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生物科学中的人工智能
人工智能 (AI) 是一个术语，通常被认为是以通常认为需要智能的方式工作和反应的计算机化系统。人工智能技术、方法和应用可用于整个生物科学和生物学研发，包括工程生物学（例如，应用工程原理和使用系统设计工具对细胞系统进行重新编程以实现特定的功能输出）。这推动了多个应用领域和行业的研发 (R&D) 进步。例如，人工智能可用于分析基因组数据（例如 DNA 序列）以确定特定性状的遗传基础，并可能发现与这些性状相关的遗传标记。它还与生物设计工具结合使用，以帮助表征蛋白质（例如 3-D 结构）和设计可实现特定医疗应用（包括药物发现）的新化学结构。人工智能还可以用于整个科学研发过程，包括实验室实验的设计、运行某些实验室设备的协议以及科学研究的其他“去技能化”方面。人工智能与其他生物相关技术的融合可以降低技术和知识壁垒，并增加具有某些能力的参与者的数量。这些能力可能带来有益的用途，但同时也引发了某些生物安全和生物安保问题。例如，有人认为，将人工智能用于生物设计可能会被重新利用或滥用，从而可能产生令人担忧的生物和化学化合物。
使用开源工具进行模拟集成电路设计
过去几年，随着 SkyWater Foundries SKY130 工艺设计套件 (PDK) [1] 的发布，开源芯片设计社区经历了快速发展。Google 赞助了 OpenMPW 计划，该计划允许业余爱好者和研究人员提交定制集成电路 (IC) 设计，并免费制造。在这些举措之前，大多数 IC 设计工具和知识仅限于愿意承担设计自己芯片成本的大公司。到目前为止，开源社区在数字 IC 设计方面取得了巨大进步，OpenROAD [2] 和 Tiny Tapeout [3] 等项目使芯片设计变得比以往任何时候都更容易。
Triple V 产品开发框架及其之间的互操作性
• 产品（开发）生命周期不同阶段之间的互操作。基于传统的系统工程技术，每个阶段的设计结果通过纸质文档传递到下一阶段。借助MBSE，数字模型成为设计工具和设计结果。在产品开发的不同阶段，从确定目标、定义需求、系统初步设计到逐步分解到不同子系统和领域的设计，由于设计目的不同，所采用的建模方法和工具存在巨大差异。由于详细设计阶段的建模方法和工具相对成熟，需求和系统设计阶段的模型成为当前研究的重点。SysML是系统建模语言的主要发展方向。
可负担卫星综合研究平台项目活动概述
摘要 小型卫星的数量急剧增加和商业化要求开发和生产过程能够在更短的时间内以合理的价格应对大量卫星。在 IRAS（经济型卫星综合研究平台）内，当地的太空和非太空企业以及研究机构共同合作并讨论他们的需求。这是在技术基础上与项目团队和行业进展会议一起完成的。研究和开发新技术以降低组件、卫星和卫星星座的开发和生产成本和时间。为了实现这一目标，该项目研究了几种不同的硬件和软件技术。在增材制造技术领域，研究了聚合物和陶瓷材料的使用，结合多功能和仿生结构，以实现具有集成功能的轻质结构。电力和水基推进系统作为先进的绿色推进技术得到开发，可提供足够的推力来将大量卫星分配到轨道上，并在其运行阶段后安全地脱离轨道，同时具有成本效益。此外，还利用 DCEP（数字并行工程平台）研究了一种无需物理接近的卫星协同设计新方法，该方法提供了一个基于 Web 的软件平台，支持使用自动化设计工具和算法。设计工具也是在 IRAS 内部开发的，包括用于星座设计和任务分析以及卫星设计的工具。IRAS 技术也是技术演示卫星任务 SOURCE 的一部分，SOURCE 是一颗立方体卫星，由斯图加特大学空间系统研究所和学生组织 KSat eV 合作开发和运营。本文概述了 IRAS 项目中这些活动领域的概念、成就和当前发展。
人工智能创作的艺术会取代平面设计师的角色吗？
2.文献综述 文献综述简介 争议的开始 13 支持人工智能的立场 14 反对人工智能的论点 16 人工智能与平面设计师的关系 20 基于人工智能的平面设计工具 23 对艺术家整体的风险 24 未经授权使用创作者的图像 24 对版权的困惑 25 模仿艺术家作品的道德问题 27 工作替代 30 积极的前进道路 31 艺术家的反击 31 负责任的人工智能和猖獗的人工智能的风险 32 质疑人工智能 37 情况继续发展 39
Triple V 产品开发框架及其之间的互操作性
• 产品（开发）生命周期不同阶段之间的互操作。传统的系统工程技术中，每个阶段的设计结果都是通过纸质文档传递到下一阶段的。而MBSE中，数字化模型成为设计工具和设计结果。在产品开发的不同阶段，从确定目标、定义需求、系统初步设计到逐步分解到不同子系统和领域的设计，由于设计目的不同，所采用的建模方法和工具存在很大差异。由于详细设计阶段的建模方法和工具相对成熟，需求和系统设计阶段的模型成为当前研究的重点。SysML是系统建模语言的主要发展方向。
NASA 人工智能用例清单
PeTaL（生命周期表）是一种开源人工智能 (AI) 设计工具，它利用来自自然和技术的数据和信息来推动仿生学研究和开发。PeTaL 的设想是通过围绕其核心本体论框架整合新旧工具和方法来简化仿生设计过程的各个步骤（Shyam 等人，2019 年；Unsworth 等人，2019 年）。为了尽可能全面，PeTaL 需要大量管理标准化数据，通过这些数据，它可以学习、解释和输出设计查询的预测解决方案。PeTaL 旨在供寻求自然解决方案来解决设计和工程问题的设计师和工程师以及寻求扩展其科学发现应用的生物学家使用。
