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2025年5月20日，星期二3A汉诺威AB AI和机器...
Session Chair: Ilia T. Bagov, Karlsruhe Institute Of Technology, Karlsruhe, Germany Session Vice Chair: Shuangbiao Liu, Northwestern University, Evanston, IL 8:00 - 8:40 am 4210708: Tribo-Informatics: The Systematic Fusion of AI and Tribology Zhinan Zhang, Nian Yin, Xin Wang,中国上海上海何兴大学；犹他州大学的Shuaihang Pan，AI的UT进步犹他州大学，已大大提高了我们计算，设计，模拟和测试摩擦系统的能力。Tribo-Infrymatics将摩擦学与有效研究的信息学结合在一起，重点介绍了摩擦系统中的五个关键信息类型：输入数据，系统属性，输出数据，摩擦学数据和衍生状态信息。它使用传统的数据处理和高级机器学习技术，例如线性回归，高斯模型，支持向量机和随机森林。本研究探讨了AI在摩擦学各个方面的应用，从组成级摩擦学系统到智能摩擦学系统。案例研究将说明底环信息学的实际实施。通过使用信息技术，可以降低摩擦系统的复杂性，并且可以缩短研究时间表，从而促进摩擦学创新。8：40-9：00 AM 4199278：AI驱动的快速预测弹性水力动力学润滑的接触Max Marian，Max Marian，Josephine Kelley，Josephine Kelley，Leibniz Hannover，Hannover，Hannover，Hannover，Hannover，德国，德国润滑的托架 - 接触预测对机械性能的预测至关重要，但它仍然是机械性能，但它仍然是复杂的，并计算了IT的复杂性和计算。学习的功能负责映射非线性过渡人工智能（AI）和机器学习（ML）技术提供有效而准确的解决方案。本演示文稿探讨了ML算法，尤其是人工神经网络，用于建模润滑的底环接触行为。一个重点是弹性水动力润滑（EHL）接触，其中经过大量的数值生成数据训练的ML算法有效地使用润滑性属性和操作条件等输入参数有效地捕获复杂模式。这允许在更高级别的机器元素或整个驱动器系统的更高级别系统模拟中简化EHL接触条件的详细信息。在演讲中，我们演示了基本的建模方面以及预测滚动摩擦和滑动摩擦以及圆柱辊轴承中电容的示例用法。9:00 - 9:20 am 4188903: Symbolic-Regression Based Extended Hertz Theory of Coated Bodies Brian Delaney, Shuangbiao Liu, Q. Jane Wang, Northwestern University, Evanston, IL This work presents an application of symbolic regression to extend Hertz theory toward coated bodies through new functions of the ratio of Young's modulus of the coating to that of底物（E）和非二维涂层厚度（H）。赫兹理论可以在未涂层的身体或涂层厚度足够大的涂层厚度的情况下预测两个渐近接触性能值（最大接触压力，接触半径和接触接近）。构建了E和H的接触性能函数，并通过符号回归获得了参数。
Mayur P. Bonkile -
[J1] M. P. Bonkile和V. Ramadesigan，“使用基于物理的电池模型在独立的PV-Battery Hybrid Systems中使用基于物理的电池模型”，《储能杂志》，23，258-268，2019。[J2] M. P. Bonkile和V. Ramadesigan，“基于PV-Battery Hybrid Systems的物理模型：热管理和降解分析”，《储能杂志》，31，1014585，2020。[J3] M. P. Bonkile，A。Awasthi，C。Lakshmi，V。Mukundan和V.S.ASWIN“汉堡方程式的系统文献评论以及最近的进步”，Pramana-of Physics，90，69，2018。[J4] M. P. Bonkile，A。Awasthi和S. Jayaraj，“有或没有Hopf-Cole转换的汉堡方程的比较数值调查”，国际融合计算杂志，2（1），54-78，2016。[b1] M. P. Bonkile，A。Awasthi和S. Jayaraj，“基于用于修改的凯勒盒子方案的数值模拟：不稳定的粘性汉堡方程”，数学分析，应用程序及其应用及其应用及其应用程序，Springer（143）565-575-575，2015，M.P.15，2015 c1 [c1] [C1] [C1] [C1] [C1] [C1] [C1] [C1] [C1] [C1]] “ PV-Wind-Battery混合动力系统：使用P2D电池模型的电力管理控制策略”，第236电化学协会（ECS）会议，美国亚特兰大，2019年。[C2] M. P. Bonkile，V。Ramadesigan和S. Bandyopadhyay，“使用基于物理的电池模型在具有不确定性的混合动力系统中使用基于物理的电池模型”，第236届ECS会议，Atlanta USA，2019年。[C4] M. P. Bonkile，V。Ramadesigan和S. Bandyopadhyay，“使用基于物理模型的储能设计在独立的PV-Battery Hybrid Systems中使用物理模型”，印度印度Pandit Deendayal Petroleum University，Icteta 12 The Icteta，2019年，2019年。[C3] M. P. Bonkile和V. Ramadesigan，“使用基于物理的电池模型的独立光伏电池式混合系统建模”，第2届国际国际大会在印度的大规模可再生能源集成在印度和可再生能源部，印度新德尔希，2019年，印度和可再生能源部的大规模可再生能源整合。[C5] M. P. Bonkile，K。S。Pavan和V.Ramadesigan，“使用基于物理的电池模型的独立PV玻璃系统模拟”，计算科学研讨会，印度科学研究所（IISC）印度，2017年，2017年。[C6] M. P. Bonkile，A。Awasthi和S. Jayaraj，“基于与时间依赖边界条件的不稳定，二维的二维不同使用方程的隐式方案的数值研究”，第61 ISTAM，Vellore India，2016年。[C7] M. P. Bonkile，A。Awasthi和S. Jayaraj，“在Unsteady Burgers'方程式上的高阶时间集成算法的数值实施”，ICMMCS，印度技术学院Madras India India India，2014年，2014年。[C8] M. P. Bonkile，A。Awasthi和S. Jayaraj，“通过Mol on Mol on Steady Burgers'方程式实施了第四阶订单时间集成公式的数值”，印度ISTAM 59，2014年，ISTAM，2014年。
国际杂志 - 多学科研究
摘要：人工智能（AI）通过计算机系统模拟人类智能，旨在复制类似人类的功能。作为4.0工业革命的关键驱动力，AI正在改变教育，尤其是在教学过程中。本研究研究了AI在英语教学（ELT）中的作用，并探索了整合到该领域的各种AI技术。通过图书馆的研究，调查结果表明，AI促进了一种有利的英语学习环境。它有效地个性化了学习经验，使学生能够与他们的熟练程度，职业需求或兴趣相提并论，使学生能够参与英语技能（讲，倾听，阅读和写作）。AI驱动的工具，例如用于英语的实时仿真平台，增强了实践技能，包括写作和增强学生的参与度以及Ellt在ELT中的英语教学的整体影响。随着技术进步，由于各种AI驱动的平台，学习英语变得更加易于访问。AI技术通过提供类似于人类推理的互动，决策经验来促进理解和技能发展。基于AI的ELT应用程序的示例包括Google翻译，文本到语音（TTS），英语，Orai，Orai，Elsa，Chatbots，Duolingo和Neo Platforms等，提供了多种选择来提高英语能力的选择。本研究论文旨在探讨人工智能（AI）在英语教学（ELT）中的作用。关键字：人类创造力，人工智能，创意写作，Claude AI，I。本文将重点关注AL Technologies的使用如何提高英语技能，优化教学方法并创造沉浸式，实用的学习经验。引言工业时代的变化的快速速度影响了所有人，需要迅速的适应性。全球化和行业4.0的崛起刺激了新的途径，尤其是技术方面的创造力，创新和挑战。因此，技术对于通过文本，图像和声音传输信息至关重要（Rahayu＆Pujiyono，2017年）。AS旨在简化人类的任务和活动，技术继续发展，其中最紧张的领域之一是人工智能（AI）。人工智能（AI）在计算创造力方面的持续进步引起了人们的重大关注（Cheng＆Day，2014年）。通过合并AI，可以通过各种应用来展示创造力的形式。Rahman（2009）将AI描述为创建软件，可以自主管理知识，计算和搜索功能。这种开发旨在使设备“智能”，模仿人脑的功能，如在线平台和机器人系统中所示（Karsenti，2019年）。AI，也称为机器智能（Mehrotra，2019年），涉及增强具有类似人类认知能力的机器以执行任务。Mehrotra（2019）将AI定义为计算机科学中的领域，专注于设计可以思考和行为像人类的智能系统和应用程序。AI技术的本质在于复制智能（Wang，2019年）。Whitby（2009）强调，AI探索了人类，动物和机器中的智能行为，努力模仿和应用这些特征。术语“ AI”本身将“人造”结合在一起 - 引用了模拟但有效的东西和“智力”，其中包括推理，情感意识，自我理解和创造力等复杂能力（Ahmet，2018）。
Biostar手册
IstvánAlbert博士是生物信息学领域的主要人物，不断地突破界限并扩大其前沿。他在创建Galaxy BioInformatics平台（一种开源工具）中发挥了关键作用，该工具使用户能够进行和共享数据密集型生物医学研究。Albert博士还开发了Booleannet，Booleannet是一种生物系统模拟软件和Genetrack，该软件可自动化和处理大型生物数据集。目前，他负责Biostars平台为首席开发人员，管理员和维护人员。这种综合资源每年接收数百万访客，使其成为生物信息学知识的首选目的地。阿尔伯特博士的科学贡献涵盖了三个学科：物理，计算机科学和生物学，他的出版物获得了10,000多个引用。他不仅以创新的工作而闻名，而且还以杰出的教育者而闻名。他的课程始终受到学生的高度评价，他们赞扬了他的演讲的高质量。2014年，他因其出色的教学技巧而获得了著名的Paul M. Althouse杰出教学奖。 可以在Biostar手册中找到与他赢得的相同材料。 Albert博士目前担任宾夕法尼亚州立大学生物信息学研究教授，以及生物信息学咨询中心主任，在那里他为众多年轻科学家提供建议和支持。 Biostar手册由IstvánAlbert博士本人撰写和编辑。 这项工作利用GitHub来用于简单的，基于文本的标记文件。2014年，他因其出色的教学技巧而获得了著名的Paul M. Althouse杰出教学奖。可以在Biostar手册中找到与他赢得的相同材料。Albert博士目前担任宾夕法尼亚州立大学生物信息学研究教授，以及生物信息学咨询中心主任，在那里他为众多年轻科学家提供建议和支持。 Biostar手册由IstvánAlbert博士本人撰写和编辑。 这项工作利用GitHub来用于简单的，基于文本的标记文件。Albert博士目前担任宾夕法尼亚州立大学生物信息学研究教授，以及生物信息学咨询中心主任，在那里他为众多年轻科学家提供建议和支持。Biostar手册由IstvánAlbert博士本人撰写和编辑。这项工作利用GitHub来用于简单的，基于文本的标记文件。他还监督应用生物信息学的研究生证书计划，这是通过宾夕法尼亚州立大学的世界校园提供的全面培训课程，可让任何人都能获得对生物信息学的深入了解。HAM无线电爱好者（VE7QJD），商业飞行员，卑诗省纳尔逊，加拿大，加入一个社区，建立了一个全面的基因组数据分析资源。作者授予根据特定条款发布内容的许可，并保留了主要作者的重新发布权利。手册的内容受Biostar Genomics LLC的版权保护，并且重新发布需要遵守合理使用政策或先前协议。购买了这本书或拥有帐户许可的用户申请，修改和重用个人工作和研究的信息。要深入研究RNA-seq数据分析，我们有两个选择：潜入RNA-seq概念或探索讲座中的统计分析。开始，让我们看一下Biostars：生物信息学解释了论坛，研究人员可以在简单到高级的问题上得到问题的答案。该平台旨在提供生物信息学方面的实用技能，我们还拥有一本遵循问题解答格式的多卷手册。要跟随示例，只需下载关联的数据并安装建议的软件即可。每卷都可以作为.pdf下载，涵盖了诸如Biostar手册之类的主题 - 生物信息学概论，生物信息学脚本的艺术 - 掌握UNIX和BASH脚本，示例 - 学习RNA -SEQ数据分析，Corona病毒分析，Corona病毒基因组分析 - 对Corona -Corona corona virus的高级主题，并创建了工作。
使用量子机器学习检测困倦...
Lavinia Maria Mendes Araújo A, Plínio Márcio da Silva Ramos A, Isis Didier Lins A, Caio Bezerra Souto Maior AB, Rafael Chaves Souto Araújo C, Andre Juan Ferreira Martins de Moraes D, Asly Alexandre Canabarro D, Márcio José das Chagas Moura A, Enrique López Drogatt and the Center for Risk for For For For Risk For For For For For For For For For For For For For For For For the Center for For For For For For For For the Center for Risk For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For the Center for Risk For For For For For For For the Center for Risk For For For For For For the Center for Risk for For Modeling, Department of Industrial Engineering, Federal University of Pernambuco，Recife，巴西B技术中心，Pernambuco联邦大学，Caruaru，Caruaru，巴西C国际物理研究所，Rio Grande University of Rio Grande University of Brazil d Do isis.lins@ufpe.br, caio.maior@ufpe.br, andre.jfmdm@gmail.com, askery@gmail.com, rafael.csa82@gmail.com, marcio.cmoura@ufpe.br, eald@g.edu Human Relianity is INCREASINGLY IMPORTANT IN ACCIDENT PREVENTION, AND MONITORING BIOLOGICAL PARAMETERS CAN HELP Detect Patterns Indicating Behaviors That May Lead发生事故。 脑电图（EEG）日期已用于识别油气行业机器操作员疲劳的主要原因。 虽然经典的机器学习方法（如多层珀普隆（MLP））已与脑电图数据一起使用，但量子计算在有效地解决复杂问题方面表现出了有望。 变化量子算法是应用于数据训练的经典结构的量子概念的一个例子。 本研究旨在将操作员嗜睡量子机器学习（QML）模型分类。 QML模型经过各种量子电路层，旋转和纠缠门训练。 1。Lavinia Maria Mendes Araújo A, Plínio Márcio da Silva Ramos A, Isis Didier Lins A, Caio Bezerra Souto Maior AB, Rafael Chaves Souto Araújo C, Andre Juan Ferreira Martins de Moraes D, Asly Alexandre Canabarro D, Márcio José das Chagas Moura A, Enrique López Drogatt and the Center for Risk for For For For Risk For For For For For For For For For For For For For For For For the Center for For For For For For For For the Center for Risk For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For the Center for Risk For For For For For For For the Center for Risk For For For For For For the Center for Risk for For Modeling, Department of Industrial Engineering, Federal University of Pernambuco，Recife，巴西B技术中心，Pernambuco联邦大学，Caruaru，Caruaru，巴西C国际物理研究所，Rio Grande University of Rio Grande University of Brazil d Do isis.lins@ufpe.br, caio.maior@ufpe.br, andre.jfmdm@gmail.com, askery@gmail.com, rafael.csa82@gmail.com, marcio.cmoura@ufpe.br, eald@g.edu Human Relianity is INCREASINGLY IMPORTANT IN ACCIDENT PREVENTION, AND MONITORING BIOLOGICAL PARAMETERS CAN HELP Detect Patterns Indicating Behaviors That May Lead发生事故。脑电图（EEG）日期已用于识别油气行业机器操作员疲劳的主要原因。虽然经典的机器学习方法（如多层珀普隆（MLP））已与脑电图数据一起使用，但量子计算在有效地解决复杂问题方面表现出了有望。变化量子算法是应用于数据训练的经典结构的量子概念的一个例子。本研究旨在将操作员嗜睡量子机器学习（QML）模型分类。QML模型经过各种量子电路层，旋转和纠缠门训练。1。EEG信号已进行预处理，以提取相关特征，例如Higuchi分形维度，复杂性和迁移率以及统计特征。结果将与经典MLP模型进行比较。这项工作有助于探索QML嗜睡的背景，在文献中尚未对此进行广泛研究。它是QML模型适合此类数据的概念证明，并且随着量子计算的不断发展，可以进一步改进。关键字：脑电图。量子机学习。嗜睡检测。诊断。变异量子算法。简介量子力学提出了一种用于解决计算问题的新范式，有时比经典方法具有显着优势，例如在质量分解或量子系统模拟中（Maior等，2023）。在这项研究中，我们通过变异量子算法（VQA）利用量子机学习（QML）来分析一个实际问题 - 使用现实世界脑电图（EEG）时间序列数据检测嗜睡。我们在此扩展的摘要中分析了ULG多模式嗜睡数据库（也称为Drozy）的主题8（Massoz等，2016）。从脑电图数据中准确检测嗜睡对于确保行业和关键过程的安全至关重要。疲劳的工人可以在工作场所构成重大风险，尤其是在涉及危险行动的行业和