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机电工程中的人工智能：ESPRIT 模型 Mohamed Hedi Riahi、Nadia Ajailia ESPRIT 工程学院 摘要 近十年来，人工智能 (AI) 蓬勃发展，现已涵盖自动化、电力和维护等机电领域，为此我们引入了 ESPRIT 方法。该方法强调工程师需要丰富技能组合，以适应不断变化的环境。这种教育模式将 AI 模块整合到机电工程课程中，符合 CDIO 标准，以培养广泛的 AI 能力。该课程经过精心设计，从基础知识进阶到高级应用和评估，采用主动学习策略提高学生的技术、解决问题和专业技能，最终鼓励全面掌握工程领域的 AI。本文介绍了 ESPRIT 方法，这是一种专为让机电工程师具备必要的 AI 能力而量身定制的教学范式。ESPRIT 机电工程课程中专用 AI 模块的整合符合 CDIO 标准，标志着工程教育取得了重大进步。我们的教学贡献有三方面，涵盖了三年内 AI 模块的设计、执行和评估。该课程采用主动学习策略（标准 8）让学生沉浸在 AI 问题解决中，营造出一种实践参与的环境。课程以结构化的方式展开（标准 3），从第三年的 AI 发现阶段开始，学生将熟悉 Python、AI 库和基础 AI 概念，包括基本分类和回归算法。第二阶段是第四年，重点是应用和强化所获得的知识，重点是 AI 项目的生命周期。学生通过开展一个遵循 AI 项目惯例的小型项目来结束这一阶段。第五年的最后阶段强调实际应用和掌握，最终在 NVIDIA DLI 研讨会上结束，学生有机会获得预测性维护 AI 证书。最后，本文对这种教学方法进行了批判性分析，强调了其实用应用和与学生能力相符的节奏良好的学习轨迹。尽管如此，它强调了在 AI 的理论和实践方面实现对称平衡的必要性，以充分利用其在机电工程中的潜力。关键词
机电工程中的人工智能：ESPRIT 模型 Mohamed Hedi Riahi、Nadia Ajailia ESPRIT 工程学院 摘要 近十年来，人工智能 (AI) 蓬勃发展，现已涵盖自动化、电力和维护等机电领域，为此我们引入了 ESPRIT 方法。该方法强调工程师需要丰富技能组合，以适应不断变化的环境。这种教育模式将 AI 模块整合到机电工程课程中，符合 CDIO 标准，以培养广泛的 AI 能力。该课程经过精心设计，从基础知识进阶到高级应用和评估，采用主动学习策略提高学生的技术、解决问题和专业技能，最终鼓励全面掌握工程领域的 AI。本文介绍了 ESPRIT 方法，这是一种专为让机电工程师具备必要的 AI 能力而量身定制的教学范式。ESPRIT 机电工程课程中专用 AI 模块的整合符合 CDIO 标准，标志着工程教育取得了重大进步。我们的教学贡献有三方面，涵盖了三年内 AI 模块的设计、执行和评估。该课程采用主动学习策略（标准 8）让学生沉浸在 AI 问题解决中，营造出一种实践参与的环境。课程以结构化的方式展开（标准 3），从第三年的 AI 发现阶段开始，学生将熟悉 Python、AI 库和基础 AI 概念，包括基本分类和回归算法。第二阶段是第四年，重点是应用和强化所获得的知识，重点是 AI 项目的生命周期。学生通过开展一个遵循 AI 项目惯例的小型项目来结束这一阶段。第五年的最后阶段强调实际应用和掌握，最终在 NVIDIA DLI 研讨会上结束，学生有机会获得预测性维护 AI 证书。最后，本文对这种教学方法进行了批判性分析，强调了其实用应用和与学生能力相符的节奏良好的学习轨迹。尽管如此，它强调了在 AI 的理论和实践方面实现对称平衡的必要性，以充分利用其在机电工程中的潜力。关键词
EDA糖尿病良好药房练习指南2024
表编号描述表1缩写列表表2美国糖尿病协会“ ADA”的证据级别表3肾脏疾病的证据级别改善了全球结果“ KDIGO”表4国际工作组的糖尿病上工作组的证据级别“ IWGDF”的“ IWGDF”的证据级别“ IWGDF”表5妊娠糖尿病的诊断标准表10诊断糖尿病和糖尿病前期的标准表11糖血症目标表12胰岛素的各种方案的特征13使用表14使用表14使用的特征及其特征性的iNsigation in Insgy in Instot in Insgy in Insgy in Instrict in Instrict in Instrict in Insgy in Instrict in Insgy insigation Insgy in Instry in Instry interpt胰高血糖状肽-1受体激动剂表表17关于切换胰岛素产品的建议表18口腔抗糖尿病药物组表19抗糖尿病类别的最重要技巧表20监测标准和频率表21低血糖分类表22低血糖症状症状应表23低血糖治疗技巧，以至于患者表24疾病及其疾病的杂物24差异化蛋白综合征表25糖尿病神经病分类表26用于预防的他汀类药物疗法表27糖尿病足分类表28风险分层系统和（IWGDF）的脚部筛查频率（IWGDF）表29糖尿病脚感染的潜在经验治疗
2004 年 5 月 27 日第 206 号法律（*更新*）关于科学研究、技术开发和创新中的良好行为（更新至 1 月）
(1) 违反第2条a）款规定的良好行为规则，在刑法规定不构成犯罪的范围内，包括：a）编制结果或数据并将其呈现为实验数据、通过计算机计算或数值模拟获得的数据或通过分析计算或演绎推理获得的数据或结果；b）伪造实验数据、通过计算机计算或数值模拟获得的数据或通过分析计算或演绎推理获得的数据或结果；c）故意妨碍、阻止或破坏他人的研究开发活动，包括不正当地阻止进入研究开发空间，损坏、毁坏或操纵实验设备、器材、文件、计算机程序、电子格式的数据、有机或无机物质或其他人为开发、实现或完成研究和开发活动所需的生物物质。 (2) 违反第2条a）款规定的良好行为规则。 b) 根据刑法规定，尚不构成犯罪的，包括：a) 剽窃；
将良好和优质的物品分配给具有二次下估值的代理商
模型提取（ME）攻击是对机器学习 - 服务（MLAAS）平台的一个主要威胁，通过查询Black-Box API，“窃取”机密机器学习模型的功能。自从我的攻击中首先在开创性工作中概念化[75]以来，已经过去了七年。在此期间，在ME攻击和MLAAS平台上都取得了重大进步，提出了一个有趣的问题：MLAAS平台对我的攻击的脆弱性如何发展？在这项工作中，我们进行了一项深入的研究，以回答这个关键问题。具体来说，我们表征了当前主流MLAAS平台的脆弱性，这些脆弱性来自我的多个观众攻击，包括攻击策略，学习技巧，替代模型设计和基准测试任务。我们的许多发现挑战了先前报道的结果，这表明我脆弱的新兴模式。此外，通过使用过去四年来的历史数据集分析相同的MLAA平台的脆弱性，我们回顾性地表征了我随着时间的流逝的脆弱性演变，从而导致了一系列有趣的发现。最后，我们提出了有关改善攻击鲁棒性的MLAA当前实践的建议。我们的研究阐明了我野外脆弱性的当前状态，并指出了未来研究的几个有希望的方向。
战略规划的良好实践技能
• 包括来自各种来源的定性和定量数据。 • 包括来自第三部门和独立部门以及法定部门的数据，以及来自社区、员工和用户参与的数据。 • 关注特定人群及其需求，而不是条件、服务或途径。 • 明确识别并包括以下每种需求的数据：感觉需求、比较需求、规范需求和表达需求。 • 力求了解当前和未来人口行为的驱动因素。 • 根据当前趋势和已知变化预测需求。 • 确定数据对服务和支持的影响。 • 通过三角测量等方法检查数据的有效性和质量。 • 与国家和地方标准、同行和“一流”供应商进行比较。 下表 2 概述了战略规划师分析所需的关键能力。
地狱充满了良好的意图：认知偏见与黑暗模式之间的复杂关系
在过去的十年中，HCI的研究已经确定了数字界面中黑暗模式的许多情况。这些努力导致了一个良好的类型学，描述了有害策略用户难以宣传的策略[33]。但是，对欺骗，胁迫或操纵用户的基础机械主义的深入理解是缺失的。我们探讨了认知偏见与黑暗模式之间的相互作用，以解决这一差距。为此，我们在心理学和黑暗模式学术方面与专家（𝑁= 15）进行了四个焦点小组，询问他们如何概念化认知偏见与黑暗模式之间的关系。基于我们的恢复，我们构建了“认知偏见和黑暗模式的关系模型”，该模型说明了认知偏见和欺骗性设计模式如何相关联并确定伦理重新审议和用户保护机制的机会时刻。我们的见解通过强调道德设计决策及其在HCI领域的影响，从而有助于当前的论述。
与2型糖尿病一起生活良好
1。英国糖尿病。事实和数字。可在以下网址提供：https：//www.diabetes.org.uk.uk/professionals/position-statements-reports/statistics。访问日期：2024年3月2日。nhs。2型糖尿病。可在以下网址提供：https：//www.nhs.uk/conditions/type-2-diabetes/。访问日期：2024年3月3日。英国糖尿病。什么是2型糖尿病？可在以下网址提供：https：//www.diabetes.org.uk/diabetes-the-basics/types-of-diabetes/type-2。访问日期：2024年3月4日。nhs。2型糖尿病症状。可用：https：//www.nhs.uk/conditions/type-2-diabetes/symptoms/。访问日期：2024年3月5日。英国糖尿病。风险因素。可在以下网址提供：https：//www.diabetes.org.uk/preventing-type-2-diabetes/diabetes-risk-factors。访问日期：2024年3月6日。nhs。2型糖尿病 - 健康问题。可用：https：//www.nhs.uk/conditions/type-2-diabetes/health-problems/。访问日期：2024年3月7日。英国糖尿病。糖尿病并发症。可在以下网址提供：https：//www.diabetes.org.uk/guide-to-diabetes/complications。访问日期：2024年3月8日。nhs。了解药物。可在https://www.nhs.uk/conditions/type-2-diabetes/understanding-medication/上找到。访问日期：2024年3月9日。英国糖尿病。糖尿病治疗。可在以下网址提供：https：//www.diabetes.org.uk/diabetes-the-basics/diabetes-wartments。访问日期：2024年3月10日。nhs。英国糖尿病。食物并保持活跃。可在以下网址提供：https：//www.nhs.uk/conditions/type-2-diabetes/food-and-and-weeping-active/。访问日期：2024年3月11日。shortos。可在以下网址提供：https：//www.diabetes.org.uk/guide-to-diabetes/complications/hypos。访问日期：2024年3月12日。nhs。低血糖（低血糖）。可用：https：//www.nhs.uk/conditions/low-blood-sugar-hypoglycaemia/。访问日期：2024年3月
与1型糖尿病一起生活良好
通常，人体的免疫系统通过识别不应该在体内并瞄准它们的“异物”细胞来帮助我们保护我们，因此它们会受到损害，无法再引起感染或疾病。然而，在患有1型糖尿病的患者中，免疫系统错误地将胰腺内部的细胞识别为“异物”，并将其瞄准。这意味着它们被损坏，胰腺无法再胰岛素。尚未清楚地理解其原因。
基于简单模型的脑肿瘤分类取得了良好的结果...
无论是在分割还是分类的情况下，脑肿瘤疾病都已成为研究课题。对于分类的情况，分组的脑肿瘤类型通常包括高级别胶质瘤 (HGG) 和低级别胶质瘤 (LGG)。在这项研究中，我们提出了一种使用卷积神经网络 (CNN) 算法对两种类型的肿瘤（即 HGG 和 LGG）进行分类的方法，该算法经过训练并将针对 2018 年和 2019 年脑肿瘤分割 (BRATS) 数据集进行测试，该数据集具有 4 种模式，即流体衰减反转恢复 (FLAIR)、T1、T1ce 和 T2，共计 2048 张图像。之所以选择 CNN 算法，是因为它可以直接接收磁共振图像 (MRI) 形式的输入，并进行特征提取过程以及分类算法。通过形成一个仅具有3个卷积层的简单CNN算法架构，其输入层的形式为尺寸为240×240×3的完整MRI图像，我们获得了94.14％的相对较高的准确率结果，甚至可以说比具有更复杂架构的类似方法更好。
