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国家技术研究院德里
FCJ25J2021J14鉴于财政委员会成员的决定，录取财务委员会接受了对赞助类别的录取的录取的决定，已有63个学生在PH.D计划中启动并在博士学位上录取。低于01的学生。 是根据2022-23学年在研究所获得的M.Tech和Ph.D定期录取的课程。赞助计划的学位课程和06博士学位。来自AY学者的NIT Delhi已根据Self 2022-2023在筹集资金的计划下承认。 此外，在M.Tech结构下的费用及其费用。 计划将从2022-23学年开始。FCJ25J2021J14鉴于财政委员会成员的决定，录取财务委员会接受了对赞助类别的录取的录取的决定，已有63个学生在PH.D计划中启动并在博士学位上录取。低于01的学生。是根据2022-23学年在研究所获得的M.Tech和Ph.D定期录取的课程。赞助计划的学位课程和06博士学位。来自AY学者的NIT Delhi已根据Self 2022-2023在筹集资金的计划下承认。此外，在M.Tech结构下的费用及其费用。计划将从2022-23学年开始。
牛津经济研究院重点关注利洁时对印度经济和社区的支持
2021 年产生的 100 亿卢比，其在投入和工资方面的支出将刺激全国 GDP 再增长 150 万印度卢比。4 利洁时印度 2021 年的就业乘数为 21，这意味着利洁时每 100 个工作岗位将支持印度其他地区的 2,000 个工作岗位
国防采办计划管理局-国防科技推广研究院，助力中小型国防企业进军海外市场！
负责部门 国防工业振兴局局长 金镇洪 (02-2079-6400) 抵消贸易本部长 李永燮 (02-2079-6340)
军事医学研究院-生物医学工程系...
1.1 课程大纲 2.0 年的硕士课程包括三个学期的课程活动和两个学期的学位项目工作，共计 36 个学分。课程将包括讲座、课堂练习、实验室练习、学习访问和项目工作。36 个学分的课程确保寻求在医疗保健领域工作的学生们获得对生物医学工程师来说重要的基础技术、技术开发和商业化技能。M.Engg 学位课程的学生通过高级生物医学工程课程培养深厚的技术技能，并接触与产品开发、知识产权和商业化相关的问题。通过论文工作，学生可以参与临床社区，以确定和开发医疗问题的新型工程解决方案。 1.2 职业前景 生物医学工程师将工程原理和材料技术应用于医疗保健。这可以包括研究、设计和开发医疗产品，例如关节置换或机器人手术器械，为康复环境中有特殊需求的客户设计或修改设备，或管理医院和社区中临床设备的使用。生物医学工程师的范围正在迅速扩大。这些工作机会最常见于细胞、组织、遗传、临床和康复工程等领域。此外，生物仪器、
法国国立科学研究院的量子技术专题...
量子物理基础是在上个世纪初发现的。它们现在成为开发颠覆性量子技术的概念和工具。这些发现使研究人员能够理解物质、光及其相互作用的规律。在探索量子基础和应用的过程中，法国研究人员获得了三项诺贝尔物理学奖，过去 25 年里有四枚 CNRS 金牌被授予该领域*。过去几十年取得的非凡实验进展使人们能够观察量子物体 - 光子、原子或离子 - 我们已经学会了单独和集体控制它们。这意味着科学家可以使用量子态叠加和纠缠的概念来准备和操纵这些物体。这些发展开辟了广泛的应用范围，使当今的量子技术成为最有前途和竞争力最强的领域之一，而 CNRS 在这一领域拥有不可否认的资产可供利用。其中包括遍布法国的实验室网络、结合基础研究、创新和技术转让的多学科方法，以及该组织工作无可置疑的卓越性。这种卓越水平基于量子科学和技术领域极其强大的基础研究，其质量使其成为全球参考。法国国家科学研究院的跨学科方法现在使应用程序在潜在用例中得以实际实施，特别是通过结合学术研究、初创企业和主要工业集团的真正生态系统。
COVID-19 和经验教训 – 为未来做好准备…… - 法国国家科学研究院
I. 简介 这场疫情袭击了一个在心理和政治上都未做好应对这一挑战准备的世界。我们认为，几十年来影响人们生活的传染病已经被克服了。当一场疫情即将来临时，需要迅速作出反应。可以而且应该提前分析各种情景和模拟，并重新考虑全球治理以做出一致和协调的反应。虽然人类无法针对每一种可能的传染病事件采取具体的预防措施，但它可以从这场疫情中吸取教训，因为它提供了说明性材料和经验见解，可以了解政治决策的影响。即使在疫情结束后，科学的重新评估也需要数年时间。然而，这场疫情已经证明了广泛适用工具的重要性。我们已经开始认识到，拥有丰富的科学技术知识以及世界社会巨大的经济潜力和资源，对于成功应对无法以具体形式进行规划或预测的挑战至关重要。以下章节总结了最近 COVID-19 疫情经验中可以得出的一些更具体但仍是初步的见解。
美国口腔健康：进步与挑战，美国国立卫生研究院的报告 - 第 1 部分：口腔健康对社区、整体福祉和经济的影响
自然灾害、新冠肺炎等新型病原体的出现以及其他大规模紧急情况凸显了公私合作伙伴关系的必要性，以规划并确保在危机时期继续提供基本口腔保健服务。
法国国立科学研究院欧洲战略
• 在影响力方面，法国国家科学研究院是欧洲最早认识到与欧洲机构密切合作重要性的科研机构之一，早在 1991 年就在布鲁塞尔设立了办事处。作为科学领域的强大参与者，法国国家科学研究院目前是布鲁塞尔法国科学与创新中心 (MFSIB) 的主要推动者之一，该项目联合了法国 HERI 的主要参与者。法国国家科学研究院需要进一步激励其研究人员在国家层面（国家专题组、国家联络点 (NCP)、研究网络、联盟、渠道和基础设施等）、欧洲范围（专家评估员、借调国家专家 (SNE) 等）和国际范围（贝尔蒙特论坛、未来地球等）的影响力网络中发挥积极作用，特别是在他们完成任务后为他们提供有效的支持。
![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。
哈里森街（Harrison Street）经营伊利诺伊州技术研究院...
芝加哥40年P3 Partyership的系统 - 2021年7月21日 - 哈里森街（Harrison Street）是领先的投资管理公司之一，专注于替代实际资产，追求其P3基础架构策略，今天宣布已与Illinois Institute of Institute of Institute of Institute of Institute of Illinois Institute of Institute of Illinois Institute（“ Illinois Tech”）运营，管理和重新开发该系统。这项投资构成为40年的公私合作伙伴关系（“ P3”），将支持伊利诺伊州理工学院，并为大学提供用于延期维护成本，运营和维护服务的资本解决方案，节能措施和成本储蓄工作。成立于1890年，伊利诺伊州理工学院是芝加哥市唯一以技术为重点的大学，并提供工程，科学，建筑，商业，设计，设计，人类科学，计算和法律学位。伊利诺伊州理工学院的公用事业工厂提供冷水和蒸汽生产和分配，以及向校园的电力生产。作为P3安排的一部分，Harrison Street打算安装一种新的，高效的三角系统，以降低成本和碳排放。Harrison Street的联合创始人，董事长兼首席执行官Christopher Merrill说：“我们很高兴与位于芝加哥家乡的领先技术专注的研究机构伊利诺伊州理工学院（Illinois Tech）建立这一长期P3合作伙伴关系。Harrison Street的联合创始人，董事长兼首席执行官Christopher Merrill说：“我们很高兴与位于芝加哥家乡的领先技术专注的研究机构伊利诺伊州理工学院（Illinois Tech）建立这一长期P3合作伙伴关系。本协议与哈里森街（Harrison Street）投资关键社会基础设施的策略是一致的，并与世界一流的运营商提供全面的资本和维护解决方案，以支持我们的顶级大学合作伙伴，包括大小的小型合作伙伴。哈里森街（Harrison Street）长期以来一直是高等教育，公用事业和卫生系统的首选合作伙伴，我们期待与伊利诺伊理工学院合作，以帮助他们实现长期的运营能力。”伊利诺伊州技术是能源研究和教育的领导者哈里森街（Harrison Street）将与伊利诺伊理工大学（Illinois Tech）一起为研究计划提供支持和合作，并继续将校园系统用作生活实验室。“作为芝加哥科技大学，伊利诺伊州理工学院很荣幸能与像哈里森街这样的芝加哥组织合作，以确保我们的校园社区的可持续未来。“我们期待与哈里森街合作，作为这个生活实验室空间的一部分，为我们的学生提供更多的动手学习经验，以进一步提高我们的能源研究能力。”现有的Harrison Street Partners Ever-Green Energy和Juhl Clean Energy资产将分别提供运营和开发支持。哈里森街（Harrison Street）是一个领先的P3合作伙伴私人投资者，投资了24亿美元用于为教育，医疗保健和政府用户提供服务。该公司的高等教育P3投资组合总计23所大学和21亿美元的AUM，称赞其在129多家大学的校外投资组合。关于哈里森街哈里森街（Harrison Street）是主要专注于替代实际资产的领先投资管理公司之一。自2005年成立以来，该公司创建了一系列差异化的投资解决方案，这些解决方案着重于人口驱动的基于需求的资产。该公司已投资于高级住房，学生住房，