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World File Search System石灰
WQ-10：OP级别播放器（出口管放电）
安装后立即根据需要每周两次新种植植被，直到建立植被（通常为六周）。确保草皮密集且健康。如有必要，请重新播种或重新种子，以确保茂密的草地。在排水区保持稳定的地面覆盖，以减少沉积物负荷。每年两到三次，将割草条，并收集剪剪，以促进厚植被的生长，并以最佳的污染物去除效率。草皮草不应短于3至5英寸，并且可以根据美学要求的高至12英寸。森林过滤条不需要这种类型的维护。每年一次，必要时将充气土壤。每年一次，将测试土壤pH，并在必要时添加石灰。每年检查BMP，以确保作为雨水最佳管理实践的正确功能和有效性。建立植被后，每季度进行一次检查一次，每次暴风雨事件大于1.0英寸，此后每年进行检查。将操作和维护记录保存在已知位置，并根据要求提供它们。执行建议的维护活动如下：
CSE 598 人工智能安全、可靠性和道德问题
• (NT) Bhatt, Umang, Alice Xiang, Shubham Sharma, Adrian Weller, Ankur Taly, Yunhan Jia, Joydeep Ghosh, Ruchir Puri, Jos MF Moura 和 Peter Eckersley。《部署中的可解释机器学习》。《2020 年公平、问责和透明度会议论文集》，第 648-657 页。2020 年。 • (T) Lundberg, Scott M. 和 Su-In Lee。《解释模型预测的统一方法》。《第 31 届神经信息处理系统国际会议论文集》，第 4768-4777 页。2017 年。 • (T) Ribeiro, Marco Tulio、Sameer Singh 和 Carlos Guestrin。《我为什么要相信你？》解释任何分类器的预测。”在第 22 届 ACM SIGKDD 知识发现和数据挖掘国际会议论文集上，第 1135-1144 页。2016 年。• (T) Slack、Dylan、Sophie Hilgard、Emily Jia、Sameer Singh 和 Himabindu Lakkaraju。“愚弄石灰和形状：对事后解释方法的对抗性攻击。”在 AAAI/ACM 人工智能、伦理和社会会议论文集上，第 180-186 页。2020 年。
Via Brecce Bianche 12, 60131 安科纳 (意大利) - SIMAU - UNIVPM
岩土工程组是一群土木工程师和环境工程师，他们在土壤力学、环境岩土工程和岩土工程领域非常活跃。我们在土壤力学方面的研究工作涉及天然土壤的机械行为，重点是地质复杂的土壤，这些土壤与意大利各地的山体滑坡现象以及新基础设施的设计密切相关。环境岩土工程研究包括对新岩土材料、受污染土地的安全性、岩土稳定和疏浚材料的再利用的研究。对于上述所有主题，都涉及岩土工程的各个方面。这些包括挡土结构和地基的土-结构相互作用、岩土结构的抗震分析、不连续地面的数值建模、用石灰或水泥进行地面改良、受污染土地的水力屏障设计。实验工作受益于土力学实验室和环境岩土实验室。岩土工程研究的数值分析采用最新的二维和三维数值代码以及先进的土壤本构模型进行。
医疗保健中可解释的AI（XAI）：提高批判决策的信任和透明度
人工智能（AI）在医疗保健中的整合正在彻底改变诊断和治疗程序，提供了前所未有的准确性和效率。然而，由于对信任，透明度和可解释性的关注，许多高级AI模型（通常被描述为“黑匣子”）的不透明度在采用方面造成了挑战，尤其是在像医疗保健这样的高风险环境中。可解释的AI（XAI）通过提供一个框架不仅可以实现高性能，而且还提供了对决策方式的见解，从而解决了这些问题。本研究探讨了XAI技术在医疗保健中的应用，重点是疾病诊断，预测分析和个性化治疗建议等关键领域。该研究将分析各种XAI方法，包括模型 - 现实方法（石灰，外形），可解释的深度学习模型以及XAI的领域特定应用。它还评估了道德意义，例如问责制和偏见缓解，以及XAI如何促进临床医生与AI系统之间的协作。最终，目标是创建既有功能又值得信赖的AI系统，从而促进在医疗保健领域的广泛采用，同时确保患者的道德和安全成果。
调查抵押贷款率机器学习模型中的偏见
银行和金融科技贷方越来越多地依靠计算机辅助模型在贷款决策中。传统模型是可以解释的：决策是基于可观察的因素，例如借款人的信用评分是否高于阈值，并且可以用这些因素的组合来解释。相比之下，现代机器学习模型是不透明的且不可解剖的。他们对过去种族歧视的人工制品的不透明和依赖历史数据意味着这些新模型有可能嵌入并加剧这种歧视，即使贷方不打算歧视。我们使用公开可用的HMDA贷款数据和公开可用的Fannie Mae贷款绩效数据来校准两个随机的森林分类器。我们使用两种可解释的人工智能（XAI）模型，即石灰和塑形，以表征哪些功能驱动这些校准的ML贷款模型产生的决策。我们的初步发现表明，当模型访问此类信息时，各种种族因素在模型中的决策过程中产生了重大影响，如接受HMDA数据培训的模型所示。这些结果突出了需要进一步研究以深入了解和解决这些影响的必要性。
Vader Biosolids City泄漏预防和响应计划
1。如果可能的话，安全退出道路。2。将反射性交通锥或三角形沿着通往泄漏地点的道路。3。如果溢出可能导致紧急情况，请拨打911。4。如果溢出物可能损害公共或环境健康或引起犯规气味，请用水合石灰覆盖裸露的污泥。5。如果溢出很大，请立即联系生态部的溢出响应小组。6。如果泄漏进入水路，请立即致电1-800-645-7911 7。如果溢出发生在州高速公路或州际公路上，请立即与区域运输局联系以寻求帮助。8。与发生泄漏发生的县卫生部门的工作人员联系。9。如果溢出物可能影响了水道，自然区域，鱼类和野生动植物或其他自然资源，请联系生态部，鱼类和野生动植物系和自然资源部的地区办事处。10。尽快与生态部西南地区办事处的生物固体协调员联系，但在溢出后不超过24小时。除非生态学放弃，否则请在5天内提交溢出物的书面解释。书面说明必须包括以下内容：
实时威胁检测的可解释的机器学习模型
在网络安全的快速发展的景观中，传统的机器学习模型通常作为“黑匣子”起作用，提供了很高的准确性，但在决策中缺乏透明度。这种缺乏解释性对信任和问责制构成了挑战，尤其是在威胁检测和事件响应等关键领域。可解释的机器学习模型旨在通过使模型的预测更容易理解和解释用户来解决这一问题。这项研究整合了可解释的机器学习模型，以实时威胁检测网络安全。来自多个来源的数据，包括网络流量，系统日志和用户行为，进行预处理，例如清洁，特征提取和归一化。处理后的数据通过各种机器学习模型，包括SVM和决策树等传统方法，以及CNN和RNN等深度学习模型。诸如石灰，摇摆和注意机制之类的解释性技术提供了透明度，从而确保了可解释的预测。这些解释是通过用户界面传递的，该用户界面生成警报，可视化和报告，促进决策支持系统中有效的威胁评估和事件响应。此框架在复杂的网络安全方案中增强了模型性能，信任和可靠性。
致电36卷Dalla 1 Part div>
摘要该项目着重于实验研究，以建立在金属表面形成石灰尺度的不同类型水的硬度与碳钢腐蚀速率之间的关系，每单位时间的穿透速率表示。从碳钢板上切成48个平方金属样品，并由Libyan Iron and Steel Company在Misurata制造，并由Brega Company提供。四组充气水被用来浸入北阿吉达比亚地区的所有样品地下水，并分别以不同比率的蒸馏水（50％，25％和12.5％）稀释海水。将每组分别加热并以100 c o控制，之后将112个样品浸入上面描述的四种水中的每一种中四个时期。每种水的化学分析是在班加西Hawari GMMR总部的实验室进行的。列表顶部的稀释海水（12.5％）蒸馏水（17415.6 mg/l）；然后是稀释的海水（25％），总硬度为（11009.9 mg/l）；排在第三位的海水（50％），总硬度（5404.8 mg/l）；地下水的硬度值最低（1601.4 mg/l）。超过40天，所有样品均通过抽水流动的水充气。腐蚀速率（以MPY为单位）
太阳能旋转窑用于连续处理颗粒材料
摘要。旋转窑非常健壮且多功能反应器，可用于太阳能塔，以借助浓缩太阳辐射进行固体材料的高温吸热热分解反应。它们的易于运行的系统可以灵活地相对于各种操作条件，例如粒径，停留时间，工作温度，炉子大气等。在本研究中，成功处理了两种具有不同颗粒大小的不同固体材料，以证明该反应器的多功能性：用于高温热化学储存的MM尺寸的氧化还原氧化物颗粒被热降低，而Caco 3的微米颗粒被钙化以产生石灰（作为水泥的主要成分）。在热化学储存中使用旋转窑的初步测试以闭合室配置进行，在该配置中，反应堆气氛与环境分开。出口气体中氧气浓度的增加可以清楚地表明化学反应的开始和进展。停留时间的增加已被确定为增加固体材料转化的关键点。Caco 3的钙化。已经研究了热量损失机制，并指出应优化气体吸力以提高反应器的效率。还显示，可以通过降低材料转换来提高反应器效率。最佳操作因此取决于最终目标应用程序。
从钢铁开始：支持碳工人和减少排放的切实计划
a. 在 2016 年人口普查中，就业人员根据澳大利亚和新西兰标准行业分类 (ANZSIC) 被分配到不同的行业。以下行业被视为碳密集型行业：煤炭开采、天然气供应、石油和天然气开采、化石燃料发电、水泥和石灰制造、铝冶炼、石油精炼和石油燃料制造、石油勘探以及其他石油和煤炭产品制造。综合炼钢也包括在内 - 这些工人人数是根据人口普查数据单独确定的 - 但电弧炉中的钢铁回收不包括在内。如果 SA4（ABS 定义的区域，通常包含 100,000 至 500,000 人，代表劳动力市场）中至少有 1.5% 的工人从事煤矿开采，则以下 ANZSIC 代码也被视为碳工作：采矿和建筑机械制造、起重和物料搬运设备制造、其他采矿支持服务、水运支持服务、水运货物运输和铁路货物运输。b. Daley 和 Edis (2010 年，第 9 页)。c. “惰性”阳极提供了一种无碳替代品；这些正在国际上开发和商业化：Rio Tinto (2018)。d. Ha (2019)。e. MLA (2020)。