XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemATIC
纯化的抗药抗体-F38P7H9
仅用于研究使用。不是用于诊断或治疗用途。此产品提供遵守条款和条件的约束，包括位于www.biolegend.com/terms上的有限许可（“条款”），并且只能按条款提供。在不限制上述内容的情况下，Biolegend产品不得用于该术语中定义的任何商业目的，以任何形式转售，用于制造或反向工程，测序或以其他方式研究或用于学习或用于学习其设计或组合的情况，而无需明确的书面批准。不管本文档中给出的信息如何，用户都全权负责确定用户预期使用所需的任何许可要求，并假设使用产品所带来的所有风险和责任。Biolegend对专利侵权或任何其他风险或负债概不负责。Biolegend，Biolegend徽标和所有其他商标都是Biolegend，Inc。或其各自所有者的财产，并且所有权利都保留。8999 Biolegend Way，圣地亚哥，加利福尼亚州92121 www.biolegend.com免费电话：1-877-bio-legend（246-5343）电话：（858）768-5800传真：（877）455-9587
影响建筑项目中 BIM 与沉浸式技术整合的标准系统回顾
摘要：集成建筑信息模型 (BIM) 和沉浸式技术 (ImT) 可带来多种好处，例如将客户纳入设计过程，从而改善施工管理实践。BIM 对数字数据管理的倾向，加上 ImT 增强的沟通和协调能力，解决了建筑项目中固有的碎片化和协作挑战等问题。虽然之前的研究主要分别研究了 BIM 和 ImT，但很少有研究探讨这两种技术的协同集成以及它们在建筑、工程和施工 (AEC) 行业中结合使用时可能带来的好处。本文回顾了现有施工管理文献中集成 BIM 和 ImT 的策略和前景，旨在识别和分类支持成功集成 BIM 和 ImT 的关键社会技术标准。因此，我们遵循 PRISMA 指南进行了系统文献综述 (SLR)，分析了 Scopus 和 ASCE 图书馆数据库中 2013 年至 2023 年 5 月期间有关建筑项目中 BIM 和 ImT 集成的 56 种学术期刊。结果揭示了 BIM 和 ImT 集成的各种属性，包括使用与 BIM 相关的软件（如 Autodesk Revit）、ImT 硬件（如 Oculus Rift 和 HTC Vive）、游戏引擎（如 Unity3D）、数据标准（如 FBX）以及协作平台（如 Autodesk BIM 360 和 Trimble Connect）。从这些方面确定了必要的技术标准：强调软件系统集成和硬件优化以实现无缝数据交换，以及侧重于用户参与、学习和有效的利益相关者协作的非技术标准。该研究还强调了一些重大差距，例如需要标准化方法、更详细的技术讨论和以用户为中心的策略，指出了需要进一步探索的领域以改进 BIM 和 ImT 集成实践，同时为 AEC 领域数字化转型战略的采用和有效性提供了宝贵的见解。
舞蹈探索的躯体 - 斯德哥尔摩
feldenkrais是一种躯体运动技术，我们从骨骼的观点与内部运动和淘汰一起工作。该方法具有神经可塑性以及大脑可以通过实用方法发生变化的想法，我们经常通过简约的运动来开放思想和运动的新链，以打破习惯，火花，好奇心并平衡我们的神经系统。这是预防损伤的，疼痛和减轻压力的，可以用于康复，也可以用作锻炼的实践，一旦发音和工具进行锐化。
臂章：来自自动
大语言模型（LLMS）在一系列文本生成任务中表现出了显着的功能。但是，LLM仍然在需要多步决策和环境反馈的问题上挣扎，例如在线购物，科学推理和数学问题解决。与纯文本数据不同，收集大规模的决策数据具有挑战性。此外，许多功能强大的LLM只能通过API访问，由于成本和复杂性，这阻碍了对代理任务的微调。为了解决LLM代理的局限性，我们提出了一个框架，该框架可以自动从没有人类注释的环境中学习奖励模型。该模型可用于评估LLM代理的动作轨迹并为任务计划提供启发式方法。具体来说，我们的方法涉及使用一个基于LLM的代理随机浏览环境，从而产生各种动作轨迹。随后，利用单独的LLM来分配任务意图，并与每个轨迹的正确响应合成负面响应。然后将这些三胞胎（任务意图，正面响应和负面响应）用作训练数据，以优化能够评分动作轨迹的奖励模型。此奖励模型可以与基于LLM的代理和各种计划算法集成，以增强任务解决性能。通过对不同代理基准进行的评估来证明我们框架的有效性和概括性。总而言之，我们提出的框架代表了增强LLM代理商的决策能力的重要选择。通过自动化奖励模型的学习，我们克服了数据稀缺和API限制的挑战，可能彻底改变了LLM在复杂和交互式环境中的应用。这项研究为更复杂的AI代理铺平了道路，能够解决需要多步骤决策的各种现实世界中的问题。1
数学优化算法开发人员
在Eta-Fabrik，我们的核心知识之一是工业能源系统的综合和操作优化。我们通过使用开源和商业求解器应用数学优化来得出客观解决方案。虽然这对于我们大多数问题都可以正常工作，但有些人需要我们在当前的研究项目中开发的自定义算法解决方案。
科学Matemate
拉格朗日力学的各种特征。实际上，众所周知，当且仅当相应作用的第一个变化具有固定极端物质时，曲线才能解决E-L。关于最小的通常，它持续了短时间。 实际上，由于可能存在共轭点，临界曲线不再最小化更大的时间。 仅在某些凸度假设下才有“最小化轨道”。 对于这种杰出而机械的相关类别的拉格朗日（Lagrangian） - 所谓的tonelli lagrangians- legendre变换是一种全球差异性和E-L方程，等于相应的汉密尔顿人的汉密尔顿方程。 对于自主系统，沿解决方案提供了保守的能量值。 除了拉格朗日式和哈密顿式设置之外，对动态相关的最小对象的搜索是现代动态系统理论的中心主题之一。 沿这个方向的第一个结果之一可以追溯到八十年代，其中所谓的单调扭曲图的所谓的奥布里·梅瑟理论。 该理论的一个重要应用是对数学台球的研究，从伯克霍夫（Birkhoff）到近期台球类型，如符号和外台球。 在二十年后，通过马瑟·曼尼（Mather-Mané）理论开发了这种理论从一种到更高程度的自由度的概括，在这种理论中，最小化措施而不是轨迹的措施起着至关重要的作用。 这种重要的理论从汉密尔顿 - 雅各比方程到象征性拓扑都有联系。该博士学位课程的目的是在自我包含的方式中呈现 - 在不同环境中的“最小行动原理”。通常，它持续了短时间。实际上，由于可能存在共轭点，临界曲线不再最小化更大的时间。仅在某些凸度假设下才有“最小化轨道”。对于这种杰出而机械的相关类别的拉格朗日（Lagrangian） - 所谓的tonelli lagrangians- legendre变换是一种全球差异性和E-L方程，等于相应的汉密尔顿人的汉密尔顿方程。对于自主系统，沿解决方案提供了保守的能量值。除了拉格朗日式和哈密顿式设置之外，对动态相关的最小对象的搜索是现代动态系统理论的中心主题之一。沿这个方向的第一个结果之一可以追溯到八十年代，其中所谓的单调扭曲图的所谓的奥布里·梅瑟理论。该理论的一个重要应用是对数学台球的研究，从伯克霍夫（Birkhoff）到近期台球类型，如符号和外台球。在二十年后，通过马瑟·曼尼（Mather-Mané）理论开发了这种理论从一种到更高程度的自由度的概括，在这种理论中，最小化措施而不是轨迹的措施起着至关重要的作用。这种重要的理论从汉密尔顿 - 雅各比方程到象征性拓扑都有联系。该博士学位课程的目的是在自我包含的方式中呈现 - 在不同环境中的“最小行动原理”。这一原则可以被视为一种自然动作的一种非常公认的“节俭”。
信息学系
1。尚未在UP上与信息学系的MCOM或MPHIL进行的学生，必须在允许他们注册博士学位之前，必须完成INF研讨会的两个课程作为博士预备学生。组成INF研讨会的两个课程是：1。“高级主题是研究”和2。“为IS博士学位研究的准备工作'。第一门课程在年度的第一学期介绍，而第二学期则在第二学期介绍。候选人必须至少获得第一门课程的至少70％的时间才能继续第二个课程。只有第二个课程至少有70％的人才能在次年获得博士学位。注意：如果您不符合所需的70％，则不允许您继续第二届课程或博士学位。您也将不允许您在接下来的一年或几年中提高您的商标。在下面的第4.6节中给出了有关INF研讨会中两个课程的更多信息。2。在申请博士学位之日之前的5年以上，完成了INF研讨会的第一课程，将不得不重做第一学期的INF研讨会课程，并至少为其获得70％的奖项，之后他们将被允许完成第二届INF研讨会课程。两个学期课程必须以至少70％的速度完成，然后才能在次年获得博士学位。3。这样的学生可以注册博士学位。在申请博士学位之日起的最后5年内完成了INF研讨会的第一届课程作为准硕士的学生，至少获得了70％的硕士学位，并且继续完成硕士学位，不必重复INF研讨会。主管可以要求学生参加INF研讨会的第二学期课程，并使用本课程中介绍的指南来完成他们的准备工作。重要的是要注意的是，即使主管不需要潜在的学生参加INF研讨会的第二学期课程，但所有潜在的博士学位学生都需要在INF研讨会的同一天（通常在11月底）继续进行PHD旅程。
Ingegneria Aerospaziale / Aerospace Engineering的博士学位 - 第40个周期主题研究领域：< / div>近距离操作的自主导航
太空探索和剥削已经进入了前所未有的增长和可及性的新时代。新颖的空间任务概念需要提高自治水平，以降低运营成本并实现雄心勃勃的目标。尤其是，具有不合作目标的小行星探索和接近性操作强烈激励自主和低延迟导航解决方案的发展。当前的深空导航在很大程度上依赖于地面系统，主要是通过Extrack和DSN网络来进行辐射跟踪和轨道测定。但是，由于信号传播延迟，这些传统方法不能为航天器提供有关其状态相对于目标的实时信息。在近距离行动中，这种限制变得至关重要，在这种操作中，国家的确定可能导致任务失败或致命的碰撞。这些挑战强调了对航天器轨道确定和控制的创新方法的迫切需求，尤其是在需要精确，及时的导航响应的情况下。在Cosmica项目的框架内（CUP D53C22003580001），本研究旨在通过使用机器学习技术等，以在自主空间导航中推进最新技术。该研究的重点是开发围绕小行星和不合作目标的邻近性操作的智能系统，在这些系统中，传统的导航方法面临重大限制。通过将人工智能与