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能源存储展示 BEIS 视角
• 到 2050 年，以 5g/kWh 的速率（高需求、无氢情景）每年可节省高达 100 亿英镑。通过减少脱碳所需的发电量和网络量 • 从 2020 年到 2050 年，将系统成本降低 300-700 亿英镑。 • 创造多达 24,000 个就业岗位。我们假设存储容量约为 15GW（存储容量为 60GWh）和 DSR 为 15GW（但这些在很大程度上是可以替代的）。我们没有明确模拟更长时间的存储，或者灵活性在管理本地网络限制方面可能发挥的作用。如果考虑到这些方面，额外的灵活性可能会降低系统成本。
通过多模态和多中心数据融合揭开医学可解释人工智能的黑匣子：一篇小评论、两个展示及其他
可解释人工智能 (XAI) 是机器学习的一个新兴研究课题，旨在揭示 AI 系统的黑箱选择是如何做出的。该研究领域研究决策制定中涉及的措施和模型，并寻求解决方案来明确解释它们。许多机器学习算法无法说明决策的方式和原因。目前使用的最流行的深度神经网络方法尤其如此。因此，这些黑箱模型缺乏可解释性，可能会削弱我们对 AI 系统的信心。XAI 对于深度学习驱动的应用越来越重要，尤其是对于医疗和医疗保健研究，尽管一般来说，这些深度神经网络可以在性能上带来惊人的回报。大多数现有 AI 系统的可解释性和透明度不足可能是成功实施和将 AI 工具集成到常规临床实践中并不常见的主要原因之一。在本研究中，我们首先调查了 XAI 的当前进展，特别是其在医疗保健应用方面的进展。然后，我们介绍了利用多模式和多中心数据融合的 XAI 解决方案，并随后在两个真实临床场景的展示中进行了验证。全面的定量和定性分析可以证明我们提出的 XAI 解决方案的有效性，由此我们可以设想在更广泛的临床问题中成功应用。
零售解决方案展示-深北-...
Deep North 是面向物理世界的分析和人工智能公司。其端到端软件解决方案将人工智能与计算机视觉相结合，帮助零售商和企业数字化和分析物理世界中的行为指标，并为他们提供根据这些洞察采取行动的工具。Deep North 让购物中心、实体零售店和交通枢纽从数字世界中回收消费者流量，以创造更好的客户体验。它们使零售商能够评估、解释和预测其商业实体空间中的消费者行为。