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乡土建筑的被动策略
摘要。由于建筑行业可持续发展的需要，提高建筑的能源效率并减少供暖和制冷的能源消耗非常重要。在一个充满创新解决方案和技术的不断变化的世界中，乡土建筑的被动策略更多地用于实现生活质量并消除对环境和人类健康的负面影响。乡土建筑以当地建筑材料为基础，受到当地传统、文化和气候的影响。主要用于住房的“无建筑师建筑”随着时间的推移而发展，反映了建筑的技术水平和历史背景。这种建筑的核心是利用建筑从自然环境中收集免费能源。随着时间的推移，乡土建筑固有的、永恒的知识提供了舒适生活的基本水平，而无需包括技术在内的主动策略。被动建筑策略的定义是尽量减少或避免能源消耗，利用建筑和自然环境产生供暖、制冷、通风和照明。自然环境的元素是能源的来源：太阳、地球、空气——风、水。通过添加主动技术，生活质量必须提高，但不会影响通过被动策略获得的主要资源。
土耳其航空航天业凭借国家航天事业迈向更高目标......
在结构副总经理领导下开展的这个项目中，纤维增强热塑性材料的设计和生产能力开发活动在飞机结构中发挥着重要作用，这一活动正在迅速持续进行。该项目于 2018 年 7 月启动，对采用热塑性材料的快速、经济高效的细节零件生产和组装方法进行了研究，该项目的目标是获得大批量生产能力用于我们原来的项目，特别是单通道客机。这样，飞机结构的技术水平和竞争力将通过整体热塑性产品基础设施得到提高。在此背景下，第一个全尺寸扰流板的细节部件的生产继续通过开发不同的工艺成功进行。“合并流程”是产品中拟采用的组合方法之一，已于 2020 年 6 月成功完成。中型整体式原型扰流板的组装过程也采用“电阻焊”方法成功完成。随着我们公司内部基础设施的开发，这些已知在世界上产量有限的工艺首次在封闭的结构中使用。第一个全长扰流板原型将于 2021 年完成。
人机团队中的集体智慧：贝叶斯心智理论方法
我们开发了一个贝叶斯代理网络，该网络根据观察到的交流共同模拟队友的心理状态。使用生成计算认知方法，我们做出了两点贡献。首先，我们表明我们的代理可以生成干预措施，从而提高人机团队的集体智慧，使其超越人类单独实现的水平。其次，我们开发了一种实时测量人类心智理论能力的方法，并测试了有关人类认知的理论。我们使用从在线实验中收集的数据，在该实验中，29 个纯人类团队中的 145 名成员通过基于聊天的系统进行交流以解决认知任务。我们发现人类 (a) 很难将来自队友的信息完全整合到他们的决策中，尤其是在交流负荷很高的时候，并且 (b) 存在认知偏见，这导致他们低估某些有用但模棱两可的信息。我们的心智理论能力测量可以预测个人和团队层面的表现。观察团队的前 25% 的信息可以解释最终团队表现的大约 8% 的变化，与当前的技术水平相比提高了 170%。
关于了解人工智能社会实施现状的调查结果摘要
‐ 新加坡港口集装箱码头将进行整合、搬迁和自动化改造（以容纳更大的集装箱船并提高码头运营效率。码头将于 2021 年开始运营，预计 2040 年全面投入运营） ‐ 海外电子商务现场运营商已实现仓库货物拣选操作的自动化，减少了拣选工作时间。这里没有存储架；而是将产品放置在一个平台上，一个细长的机器人可以在下面爬行，然后机器人将其捡起。使用AI分析机器人的路径，使它们不会相互碰撞，因此在采摘过程中不会发生碰撞。 - 在荷兰等欧洲国家，已经建立了可以切换到仅限卡车的道路系统随时在车道间行驶。正在开发一种系统，该系统利用安装在道路上的摄像头不断监控车辆的移动并产生交通流（改变速度限制、指定和更改车道等）——朝着引入人工智能研究、技术开发、港口起重机自动化技术在国外先进集装箱码头已广泛采用，技术水平较高。
与一组耗散量子发射器的完美光子不可区分性
摘要：由于存在强烈的失相过程，基于半导体量子点 (QD) 平台的单光子源 (SPS) 仅限于低温 (T) 操作。尽管 QD 在光腔中的集成可以增强其发射特性，但在高 T 下保持高不可区分性 (I) 的技术要求仍然超出了当前技术水平。最近，新的理论方法通过实现双偶极耦合发射系统已经显示出有希望的结果。在这里，我们提出了一个基于优化的五偶极耦合发射系统平台，该系统耦合到腔体，可在高 T 下实现完美的 I。在我们的方案中，使用完善的光子平台可以实现具有耗散 QD 的完美 I 单光子发射。对于优化过程，我们开发了一种新颖的机器学习方法，该方法可以显着减少高要求优化算法的计算时间。我们的策略为优化不同光子结构用于量子信息应用开辟了有趣的可能性，例如减少耦合的两级量子系统簇中的量子退相干。
成熟框架实现组织数字准备
摘要。数字化和高级技术用于更灵活和资源有效的生产过程正在改变工业竞争环境。但是，如果没有整个组织准备充分利用其利益，那么很少实施新技术。这种准备就可以表示为组织数字成熟度。先前的研究表明，数字化水平正在提高，但是在许多情况下，由于缺乏基础，它与业务战略和/或组织和技术基础设施的支持不符。现有模型存在差距，以提供实用的启动步骤来支持组织数字准备就绪。通过分析和反思瑞典制造公司实施的四个案例，测试了组织数字准备就绪的概念准备框架。调查结果指出，建立适当的组织基础，准备就绪，确保公司发展数字成熟很重要。可以根据变更管理实践的三个主要阶段开发。该工具可用于识别组织准备，从而可以克服所需的差距和阈值。这将使公司能够利用所需的技术水平来提高成本和资源效率，从而竞争。此外，还提出了组织，数字和智能准备就绪的尺寸和路线图。
使用深度卷积精炼自动编码 Alpha GAN 增强 3D 大脑环境的数据
摘要 —基于学习的方法代表了路径规划问题的最新技术水平。然而，它们的性能取决于可用于训练的医学图像的数量。生成对抗网络（GAN）是无监督神经网络，可用于合成逼真的图像，避免对原始数据的依赖。在本文中，我们提出了一种创新类型的 GAN，即深度卷积精炼自编码 Alpha GAN，它能够通过学习数据分布从随机向量成功生成 3D 脑磁共振成像 (MRI) 数据。我们将变分自编码 GAN 与代码鉴别器相结合，解决了共模崩溃问题并降低了图像模糊度。最后，我们在生成器网络中串联了一个精炼器，以平滑图像的形状并生成更逼真的样本。我们使用生成的图像与真实图像之间的定性比较来测试模型的质量。我们还利用多尺度结构相似性度量、最大平均差异和并集交集三个指标进行了定量分析。最终结果表明，我们的模型可以成为解决基于学习的方法所需的医学图像短缺问题的合适解决方案。
无线温度测量，用于塑料注塑件的连续过程监控
为了提高生产率和质量以及进行工艺验证，监控、控制和记录注塑工艺及后续组件生命周期的需求变得越来越重要 (Alig, I. et al. , 2010)、(Yang, Y. et al. , 2016)。对当前技术水平和研究的详细分析产生了开发本发明系统的进一步动力。已知的基于模型的描述注塑过程的方法显示出局限性。实验方法正在得到进一步推广，特别是对于仍然具有挑战性的熔体温度建模，作为注塑成型过程中的主要影响参数之一（Praher，B. et al. ，2014），（Gordon，G. et al. ，2015），（Hopmann，C. et al. ，2017c）。将传感器集成到注塑成型过程中对于生产高质量的塑料部件特别有利（Bühring-Polaczek，A.等，2014），（Yang，Y.等，2016）。该传感器技术目前大多以有线方式安装在注塑机或模具上，因此只能在脱模期间或脱模后有限范围内确定塑料部件上（尤其是塑料部件内）的温度。
量子计算的设计自动化
摘要 — 我们正处于一个新“计算时代”的黎明，量子计算机有望在其中找到实际应用。然而，虽然在量子计算机的物理实现方面取得了令人印象深刻的成就，但为这些设备的应用程序设计和实现提供帮助的自动化工具和方法的开发却面临着无法跟上这种发展的风险——我们可能拥有强大的量子计算机，但几乎没有任何适当的手段来实际使用它们。 ERC Consolidator 项目“量子计算的设计自动化”旨在通过为这项新兴技术开发高效且实用的设计方法来为即将到来的设计差距提供解决方案。虽然目前的技术水平受到量子计算的跨学科性的影响（导致考虑不适当的模型、不一致的解释和“错误”的问题表述），但该项目在设计自动化社区和量子计算社区之间架起了一座桥梁。这将允许充分利用设计自动化的潜力，而这种潜力在量子计算中几乎还没有得到利用。本中期报告概述了该项目的动机和方法，并展示了项目前两年开展的部分成果和外展活动。
脑机接口的进展与挑战
BCI 系统包括大脑或中枢神经系统 (CNS)、脑信号采集、神经反馈、信号处理和解码、控制接口和外围设备（图 1 上部）。用户的 CNS 是 BCI 系统中最复杂、最活跃、适应性最强的子系统，不可或缺。因此，BCI 系统的设计和评估需要优先考虑用户和人体工程学。脑信号采集是 BCI 系统的另一个关键组成部分，通常是实际瓶颈之一；获取高质量的脑信号至关重要。如今，可以使用多种技术记录大脑活动，例如神经元尖峰检测（NSD，细胞外或细胞内）、皮层电图 (ECoG)、脑电图 (EEG)、脑磁图 (MEG)、正电子发射断层扫描 (PET)、功能性磁共振成像 (fMRI) 和功能性近红外光谱 (fNIRS)。 2 其中，MEG、PET、fMRI技术要求高，价格昂贵，不便携，限制了其在BCI中的广泛应用；另一方面，PET、fMRI、fNIRS依赖于脑代谢的检测，空间分辨率高，时间分辨率低，在目前的技术水平下不太适合快速的脑机交互；EEG可以无创地记录头皮信号，安全可靠，但其空间分辨率和信噪比并不比侵入式ECoG和NSD好，后者也有更广泛的应用。