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World File Search System设计
人工智能工程设计 Giorgi Tskhondia
工程设计自动化可以表述为马尔可夫决策过程 (MDP)。工程师提供结构的初始几何形状，设置负载并允许改变几何形状的操作，指定优化目标（例如最小化重量、最大化刚度），然后开始训练模型。训练结束后，在推理阶段，工程师得到最终设计。生成式人工智能的最新发展可以增强这一过程。
人工智能框架设计研究...
摘要 —本研究旨在研究人工智能 (AI) 思维的定义和属性，以支持 AI 教育，从而帮助教育工作者确定应如何在 K-12 年级开展此类教育。采用文本挖掘方法，使用文本爬取和共词分析，使用 Python 编程语言设计和定义 AI 思维。使用余弦相似度和 word2vec 技术进行共词分析。余弦相似度通过根据出现频率分配权重来提取配对词。word2Vec 的 skip-gram 检查周围的单词并预测配对词。根据共词分析结果，AI 思维正在使用综合思维过程通过讨论、提供、演示和证明过程来解决决策问题。此外，未来的 AI 教育研究必须考虑 AI 思维。本研究旨在作为推动 AI 教育发展的基础研究。
引用本文：Ruby O'Connor、Mitzi Bolton、Alexander K. Saeri、Tom Chan 和 Ross Pearson (2024) 人工智能与复杂的可持续性政策问题：将承诺转化为实践，政策设计与实践，7:3，308-323，DOI：10.1080/25741292.2024.2348834
摘要 应对可持续发展政策挑战需要能够驾驭复杂性的工具，以改善政策流程和结果。过去十年来，人们对人工智能 (AI) 工具的关注度和政府对其使用的期望急剧上升。我们对学术和灰色文献进行了叙述性回顾，以调查人工智能工具如何用于政策和公共部门决策。我们发现，学者、政府和顾问对人工智能表达了积极的期望，认为人工智能可以或应该用于解决广泛的政策挑战。然而，关于公共决策者如何实际使用人工智能工具或对使用结果的详细洞察的证据却少得多。从我们的研究结果中，我们得出了将人工智能的承诺转化为实践的四个教训：1) 记录和评估人工智能在现实世界中对可持续发展政策问题的应用；2) 关注现有和成熟的人工智能技术，而不是投机性的承诺或外部压力；3) 从要解决的问题开始，而不是要应用的技术；4) 预测并适应可持续发展政策问题的复杂性。
使用 Simulink 和基于模型的设计开发电池管理系统
桌面仿真。Simulink 中的桌面仿真使您能够验证 BMS 设计的功能方面，例如充电放电行为（使用单电池等效电路公式）、电子电路设计以及反馈和监督控制算法。在桌面上，使用行为模型模拟电池系统、环境和算法。例如，您可以探索主动与被动电池平衡配置和算法，以评估每种平衡方法对给定应用的适用性。您可以使用桌面仿真探索新的设计理念，并在制作硬件原型之前测试多种系统架构。您还可以在桌面仿真中执行需求测试，例如通过验证在检测到隔离故障时接触器是否无法打开或关闭。
CC046872_directive_OAS 7005.1A，内部空间分配、设计和管理政策
○ 担任每个服务和员工办公室的主要客户和租户代表。 ○ 管理和监督 GSA 的投资组合。 ○ 审查和批准所有入住协议。 ○ 制定空间分配、设计和管理的政策、指导和措施。 ○ 获得建议并选择参与项目启动会议、市场调查、需求评估访谈、设计研讨会和空间验收演练。 ○ 审查和批准空间获取、重新定位或重新配置的所有要求包。 ○ 审查和批准本政策设计策略和指南部分的所有豁免请求。 ○ 审查和批准所有概念和设计意图图。 ○ 采购变更管理服务。 ○ 按照现有的 GSA 政策和/或指南实施智能入住和/或酒店式策略和协议。 ○ 确保在预算过程中提供资金请求和支持估算。 ○ 为所有超过 25,000 美元的项目制定、实施和管理治理流程。
课程设计与开发
1.1.1 - 印地语：计划成果，Tripura大学印地语系一直致力于“稳定”学生的发展。在印地语部，研究生，PGDT（H），IMD和PH.D课程的领导下。目的是推进印度知识传统，文学，历史，印度文化和学生之间的社会方式。除此之外，印地语课程还为学生的多方面发展做出了贡献。计划具体的成果，部门一直在组织文学竞赛，例如辩论，演讲，诗歌写作等。在增强学生的文学人才中起着至关重要的作用。该部门致力于通过不同的媒介（例如Wall Magazine，在研讨会上的演讲）与学生保持联系和社会的联系，所有学生都有同等机会展示自己的才华。此外，该部门邀请了与课程相关的专家和同意书，以增强学生的知识和经验。该系专门研究印地语文学学科的教授不断地通过M.A印地语课程为学生课程成果的多维发展做出贡献，学生能够
REINVENT 2.0 – 用于从头药物设计的 AI 工具
图 S1 。一般工作流程。左侧：使用小型数据集进行 TL 以聚焦 Prior（生成模型）的状态，随后将其用于具有自定义 MPO 目标的 RL。右侧：对生成模型的不同状态进行采样时化合物分布的示意图。A ) 一般 Prior 是在 ChEMBL 上训练的初始生成模型的状态。与其他状态相比，它生成给定 SMILES 字符串的概率分布更均匀。B ) 聚焦先验是生成模型的一种状态，在该状态下，它可以以比其他区域更高的概率生成某些化学空间区域。C ) 生成模型作为聚焦先验进入 RL，并在整个过程中导航化学空间以寻找高 MPO 分数区域。导航过程中获取的数据属于 MPO 得分较高的区域，可作为新颖想法的来源。
纸 - 使用QSAR/ ... div>的计算药物设计
人类来源的功能。简短答案问题： - （答案全部）[23x2 = 46] 1。用示例定义免费的威尔逊分析。2。编写QSAR的应用程序。3。招募两个ADME数据库。4。提及两个生化数据库。5。用示例定义铅分子。6。定义铅优化的随机筛选。7。定义COMFA和COMSIA。8。写药数据库的应用程序。9。提及任何两种铅优化技术。10。用示例定义生物膜。11。解释Hansch分析。12。比较SAR和QSAR。13。定义comsia及其两个应用程序。14。解释5.15。蛋白质加工用于自动库克维纳中的对接。16。招募任何两个药物数据库。17。绑定位点如何位于PDB和Discovery Studio Visualizer18。电网盒的重要性19。对接化合物的虚拟筛选。20。BLAST和基因本体论发现。21。多序列比对和蛋白质功能评估22。同源建模和模型使用者的使用。23。半经验方法和能量最小化。
设计、建筑和施工中的机器人制造
您将能够培养以下技能： - 了解设计、建筑和施工领域制造过程数字化的不同机器人制造系统和计算机机器交互方法； - 使用编程技能来自动化产品和建筑元素的大规模定制流程； - 采用面向制造、装配和拆卸的设计 (DfMAD) 方法，在产品设计、建筑和施工领域推广脱碳和循环原则； - 支持以数字工具为媒介的设计流程的开发，鼓励开发在协作业务环境中实现可持续制造流程自动化的正式和材料解决方案。