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![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。
国家自闭症儿童，年轻人和成人的国家战略：2021年至2026年（轻松阅读）
简介能源技术清单（ETL）是一项英国政府支持的能源效率计划，该计划鼓励私营和公共部门组织采购市场领先的能源效率工厂和机械。ETL分为两部分；能源技术标准列表（ETCL）和能源技术产品列表（ETPL）。ETCL定义了产品必须满足才能列出的特定高性能标准。这些标准包括功能规范，能源效率和其他绩效指标。它旨在在其每种产品类型中识别和推广前10-25％的表演产品。ETPL是已评估为符合ETCL标准的产品列表。BEI审查了这两个列表，以确保标准和列出的产品完全反映了市场上的技术进步，不断变化的市场趋势/动态以及产品立法和其他法规的制定。本文档列出了将从2021年1月1日起生效的标准。版本控制此Rev 1版本的ETCL 2021版本于2021年6月发布，以修改管道绝缘类别，以允许使用代表性测试。ETCL文档的早期版本的副本可根据请求提供etlmailbox@beis.gov.uk。
在具有稳健超疏水润湿状态的聚乙烯表面轻松制造仿生水钉扎微结构
1 . 沈阳航空航天大学机电工程学院，沈阳 110136 2 . 航空数字化制造工艺国防重点学科重点实验室，沈阳 110136 3 . 吉林大学工程仿生教育部重点实验室，长春 130022 摘要 应用热压技术，提出了一种简单、经济有效的方法来制造具有稳健超疏水润湿状态的微结构高密度聚乙烯 (HDPE) 表面。在热压过程中，柔性模板中的微网格和微凹槽被 PE 熔体填充。随后，在 PE 薄膜表面形成两级微结构。当 5 μL 水滴滴在该 PE 薄膜表面时，其接触角为 151.8˚±2˚，滚动角 > 90˚。计算出表面上的水钉扎能力，滚落角是指定水滴体积的二次函数。具体而言，由于表面的固体-蒸汽复合界面，HDPE 薄膜上出现了 356 μN 的水钉扎力。同时，自清洁和浸泡测试表明，具有微柱的 HDPE 表面在外部压力下表现出强大的 Cassie 浸渍润湿状态。所提出的微结构表面表面制造方法是开发液滴操纵和功能性仿生聚合物表面的合适候选方法。
一种轻松的方法来产生...
本文档是公认的手稿版本的已发表作品，其最终形式以ACS药物化学信函出现，版权所有©美国化学学会后，在同行评审和发行者的技术编辑后。要访问最终编辑和发布的工作，请参见https://doi.org/10.1021/acsmedchemlett.0c00657
学生教练手册v2.0轻松自我...
学生教练手册本手册指导物理疗法的学生担任步行途径的教练，并向学生介绍这项关键原则，这些原则是这种交付模型的零部件，可以轻松进行散步。本手册中嵌入的广泛的学生学习目标是1。向学生介绍人口健康，健康教练，动机访谈，行为改变的跨理论模型和成功交流的要素。2。要学习如何与老年人一起使用轻松计划来指导步行计划，并了解支持步行计划的证据。3。要整合并运用人口健康，健康教练，动机访谈，行为变化的跨理论模型以及与步行者的成功交流的要素。学生教练计划为关节炎基金会自我指导的轻松计划的参与者提供了内容和计划。本手册为参加健康教练计划的物理治疗学生提供了一周的指导和任务。关于轻松计划忠实计划的票据富达计划是指与轻松的教练（和参与者）的步行程度如何以轻松的计划设计跟随步行。本教练手册的编写是为了确保计划保真。轻松步行是一个基于证据的计划，可改善参与者的健康和功能并减轻疼痛。程序交付与步行的原始设计不一致，可以轻松地降低获得所需结果的可能性。作为一名学生教练，您的工作是指导参与者并回应参与者的担忧，但不要通过轻松计划改变步行。如果您找到了需要更新或编辑的一部分，请通过jchevan@springfieldcollege.edu与Julia Chevan博士联系。
通过轻松的电沉积方法及其对局部原子秩序的属性依赖性
摘要：金属眼镜是将超高强度与塑料样处理能力结合使用的独特材料类别。但是，当前使用的熔融淬火途径以获得无定形合金的成本基础，在制造和昂贵的组成元素方面通常需要用于达到玻璃状态，从而阻碍了广泛的采用。相比之下，多材料的电沉积物是一种低成本和多功能的替代方案，以获得无定形合金。在这里，我们通过轻松且可扩展的脉冲电沉积方法演示了模型二元无定形系统的多尺度制造。通过实验和分子动力学模拟的组合研究了电沉积Ni -P金属玻璃的结构和机械特性。属性依赖于合金化学的轻微变化是由短距离簇和几何不利的基序的比例来解释的。双原子连接具有两种原子连接的双色平方抗物簇导致Ni 90 P 10金属玻璃的更均匀变形，而Ni 85 P 15金属玻璃中三原子连接的分数相对较高的分数较高。我们方法的实用性很可能刺激了简单化学中的无定形合金的使用，用于多尺度，用于针对特定应用的系统属性优化。关键字：多尺度，制造，无定形合金，原子订购，分子动力学模拟■简介
在 AI 监考考试中，学生在考试期间受到监控以确保学术诚信，就像监考人员在校园考试中监控学生一样。网络摄像头记录考试过程，任何诚信问题都会被标记以供审查。在大多数情况下，考试过程中标记的问题与诚信无关，可以避免，例如说话或远离摄像头。上一次考试中，超过 70% 的标记事件与学术不端行为无关，而是 AI 识别出的可轻松预防的行为。为了避免考试中不必要的标记，以下是本次考试中 AI 监考考试中应避免的首要事项。
在 AI 监考考试中，学生在考试期间受到监控以确保学术诚信，就像监考人员在校园考试中监控学生一样。网络摄像头记录考试过程，任何诚信问题都会被标记以供审查。在大多数情况下，考试过程中标记的问题与诚信无关，可以避免，例如说话或远离摄像头。上一次考试中，超过 70% 的标记事件与学术不端行为无关，而是 AI 识别出的可轻松预防的行为。为了避免考试中不必要的标记，以下是本次考试中 AI 监考考试中应避免的首要事项。
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