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World File Search System驯服
从清洁和净化中的路线图中学习的课程
和非孔子材料）以及大容量的流体。在食品和饮料制造业中，尤其是在用于多种产品的过程线中，清洁也可能涉及清洗，即。在不同产品的生产之间去除残留物质。严格而密集的清洁可以集中于微生物物种的失活，而不是绝对去除，例如。在PAS TEURISATION和灭菌步骤中。术语清洁随后使用以包括所有这些操作。进行清洁以允许再次使用具有影响表面的材料或单位（恢复操作），用于不同的产品或服务（避免跨核管驯服），出售或安全起作用。另外，清洁可用于去除或灭活微生物spe cies（可能与致病性或变质相关），还可以使用
1 NSCC 新加坡作为
新加坡国家计算中心在创新节期间举办了一场 HPC-AI 小组会议，题为“利用 HPC 突破人工智能的界限 - 人工智能技术的用例和应用”。来自新加坡人工智能和 A*STAR 的三位主要发言人齐聚一堂，探讨新加坡人工智能技术的潜力以及 HPC 资源在人工智能研究发展中发挥的关键作用。新加坡人工智能产品工程主管 David Ong 先生主持了“新加坡国家计算中心的 LM 数据工程”讨论，随后 ASTAR 信息通信研究所 (I2R) 高级科学家吴奎博士分享了“大型语言模型 (LLM) 的应用 - 将 LLM 应用于 NLP 任务”。A*STAR 前沿人工智能研究中心 (CFAR) 主任 Ivor Tsang 教授就“驯服幻觉：生成式人工智能和传统人工智能的融合”发表了见解。
交互式表演中的美学失败设计
失败是具有挑战性的体验的常见产物，是互动系统的现实，也是审美和即兴表演的资源。我们介绍了一项研究，研究了三位专业钢琴家如何演奏互动钢琴曲，其中包括弹奏音乐中的隐藏代码，以控制他们在乐曲中的路径并触发系统动作。我们揭示了由于各种原因导致的明显无法弹奏代码，包括弹奏错误、系统限制，以及故意失败作为控制系统的方式，以及这些失败如何激发表演者的审美和即兴反应。我们建议应设计创造性和表演性界面以实现审美失败，并引入一种分类法，将人类对失败的方法与对有能力的系统的方法进行比较，揭示游戏、驯服、驾驭和服务系统的新创意设计策略。
通过DNA- ...
在自然中发现的数千个实例所表明的，光诱导的反应在生物合成转化中的重要性是无可争议的。1光化学在于使用光子将感兴趣的基材从其基态转移到其激发态，在那里它可以反应并随后转化。尽管如此，这些高能量的中间体特别困难地驯服，并且可以培养出异常和不可预见的反应性。已经制定了各种策略来利用这些瞬态物种并引导光诱导的转化。2中，将特定的超分子相互作用用于模板反应被认为是一种特别有吸引力的策略。3的确，通过提供定义的两维环境，诸如静电，H键，π堆积之类的弱相互作用仅举几例，可以模板反应性分子并诱导区域和立体选择性。这种策略自然扩展到将生物分子用作模板脚手架的使用。4，例如，据报道，环糊精5和葫芦素6允许
Ulrike Diebold – 简历
• 奖项和冠名讲座 2023 卓越中心“能源转换材料，MECS”董事会 2021 协调研究中心“驯服材料建模的复杂性”发言人 2020 Gerhard Ertl 讲座奖 2020 ERC 高级资助“WatFun” 2019 捷克共和国布尔诺理工大学荣誉博士学位 2019 维也纳市科学奖 2018 北京大学兴达讲座，中国北京 2016 南京大学中商研讨会 2015 欧洲科学院布莱斯·帕斯卡材料科学奖章 2015 荷兰乌得勒支大学德拜讲座 2015 爱尔兰都柏林圣三一学院埃尔温·薛定谔纪念讲座 2015物理学，布拉格 2014 年杰出访客奖，南非催化学会 (CATSA)
![通过DNA-拟合[2+2]光循环载体](/simg/f\fec74b1dbf71412aa6d553670683bdc2692f6aec.webp)
通过DNA-拟合[2+2]光循环载体
在自然界中发现的示例的典范所表明的，光诱导的反应在生物合成转化中的重要性是无可争议的。1光化学在于使用光子将感兴趣的基材从其基态转移到其激发态，在那里它可以反应并随后转化。尽管如此，这些高能量的中间体特别困难地驯服，可以培养出异常和不可预见的反应性。已经制定了各种策略来利用这些瞬态物种并引导光诱导的转化。2中，将特定的超分子相互作用用于模板反应被认为是一种特别有吸引力的策略。3的确，通过提供定义的二维环境，弱静电相互作用，例如静电，H键，p堆叠，仅举几例，可以模板反应性分子并诱导区域和立体选择性。这种策略自然已扩展到将生物分子用作模板sca效率的使用。4
不确定性减少控制器的正式合成
上下文。来自经济和社会各个部门的基本服务依赖于复杂软件密集型系统的有效运行。这些系统范围从运行关键业务应用程序的复杂道路管理软件和公共云到制造业的网络物理系统。通常，它们用于现实世界中的应用程序中，其特征在于与环境变化，组件故障，测量不准确性和用户操作相关的高水平不确定性。为了在这种情况下提供其所需的功能，软件密集型系统需要通过自我适应来“驯服”这种不确定性。自我适应是一个过程，涉及使用封闭控制循环来监视系统及其环境，以进行相关更改，分析这些变化的影响，以计划适应更改的系统适应性，并执行（即实施）这些适应。使用此类Monitor-Analyse-Plan-Execute（或“ MAPE”）控制循环的软件密集型系统称为自适应系统（SAS）。
狗为什么摇摆尾巴？
尾巴摇摆是家犬（Canis familyis）中的一种明显的行为。尽管人类对此显示有多少意义，但很少研究其定量描述和进化历史。我们总结了这种行为的机制，个体发育，功能和演变的了解。我们建议两个假设，以解释与其他犬科动物相比，狗的出现和频率增加。在驯化过程中，增强的有节奏的尾巴摇摆行为可能会（i）作为其他特征的选择副产品（例如，能力和驯服性），或者（ii）是由人类直接选择的，这是由于我们的节律刺激的倾向。我们通过神经生物学和伦理学实验邀请对这些假设进行测试，这将揭示出最容易观察到但研究研究的动物行为之一。有针对性的尾巴摇摆研究可能是犬类伦理学和特征性人类特征的进化历史的窗口，例如我们感知和产生节奏行为的能力。
狗为什么摇摆尾巴？
尾巴摇摆是家犬（Canis familyis）中的一种明显的行为。尽管人类对此显示有多少意义，但很少研究其定量描述和进化历史。我们总结了这种行为的机制，个体发育，功能和演变的了解。我们建议两个假设，以解释与其他犬科动物相比，狗的出现和频率增加。在驯化过程中，增强的有节奏的尾巴摇摆行为可能会（i）作为其他特征的选择副产品（例如，能力和驯服性），或者（ii）是由人类直接选择的，这是由于我们的节律刺激的倾向。我们通过神经生物学和伦理学实验邀请对这些假设进行测试，这将揭示出最容易观察到但研究研究的动物行为之一。有针对性的尾巴摇摆研究可能是犬类伦理学和特征性人类特征的进化历史的窗口，例如我们感知和产生节奏行为的能力。
ControlGYM：用于基准增强学习算法的大规模控制环境 /作者= Zhang，Xiangyuan;毛，魏乔； Mowlavi，Saviz； Benosman，Mouhacine；巴萨，驯服 /造物主义
摘要我们介绍了ControlGym，一个36个工业控制设置的库，以及十个有限的部分分支方程（PDE）基于控制问题。集成在OpenAI健身房/体育馆（健身房）框架内，ControlGym允许直接应用标准加固学习（RL）算法（例如稳定的生产）算法3。我们的控制环境与现实世界中控制应用程序的动机相辅相成，以连续，无限的动作和观察空间进行补充。PDE控制环境唯一允许用户扩展系统的状态维度，以在保留内在的dynamics的同时，以实现目标。此功能对于评估控制RL算法的尺度性至关重要。该项目为动态与控制的学习服务（L4DC）社区，旨在探讨关键问题：学习控制政策中RL算法的融合；基于学习的控制者的稳定性和易萧条问题； RL算法对高且有限维系统的可伸缩性。我们在https://github.com/xiangyuan-zhang/controlgym上开放控制gymem项目。