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是什么使研究策略干预影响？ AN ...
摘要本研究的目的是了解学生对研究策略研讨会干预的影响的看法。数十年来，研究人员和高等教育从业人员一直使用研讨会作为缓冲大学生面临的挑战的方法。事先研究支持了此类干预措施的价值；但是，尚未完全了解有效研讨会干预措施的特征。我们进行了20次半结构化访谈，以确定与学生在本科生物学课程中干预学生经验有关的细微差别和主观细节。基于主题代码书分析，发现指出了三个与功能相关的主题，这些特征使干预措施对学生的学习策略有影响：对研讨会内容，动机和变化的能力的接受以及持续变化的条件。
空客 C295 清洁天空 2 技术演示机首次飞行@AirbusDefence #C295 #CleanSky2 #sustainability
塞维利亚，2022 年 1 月 26 日——空中客车 C295 飞行试验台 2 (FTB2) 在塞维利亚总装线上成功完成首飞。该飞机现已开始飞行活动，旨在测试新的半变形机翼、新的经济型飞行控制系统以及嵌入飞机机身的卫星通信天线。空中客车防务与航天工程执行副总裁 Francisco Javier Sánchez Segura 表示：“C295 FTB2 的首飞是一个关键里程碑，代表着该项目向前迈出的重要一步，此前该项目已成功整合了新的航空结构、进行了开机和地面测试。几年前，这个项目还只是航空业更可持续未来的一个梦想。今天，我们已进入最后阶段，终于让它飞起来了。”飞行试验台 2 以空客 C295 为基础，是欧洲清洁天空 2 (CS2) 和欧盟地平线 2020 研究与创新计划的飞行演示器，用于测试与 CS2 未来区域多任务飞机相关的技术。改进包括旨在减少噪音、二氧化碳和氮氧化物排放的新材料和技术。将这些技术应用于未来的区域多任务配置后，在 400 海里的典型搜救任务中，二氧化碳排放量可减少 43%，氮氧化物排放量可减少 70%，起飞时的噪音可减少 45%。
![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。
是什么让人工智能
本文探讨了人工智能和机器人技术如何以新的情感、体现和关系方式改变人与机器的关系。通过研究在健康和护理环境中人类与人工智能“关系”的意义，我们旨在做出三点主要贡献。（1）我们首先强调围绕“人工智能”和“道德机器”概念的哲学问题的复杂性。（2）我们概述了此类技术的创造可能给健康和护理环境带来的一些潜在挑战和机遇。我们关注与健康和护理相关的人工智能应用，通过一些例子，人工智能明确地被设计为一种“增强”技术，可以克服人类的身体和认知以及社会经济限制。我们分别以机器人手术、数字病理学和机器人护理人员为例，关注“智能”的三个维度——物理、解释和情感。通过研究这些领域，我们探究了在护理实践的相互关系领域中人与技术互动的社会背景和含义。（3）最后，我们认为，需要一种跨学科的模式来将“智能”理论化为关系和情感，以适应人与人工智能、人与机器之间概念和物质界限的碎片化。我们研究这些社会学、哲学和伦理问题的目的，主要是通过研究人工智能在智能的不同维度上的使用方式，探索情感、关系性和“智能”之间的关系，即“人类”和“人工智能”的交汇和融合。这使我们能够通过超越人与机器、人类与基于人工智能的技术之间概念界限的新兴关系，仔细研究“智能”最终是如何在实践中传达、理解和（在技术或算法上）配置的。
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什么使太空活动变得商业化？
20 世纪 50 年代至 80 年代，美国航天部门的活动由政府推动、政府资助、政府管理，并得到工业部门的协助。非政府航天活动的意识起源于 20 世纪 80 年代，随着资金雄厚的私营公司的成立，在 21 世纪初逐渐凸显。本文从组织演进的角度来细化“商业”航天市场和活动的含义，并将结果与航天界作者先前的讨论进行比较。从组织理论的角度来看，演进变化模型的三种主要力量（变化、选择和保留）为新的商业航天活动讨论提供了一个框架。这三种力量的强度可以共同表明一个市场有多“商业化”。两个案例说明了该框架的应用：20 世纪 60 年代美国太空竞赛时代的活动和当前的太空旅游市场。尽管行业内各公司争夺各种合同，但阿波罗计划显然是由政府推动的，并且在很大程度上不是“商业”的。当前的太空旅游市场显然被认为是“商业”的，但有条件。这篇评论的结论包括适当的分析水平来讨论太空市场的特征，对美国太空竞赛时代和当前太空旅游的“商业”活动的比较分析，估计三种演化模型力量强度的代理推断，以及对“商业”市场预测准确性的警告。
是什么使全国457（b）计划成为...
Easy enrollment over the phone, online or in- person Increase, decrease or stop deferrals, according to your needs No coordination of contributions with other qualifi ed plan types1 Contribute up to the maximum to your 457( b) and a 403( b) or 401( k) account No- penalty withdrawals after separation from service, regardless of age Purchase pension plan service credit using 457( b) assets, if the pension plan allows
5G如何使未来的我成为现实
©2020 Infosys Limited，印度班加罗尔。保留所有权利。Infosys认为本文档中的信息截至其发布日期是准确的；此类信息如有更改，恕不另行通知。Infosys承认本文档中提到的商标，产品名称和其他知识产权的其他公司的专有权利。除非明确允许，均不能复制，存储在检索系统中，或以任何形式或以任何方式传输，无论是在未经本文档中的Infosys Pressys limited和/或任何命名的知识财产权持有人的事先许可的情况下以电子，机械，印刷，影印，记录或其他方式传输。均不能复制，存储在检索系统中，或以任何形式或以任何方式传输，无论是在未经本文档中的Infosys Pressys limited和/或任何命名的知识财产权持有人的事先许可的情况下以电子，机械，印刷，影印，记录或其他方式传输。
为什么翻新具有经济意义
3增加了您物业的价值，许多房主想知道对能源翻新项目的投资是否转化为更高的销售价格。在许多国家 /地区，建筑物的能源效率以标签规模进行了评级，很容易让潜在的买家知道特定房屋中的能源支出期望什么。哥本哈根经济学分析了在多大程度上更好的能源效率评级会影响房价的价格，并发现在能源标签量表上的每一个逐步提高，房屋价格的平均房屋平均为100 m 2。此结果基于对丹麦房屋销售的365,000多个观察结果进行的大量计量经济学分析。能量标签的速率从A到G，是最高标准，G是最低的标准。这个结果证明了不同的建模选择的坚固态度，并且估计考虑了房屋的不同素质和位置。
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