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引用 (APA) Meister, S., Wermes, M., Stüve, J., & Groves, R. M. (2021). 可解释人工智能方法在自动化复合材料制造中纤维铺层缺陷深度学习分类中的研究。复合材料 B 部分：工程，224，文章 109160。https://doi.org/10.1016/j.compositesb.2021.109160 重要提示 要引用此出版物，请使用最终出版版本（如适用）。请检查上面的文档版本。
自动化纤维铺层技术广泛应用于航空领域，以高效生产复合材料部件。然而，所需的人工检查可能占用高达 50% 的制造时间。使用神经网络对纤维铺层缺陷进行自动分类可能会提高检查效率。然而，这种分类器的机器决策过程难以验证。因此，我们提出了一种分析纤维铺层缺陷分类过程的方法。因此，我们全面评估了文献中的 20 种可解释人工智能方法。因此，将平滑积分梯度、引导梯度类激活映射和 DeepSHAP 技术应用于卷积神经网络分类器。这些方法分析分类器对未知和操纵的输入数据的神经激活和鲁棒性。我们的研究表明，平滑积分梯度和 DeepSHAP 尤其适合可视化此类分类。此外，最大灵敏度和不保真度计算证实了这种行为。将来，客户和开发人员可以应用所提出的方法来认证他们的检查系统。
BNT162B2疫苗在人类中诱导中和抗体和多特异性T细胞
我们研究了倾斜的Weyl半准薄膜的表面等离子体极化的分散体和光谱。倾斜的Weyl半含量在Weyl节点处具有倾斜的Weyl锥，并用封闭的费米表面和I型II分类为I型，并带有过时的Weyl锥和开放的费米表面。我们发现，即使在没有外部磁场的情况下，该系统的表面等离子体极化的分散也是非偏置的。此外，我们证明了倾斜参数对控制这种非进取心具有深远的作用。我们揭示了II型Weyl半分化的薄膜以负基组速度托有表面等离子体极化模式。此外，我们表明该结构的角光谱是高度不对称的，并且在吸收性和反射率中，这种角度不对称性在很大程度上取决于倾斜的Weyl semimimetal的倾斜参数。这些令人兴奋的功能建议在光学传感设备，光学数据存储和量子信息处理的设备中使用倾斜的Weyl半学。
LSE欧洲政治与政策（EUROPP）博客：为什么波兰的经济从大流行中如此强烈？与英国第1页的比较4 21世纪的经济外交： 协调还是冲突？机构的原因和后果在世界秩序分类中重叠 女权主义的经济观点对COVID-19的大流行 美国知识经济 - David Soskice 英国工会，集体行动和成本疾病 富人减税的经济后果 欧洲地区的社会资本和经济增长 北约和战争的未来特征 “疫苗民粹主义”和移民援助 围绕非洲CVDPV2爆发的公共卫生问题：预防和控制策略，特别关注尼日利亚 新世界和全球银色经济Alejandra ... 经济地理，政治和世界贸易制度 锂离子和未来电池技术可持续循环经济的路线图 能量和气候变化
我们的直觉是，波兰方法给经济带来的负担减轻了，而英国人可能在限制病毒传播方面更有效。这是由与大流行期间总死亡人数有关的数据支持。我们使用“过剩死亡率”（高于五年平均值的死亡人数）的度量，因为这些数据没有（MIS）报告和分类的潜在差异。下图显示，在2020年春季的第一波浪潮中，波兰的早期和紧密的锁定几乎没有过多的死亡，而在英国，限制限制导致过量死亡率超过100％。
基于机器学习的人工智能在心血管疾病诊断、预测和分类中的临床应用
人工智能是计算机科学的一个领域，旨在模仿人类的思维过程、学习能力和知识存储。5 机器学习是实现人工智能的方法之一，通常指系统通过算法从数据中获取信息的过程。机器学习大致可分为监督学习和无监督学习。监督学习和无监督学习之间有两个主要区别。首先，监督学习使用已标记有 1 个或多个标签（如属性、特征或分类）的数据，而无监督学习使用未标记的数据。5 其次，监督学习侧重于分类，即将观察结果分为几个子集（例如，将心电图分类为心房颤动 (AF)、窦性心律或其他），以及
人类中央前手旋钮的髓鞘含量反映了生理和行为层面的手动运动控制个体差异
初级运动皮层手部区域 (M1 HAND) 和相邻的背侧运动前皮层 (PMd) 形成中央前回中的所谓运动手旋钮。M1 HAND 和 PMd 对于灵巧的手部使用至关重要，它们通过皮质皮层轴突紧密相连，缺乏清晰的分界线。在 24 名年轻的右利手志愿者中，我们进行了多模态映射，以描绘右侧运动手旋钮的结构和功能之间的关系。3 特斯拉的定量结构磁共振成像 (MRI) 产生了区域 R1 图，可作为皮质髓鞘含量的代理。参与者还接受了功能性磁共振成像 (fMRI)。我们绘制了与任务相关的激活和时间精度，同时他们执行一项视觉运动同步任务，该任务需要用左手食指或小指进行视觉提示的外展运动。我们还对运动手柄进行了脑沟对准经颅磁刺激，以确定在两个内在手部肌肉中诱发运动诱发电位 (MEP) 的最佳位置 (热点)。各个运动热点位置沿喙尾轴有所不同。中央前区冠部中的运动热点位置越靠喙，皮质运动 MEP 延迟越长。“热点喙部性”与中央前区冠部的区域髓鞘含量有关。皮质髓鞘含量还与视觉运动同步任务期间的中央前区冠部任务相关激活和时间精确度呈正相关。总之，我们的结果表明皮质髓鞘形成、皮质空间表征和手指运动的时间精确度之间存在联系。我们假设皮质轴突的髓鞘形成促进了 PMd 和 M1 HAND 中的神经元整合，从而促进了运动的精确时间。
比较 AlexNet、Faster R-CNN 和 YOLOv4 在阿尔茨海默氏症脑部 MRI 扫描多类分类中的架构和性能
尽管磁共振成像 (MRI) 等诊断成像技术的进步使人们对阿尔茨海默病 (AD) 的诊断和治疗有了更深入的了解，但医疗专业人员仍然需要分析图像，这是一个耗时且容易出错的过程。借助神经网络模型，可以更准确、更有效地做出诊断。在本研究中，我们比较了三种著名的基于 CNN 的算法（AlexNet、Faster R-CNN 和 YOLOv4）的性能，以确定哪一种算法在对 AD 患者的脑部 MRI 扫描进行多类分类时最准确。所使用的数据集来自 Kaggle，包含 6400 个训练和测试 MRI 图像，分为四个类别（非痴呆、非常轻度痴呆、轻度痴呆和中度痴呆）。中度痴呆类别的代表性极低。为了获得更准确的结果，通过数据增强将图像添加到该类别中。实验是使用 Google Colab 的 Tesla P100 GPU 进行的。迁移学习应用于所有三个预训练模型，并根据各自的参数调整数据集。增强后，AlexNet 具有最高的 mAP（平均准确率），100% 的时间检测到感兴趣的对象，而 YOLOv4 和 Faster R-CNN 的 mAP 分别为 84% 和 99%。然而，YOLOv4 在混淆矩阵上表现最佳，尤其是对于 ModerateDemented 图像。正如我们的实验所揭示的，像 YOLOv4 这样的单阶段检测器比像 Faster R-CNN 这样的两阶段检测器更快、更准确。我们的研究成功实现了这些模型，并为医学图像诊断做出了宝贵贡献，为未来的研究和开发开辟了道路。
sanjay Kumar博士在鱼类中的声学 - 属性系统
来自神经局器官的神经瘤细胞。神经瘤器官是侧线系统的受体成分。每个神经膜器官都包含两种类型的细胞。受体细胞是梨形的，聚集在中间形成簇，而支撑细胞则长而细长，并围绕受体排列以形成神经瘤器官的周围。每个感觉细胞在顶端都带有类似感觉过程的头发。头发包含许多（约20-25）小立体胶质和一个边缘的大型运动圆膜，这些凝乳块将被神经瘤细胞分泌并突出到水中。其余的毛细胞在朝向运动过程上方向两极化。由水在水中运动引起的任何碎杯的任何位移都会转化为去极化并诱导受体潜力。受体毛细胞的基础末端继续进入VII，IX和XTH颅神经的轴突纤维。
白皮书 - 非皮革鞋类中的先进技术
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在传统鞋类中实施工业 4.0 的 9 大支柱
印度新德里贾米亚·米莉亚·伊斯兰大学 摘要 — 工业 4.0 是德语术语，指的是将自主机器人、仿真、横向和纵向系统集成、物联网、网络安全、云计算、增强现实、大数据和分析等相互关联在一起的智能生产趋势结合起来。这些相互关联的技术被称为工业 4.0 的九大支柱。在本案例研究中，这 9 大支柱被应用到现有的传统鞋业模式中，以将其转变为智能鞋业模式。从上述智能工业模型得出的结论是，如果实施工业 4.0，可以提高行业的生产力、收入、就业机会和投资。关键词：互联、智能、工业、集成。
