MDJ 20008 广告和公共关系中的研究与测量 3 学分 了解研究在综合传播中的应用方式,包括主要研究和次要研究。学生将了解如何使用研究和见解来制定战略,或制定商业战略研究。他们还将成为有思想的研究者和研究消费者,了解与人类受试者研究相关的道德和道德责任。学生将被期望理解和欣赏受众的多样性。最后,学生将培养批判性思维和写作技能,以便创建并向客户分享精心制作的演示文稿,以反映对数据、见解和战略之间联系的深刻理解。先决条件:MDJ 21001 或 MDJ 28001;最低 2.000 总 GPA;广告、时尚媒体、新闻、媒体素养、新闻摄影、公共关系或视觉新闻专业或辅修。课程类型:讲座 学时:3 讲座 成绩模式:标准字母
摘要 — 全球化的半导体供应链大大增加了片上系统 (SoC) 设计暴露于恶意植入物(俗称硬件木马)的风险。传统的基于模拟的验证不适合检测具有极其罕见触发条件的精心制作的硬件木马。虽然基于机器学习 (ML) 的木马检测方法因其可扩展性和检测准确性而很有前景,但基于 ML 的方法本身容易受到木马攻击。在本文中,我们提出了一种针对基于 ML 的木马检测算法的强大后门攻击,以证明这一严重漏洞。所提出的框架能够设计一个 AI 木马并将其植入 ML 模型中,该模型可以通过特定输入触发。实验结果表明,所提出的 AI 木马可以绕过最先进的防御算法。此外,我们的方法提供了一种快速且经济高效的解决方案,可实现 100% 的攻击成功率,其性能明显优于基于对抗性攻击的最先进的方法。
公开访问的人工智能(AI)大语模型(例如ChatGpt)的出现已引起了有关AI功能含义的全球对话。对AI的新兴研究提出了这样的假设,即创造潜力是一种独特的人类特征,因此,人类的看法与AI客观上能够创造的东西之间似乎存在脱节。在这里,我们旨在评估与AI相比人类的创造潜力。在本研究中,人类参与者(n = 151)和GPT-4为替代用途任务,后果任务和不同关联任务提供了反应。我们发现,与人类同行相比,AI在每个不同的思维测量中都具有更强的创造力。具体来说,当控制响应的流利度时,AI是更原始和精心制作的。目前的发现表明,与人类受访者相比,AI语言模型的当前状态具有更高的创造力。
摘要 — 为了确保这种新兴器件的可靠性,控制导电桥式随机存取存储器 (CBRAM) 中的细丝生长至关重要。在这里,我们证明了扫描焦耳膨胀显微镜 (SJEM) 可用于检测和精确定位工作中的交叉 CBRAM 器件中的导电细丝。基于 Pd/Al 2 O 3 /Ag 堆栈的柔性存储器件首先在低温下在聚酰亚胺基板上精心制作。这些器件在低压 (<2V) 下显示置位和复位操作,开/关比高于 10 4 。在低电阻状态下操作时,SJEM 振幅图像显示出单个导电细丝存在下的热点。在 50kHz 下提取的有效热扩散长度为 4.3µm,并且还证明了热膨胀信号与耗散的焦耳功率成正比。我们相信,所提出的程序为可靠性研究开辟了道路,可将其应用于任何基于细丝传导的存储器件系列。索引词——CBRAM、柔性电子、SJEM、长丝定位。
Sibm Nagpur是国际共生(被认为是大学)的一部分,重点是塑造熟练的商业领导者。其MBA计划精心制作以满足行业需求,确保学生准备好行业。课程强调了当代课程与企业需求一致的当代课程,并由强大的行业学术界支持 - 安置的联系。我们的MBA旗舰计划提供了一项全面的课程,该课程将严格的学术研究与实用,现实世界的经验融合在一起。通过行业互动,实习和实时项目,我们的学生获得了宝贵的见解和动手经验,为他们在不同部门的领导角色做好准备。拥有高素质,多样化的教职员工和尖端的基础设施,Sibm-Nagpur培养了协作和研究文化。它旨在提供智力领导力,实践解决方案,跨学科研究和跨学科教育。尽管是一个新兴的实体,但Sibm Nagpur还是希望成为以价值为中心的教育的主要提供者,并确定学生的成功。
Eugenio Petrovich的分析哲学的定量肖像是一种令人愉悦且精心制作的补充,是这种互补工作的例子。两个功能使该项目特别有价值。首先,此类数字研究几乎总是以期刊文章的形式发表,这意味着使用多种不同方法研究同一目标域的持续分析相对较少。petrovich仔细地划定了一个研究领域,他称之为晚期分析哲学(LAP),其中包括五个顶级分析哲学期刊(哲学,哲学,哲学,哲学和现象学研究,思想和思想研究,思想和哲学评论)的所有期刊文章的集合,在1980年至2000年之间发表。(偶尔出于技术原因,目标是最近的分析哲学[RAP],它涵盖了相同的期刊,但从2005年到2019年。)这些文章的位置非常好,可以为我们全面地了解该领域的演变,这是在这个迅速移动的二十年中。
软机器人设计是一个复杂的领域,由于其复杂且广阔的搜索空间,面临着独特的挑战。在过去的文献中,进化计算算法(包括新型概率生成模型(PGM))在该领域显示了潜力。但是,这些方法是效率低下的样本,主要关注运动任务中的刚性机器人,这限制了它们在机器人设计自动化中的性能和应用。在这项工作中,我们提出了Morphvae,这是一种创新的PGM,它结合了多任务培训方案和精心制作的采样技术,称为“连续自然选择”,旨在增强样品效率。这种方法使我们能够从各种任务和时间进化阶段进行评估的样本中获得见解,同时保持光学效率和生物多样性之间的微妙平衡。通过各种运动和操纵任务的广泛表达,我们证实了形态在产生高性能和多样化设计方面的效率,超过了竞争性基线的性能。
摘要:设计领域目前正在经历一场超越人类的转变。这一转变是由气候危机等紧迫的全球挑战、技术在日常生活中的应用日益广泛以及人们对推进包容性和可持续议程的兴趣日益浓厚所推动的。本专题邀请提交关于这一新兴领域内实际实验的报告。这些贡献强调了在各种情况下可以实施超越人类思维的多种方式,并强调了建立新联盟的重要性——人类与非人类、理论与实践以及研究与行业之间的联盟。这篇社论阐述了本专题的动机,总结了收到的贡献,并通过设计的概念对其进行了研究。我们的讨论扩展了这一概念,包括三个主题中的各种超越人类的参与:精心制作、用技术思考和与多物种共存。这些主题使该领域超越了非人类在设计过程中的单纯参与,转向了在人类与非人类关系中制作、思考和共存的新实践。
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