XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System透明性
美国EPA C-MORE的数据质量和透明性EPD标准
环境产品声明是凝结的生命周期评估报告，通常报告产品级别的环境影响。EPA已经确定了概述构成强大，高质量EPD的期望，并解决ISO 21930：2017第5.5节和ISO 14025：2006第6.7.2节中概述的可比性和一致性方面。与美国EPA产品类别规则（PCR）并行，以支持低体现碳建筑材料的标签计划（EPA的PCR标准），数据质量和透明度的EPD标准旨在为EPDS提供指定实体和其他用户，并在要求提供高级EPD的单一要求的EPDS和其他要求。目前将标准作为一组要求起草，但未来的利益相关者的意见可能会导致类似于EPA PCR标准的方法，并且要求分为基线和领导标准。
在胸部X光片及其成像工作中检测到的retocardiac不透明性：图片评论
摘要腹置空间是胸部X光片的一个棘手区域，在胸部X光片中，经常错过异常的密度。病变会产生晚期压力症状。早期检测和对逆行心态的适当评估可以帮助放射科医生在明显的临床体征和症状之前确定诊断。我们提出了10例患者的病例系列，额叶胸部放射线中偶然检测到的深层不透明度，并通过其他成像方式进一步评估，例如横向X光片，计算机断层扫描（CT）或磁共振成像（MRI）以建立诊断。最终诊断包括先天性疾病，例如食管复制囊肿和支气管囊肿；炎性疾病，如肝炎，肺脓肿和肺炎肺炎；主动脉动脉瘤等血管状况；诊断性疝等diaphragmatragication；以及罕见的肿瘤，例如心脏乳头状瘤，肺神经内分泌肿瘤和神经节瘤。还讨论了有助于诊断后心动过心的基本迹象。
高透明性透明基于窗口的Agrivoltaics
摘要。最近已经开发了许多基于新颖的玻璃设计，低发射率薄片涂层以及专有荧光中间层类型的现代玻璃和窗户产品。当今的高级窗户可以控制诸如热发射，热量增益，颜色和透明度之类的属性。在新型的玻璃产品中，还通过图案化的半导体薄膜能量转换表面或使用发光浓度型方法来实现较高的透明度。通常，对于建筑行业和农业的应用（温室）应用，半透明的和高度透明的PV窗口是专门设计的，包括特殊类型的发光材料，衍射微结构，定制的玻璃系统和电路。最近，在构建集成的高透明太阳能窗口中已经证明了显着的进步（具有高达70％的可见光传输，电力输出p max 〜30 33 w p /m 2，例如< /div>，ClearVue PV太阳能窗）;这些预计将在温室装置中为智能城市和先进的Agrivoltaics的发展增加动力。目前（2023年），这些ClearVue窗口设计是唯一可以在建筑物中提供明显的能源节省的视觉清晰和部署的建筑材料，同时又具有大量可再生能源的能源。这项研究的目的是将ClearVue®PV窗口系统的最新工业化开发置于发光浓缩器领域中先前研究的更广泛的背景，并提供一些有关在研究温室建筑物包裹中部署的几种Clearvue窗口设计类型的测量性能特征的细节，以阐明其能量差异，并在其相应的差异中进行了差异。提供了这些最近开发的透明Agrivoltaic建筑材料的实际应用潜力的评估，重点关注可再生能源产生数字以及在一项长期研究中观察到的季节性趋势。本文报道了2021年初在默多克大学（澳大利亚珀斯）建造的基于研究温室的Agrivoltaic装置的测量绩效特征。默多克大学的太阳能温室已经证明了由于其建筑物的现场能源生产而产生的明显节省的商业粮食生产潜力。
偏振简并腔中大量 Purcell 增强量子点诱导的光学透明性
摘要：光学活性自旋系统与具有高协同性的光子腔耦合可产生强光-物质相互作用，这是量子网络的关键成分。然而，获得用于量子信息处理的高协同性通常需要使用光子晶体腔，而光子晶体腔从自由空间的光学访问能力较差，尤其是自旋相干控制所需的圆偏振光。在这里，我们展示了协同性高达 8 的 InAs/GaAs 量子点与制造的靶心腔的耦合，该腔提供近乎简并和高斯偏振模式以实现高效的光学访问。我们观察到量子点的自发辐射寿命短至 80 ps（约 15 个 Purcell 增强），从腔体反射的光的透明度约为 80%。利用诱导透明度进行光子切换，同时相干控制量子点自旋，可以为建立量子网络的持续努力做出贡献。
人工智能、不透明性和个人自主性
确实专门为这个主题开辟了一个部分，但这种主导地位的进一步证据很少。15 虽然人们希望我们出于其他原因也小心驾驶。16 Wachter 等人。(2017, p. 98) 提出了类似的建议，以解决透明度需求的情况
AI、不透明性和个人自主性
摘要 机器学习的进步推动了人工智能决策算法在保释听证、医疗诊断和招聘等程序中的流行。学术文章、政策文本和普及书籍都警告说，这种算法往往不透明：它们没有为其结果提供解释。基于透明度和不透明度的因果关系以及最近关于因果解释价值的研究，我对不透明算法提出了道德担忧，但尚未在文献中得到系统的处理：当此类算法用于改变生活的决策时，它们会阻碍我们根据自己的目标和偏好有效地塑造我们的生活，从而破坏我们的自主权。我认为这种担忧值得更加密切的关注，因为它为算法决策的透明度呼吁提供了新的工具和新的挑战。
临床人工智能：不透明性、问责制、责任和义务
摘要 本文献综述的目的是撰写一篇以系统方法为支撑的叙述性综述，批判性地识别和审查有关问责制以及临床医生和技术人员在使用不透明的人工智能系统进行临床决策时的责任和法律责任分配的担忧。本综述的问题是：(a) 临床医生是否可以在临床决策中使用不透明的人工智能系统 (AIS)；(b) 如果患者因临床医生使用 AIS 的建议而受到伤害，责任和法律责任将如何分配？我们从九个数据库中系统地搜索、检索和审查了文献，其中还包括来自三个临床专业监管机构的项目，以及来自政府和非政府组织的相关灰色文献。这些文献符合纳入/排除标准；与本综述相关的项目经过了数据提取。本评论发现，在考虑技术人员和临床医生在临床决策中创建和使用 AIS 的利益相关者时，存在对不透明性、问责制、责任和义务的多重担忧。当使用的 AIS 不透明且责任分配有些不明确时，问责制就会受到挑战。法律分析将有助于利益相关者了解他们的义务，并在使用 AIS 时发生患者受到伤害的不良情况时做好准备。