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在发表的文章中，I.Van Wyk，2023年，“南非中小型企业的战略决策”，《南非非洲杂志》
在南非背景下，中小型企业还面临着其他挑战，例如犯罪，腐败，对市场进入的挑战以及缺乏管理技能（Mhlongo＆Daya 2023; Viviers＆Venter 2008）。税收立法也不总是提供必要的支持和鼓励，以帮助小型企业采用较低的税收优惠和倡议（Painter-Morland＆Spence 2009）。与大型组织类似，中小型企业还面临官僚主义挑战，导致业务和管理技能，决策和实践差（2016年经济研究局； Gopaul 2019； Mhlongo＆Daya 2023）。除了所有这些挑战外，是否缺乏或不足的战略决策（SDM）技能也可以刺激中小企业的表现不佳和失败（Gopaul＆Rampersad 2020； Hang＆Wang 2012）。
研究文章中肉类培养物和血液培养的效用在儿科患者的治疗中
结果：接受ABR的78名患者需要手术干预。患者为76％的男性，在2到202个月大（平均127个月，SD 47.6）之间。34.6％的颅内并发症。在轨道并发症的78.2％中，被诊断为轨道并发症，有48.7％的轨道蜂窝织炎，有38.4％的腹膜下脓肿。 脓肿的存在是手术的最常见指征，平均脓肿长度为23.7mm。 59名患者需要重复ESS。 15例患者接受了MMCX，而55例患有BCX。 60％的MMCX和5.5％的BCX与手术培养物相对应。 百分之八十七的BCX没有生物的生长。 在Fischer的精确检验中，金黄色葡萄球菌对MMCX的生长在预测手术培养的生长方面具有统计学意义（P = 0.009）。被诊断为轨道并发症，有48.7％的轨道蜂窝织炎，有38.4％的腹膜下脓肿。脓肿的存在是手术的最常见指征，平均脓肿长度为23.7mm。59名患者需要重复ESS。15例患者接受了MMCX，而55例患有BCX。60％的MMCX和5.5％的BCX与手术培养物相对应。 百分之八十七的BCX没有生物的生长。 在Fischer的精确检验中，金黄色葡萄球菌对MMCX的生长在预测手术培养的生长方面具有统计学意义（P = 0.009）。60％的MMCX和5.5％的BCX与手术培养物相对应。百分之八十七的BCX没有生物的生长。在Fischer的精确检验中，金黄色葡萄球菌对MMCX的生长在预测手术培养的生长方面具有统计学意义（P = 0.009）。
本通讯是关于人工智能（AI）监管的系列文章中的第一篇。在本文中，AI
final-green-light-to-the-first-worldwide-rules-on-ai/?trk=public_post_comment-text（最后访问于 2024 年 9 月 5 日）
第4章中国国家报告
为了促进低碳发展和进一步的中国的“双碳”目标，该目标于2020年正式宣布，中国的中央和地方政府颁布了各种措施。因此，中国在向低碳能源的过渡方面取得了重大进展。根据国家发展与改革委员会（NDRC，2023年）的说法，2022年的整个年度能源消费量为54.1亿吨标准煤，与上一年相比增长了2.9％。原油的消费量下降了3.1％，而天然气消费量下降了1.2％。相反，用电增加了3.6％。煤利用占整体能源消耗的56.2％。可再生能源，例如天然气，水力发电，核电，风能和太阳能，占整体能源消耗的25.9％，标志增加了0.4％。主要能源耗尽工业业务的热电发电的平均每千瓦时煤炭使用率下降了0.2％。中国的二氧化碳排放（CO 2）强度，以每单位国内生产总值（GDP）发射的二氧化碳量测量，降低了0.8％。
BHIN 24-023 特定行为健康提供者类型和服务的标准；修订加州法规（CCR）第 9 章和第 22 章中的相关章节。
作为 CalAIM 的一部分，DHCS 正在实施行为健康管理整合计划。该计划旨在促进更多人获得服务，提高服务质量，并为同时患有精神健康和物质使用障碍 (SUD) 的会员提供更综合的护理体验。为了进一步实现行为健康管理整合计划的目标，DHCS 正在对可以提供专业精神健康服务 (SMHS)、药物医疗补助 (DMC) 和药物医疗补助组织交付系统 (DMC-ODS) 服务的提供商类型进行更改，以实现更高的一致性，并允许更多提供商在这些交付系统中提供行为健康护理。DHCS 旨在支持和扩大行为健康劳动力队伍，包括持证专业人员和其他提供商，他们在所有环境和交付系统中提供精神健康和 SUD 服务。
b'在全球范围内，可再生能源发电的利用受到电网中可存储能源的数量和持续时间的限制。这是实现深度脱碳电网的主要瓶颈，深度脱碳电网不仅要使可再生能源的渗透率超过 80%，而且对于长期遏制全球变暖和实现气候目标也是必要的。这个问题可以通过部署长时储能来解决，长时储能本质上是指可以长时间存储能源的系统。PTR 认为放电时间超过 8 小时的系统就是 LDES。在这篇介绍性文章中，我们将讨论有前景的 LDES 技术，包括抽水蓄能、液态空气储能、压缩空气储能、飞轮储能、热能储能、氢能储能和电池储能。'
b'在全球范围内，可再生能源发电的利用受到电网中可存储能源的数量和持续时间的限制。这是实现深度脱碳电网的主要瓶颈，深度脱碳电网不仅要使可再生能源的渗透率超过 80%，而且对于长期遏制全球变暖和实现气候目标也是必要的。这个问题可以通过部署长时储能来解决，长时储能本质上是指可以长时间存储能源的系统。PTR 认为放电时间超过 8 小时的系统就是 LDES。在这篇介绍性文章中，我们将讨论有前景的 LDES 技术，包括抽水蓄能、液态空气储能、压缩空气储能、飞轮储能、热能储能、氢能储能和电池储能。'
![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。