精度。对通道不同区域表面粗糙度的角度分析证实，这种改进的横截面减少了由于向内熔化而显示出特别高表面粗糙度的通道区域的比例。结合优化的轮廓处理策略，改进的通道在倾角低于 45° 时具有最佳性能。形状因子从 0.4 增加到几乎 0.9，即接近理想的圆形。2021 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。