XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System汽车工业
人工智能在医学领域的风险
人工智能 (AI) 是发展最快的科学，对大多数人类活动产生了有益的影响。人工智能改变了人类的生活，改善了通信、旅行、汽车工业、商业、建筑和农业 1,2。使用深度强化学习技术的人工智能正在迅速发展，预计到 2050 年甚至更早，它将达到一般人类智能的水平 3。尽管所有这些进步都受到欢迎，但可以预见的是，随之而来的是可能对人类构成重大威胁 4,5。医学是受益于许多疾病的诊断、流行病学、分期严重程度、预后和治疗准确性提高的科学之一 6,7。此外，人工智能在发现新药方面发挥了关键作用，彻底改变了医学教育、医学信息和医疗实践。显然，人工智能在医学领域的目标是促进人类福祉、平等和先进的医疗保健，并保护个体患者数据的自主安全和透明度。然而，人工智能的开发和实施在医学实践和生物学研究领域存在重大风险 8,9 。本文将讨论以下风险和危险：1）目前存在的数据滥用、人工智能开发和/或实施过程中的风险、医学教育的风险；2）可能很快出现的各种医疗测试和检查或医学专业的替代；3）人工智能何时可能变得比人类智能更强大（超级人工智能）。最后，将提出一项基于医学伦理的建议，以使人工智能在未来继续造福人类 10 。
超快半导体磁盘激光器的最新进展
引言近几十年来，超快激光器已经迅速发展为更高的性能。超快激光器具有三个关键特征，可以使其在市场领域的应用：首先，它们的短脉冲持续时间允许在时间域中进行高分辨率测量。换句话说，它们是测量高速现象的几乎完美的超快“ flash”。第二，由于激光能集中在短脉冲中，因此它们具有很高的峰值功率，这可以实现关键的材料相互作用，最重要的是“冷消融”，短光学脉冲几乎可以去除或消融任何材料，而不会在样品处理的样品中产生明显的残留热量。此技术允许对当今使用的许多现有材料和薄膜进行非常精确的微加工。它也有可能在未来产品中使用。此外，它允许新型的生物医学和组织手术应用。第三，短时脉冲具有相应的光带宽，并且可以利用此功能来进行精确的测量诊断和计量学。在几篇评论文章1,2中给出了这些功能和许多其他应用的更详细概述，并且超出了本研究的范围。半导体可饱和吸收镜（SESAM）模式的激光器与1990年代3,4期间开发的二极管泵式固态激光器（DPSSL）相结合的简单性，导致了许多新的，实用的，实用的，实用的，可商购的超级武器激光系统。这些激光系统已在许多相关应用中广泛使用，这些应用程序正在更换昂贵，渴望，维护密集型激光器。最近廉价，更紧凑的半导体磁盘激光器（SDL）的发展可能会开放新市场，例如紧凑的测量设备。此结果最终将使超快速激光器能够访问高量消费市场，例如汽车工业中的光检测和范围（LIDAR）技术
科学艺术与工艺 (SAM)
摘要 锂离子电池因其高能量和功率密度而被广泛应用于汽车工业（电动汽车和混合动力汽车）。然而，这也带来了新的安全性和可靠性挑战，需要开发新型复杂的电池管理系统 (BMS)。BMS 可确保电池组安全可靠地运行，要实现这一点，必须求解一个模型。然而，当前的 BMS 并不适合汽车行业的规范，因为它们无法以实时速率和在广泛的操作范围内提供准确的结果。因此，这项工作的主要重点是开发混合动力双胞胎，如 Chinesta 等人所介绍的那样。(Arch Comput Methods Eng (in press), 2018. 以满足新一代 BMS 的要求。为了实现这一目标，三种降阶模型技术应用于最常用的基于物理的模型，每种技术适用于不同的应用范围。首先，使用 POD 模型大大减少伪二维模型的仿真时间和计算工作量，同时保持其准确性。通过这种方式，可以在节省时间和计算资源的同时进行电池设计、参数优化和电池组仿真。此外，还研究了它的实时性能。接下来，使用稀疏-本征广义分解 (s-PGD) 从数据构建回归模型。结果表明，它实现了带有电池组的整个电动汽车 (EV) 系统的实时性能。此外，由于获得的代数表达式简单，该回归模型可以毫无问题地用于 BMS。使用系统仿真工具 SimulationX（ESI ITI GmbH）演示了使用所提方法对 EV 的仿真。德国德累斯顿 。此外，使用 s-PGD 创建的数字孪生不仅可以进行实时仿真，还可以根据实际驾驶条件和实际驾驶周期调整其预测，从而实时更改规划。最后，开发了一种基于动态模式分解技术的数据驱动模型，以提取一个在线模型来纠正预测和测量之间的差距，从而构建第一个（据我们所知）能够从数据中自我校正的锂离子电池混合孪生。此外，得益于该模型，上述差距在驾驶过程中得到了纠正，同时考虑到了实时限制。
科学艺术与手工艺（SAM）
摘要 锂离子电池因其高能量和高功率密度而被广泛应用于汽车工业（电动汽车和混合动力汽车）。然而，这也带来了新的安全性和可靠性挑战，需要开发新型复杂的电池管理系统 (BMS)。BMS 可确保电池组安全可靠地运行，要实现这一点，必须求解一个模型。然而，目前的 BMS 并不适合汽车行业的规范，因为它们无法在实时速率和广泛的操作范围内提供准确的结果。因此，这项工作的主要重点是开发一种混合动力双胞胎，如 Chinesta 等人所介绍的那样。 （Arch Comput Methods Eng（印刷中），2018。以满足新一代 BMS 的要求。为此，三种降阶模型技术被应用于最常用的基于物理的模型，每种技术针对不同的应用范围。首先，使用 POD 模型来大大减少伪二维模型的仿真时间和计算工作量，同时保持其准确性。通过这种方式，可以节省时间和计算资源，同时进行电池设计、参数优化和电池组仿真。此外，还研究了它的实时性能。接下来，利用稀疏-固有广义分解 (s-PGD) 从数据构建回归模型。结果表明，它可实现带有电池组的整个电动汽车 (EV) 系统的实时性能。此外，由于获得的代数表达式简单，该回归模型可在 BMS 中毫无问题地使用。使用系统仿真工具 SimulationX（ESI ITI GmbH）演示了采用所提方法的 EV 仿真。德国德累斯顿）。此外，使用 s-PGD 创建的数字孪生不仅可以进行实时模拟，还可以根据实际驾驶条件和实际驾驶周期调整其预测，从而实时更改规划。最后，开发了一种基于动态模式分解技术的数据驱动模型，以提取在线模型来纠正预测和测量之间的差距，从而构建出第一个（据我们所知）能够从数据中自我纠正的锂离子电池混合孪生。此外，由于该模型，上述差距在驾驶过程中得到了纠正，同时考虑到实时限制。
2017 年 1 月至 5 月 - CCE、IISc
6 1D 和 2D NMR 光谱：在结构生物学中的应用（周二）2+0 7 工程师会计（周二和周四）3+0 8 “知识产权”（IPR）对工业和学术界的重要性（周二）2+0 9 Linux 环境简介：操作系统、命令、实用程序和 Shell 脚本（周二和周四）3+0 10 服务设计思维（周二）2+0 11 战略管理（周二和周四）3+0 12 基础光谱学和仪器（周三）2+0 13 使用微控制器的嵌入式系统设计（周三）2+0 14 数值网格生成和流体流动计算简介（周三）2+0 15 工程结构和系统中的振动和噪声控制（周三）2+0 16 传感信号的机器学习（周四）2+0 17 信号处理的神经网络 -1 (周四和周五) 3+0 18 面向智能电网的电力系统自动化 (周四和周五) 3+0 19 复合结构分析与设计 (周五) 2+0 20 工业物联网 (IIoT) (周五) 2+0 21 工程结构与系统的结构分析与设计优化 (周五) 2+0 22 基因工程与转基因技术的进展 (周六) 2+0 23 有限元法的基本概念 (周六) 下午 2 点至 4 点 2+0 24 数据分析基础 (周六) 2+0 25 基础法语 (周六) 下午 2 点至 4 点 2+0 26 衰老与疾病的细胞与分子生物学 (周六) 下午 2 点至 4 点 2+0 27 通信协议、设计与多媒体应用（周六） 下午 2 点至 4 点 2+0 28 声学概论（周六） 2+0 29 非线性有限元法（周六） 2+0 30 性能建模与仿真（周六） 3+0 31 生物学技术在研究中的原理和应用（周六） 2+0 32 汽车工业中的智能设计方法和流程（周六） 下午 2 点至 4 点 2+0 33 无线局域网概念、安装、故障排除和测试（周六） 2+C 34 软件测试自动化（周六） 下午 2 点至 4 点 2+0
全纺织电容式编织传感器
尽管如今服装上的集成传感器是核心领域，但纺织品上集成传感器技术的新用途在当前研究中也越来越受到重视。织物用于许多与个人服装无关的领域。这些领域包括汽车工业、家居服装、农业、建筑材料、海运业等。[7,10] 应用纺织技术生产智能纺织品可以提高产品在这些领域的价值，公司可以利用这些价值推出新产品。智能纺织品可以提供用于意想不到的应用的工具，例如使用新纺织材料和标准电子设备为织物添加湿度或存在检测等功能。[11] 集成纺织传感器的一些优点是能够以更低的成本覆盖比标准传感器更长的区域，比电子元件的要求更少，或者能够监测物理或化学刺激而不会显着影响织物的结构。生产纺织传感器的集成方法也是世界各地的研究领域，其中可以找到各种各样的方法。有以化学为导向的方法，如逐层自组装法[12]、通过电磁场集成（静电纺丝）[13]，以及使用纺织工艺引入传感器的方法，如刺绣或机织制造方法。不同的研究已经证明，刺绣是最具成本效益的原型设计和小规模生产技术，因为它可以快速制作原型并且所需机器成本低廉。以前关于电容式叉指传感器的研究[14–16]是使用刺绣作为集成方法进行的。然而，当纺织传感器用于医疗保健应用时，小规模生产可能是一个缺点。众所周知，机织织物可以大规模生产，成本低于刺绣。此外，编织技术可以生产完全集成且非触摸感应的纺织传感器。[17]编织电子纺织品也是一个不断发展的研究领域，近年来一直在增长。 [18,19] 编织技术为纺织品传感器的集成提供了更好的效果，同时保持了基材的纺织品特性。多年来，湿度一直是医院或养老院的关键因素。与长期接触相关的伤害
利用人工智能进行机载处理，实现更加自主、功能更强大的卫星系统
尽管人工智能 (AI) 在地面工业中的应用越来越受欢迎，例如汽车工业中的自主导航和制造过程中的预测性维护，但它在航天工业中的应用却很少。因此，本论文旨在研究在轨道上运行的地球轨道卫星上使用人工智能进行机载处理的可能性。第一步，研究在卫星上部署人工智能的兴趣和趋势，然后研究阻碍其发展进程的挑战。第二步，选择五种潜在的机载应用，研究它们与航天工业的总体相关性，以及与传统方法相比的优势。其中，选择使用人工智能预测电池退化的可能性进行进一步研究，因为它显示出最大的潜力。当今用于监测卫星电池退化的方法严重不足，对新方法的需求很大。文献中提出了几种基于人工智能的方法，但很少用于直接机载处理。因此，我研究了将这种算法用于星上应用的可行性，包括评估不同算法的适用性，以及输入参数和训练数据的选择。我发现使用人工智能可以极大地改善卫星在平台和有效载荷层面的各个方面的性能，使其更高效，也更强大，比如星上在轨电池预测。然而，由于缺乏对太空中人工智能的验证和验证标准，加之太空环境的限制，制约了卫星设计，其实施仍然受到严重阻碍。在调查将人工智能用于星上电池预测时，我发现这将是低地球轨道星座卫星的合适应用，特别是为了延长它们的运行时间，使其超出计划寿命，同时仍能确保安全退役。我估计，假设使用该应用程序将卫星寿命从 7 年延长到 7.5 年，那么在一个拥有 500 颗卫星的星座中，每年平均至少可以节省 2200 万美元的卫星更换成本。根据文献中的参考文献，我发现使用长短期记忆 (LSTM) 算法可以做出最复杂的预测，而门控循环单元 (GRU) 算法的处理量较小，但会损失准确性。训练需要在地面进行，可以使用过去类似任务的遥测数据或来自模拟的合成数据。未来的研究需要调查其实施情况，包括选择合适的框架，还要进行基准测试以评估必要的处理能力和内存空间。
引入新的行业一致强迫劳动法……
背景 汽车行业拥有世界上最大的供应链之一，已在全球范围内建立了一个由最佳供应商组成的复杂全球网络。汽车行业的监管环境不断发展，新法规对下游公司提出了额外的要求，要求其加强供应链尽职调查。我们将继续致力于保护人权，通过设定期望、传达最佳实践、进行社会责任审核以及通过第三方评估验证供应商政策。汽车工业行动小组 (AIAG) 及其成员原始设备制造商认可并赞赏供应商迄今为止为增强资源和工具以遵守和满足保护人权的监管要求所做的努力。当行业成员在合规报告举措上达成一致时，原始设备制造商和供应商都可以从提高的简洁性和效率中受益。公告 AIAG 的原始设备制造商成员认为，我们的行业已经迎来了另一个高效协调的机会。与 2010 年代的冲突矿物报告要求一样，需要采取协作方式。AIAG 的原始设备制造商成员必须开发强大的供应链透明度流程和系统，以实现有效的尽职调查报告。我们无法独自实现这一目标；我们现在比以往任何时候都更需要供应基地的支持和统一的尽职调查方法。利用常见的尽职调查流程并为行业提供领先的资源，对于调查我们的供应链、降低人权风险和确保尊重整个供应基地的所有工人至关重要。因此，我们自豪地宣布，AIAG 已与福特、通用汽车、本田、日产、Stellantis 和丰田合作，制定了开展和报告尽职调查活动的行业统一方法。AIAG 已与技术提供商达成协议，并创建了一个通用报告工具和资源的在线市场。所有参与的 OEM 都同意将这些要素纳入他们自己的供应商尽职调查实践中。这种方法以较低的成本促进了标准化报告数据、通用报告模板和创新技术。AIAG 的在线市场提供各种价位和功能的解决方案的轻松选择和比较，可满足任何尽职调查成熟度级别的供应商的需求。已经使用类似工具的供应商可以继续使用新的 AIAG 尽职调查报告模板 (DDRT) 向 OEM 客户报告尽职调查结果，该模板是 AIAG 或该计划的任何技术提供商提供的单一通用报告模板。一级供应商的作用为了最大限度地提高标准化流程和报告模板的有效性，一级供应商应利用 DDRT 直接与受影响的 OEM 沟通其供应链风险。这样，一级供应商可以向 OEM 提供一致、整合的信息，最大限度地减少重复请求并提高效率。
SB2SE3太阳能性能的数值模拟...用于结构维护，维修和控制的高级复合材料
《材料杂志》的新添加的特刊（SI），标题为“用于结构维护，维修和控制的高级复合材料”，重点介绍了几种高级复合材料的基础，特征和应用。该SI旨在就最新的科学和实践研究发表评论和研究论文，包括有关产品开发的研究以及改进的工程应用高级复合材料的生命周期分析，尤其是航空，机械，机械，汽车，材料，材料和结构工程。在几种工程应用中，不可避免的是包括分层，缺口和漏斗在内的缺陷。这些损害主要是由于疲劳和事故带来的。结构修复，而不是更换整个组件，有时是唯一的可行选择，当材料的损坏不广泛时。由于被动维修利用了综合材料，因此它们提供了增强的压力转移机制和效率。在过去的四十年中，已经开发出了通过各种复合材料贴片（例如碳增强聚合物，硼 - 环氧树脂，碳氧基和玻璃循环）来修复损坏的结构的粘合复合修复方法。因为它们可以承受金属合金重量的一小部分施加的应力，因此这些材料吸引了那些处理受损结构的维护，修复和控制的人。从那时起，复合材料的使用已在全球范围内传播，从航空航天行业，汽车工业和其他领域的主要结构到主要结构。Rabinovitch等人的研究。新的先进的复合材料，维修方法，模拟方法和优化技术仍在连续开发中，目的是控制结构性损害，最小化断裂参数，提高成本效率，降低能耗，减少能源消耗，并为维修方法提供先进的解决方案，并维护损坏的结构。粘合的复合修复已被发现是一种成功且富有成效的方法，用于延长损坏组件的使用寿命[1-4]。[5]使用了许多基于材料特征可用的复合贴片。还检查了各种斑块（包括单个斑块和双重斑块）对应力强度因子（SIF）降低的影响[6，7]。已经开发出各种尺寸和形式，以表明它们如何影响受损的结构[8]。Maleki等。[9]通过在混合模式情况下分析SIF，恢复了具有键合复合贴片的铝2024-T3板，这与所有先前发表的研究都不同，这些研究都是基于模式I的。由于其在减少SIF方面的使用方便和效果巨大，目前更频繁地在结构复合材料中使用了粘合键的连接[10]。以多种方式研究了损害的结构恢复[11-17]。根据这些研究，重要的是要了解斑块的尺寸，因为较厚的斑块会导致应力强度，应力浓度，J-积分和更多骨折参数的显着降低，但会导致重量更大。
开发电动迁移率的区域价值链
1。背景是CO2的最大发射器之一，也是全球变暖的最大贡献者，是运输部门是有效的政策干预措施的关键目标行业，鼓励模态转移到较小的碳密集型旅行选择和效率措施，以减少所有运输方式的碳强度。几个北非国家（例如摩洛哥，埃及等）拥有相对较大的汽车工业领域，其成熟的汽车制造商出口到全球市场。该地区的汽车行业集中在零件和组件的制造上。在摩洛哥建立雷诺和标致，使该国成为非洲领先的汽车生产商，占该国总出口总额的近30％。全球电动汽车领域的全球能源转变和预期的指数增长，得到了欧洲，中国和美国等主要市场的需求不断增长的支持，但在非洲的需求不断增长，为子区域提供了一个机会，为电力流动性开发区域价值链，以促进电力流动性，并加深其与大陆其他欧洲其他大陆的经济融合。两个主要簇可以从这种增长中受益：电池的相对较新的生产和内燃机（ICE）的现有制造商进行运输。非洲大陆具有关键原材料的可用性，这些原材料可能与电动汽车价值链有关，这将使他们能够通过上游矿物质，前体和电池电池的上游加工，制造矿物质的上游加工来增值增长。Countries such as the Democratic Republic of Congo, the world's largest exporter of cobalt, but also South Africa, Zambia, Kenya and Nigeria for cobalt, and South Africa, Nigeria, Kenya and Uganda for lithium, could capture more value-added and industrialize their economy through the local production of lithium batteries instead of continuing to export raw minerals.北非次区域中电动流动价值链的发展旨在使大陆能够占据不断增长的全球电动汽车电池市场的更大份额，据估计，到2025年，到2025年，到2050年，其价值80万亿美元，到2050年为46万亿美元。在现有的汽车生态系统和潜在的电池生态系统上建造，北非地区可以启动非洲电动迁移价值链的发展，利用所需的矿物的可用性（钴，锂，镍，镍，锰和石墨），并抓住机会，抓住了该价值链的一个或更多的机会。摩洛哥对在非洲大陆的电动迁移率开发价值链表示兴趣。该项目将确定潜在的国家来启动该区域价值链，并分析所需的业务环境以及为开发该区域价值链的合作伙伴框架的支持措施和行动计划。目标国家：摩洛哥和南部非洲国家（刚果民主共和国）