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World File Search System逆向工程
MME4480A — 高级 CAE：逆向工程课程...
• 了解在物理对象逆向工程背景下数据采集的基本原理。（KB3、ET2、ET3） • 比较和利用不同数据采集技术的功能来生成物理对象的数字模型。（D3、D4、LL2） • 了解不同类型的 CAD 数据格式之间的结构差异。（KB4、ET1、ET2） • 选择并使用适当的格式进行 CAD 数据交换操作。（ET1、ET2、LL2） • 了解内部 CAD 表示的理论基础。（KB1、KB4） • 开发对自由曲面/复杂曲面/雕塑曲面进行操作和建模的策略和技能。（ET1、ET2） • 选择并实施 3D 扫描模型的增材制造工艺。（ET2、D3、D4） 授课时间 每周 3 个讲座小时、2 个实验室/辅导小时，半个课程
后创造力与人工智能：对我们的概念景观进行逆向工程
本文从“后创造力”这一概念出发，它是后人类中心创造力的缩写，它暗示了一种不仅仅关注创造力的人性方面的创造力概念或理解。首先需要声明的是，我们倡导这一概念并不是为了表明我们已经超越了创造力。它并不追求创造力。“后”前缀暗示了创造力研究和相关学科及实践中的以人为中心的倾向，包括计算创造力 (CC)。这一点变得很重要，因为我们正在进入一个人类因素越来越不处于事物中心的领域，也与创造力有关，而且这种情况已经持续了相当长一段时间。这种转变既与生产性创造性实践有关，目前有很多实践实验正在进行中。它也与我们的思维方式有关。我们对那些我们称之为“创造性”的实践的概念理解发生了一些变化。因此，“后创造力”既与制造物品的变化有关，也与制造物品的意义有关（我稍后会解释，
从预测模型到机器学习和胶体自组装的逆向工程
石器时代、青铜器时代和铁器时代是人类开始掌握这些自然界材料的历史时期。但是，如果我们只需按照需要排列原子，就能制造出具有特定特性的新材料，那会怎样呢？早在 1960 年，理查德·费曼就挑战我们“自下而上”思考，通过引导和操纵单个原子的排列来创造新材料 1。他邀请我们进入一个全新的物理学领域，在那里我们可以前所未有地控制新材料的性质和功能。虽然这在当时只是一个遥不可及的梦想，但现代实验合成技术的进步和纳米技术的革命已经让我们非常接近实现这个梦想。实现这一目标的一个有希望的方法是分层自组装，单个粒子自发组织成有序结构，也是自然界形成复杂生物功能结构的最重要策略。在这个过程中，材料的制备过程是先将原子组装成分子，再将分子组合成更大的单元，尺寸从几纳米到几微米不等，最后让这些悬浮在液体中的胶体结构块自组织成三维有序结构。这些自组装材料具有数十至数百纳米尺度的明确结构和极大的表面积体积比——这些特性使它们不仅非常适合光电、等离子体和光子应用，还非常适合催化和储能。这一策略的成功实施取决于合成和制造新型纳米颗粒和胶体颗粒的能力。尽管最近的进展已经产生了各种各样的新结构单元，这些单元的相互作用潜力可以从硬的到软的排斥的、吸引的、偶极的、形状各向异性的、不均匀的甚至自推进的，但尽管人们为开发新的合成路线付出了巨大的努力，但与化学家的分子“工具包”相媲美的无数可能的胶体结构单元中只有一小部分被制造出来。 提供更多关于胶体相互作用细节的评论包括参考文献 2 – 7 。 为了加速材料科学的进步，最好用理论预测来指导实验工作，以便
综合的、具身化的代理来逆向工程自然智能
为什么要研究这个问题？从线虫到鱼类、啮齿动物和灵长类动物，进化一直都在实现我们尚未实现的目标，即能够灵活而稳健地与物理世界互动以确保其生存的具身代理。这种感觉运动回路是跨物种共享的智能的基础，我们更抽象的推理能力（包括语言）也依赖于此。然而，设计这种能力一直是人工智能（AI）面临的一项重大计算挑战，尤其是考虑到制造通用机器人一直是一个长期目标（但尚未实现）。尽管算法和数据集规模的进步使有效的表征学习成为可能[18]，但当前的人工智能仍难以理解
利用功能基因组学和人工智能对人类癌细胞进行逆向工程
我写这本书的首要动机是一句您将在接下来的内容中多次看到的短语。这句话是：“转移性疾病无法治愈”。这句话之所以如此重要，是因为尽管我们在癌症研究方面取得了数十年的巨大进步，但一旦疾病扩散到远处器官，患者的治疗进展就非常有限。正因为如此，我们作为一个社区显然是时候尝试一些新方法了，因为标准化疗虽然在疾病的其他阶段有用，但无法让我们到达最后的顶峰，即转移性癌症的治愈。在我看来，其中一种这样的策略涉及将现代人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 方法应用于从癌症患者和癌症衍生细胞系中积累的大量基因组数据，以制定真正个性化的策略，以对个体患者进行癌症逆向工程。因此，本书的目标是让读者相信这是可能的，至少是一条值得追求的途径。首先我要说的是，我将在本书中强调人工智能对基因组数据的分析如何帮助我们更好地利用癌症靶向疗法。与此同时，其他人也在努力开发类似的方法，利用计算和人工智能方法来改善癌症免疫疗法的使用，因为免疫疗法提供了另一套可用于转移性癌症患者的工具。由于我不是免疫学家，我不会在这里讨论这些方法，因为它们可以在其他出版物中找到。
研究AI系统：通过诠释学逆向工程检查数据和算法偏见
将人工智能系统视为边界对象，它们是跨学科的对象，在不同领域的跨学科对象中，在提供共同的话语的同时，本文总结了检查AI系统中偏见的方法。认为，检查与AI系统的建设和工作有关的每个部分对于打开政治游戏和潜在插入偏见点至关重要。通过操作诠释学的逆向工程，将数据和算法的关键分析作为AI系统的两个核心部分。诠释学逆向工程是一个框架，可以解开和了解有助于其含义和环境的技术文化对象和/或系统的不同元素。它对可以设计其他现实的投机性想象力，并包括文化分析，以确定技术文化对象背后的现有含义和假设，确定含义的关键要素，并推测重新组装对象的不同含义的可能性。该方法在AI系统上获得的主要结果是使用文化考虑和技术想象力来解开AI和设计创新方法为AI发挥替代/包容含义的现有含义。本文中提出的研究观点包括对AI系统不同要素内的偏见和政治的批判性检查，以及这些偏见对不同社会群体的影响。本文提出了使用诠释学逆向工程的方法来研究AI系统，并推测AI系统可能的替代和更负责任的期货。
逆向工程射击模式的超级计算机框架识别其突触输入
m--chardon@northwestern.edu 1 Neuroscience系，西北大学，伊利诺伊州芝加哥； 2美国加利福尼亚州洛杉矶的加利福尼亚州立大学电气和计算机工程系7分。 3 Argonne领导力计算设施，Argonne National 9实验室，美国伊利诺伊州Lemont； 4美国伊利诺伊州埃文斯顿市西北10大学电气工程系； 5美国伊利诺伊州芝加哥西北11大学生物医学工程系； 6英特尔公司，美国加利福尼亚州圣克拉拉；美国华盛顿州西雅图市华盛顿大学的12个生理学与生物物理学系7； 8实物13医学和康复，美国伊利诺伊州芝加哥的雪莉·瑞安（Shirley Ryan）能力实验室； 9物理疗法和人类运动科学，西北大学，伊利诺伊州芝加哥； 15 10美国伊利诺伊州埃文斯顿的西北 - 阿尔贡科学与工程学院（NAISE）16m--chardon@northwestern.edu 1 Neuroscience系，西北大学，伊利诺伊州芝加哥； 2美国加利福尼亚州洛杉矶的加利福尼亚州立大学电气和计算机工程系7分。 3 Argonne领导力计算设施，Argonne National 9实验室，美国伊利诺伊州Lemont； 4美国伊利诺伊州埃文斯顿市西北10大学电气工程系； 5美国伊利诺伊州芝加哥西北11大学生物医学工程系； 6英特尔公司，美国加利福尼亚州圣克拉拉；美国华盛顿州西雅图市华盛顿大学的12个生理学与生物物理学系7； 8实物13医学和康复，美国伊利诺伊州芝加哥的雪莉·瑞安（Shirley Ryan）能力实验室； 9物理疗法和人类运动科学，西北大学，伊利诺伊州芝加哥； 15 10美国伊利诺伊州埃文斯顿的西北 - 阿尔贡科学与工程学院（NAISE）16
逆向工程遗传网络：一种计算和实验方法 - （会议：生物信息学的新算法）
基因，蛋白质和代谢产物被组织到广泛的网络中，使细胞能够反应，适应和通信其环境。此类网络的程度和复杂性可以阻碍阐明其结构和功能的尝试。为了解决这个问题，我们开发了一种使用系统的转录扰动来构建基因和蛋白质调节网络的一阶模型的方法。我们将此方法应用于大肠杆菌中SOS途径的9个基因子网，并获得了调节相互作用的准确模型。使用恢复的模型，我们正确识别了主要调节基因和直接介导子网中丝裂霉素C活性的基因。这种方法在实验和计算上可扩展，为阐明遗传网络的功能特性提供了一个新颖的框架，并确定了药理学化合物的作用机理。
视觉科学数字孪生研究年度回顾，用于逆向工程视觉智能的起源
大脑中的核心学习算法是什么？本土主义者认为，智力源自先天的领域特定知识系统，而经验主义者认为，智力源自从经验中学习领域特定知识的领域通用系统。我们通过回顾旨在逆向工程新生儿大脑学习算法的数字孪生研究来解决这一争论。在数字孪生研究中，新生动物和人工智能体在相同的环境中长大，并用相同的任务进行测试，从而可以直接比较它们的学习能力。支持经验主义的数字孪生研究表明，领域通用算法在以新生动物的第一人称视觉体验进行训练时，会学习类似动物的物体感知。支持本土主义的数字孪生研究表明，领域通用算法在以产前经验（视网膜波）进行训练时会产生先天的领域特定知识。我们认为，人类、动物和机器之间的学习可以用一个普遍的原则来解释，我们称之为时空拟合。时空拟合解释了经验主义和本土主义现象，为理解智力的起源提供了一个统一的框架。
通过逆向工程实现机器学习启发的非绝热几何量子计算的量子最优控制
量子控制在量子计算机的实际应用中起着不可替代的作用。然而，要找到更合适、更多样化的控制参数，必须克服一些挑战。我们提出了一种有前途且可推广的基于平均保真度的机器学习启发式方法来优化控制参数，其中使用具有周期性特征增强的神经网络作为拟设。在通过逆向工程实现猫态非绝热几何量子计算的单量子比特门时，与简单形式的三角函数控制参数相比，我们的方法可以产生保真度明显更高（> 99.99%）的相位门，例如π/ 8门（T门）。单量子比特门对系统噪声、加性高斯白噪声和退相干具有很强的鲁棒性。我们用数字证明了神经网络具有扩展模型空间的能力。借助我们的优化，我们提供了一种在玻色子系统中实现高质量级联多量子比特门的可行方法。因此，机器学习启发的方法在非绝热几何量子计算的量子最优控制中可能是可行的。