XiaoMi-AI文件搜索系统
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立法生物多样性价值的映射，以告知Dem Hre Gawler East East提议的发布区域：露水方法的摘要，输出和解释
o物种输入：过去50年中的空间准确物种存在数据o潜在的解释输入：包括气候和环境层以及卫星图像。通过将数据与相关景观单元相交，生成具有数据不足的物种的较粗糙的栖息地关联输出，以生成空间分布模型。在亚种上而不是物种水平上列为威胁的物种，然后一个过程基于基于Gawler East East范围拟议的释放区域中不同亚种的流行率确定了最可能的亚种归因。排除在Gawler内没有记录存在的物种，范围是东方提议的释放区域，以及具有空间分布或栖息地模型的物种，没有与Gawler相交的Gawler East East提议的释放区域。
量子模拟的密集输出
量子密集输出问题是使用量子计算机评估时间相关量子动力学中时间累积的可观测量的过程。该问题经常出现在量子控制和光谱计算等应用中。我们提出了一系列旨在在早期和完全容错量子平台上运行的算法。这些方法借鉴了振幅估计、汉密尔顿模拟、量子线性常微分方程 (ODE) 求解器和量子卡尔曼线性化等技术。我们针对演化时间 T 和容错率 ǫ 提供了全面的复杂性分析。我们的结果表明，对于某种类型的低秩密集输出，线性化方法几乎可以实现最佳复杂度 O (T/ǫ)。此外，我们对密集输出问题进行了线性化，从而得出包含原始状态的精确有限维闭包。该公式与库普曼不变子空间理论有关，可能在非线性控制和科学机器学习中具有独立意义。
#17 人工智能和研究成果
当作者使用 ChatGPT 之类的工具时，应在输出注释中披露这一点。还应讨论改进人工智能工作所采取的步骤。如果后来发现使用了智能工具，则不这样做可能会损害输出的可信度。
在两个输入和两个输出方案中的一个以上量子随机性的实验认证
抽象的量子力学的引人注目的特性之一是钟形非本地性的出现。它们是该理论的基本特征，该理论允许两个共享纠缠量子系统的当事方观察到的相关性比古典物理学更强。除了其理论意义外，非本地相关性还具有实际应用，例如独立于设备的随机性生成，即使使用不受信任的供应商提供的设备获得了私人的不可预测数字。因此，确定可以使用一组特定的非本地相关性产生的可认证随机性的数量具有重大意义。在本文中，我们介绍了最近的贝尔型操作员的实验实现，旨在提供私人随机数，这些私人随机数与具有量子资源的对手相抵触。我们使用半明确编程在不依赖设备的场景中，就最小内侧面和von Neumann熵而言，在生成的随机性方面提供了较低的界限。我们比较了实验设置，这些设置提供了与Tsirelson接近事件发生率接近的贝尔违规行为，其设置的违规程度稍差，但事件速率较高。我们的结果证明了第一个实验，该实验从两方的二进制测量中证明了接近两个随机性。除了单轮认证外，我们还提供了使用熵积累定理的有限键协议来扩展量子随机性，并与现有解决方案相比显示了其优势。
将基于花粉的定量植被重建与植被模型的输出进行比较的挑战 - 欧洲的角度
摘要。我们比较了全新世树的覆盖范围的变化，这些变化是从瞬时地球系统模型模型所得出的（Max Planck Institute Earth System Model模型 - MPI-ESM1.2，包括地表和动态植被模型JSBACH和动态植被与高间隙分辨率分辨率分辨率的时间分段在动态蔬菜模型LPJ猜测中执行的（Ly） - lydam tor tor tor tor tor tor tor tor tor tor tor tor tor and – lundam – lundam – lundam-lundAmj-基于基于花粉的定量重建基于揭示（大型地点的蔬菜丰度的区域估计）模型的揭示。动态植被模型并揭示了与欧洲大部分地区树覆盖的一般时间趋势的一致，在千禧一代期间具有大的树覆盖物，并且在靠近当前时间的树覆盖物中较小。但是，揭示树盖的减少比模型早得多，这表明人为森林砍伐比模型中规定的土地使用要早得多。与重建相比，LPJ-Guess通常高估了树的覆盖率，但MPI-ESM表明，在中欧和不列颠群岛中，树覆盖的百分比较低。对模拟气候与基于杀菌气候的气候重新结构的比较表明，在大多数情况下，树覆盖中的模型 - 数据不匹配是在气候下不受偏见驱动的。替代，灵敏度实验表明，该模型的结果很大程度上取决于模型的NATU-
博士奖学金：通过使用人工智能增强可持续性指标 (ASMAI) 描述：可持续性由三个关键部分组成 - 环境、经济和社会方面 - 必须对所有这些方面进行评估和平衡，以改进现有或开发新的可持续产品、服务和/或系统。这些标准的投入、产出和影响是使用生命周期可持续性评估 (LCSA) 方法和工具来衡量的，这些方法和工具支持许多工业和商业部门的明智决策。材料关键性评估增强了 LSCA，这是一种越来越重要的手段，用于监控一组具有高经济和技术重要性的资源的供应链风险和安全性。尽管 LCSA 和 MCA 是全球可持续发展的宝贵辅助手段，但它们耗时耗力，因此经常被忽视、利用不足或利用不当。将人工智能应用于 LCSA 和 MCA 活动并加以整合具有巨大的潜力，可以加速可持续实践的发展以及从线性经济向循环经济的转变。在 LCA 中使用人工智能是一项新兴活动，因此，该项目为世界领先的创新提供了潜力，将直接增强可持续性指标并鼓励更明智的可持续发展。
博士奖学金：通过使用人工智能 (ASMAI) 增强可持续性指标描述：可持续性由三个关键部分组成 - 环境、经济和社会方面 - 必须对所有这些部分进行评估和平衡，以改进现有或开发新的可持续产品、服务和/或系统。这些标准的投入、产出和影响是使用生命周期可持续性评估 (LCSA) 方法和工具来衡量的，这些方法和工具支持许多工业和商业部门的明智决策。材料关键性评估增强了 LSCA，这是一种越来越重要的手段，用于监控一组具有高经济和技术重要性的资源的供应链风险和安全性。尽管 LCSA 和 MCA 是全球可持续发展的宝贵辅助手段，但它们耗费时间和资源，因此经常被忽视、利用不足或利用不当。在 LCSA 和 MCA 活动中使用和整合 AI 具有巨大的潜力，可以加速可持续实践的发展以及从线性经济向循环经济的转变。在 LCA 中使用 AI 是一项新兴活动，因此，该项目为世界领先的创新提供了潜力，将直接增强可持续性指标并鼓励更明智的可持续发展。
WRAP 实验认证输出嘈杂的计算机...
手稿版本：已发布版本 WRAP 中呈现的版本是已发布版本（记录版本）。 永久 WRAP URL：http://wrap.warwick.ac.uk/159323 如何引用：上面链接的存储库项目页面将包含有关从出版商处访问引用指南的详细信息。 版权和再利用：华威研究档案门户 (WRAP) 在下列条件下开放华威大学研究人员的此项工作。此处呈现的论文版本的版权 © 和所有道德权利属于个人作者和/或其他版权所有者。 在合理和可行的范围内，WRAP 中提供的材料在提供之前已检查其是否符合资格。完整项目的副本可用于个人研究或学习、教育或非营利目的，无需事先许可或收费。只要注明作者、标题和完整的书目详细信息，就会提供原始元数据页面的超链接和/或 URL，并且不会以任何方式更改内容。出版商声明：请参阅存储库项目页面的出版商声明部分，了解更多信息。如需更多信息，请联系 WRAP 团队：wrap@warwick.ac.uk
大脑使用不变动态来概括跨运动
摘要：神经系统使用输出曲目来产生各种运动。因此，大脑必须解决如何在不同运动中发出相同输出的方式。最近的一项建议指出，网络连接性限制了神经活动的过渡，以遵循不同运动的不变规则，我们称其为“不变动态”。但是，尚不清楚不变动力学是否实际上用于驱动和概括跨移动的输出，以及它们为控制运动提供了什么优势。使用将运动皮层活性转化为神经假体光标输出的脑机界面，我们发现相同的输出是由不同运动中不同活动模式发出的。这些不同的模式然后根据不变动态模型过渡，从而导致模式驱动不同的未来输出。最佳控制理论揭示了这种不变动态的使用减少了控制运动所需的反馈输入。我们的结果表明，大脑使用不变动态来概括跨运动的输出。
![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。
AN5541 - 为工厂自动化设计数字输出
当 Transil 暴露于正脉冲（即 TVS 反向偏置）时，单向 TVS 中的电压被钳位在 V CL ，而当暴露于负过应力（如二极管）时，它会产生电压降 V F 。单向 TVS 将负浪涌钳位在较低电压，并为周围的 IC 提供更好的过应力保护，但它不能在系统接线错误等情况下对电源端子上的反极性电压提供免疫力。具有对称 V/I 特性的双向 Transil 应该用于不包含针对反向连接的故障安全机制的应用，如带有背板电源的模块。但是，此类应用必须实施针对负瞬变的反极性保护。下图显示了一个完整的瞬态电压保护方案，其中附加电容器 C1 和 C2 提供与应用的保护接地端子 (PE) 以及共模 (CM) 噪声滤波器的定义耦合。