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![利用人工智能（AI）技术和电磁学的优化设计[II/完整]](/simg/9\9387ec6c0b051bb435b36d1f49766d3c18604346.png)
利用人工智能（AI）技术和电磁学的优化设计[II/完整]
(1) R. Gómez-Bombarelli, J.N.魏，D. Duvenaud，J.M.Hernandez-Lobato、B. Sanchez-Lengeling、D. Sheberla、J. Aguilera-Iparraguirre、T.D.希泽尔 R.P.亚当斯和 A.Aspuru-Guzik.，“使用数据驱动的分子连续表示进行自动化学设计”，ACS Central Science，卷。4，没有。2，第268-276，2018 年 2 月。(2) T.Guo, D.J.Lohan 和 J.T.Allisony，“使用变分自动编码器和风格迁移进行拓扑优化的间接设计表示”，AIAA 2018-0804。https://doi.org/10.2514 / 6.2018-0804，2018年。(3) S. Oh、Y. Jung、S. Kim、I. Lee 和 N. Kang，“深度生成设计：拓扑优化与生成模型的集成，”J.机械设计，卷。141，号。11, 111405, 2019.(4) 五十岚一，伊藤桂一，《人工知能(AI)技术と电磁気学を用いた最适设计［I］──トポロジー最适化──，》信学志，卷．105，没有。1. 页2022 年 33-38 日。(5) H. Sasaki 和 H. Igarashi，“深度学习加速拓扑优化”，IEEE Trans。Magn.，卷。55，没有。6，7401305，2019。(6) J. Asanuma、S. Doi 和 H. Igarashi，“通过深度学习进行迁移学习：应用于电动机拓扑优化, ” IEEE Trans.Magn., 卷。56, no.3, 7512404, 2020.(7 ) T. Aoyagi、Y. Otomo、H. Igarashi1、H. Sasaki、Y. Hidaka 和 H. Arita，“使用深度学习进行拓扑优化预测电流相关电机扭矩特性”，将在 COMPUMAG2021 上发表。(8) R.R.Selvaraju、M. Cogswell、A. Das、R. Vedantam、D. Parikh 和 D. Batra，“Grad-CAM：来自深层的视觉解释网络通过基于梯度的定位，” Proc.IEEE Int.Conf.计算机视觉 ( ICCV )，第< div> 618-626，2017 年。(9) H. Sasaki、Y. Hidaka 和 H. Igarashi，“用于电动机设计的可解释深度神经网络”，IEEE Trans。Magn.，卷57，号6，8203504，2021。(10) X.Y.Kou，G.T.Parks，和 S.T.< div> Tana，“功能优化设计
基因编辑
将打靶特定人源基因的 Cas9 和 sgRNA 转染到 HEK293 细胞。转染所用的质粒 DNA 上含有 表达带双端核定位序列 （ NLS ）的 Cas9 及 sgRNA 的表达框，通过 TransIT-X2 (Mirus) 转染 试剂进行转染。转染所用的 Cas9 mRNA 进行了假尿苷和 5- 甲基胞嘧啶修饰且带有双端 核定位序列，使用 transIT-mRNA 转染试剂将 sgRNA 和 mRNA 共转染。 Cas9 RNPs 使用脂质 体 RNAiMAX ( Life Technologies ) 进行反向转染， RNP 的终浓度为 10 nmol 。 Cas9 蛋白上不含 核定位序列。 EnGen Cas9 含有双端核定位序列。编辑效率通过 T7E1 实验进行分析，结果 以修饰百分比进行统计。
核绿色吗？欧盟正在从核能上分裂
6 NEA，“核电在氢经济中的作用：成本和竞争力”，2023年3月1日，可在此处获得。 7根据NEA报告，“在欧盟和核新建中生产太阳能的氢的成本在很大程度上相似。 [..]一般而言，从廉价电力（例如摊销核电）中受益的技术（例如） 核-LTO）和可再生能源在具有较高资源捐赠的地点（例如） solar-me和solar-na）提供非常有竞争力的氢，约为每kgh2 2美元”（§2.2.2）。 关于氢存储，运输和分配成本，NEA报告强调，“具有稳定产生的系统（即核）的储存，运输和分配成本，其比具有可变生产的系统（即可变可再生能源）低四到五倍。 ”（§2.4）。 8从委员会到欧洲议会，欧洲理事会，理事会，欧洲经济和社会委员会以及该地区委员会，2022年5月18日，Repowereu计划，COM/2022/230最终，可在此处获得。6 NEA，“核电在氢经济中的作用：成本和竞争力”，2023年3月1日，可在此处获得。7根据NEA报告，“在欧盟和核新建中生产太阳能的氢的成本在很大程度上相似。[..]一般而言，从廉价电力（例如摊销核电）中受益的技术（例如核-LTO）和可再生能源在具有较高资源捐赠的地点（例如solar-me和solar-na）提供非常有竞争力的氢，约为每kgh2 2美元”（§2.2.2）。关于氢存储，运输和分配成本，NEA报告强调，“具有稳定产生的系统（即核）的储存，运输和分配成本，其比具有可变生产的系统（即可变可再生能源）低四到五倍。”（§2.4）。8从委员会到欧洲议会，欧洲理事会，理事会，欧洲经济和社会委员会以及该地区委员会，2022年5月18日，Repowereu计划，COM/2022/230最终，可在此处获得。
核人工智能技术会议...
此外，人工智能还用于核工业，以增强自动化、进行燃料补给和维护规划、培训核人员进行正常和异常操作、进行在役检查、裂纹和缺陷的评估和表征、用于反应堆设计、安全、保障、实时风险评估、长期运行/寿命应用、加强工作场所安全以及基于计算机模拟的在线剂量测定。然而，人工智能的变革力量也带来了挑战，包括透明度、信任和安全问题以及其他道德问题。
核人工智能 - Wins.org
• 定义核能人工智能 • 核能人工智能是指应用人工智能技术和算法来增强、优化和简化核技术的各个方面。 • 这包括核反应堆运行、辐射探测、核材料分析、废物管理，甚至控制核聚变等领域。 • 通过利用人工智能的模式识别、复杂数据分析和决策能力，核能人工智能旨在通过提高效率、安全性和可持续性来彻底改变核工业。
