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招股说明书 - 迪拜校园Pilani
景观建筑绿色建筑和能源保护和建筑物的冷却建筑信息建模（BIM）建筑物服务在建筑物建筑管理融资基础设施基础设施中可再生能源系统的可再生能源系统项目在土木工程机器中的应用机器在设计优化的计算机上的计算机学习中的计算机应用在土木工程中的计算机上的计算机应用于土木大规模交通处足道，并评估城市工程水平的水平和机场的途径，并评估环境和图像的供水和图像的境地，供水和图像供水机场途径和图像型号的机场途径和图像的境地供应机场和图像的机场途径和图像的境地，环境工程工程水文学的抗震设计和建筑介绍城市水文学简介桥梁工程等等...
集成光子设备的逆设计的最新进展：方法和应用
摘要。光子综合电路（图片）吸引了人们对高数据速率通信和高性能计算的有希望的平台。对于图片，带有兼容材料，紧凑型足迹，高温和复杂功能的光子设备是必要的构件。设计优化为目标应用程序和要求实施此类设备至关重要。在这方面，逆设计方法（包括迭代优化和深度神经网络）与传统的基于基于仿真的试验和错误优化方法相比具有显着优势。我们概述了集成光子设备的逆设计的最新进度。呈现和讨论逆设计方法的原理和过程，然后摘要在不同集成光子材料平台中用于特定集成光子设备所采用的方法。最后，讨论了将来的应用程序和逆设计方法的制造约束的主题。
人工智能在土木工程应用和项目中的作用
摘要：人工智能（AI）技术在土木工程程序和绘图技术中的集成有可能彻底改变该行业。本研究探讨了在土木工程中有效利用AI的好处，挑战和策略。该研究调查了AI集成的现状，研究了其在结构分析，设计，文档和项目管理中的应用，并确定了阻碍广泛采用的障碍。该研究强调了数据驱动决策，增强设计可视化，提高准确性和效率，简化文档和通信以及增强项目管理和控制的重要性。通过应对挑战并提供对AI技术的见解，本研究旨在弥合理论潜力与实际实施之间的差距，为更可持续和智能的土木工程项目铺平道路。关键词：人工智能，土木工程，结构分析，设计优化，数据驱动决策，项目管理，文档，沟通，集成，实施。
ASEB 简介 - 国家科学院
Ilan Kroo (NAE) 是斯坦福大学航空航天学教授。在加入斯坦福大学教职之前，他曾在美国宇航局艾姆斯研究中心的高级空气动力学概念部门工作。他在空气动力学和多学科设计优化方面的研究包括创新飞机概念的研究。他参与了无人机、翼龙复制品、美洲杯帆船和高速研究飞机的设计。除了他的研究和教学兴趣外，他还是一家小型软件公司的董事，并且是一名高级越野悬挂式滑翔机飞行员。他是美国航空航天学会的研究员。Kroo 因在飞机设计方法方面的新概念以及 SWIFT 飞机的设计和开发而当选为美国国家工程院院士。他拥有斯坦福大学航空航天学博士学位。
通过先进的技术提高固态电池性能
与传统电池相比，固态电池 (SSB) 具有更高的能量密度、更高的安全性和更长的使用寿命。然而，控制热量的产生和散发仍然是影响性能、安全性和电池寿命的关键挑战。本综述分析了 SSB 中的热管理挑战，重点介绍了关键热源、独特的热问题以及热控制不佳的影响。它探讨了被动策略，例如相变材料 (PCM) 和散热器，以及主动冷却方法，例如液体冷却和热电系统。特别关注纳米材料、复合结构和用于增强导热性的先进涂层。讨论了将这些解决方案集成到 SSB 系统中，以及设计优化和长期性能考虑。未来的方向，包括先进材料和可持续解决方案，强调了有效的热管理对于推动 SSB 技术广泛应用的重要性。
优化可再生ev混合能源系统的能量存储尺寸和操作
摘要 - 该论文着重于混合能源系统（HES）的尺寸和操作操作，该杂志集成了多个发电单元（例如核，可再生能源）和多个电力消耗单元（例如网格，电气充电站，化学工厂），以有效地管理可再生产生和网格需求的可变性管理。尤其是，操作优化考虑了储能元件（ESE）的最佳充电和解释，以便将工业规模化学厂的变异性最小化。采用了退化的地平线优化方法来解决此操作优化问题，然后将其重新构成线性约束的二次编程问题，适用于实时运行。设计优化问题发现了ESE的最佳尺寸，以平衡化学厂的可变性和ESE安装的经济成本。全局优化技术（例如，直接）由于其非跨性别性而用于数值解决所提出的规模优化问题。
生物医学光学中的深度学习 - Muyinatu Bell
生物医学光学是研究生物光与物质相互作用的学科，其总体目标是开发可用于诊断、治疗和外科手术的传感平台 [1]。在这个庞大而活跃的研究领域中，新系统不断被开发出来，以利用独特的光与物质相互作用来提供临床有用的特征。这些系统在信噪比 (SNR)、采集速度、空间分辨率、视场 (FOV) 和景深 (DOF) 方面面临固有的权衡。这些权衡会影响临床系统的成本、性能、可行性和整体影响。生物医学光学开发人员的作用是设计优化或理想地克服这些权衡的系统，以适当地满足临床需求。在过去的几十年里，生物医学光学系统设计、图像形成和图像分析主要由经典的物理建模和信号处理方法指导。然而，最近，深度
使用机器学习应用于
NASA的第4个新边界任务是Titan Dragonfly可重新定位的Lander。 这款同轴性四极管车将于2028年在泰坦的火箭上发射。 在重力辅助地球飞行和大约6年的运输速度之后，蜻蜓将在2034年左右进入泰坦大气层，目的是探索泰坦的益生元化学和可居住性。 自2016年以来，这种独特应用程序的多旋动设计一直在不断发展，例如泰坦（Titan）在95开尔文（-288 F）的低温气氛，重力为14％的地球大气密度为440％的标准海平面空气的440％，以及在所有这些条件下都无法在所有这些条件下测试整个系统。 本文重点介绍了蜻蜓着陆器的转子设计方面，并为多种飞行条件介绍了多运动设计优化的新颖框架。 该方法论利用机器学习方法，并在蜻蜓的背景下进行了证明。 首先提出了一种新的溢出机学习机翼性能（PALMO）数据库。 然后将Palmo包裹在贝叶斯优化框架内，并应用于四连杆系统（蜻蜓兰德勒的一侧）。 使用CAMRAD-II综合分析软件对优化的每次迭代生成培训数据，以评估多个相关飞行条件下连续的转子设计。 在CAMRAD-II中分析了大约900个转子设计，发现了4旋转系统的最佳设计，该设计需要对Palmo替代模型进行900万个查询。NASA的第4个新边界任务是Titan Dragonfly可重新定位的Lander。这款同轴性四极管车将于2028年在泰坦的火箭上发射。在重力辅助地球飞行和大约6年的运输速度之后，蜻蜓将在2034年左右进入泰坦大气层，目的是探索泰坦的益生元化学和可居住性。自2016年以来，这种独特应用程序的多旋动设计一直在不断发展，例如泰坦（Titan）在95开尔文（-288 F）的低温气氛，重力为14％的地球大气密度为440％的标准海平面空气的440％，以及在所有这些条件下都无法在所有这些条件下测试整个系统。本文重点介绍了蜻蜓着陆器的转子设计方面，并为多种飞行条件介绍了多运动设计优化的新颖框架。该方法论利用机器学习方法，并在蜻蜓的背景下进行了证明。首先提出了一种新的溢出机学习机翼性能（PALMO）数据库。然后将Palmo包裹在贝叶斯优化框架内，并应用于四连杆系统（蜻蜓兰德勒的一侧）。使用CAMRAD-II综合分析软件对优化的每次迭代生成培训数据，以评估多个相关飞行条件下连续的转子设计。在CAMRAD-II中分析了大约900个转子设计，发现了4旋转系统的最佳设计，该设计需要对Palmo替代模型进行900万个查询。此演示案例使用统一的流入，在114个CPU内核中评估了10,000,000个潜在的候选转子设计，并在27.8小时内使用规定的唤醒模型在27.8小时内评估了10,000个潜在的转子设计。因此，这项工作可以实现中心转子设计优化，而无需访问高性能计算。
盐发酵青口贻贝的工艺优化
绿贻贝是双壳类软体动物，可通过盐发酵保存以提高其品质。本研究旨在使用响应曲面法 (RSM) 和 D 最优设计优化绿贻贝的发酵工艺。变量包括盐浓度（5-30%）和发酵期（1-4 周）。RSM 共产生了 16 种盐浓度和发酵期的组合条件。响应包括 pH、菌落总数 (TPC) 和总体可接受性。根据结果，发酵绿贻贝的优化条件为 15.05% 盐浓度和 2.6 周发酵期。可取性值为 0.733。最佳条件的 pH 值为 4.71，菌落总数为 3.63 log CFU/g，总体可接受性得分为 8.99。总体而言，本研究结果可应用于生产高品质盐发酵绿贻贝的工艺标准化。建议进一步研究发酵产品中的细菌鉴定和延长发酵时间。
涡轴发动机多点设计和优化...
本文介绍了用于倾转翼空中出租车应用的涡轴发动机设计。在这种情况下，倾转翼空中出租车旨在搭载最多 15 名乘客执行 400 海里的任务。概念发动机的发动机要求取自飞机系统研究，其中推力由四个螺旋桨产生，这些螺旋桨由电动机驱动并由单个燃气涡轮发动机提供动力。本文的目的是进行循环设计优化，以最大限度地降低燃料消耗和重量，同时尊重当前的技术限制以满足任务要求。为了获得结果，将发动机总压力比和燃烧室出口处的最高温度设置为设计参数。还进行了几项敏感性研究以可视化优化趋势。优化研究的结果表明，解决方案在很大程度上取决于发动机冷却流量要求和确切的任务要求。该发动机旨在用于大型系统优化研究。