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基于人工智能的抗击新冠肺炎疫情举措（总体情况）
（注1）红色框表示该技术已经确立，处于产业化阶段；橙色框表示目前正在研发中；绿色框表示目前正在筹划研发项目；蓝色框表示已拥有核心技术，但还处于构思阶段。 （注2）内容分类原则上由各大学或公共机构自行决定。但秘书处可能会酌情进行更改，例如将与其他项目相似的项目归为同一分类。有关实际大学及公共机构登记的分类，请参阅个别记录。
用于指导建筑设计课程构思的语义 AI 模型 Emmanouil Vermisso 建筑学院 佛罗里达大西洋大学 111 East Las Olas Boulevard 劳德代尔堡，佛罗里达州 33301，美国 evermiss@fau.edu
摘要 本文讨论了可用的人工智能 (AI) 模型的组合，即神经语言模型 (NLM) 与经过训练的 GAN 和人类解释，以促进架构构思。工作流程使用语义提示识别推测设计的概念场景。结果成为视觉参考，以补充修订的语义描述，以指导 VQGAN+CLIP 模型，利用对结果的控制，然后使用降维对结果进行排序，并进一步策划以训练其他模型 (GAN)。NLM 对文本输入的解释增加了跨越更大语义距离的可能性，以实现创造性的视觉结果，而 AI-人类步骤的嵌套工作流程可以自动查询更大的解决方案空间。此外，它还考虑了基于语言 (NLM) 的处理模型 (LeCun, 2021) 导致的视觉数据 (Hadamard, 1945) 的低带宽、还原编码问题，这可能会限制设计机构。
浸入未来：构建设计课程，使设计学生能够与机器学习合作
机器学习（ML）用于增强越来越多的智能产品，但它在用户体验（UX）设计教育中并不是一个探索的主题。mL使用收集的数据及其技术属性（例如，准确率）在使用时会不断变化。对于UX设计学生来说，很难了解ML技术，更不用说围绕ML确定设计机会，或者实施ML增强设计建议。尤其是ML的可生长性质，例如其不可预测的，不断变化的和数据驱动的性质，使得很难在构想和原型中应用ML。为设计学生准备与ML一起作为UX设计中的可生长计算/设计材料，我们建立了一个名为“ Information Products”（DIP）的设计课程。为此，我们设计了一个教学基础设施，使设计学生能够用ML技术巧妙地构思和原型。我们还提出了一种针对设计学生背景和ML的生命周期量身定制的自行车教学方法。最后，我们介绍了DIP的设计项目，并分享了让设计学生与ML合作的经验。DIP课程的结果和学生的反馈表明，我们的工作有助于设计学生培养ML素养，以了解其可生长的性质，从而创造性地构思和实际上是原型ML增强产品。此外，我们分享了从建立DIP课程中学到的经验教训，并强调了开发未来ML相关课程的方向。
Diana Bedolla博士
目前，戴安娜（Diana）开始了一个新的篇章，率领她构思和制定的一个有远见的项目。她通过振动光谱法获得了三年的玛丽·斯克洛夫斯卡·弗里（MarieSkłodowska-Curie）资金三年，对额颞痴呆症和其他神经退行性疾病进行了开创性的探索。与澳大利亚墨尔本的ICGEB（国际基因工程与生物技术中心）和莫纳什大学等机构合作，戴安娜的努力有望揭示这些令人沮丧的条件的新见解，从而塑造了神经科学研究的最前沿。
联合NRS麻醉，围手术期和重症监护...
在第一天（10月1日，星期二），我们将有演讲者描述Anaesthetic，围手术医学和重症监护研究的各个方面，包括受训者搜索网络的更新，试验更新，新的试验建议以及在苏格兰构思和完成的研究结果。重点包括汤姆·雅培（Tom Abbott）（伦敦皇后大学玛丽大学）谈论麻醉和围手术期医学的平台试验，以及曼彻斯特大学（University of Manchester）的Gareth Kitchen博士谈论呼吸重症监护试验的同盟。
建议的任命：Rodrigues MC，Silva Maciel IS，Lent FRP，第六级LFC，Paiva LS，
mcr-负责手稿的主要文本的各个方面，以及共同作者之间的沟通和管理。eSM - 在构思，设计，详细和修订手稿中的贡献中。frpq和LFC-手稿概念的贡献，数据解释的帮助以及整个写作的论证和修订的提出。lps-对要发布的修订版本的贡献。FAA-对要发布的修订版本的贡献。flaf-对要发布的修订版本的贡献。fa-对要发布的版本的修订和最终批准做出了重大贡献。所有作者都阅读并批准了最终手稿。
前往 ZInstSanBw Koblenz 的路线
该研究所以兽医学为重点，是德国联邦国防军的动物疾病诊断和人畜共患病能力中心。此外，它还负责培训出国执行任务的兽医专家。对于德国海军来说，该研究所是所有与船上饮用水供应有关的问题的中心联络点，从新建筑的构思一直到船上持续运营期间供应系统的改造和优化。此外，兽医学和食品化学/生态化学的技术专长定期部署在德国联邦国防军的各种部署场景中，从而为确保行动期间饮用水和食品的安全等做出了重大贡献。
IEA 能源创新论坛 2024 - NET
讨论范围广泛，将涉及支持创新者在清洁能源研发、原型设计、试点测试和示范方面投入更多资金的所有因素——所有这些活动都会给投资者带来技术风险。市场化政策和标准也包括在内，因为它们可以激励硬件和软件的构思、改进和调整。所有清洁能源技术都属于讨论范围，从大幅降低排放的能源供应、分配和转换技术，到关键矿物技术、相关设备制造技术以及使能源消费更清洁、更高效、更公平或更灵活的技术。