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CDE 2025 征集摘要
H1。材料与加工技术H2。设备建模与仿真 H3。特性和可靠性 Miguel Muñoz Rojo (IMN-CNM) V1。传感器、执行器和微/纳米系统 V2。光伏和光电子/光子设备和显示器 V3。生物医学设备和芯片实验室 V4。新设备概念：量子设备、纳米设备、射频、微波和功率设备 Albert Romano (UB) Enrique San Andrés (UCM)
Milena Andrade Oliveira -unifesp
课程结论论文作为部分要求，以获得药学学士学位的头衔，即圣保罗联邦大学环境，化学和药学研究所 - 校园王牌。顾问：NewtonAndréoFilho
灵长类动物前额叶皮质发育过程中神经元成熟的多模态分析
Yu Gao 1 †, Qiping Dong 1 †, Kalpana Hanthanan Arachchilage 1,2 †, Ryan D. Risgaard 1 , Jie Sheng 1,2 , Moosa Syed 1 , Danielle K. Schmidt 1 , Ting Jin 1,2 , Shuang Liu 1 , Dan Doherty 2 , Ian Glass 2 , Birth Defects Research Laboratory 3 , Jon E. Levine 4,5 , Daifeng Wang 1,2,6 *, Qiang Chang 1,7,8 *, Xinyu Zhao 1,4 *, André M. M. Sousa 1,4 *
![Elgammal, Ahmed；Mazzone, Marian。2020 年。《Playform 中的艺术家、人工智能和基于机器的创造力》。收录于：Andrés Burbano；Ruth West（协调）《人工智能、艺术与设计：质疑学习机器》。Artnodes，第 26 期：1-8。UOC。[访问时间：dd/mm/yy]。http://doi. org/10.7238/a.v0i26.3366](/simg/g:\will\search\icon\source\9\91e1704c128d45cf2219a051bad22e3339c53a54.png)
Elgammal, Ahmed；Mazzone, Marian。2020 年。《Playform 中的艺术家、人工智能和基于机器的创造力》。收录于：Andrés Burbano；Ruth West（协调）《人工智能、艺术与设计：质疑学习机器》。Artnodes，第 26 期：1-8。UOC。[访问时间：dd/mm/yy]。http://doi. org/10.7238/a.v0i26.3366
随着人工智能逐渐融入我们日常生活的各个方面，从手机到汽车驾驶，艺术家开始尝试人工智能也是理所当然。然而，这并不是一个全新的趋势。自 50 多年前人工智能诞生以来，艺术家们一直在编写计算机程序来创作艺术作品，在某些情况下还融入了智能元素。这类作品最著名的早期例子是哈罗德·科恩和他的艺术创作程序 AARON，该程序创作的画作遵循科恩硬编码的一套规则。但人工智能在过去几十年中不断发展，融入了机器学习技术。结果之一就是出现了一股以不同方式使用人工智能创作艺术的新浪潮。与传统的算法艺术不同，在算法艺术中，艺术家必须事先编写详细的代码来指定所需美学的规则，而现在，艺术家可以通过机器学习查看许多图像来“学习”美学。然后，算法才会生成遵循其所学美学的新图像。这一类中使用最广泛的工具是生成对抗网络 (GAN)，由 Goodfellow 于 2014 年推出 (Goodfellow 2014)，已在 AI 社区的许多应用中取得成功。GAN 的发展引发了这一新的 AI 艺术浪潮。图 1 描绘了使用类似 GAN 的算法制作艺术品所涉及的创作过程。艺术家选择一组图像来输入算法 (预处理)。然后，这些图像被输入到试图模仿这些输入的生成 AI 算法中。在最后一步，艺术家筛选许多输出图像以整理最终的集合 (后期处理)。在 Artrendex，我们开发了 Playform (www.Playform.io) 作为 AI 艺术工作室，让艺术家在创作过程中使用生成 AI 系统。我们的目标是让艺术家能够使用这项技术，解决一些问题并减少艺术家面临的挑战
数码相机校准 - EuroSDR
2008 – 2010 年欧洲空间数据研究主席：Antonio Arozarena，西班牙 2009 – 2011 年副主席：Dieter Fritsch，德国 秘书长：Kevin Mooney，爱尔兰 代表 BUNY 国家： Michael：奥地利Franzen 比利时：Ingrid Vanden Berghe；克罗地亚吉恩剧院：Željko He�imovi�； Ivan Landek 塞浦路斯：Christos Zenonos； Michael Savvides 丹麦：Thorben Hansen； Lars Bodum 芬兰：Risto Kuittinen； Juha Vilhomaa 法国：让·菲利普·拉格朗日； Xavier Briottet 德国：Dietmar Grünreich；克莱门特·阿林格； Dieter Fritsch 冰岛：Magnus Guðmundsson； Eydís Líndal Finnbogadóttir 爱尔兰：Colin Bray、Ned Dwyer 意大利：Carlo Cannafoglia 荷兰：Jantien Stoter； Art-jan Klijnjan 挪威：Jon Arne Trollvik； Ivar Maalen-Johansen 西班牙：Antonio Arozarena、Francisco Papi Montanel 瑞典：Anders Olsson；安德斯·奥斯特曼 (Anders Ostman) 瑞士：弗朗索瓦·戈莱 (Francois Golay)； André Streilein-Hurni 英国：Malcolm Havercroft； Jeremy Morley 委员会主席： 传感器、主要数据采集和地理配准：Michael Cramer，德国 图像分析和信息提取：Juha Hyyppä，芬兰 生产系统和流程：André Streilein-Hurni，瑞士 数据规范：Ulf Mike Jackson Networks，瑞典： , United王国
在人类融合世界中设计身份
•Minha Lee，Eindhoven技术大学，M.Lee@tue.nl•Dimosthenis Kontogiorgos，马萨诸塞州技术研究所，dkonto@mit.edu•AndréPereira•AndréPereira，AndréPereia技术以及我们如何与机器人的身份分享我们的身份。了解人类和人为的身份，并调查他们的原因，何时以及如何居住在人造身体中是令人信服的，但仍然没有被忽视的话题。机器人身份的概念引起了研究的关注，无论是在各种形式的人形机器人或更多抽象设计上代表的身份。除了物理属性之外，重要的是要深入社会中机器人身份的本质，例如人类身份如何与机器人身份互动和发展。特刊遵循人类和非人类身份的话题，自2021年以来，在HRI会议上，通过三个机器人身份研讨会进行了探讨。这个新兴的主题吸引了跨学科的研究人员，从工程师和设计师到哲学家，展示了涉及HRI的各个领域和子场的牵引力。重点点包括机器人或其他形式的人造药物的策略，以分析和综合人类身份，随着时间的流逝，不断发展的人造身份的技术，跨多个实施方案适应身份的适当性以及将非人类身份呈现为与人类身份共同发展的表现。我们看到对机器人或其他人工实体中身份的分配和性质进行了更全面的调查。基于多种设备的现有工作，我们可以在人工身份或机器人身份的复杂问题上培养协作论述，并因各种界面和代理的扩散而催化。此外，我们旨在加深讨论，以平衡独特的机器般的身份，例如机器人的言语，与人体和机器之间的界限，例如情感表达的语音和听起来像人类的对话。最后，及时探索设计能够适应个人和群体不断发展的身份的机器人的策略，适应不断变化的人类需求和偏好的方法，以及分析和综合人类身份的方法，反映了社会背景下机器人身份的动态性质。因此，我们希望这个特刊能够在身份广泛的主题上吸引各种各样的贡献。通过探索身份的流动性，研究人员和从业人员可以为创建不仅满足各种社会需求的技术做出贡献，而且还积极致力于减轻偏见和促进包容性。我们建议这个特殊问题提供一个平台，以激励进一步的发展并进一步传播有关身份的研究。
第II期和生物标志物的编程细胞死亡研究
Claudia Pasqualini，Jonathan Rubino，Caroline Brard，Lydie Cassard，NicolasAndré等。对儿科复发/难治性实体瘤的程序性细胞死亡蛋白1抑制剂nivolumab和估计性环磷酰胺的II期和生物标志物研究：Acsé-Esmart的ARM G ARM G，欧洲创新疗法针对儿童的欧洲创新疗法试验。欧洲癌症杂志，2021，150，pp.53-62。10.1016/j.ejca.2021.03.032。hal-03625350