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使用 MATLAB 进行生成式 AI 和深度学习
生成式人工智能现已应用于从教育到工业的各个领域。将其集成到您的工作流程中可以提高生产力。在本次研讨会上，我们将探索一些可以集成生成式人工智能的 MathWorks 工具。深度学习正在迅速融入日常应用中，学生和教育工作者很快将必须采用这项技术来解决复杂的现实问题。MATLAB 和 Simulink 提供了一个灵活而强大的平台来开发和自动化人工智能、深度学习、数据分析和模拟工作流程。在本次研讨会上，我们将通过利用之前训练过的网络并使用 MATLAB Deep Network Designer 对其进行修改来介绍使用 MATLAB 进行深度学习。Deep Network Designer 允许您以交互方式构建、可视化和训练神经网络。个人将能够生成神经网络代码并微调参数。用户可以使用流行的预训练网络或构建自己的网络。我们还将研究 MATLAB 分类学习器在单个数据集上运行多个模型。这些可视化方法允许用户创建更高效的工作流程。Jon Loftin，主持人
在 ATLAS 探测器上观测顶夸克的量子纠缠
纠缠是量子力学的一个关键特征 1–3 ，在计量学、密码学、量子信息和量子计算 4–8 等领域有应用。纠缠已在从微观 9–13 到宏观 14–16 的各种系统和长度尺度中被观察到。然而，在可访问的最高能量尺度上，纠缠仍然基本上未被探索。这里，我们报告了在大型强子对撞机产生的顶-反顶夸克事件中对纠缠的最高能量观测，使用由 ATLAS 实验记录的质子-质子碰撞数据集，其质心能量为 √ s = 13 TeV，积分光度为 140 倒数飞靶 (fb) −1。自旋纠缠是通过测量单个可观测量 D 检测到的，D 是由带电轻子在其母顶夸克和反顶夸克静止框架中的夹角推断出来的。可观测量是在顶夸克-反顶夸克产生阈值附近的一个狭窄区间内测量的，在此区间内纠缠检测预计会很显著。它是在一个用稳定粒子定义的基准相空间中报告的，以尽量减少因蒙特卡洛事件生成器和部分子簇射模型在模拟顶夸克对产生方面的局限性而产生的不确定性。当 m 340 GeV < < 380 GeV tt 时，纠缠标记测得为 D = −0.537 ± 0.002（统计）± 0.019（系统）。观测结果与没有纠缠的情况相差超过 5 个标准差，因此这是首次观察到夸克对中的纠缠，也是迄今为止最高能量的纠缠观测。
用原子状态干涉仪测量矢量梁的光学并发
来自有或没有错过横向动量（E MISS T）的各种搜索的广泛搜索结果，用于限制一个两higgs-doublet模型（2HDM），并介导了普通和暗物质和暗物质（2HDM+ a）之间的相互作用，并介导相互作用。在2015 - 2018年期间，在大型强子对撞机的Atlas检测器记录的质子 - 质子碰撞数据中，质子 - 普罗顿碰撞数据的分析最多可消耗139 fb 1。三个最敏感搜索的结果是统计上的。这些搜索目标特征是带有巨大的t和lepton腐烂的Z玻孔；大小姐T和Higgs玻色子腐烂到底部的夸克；并分别在最终的夸克和底部夸克的最终状态下产生带电的希格斯玻色子。的约束是针对2HDM+ a中几个常见和新基准的场景得出的。2024科学中国出版社。由Elsevier B.V.和Science China Press出版。这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。
无人机在评估沿东大西洋飞行的鸟类数量
摘要：本报告源自欧盟委员会的结构改革支持计划资助的一个名为“沿东大西洋飞行的候鸟监测的创新”项目。传统的监测育种和分期水鸟的方法面临着挑战，例如与使用人类观察者相关的计数精确性的干扰风险和不确定性，这促使人们开发了基于无人机的远程远程方法来计数和绘制水鸟。本报告从尝试使用无人机在年周期中不同点监视一系列水鸟的尝试进行了汇编。现在很明显，在监测菌落中的物种繁殖时，无人机非常有用，例如spoonbills，海鸥和燕鸥。正在进行的研究仍在探索基于无人机的繁殖水鸟类和非殖民地物种的基于无人机的监测。通过无人机监测繁殖季节以外的水鸟，由于它们在景观中的分布更广泛。一些潮间带的饲料也对接近无人机高度敏感，尤其是在高潮时栖息时。在低潮时监测鸟类觅食的鸟类和泥浆上的经验有限。需要进一步的研究来确定无人机在繁殖季节和外部和外部监测水鸟的质量的确切情况。
atlas-ccv特定的single-single-pages.pdf
The UGV Advantage .............................................................................................................................................................................................................. 4 Deployability ................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... ........................................................................................................................................................................................................... 8 The Brains Behind ATLAS CCV ................................................................................................................................................................................ 10 Tactical Resupply ...............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................
将人工智能和机器学习应用于神经系统的预测压力分析和发病率评估：基于 MATLAB 的检测和解决神经功能障碍的框架
神经系统本质上很复杂，容易因各种压力源而出现功能障碍，从而导致严重的发病率。本文介绍了一种基于 MATLAB 的新型框架，该框架利用人工智能 (AI) 和机器学习技术对神经系统进行预测压力分析和发病率评估。通过集成深度学习模型，特别是卷积神经网络 (CNN)，该框架旨在高精度地检测神经功能障碍的早期迹象。该研究利用全面的数据集，应用先进的预处理方法来优化模型性能。主要发现表明，人工智能驱动的方法在预测准确性和发病风险的早期检测方面均优于传统方法。MATLAB 实现很详细，突出了该框架在现实场景中的实际应用。这项工作不仅推动了神经系统分析领域的发展，还强调了人工智能和机器学习在提高诊断精度和预防保健方面的变革潜力。本文最后讨论了这些发现对临床实践和未来研究的意义，特别是在通过早期干预改善患者预后方面。
亚特兰大技术学院建议名单
顾问 项目 大楼 房间 电话 电子邮件地址 学生姓氏 Keisha Hudson，JD 院长 学术综合大楼 C2137C 404-225-4534 khudson@atlantatech.edu Valerie Bencosme- Vizcaino 行政助理 学术综合大楼 C2137A 404-225-4530 470-717-8408 vbvizcaino@atlantatech.edu N/A
地图集：一项对特发性肺纤维化中吸入吡非酮的1B期研究
，黄点表示地面玻璃； A和C来自基线CT。 B和D来自6个月的随访CT扫描。在基线时，整个肺中的 QLF得分为8.5％，在6个月的随访中为4.9％。 QLF量为基线时为258.2，在6个月的随访中为154.2。 左下叶中的QLF从23.7％（90.6）减少到10.6％（45.2）。QLF得分为8.5％，在6个月的随访中为4.9％。QLF量为基线时为258.2，在6个月的随访中为154.2。左下叶中的QLF从23.7％（90.6）减少到10.6％（45.2）。