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对您的设备提出更多要求 - 数字问题
* 电池寿命估算受多种因素影响，包括温度、设备安装位置和方向、位置更新频率、网络覆盖、传感器集成、外围设备、加速度计设置等。电池寿命估算计算器可在 support.digitalmatter.com 上找到。对于 10 年以上的电池寿命估算，请考虑网络技术可用性以及电池制造商的寿命和自放电规格。
利用因果 AI 助力做出更好的决策
使用 causaLens 识别问题的根本原因并在流程线中运行模拟，从而减少优化和推出新流程所需的时间。通过使用因果算法和人工引导的因果发现，您可以有效地构建流程线的因果结构，这比仅依靠领域专业知识要快得多，从而更快地生产和将新产品推向市场。
澳大利亚如何做出更好的国家安全决策
随着澳大利亚国家安全环境的恶化，政府面临的决策也愈发严峻。堪培拉不再坚称，它永远不必在其老盟友美国和主要贸易伙伴中国之间做出选择。相反，北京重塑印度太平洋地区的努力迫使联邦政府做出一系列不熟悉、困难且有时是临时做出的决定。1 近年来，堪培拉不得不应对中国对澳大利亚政治的干涉；2 持续的网络压力；3 通过投资获得影响力的企图；经济压力；以及在南太平洋获得军事立足点的努力。4 安全、经济、发展和技术之间旧有界限的模糊化是新地缘政治的一个反复出现的主题。
juul'new Technology'Pods表现出更大的电气...
摘要在2019年，Juul Labs开始在欧盟的“新技术”吊舱中进行营销，该吊舱合并了一个新的灯芯，其声称提供了“更满意”。在这项研究中，我们将新技术JUUL PODS的构造，电特性，液体成分以及烟碱和羰基排放的设计和材料与其前身进行了比较。 与制造商的主张一致，我们发现新的豆荚包含了不同的芯吸材料。 然而，我们还发现，尽管表现出不变的液体组成，装置的几何形状和加热线圈耐性，但新的POD设计比其前任导致每次粉扑的尼古丁排放大50％。 我们发现，当连接到新技术豆荚时，Juul动力单元为加热线圈提供了更一致的电压。 这种行为表明新的线圈系统在液体和温度调节的加热线圈之间提供了更好的表面接触。 POD代的总羰基排放量没有差异。 可以通过简单的芯材料的简单替换来大大改变尼古丁的产量，这强调了以产品设计而不是产品性能规格为中心的调节方法的脆弱性。在这项研究中，我们将新技术JUUL PODS的构造，电特性，液体成分以及烟碱和羰基排放的设计和材料与其前身进行了比较。与制造商的主张一致，我们发现新的豆荚包含了不同的芯吸材料。然而，我们还发现，尽管表现出不变的液体组成，装置的几何形状和加热线圈耐性，但新的POD设计比其前任导致每次粉扑的尼古丁排放大50％。我们发现，当连接到新技术豆荚时，Juul动力单元为加热线圈提供了更一致的电压。这种行为表明新的线圈系统在液体和温度调节的加热线圈之间提供了更好的表面接触。POD代的总羰基排放量没有差异。可以通过简单的芯材料的简单替换来大大改变尼古丁的产量，这强调了以产品设计而不是产品性能规格为中心的调节方法的脆弱性。
![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。
公司背景：AI Arrive 是一家人工智能公司，其愿景是创建 AI 产品，以加速研究并增强我们对人类疾病的了解。CloseBy 是一个健康生活平台，它汇总不同的社区数据，以帮助个人在搬迁到特定区域时做出明智的决定。我们的使命很简单，就是使数据孤岛民主化，并呈现一个整体的画面，帮助个人做出更明智的决定。团队规模：4-5 名学生地点：远程，客户/团队会议将使用 Zoom 举行。项目摘要：AI Arrive 希望使用开源数据集（例如人口普查、空气质量开放数据、CDC 社会脆弱性指数、Zillow 住房和租金价格以及 python news-fetch）开发一个健康生活平台。目标是构建 ETL 提取系统和聚合开源社区数据和新闻文章的数据模型。另一个目标是使用 d3.js 和/或其他可视化工具开发视觉效果以在地图上显示数据。所有知识产权将归 AI Arrive 所有。关键技能/技术：开发 ETL 管道、使用数据库和使用 d3.js 进行可视化的背景将有助于完成这个项目。团队可以向客户寻求指导。学生福利：
公司背景：AI Arrive 是一家人工智能公司，其愿景是创建 AI 产品，以加速研究并增强我们对人类疾病的了解。CloseBy 是一个健康生活平台，它汇总不同的社区数据，以帮助个人在搬迁到特定区域时做出明智的决定。我们的使命很简单，就是使数据孤岛民主化，并呈现一个整体的画面，帮助个人做出更明智的决定。团队规模：4-5 名学生地点：远程，客户/团队会议将使用 Zoom 举行。项目摘要：AI Arrive 希望使用开源数据集（例如人口普查、空气质量开放数据、CDC 社会脆弱性指数、Zillow 住房和租金价格以及 python news-fetch）开发一个健康生活平台。目标是构建 ETL 提取系统和聚合开源社区数据和新闻文章的数据模型。另一个目标是使用 d3.js 和/或其他可视化工具开发视觉效果以在地图上显示数据。所有知识产权将归 AI Arrive 所有。关键技能/技术：开发 ETL 管道、使用数据库和使用 d3.js 进行可视化的背景将有助于完成这个项目。团队可以向客户寻求指导。学生福利：
真正的大脑训练：五分钟做出更好的决定
维拉·路德维希 (Vera Ludwig) 博士，宾夕法尼亚大学研究助理；佩尔·哈甘德 (Per Hugander)，SEB 组织文化战略顾问；伊丽莎白·约翰逊 (Elizabeth Johnson) 博士，宾夕法尼亚大学沃顿神经科学计划执行董事兼高级研究员；迈克尔·普拉特 (Michael Platt)，沃顿商学院市场营销系詹姆斯·S·里佩大学教授；佩雷尔曼医学院神经科学系；宾夕法尼亚大学艺术与科学学院心理学系；《领导者的大脑》一书的作者。
EDIT-201 的临床前开发，这是一种多重 CRISPR-Cas12a 基因编辑的健康供体来源的 NK 细胞疗法，表现出更好的持久性
*p<0.05；**p<0.01；***p<0.001；****p<0.0001，双向方差分析。10:1 E:T（A、D）和 100 小时（B、C、E、F）时随时间变化的球体分析。+10 ng/mL TGF-β（A、B、D、E）。+10 ng/mL TGF-β 和 10 mg/mL 曲妥珠单抗（C）。+10 ng/mL TGF-β 和 10 mg/mL 西妥昔单抗（F）。对 SK-OV-3 球体进行至少三次独立实验，实验对象为四个独特的 NK 细胞供体；对 PC-3 球体进行至少五次独立实验，实验对象为十个独特的 NK 细胞供体。
威慑：提出更具战略性的方针……
混合行动使用多种工具、载体和活动，协同配合并带有敌对意图，以实现其目标。部分或全部可能涉及使用武力。采用这种方法的敌对行为者试图避免引发传统反应，破坏对方有效反应的能力，并寻求在不被追究责任和不受惩罚的情况下实现其目标。混合威胁很难应对。这是因为在它们出现之前很难将其归类为威胁，而且应对措施需要政府、国际组织和私营部门之间的协调、同步和一致性才能有效。关于如何应对混合威胁的讨论通常集中在两种应对方案上。应对混合威胁最常见的建议是建设复原力。其逻辑很明确：每个国家都应努力实现社会凝聚力和意识，确保关键基础设施的安全以及透明开放的政治体系，从而使敌对行为者更难有效干预。复原力还具有显著的次级效益，即保护国家免受自然灾害或工业事故等威胁。近年来，情况表明，即使是最发达和复原力最强的国家，也在应对来自国家和非国家行为者的敌对活动的挑战。复原力使敌对行为者更难（但并非不可能）通过混合手段造成伤害。尽管复原力应是应对混合威胁的核心，并在威慑中发挥重要作用，但仅靠复原力建设是不够的。这场辩论的另一端围绕着对正在展开的混合行动的立即反应。从敌对活动的证据对每个人都是可见的，需要立即迅速作出反应的案例中，我们很容易吸取教训。在这些情况下，破坏已经发生，损害已经造成，
人工智能在土木/建筑/建筑工程教育中的应用 Mohammed E. Haque 建筑科学系 德克萨斯 A&M 大学 Vikram Karandikar 建筑科学系 德克萨斯 A&M 大学 摘要 对于某些科学和工程教育领域来说，超越传统的院系课程界限变得越来越重要。人工智能 (AI) 就是这样一个领域；它的应用非常广泛且跨学科。应特别鼓励研究生学习当代计算技术的各种应用，包括人工神经网络 (ANN)、遗传算法 (GA) 等。土木/建筑/建筑工程对神经启发计算技术的应用兴趣日益浓厚。这种兴趣的动机是某些信息处理特性与人脑相似。软计算 (SC) 是一种新兴的计算方法，它与人类思维在确定性和精确性的环境中推理和学习的非凡能力相似。本文重点介绍了人工智能在土木/建筑/建筑工程尤其是 SC 领域的各种应用。作为毕业项目的一个例子，本文展示了一个基于 ANN 和 GA 的知识模型，其中研究了客户对大型多层公寓住宅方案的舒适性和安全性问题的偏好。建筑/工程是一门应用科学，可以从现有结构及其成功和失败中吸取许多教训，并将它们结合起来以找出更好的结构的新技术。这意味着设计师应该能够从每个以前的设计中得出一些定性值，特别是用户对建筑安全性和舒适度质量的认可，以确保设计成功。建筑师/设计工程师经常面临软数据的挑战，这些数据本质上是语言定性的，需要解释并融入他们的设计决策过程。他们应该非常了解客户的愿望和要求，尤其是客户在具体设计问题上的偏好。因此，后期
人工智能在土木/建筑/建筑工程教育中的应用 Mohammed E. Haque 建筑科学系 德克萨斯 A&M 大学 Vikram Karandikar 建筑科学系 德克萨斯 A&M 大学 摘要 对于某些科学和工程教育领域来说，超越传统的院系课程界限变得越来越重要。人工智能 (AI) 就是这样一个领域；它的应用非常广泛且跨学科。应特别鼓励研究生学习当代计算技术的各种应用，包括人工神经网络 (ANN)、遗传算法 (GA) 等。土木/建筑/建筑工程对神经启发计算技术的应用兴趣日益浓厚。这种兴趣的动机是某些信息处理特性与人脑相似。软计算 (SC) 是一种新兴的计算方法，它与人类思维在确定性和精确性的环境中推理和学习的非凡能力相似。本文重点介绍了人工智能在土木/建筑/建筑工程尤其是 SC 领域的各种应用。作为毕业项目的一个例子，本文展示了一个基于 ANN 和 GA 的知识模型，其中研究了客户对大型多层公寓住宅方案的舒适性和安全性问题的偏好。建筑/工程是一门应用科学，可以从现有结构及其成功和失败中吸取许多教训，并将它们结合起来以找出更好的结构的新技术。这意味着设计师应该能够从每个以前的设计中得出一些定性值，特别是用户对建筑安全性和舒适度质量的认可，以确保设计成功。建筑师/设计工程师经常面临软数据的挑战，这些数据本质上是语言定性的，需要解释并融入他们的设计决策过程。他们应该非常了解客户的愿望和要求，尤其是客户在具体设计问题上的偏好。因此，后期