XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemAndrea
博士Andrea Kraj，P.Eng
能源是生命的基础，将能源转化为有用形式也同样重要，特别是发电，以便满足所需负载并提供食物、水和能源安全。地球上有 30 亿人（占地球人口的 20%）无法使用电力，偏远社区的这一数字增长到 90% - 如何缓解这种能源贫困？社区和个人需要可持续的能源转换实践，以满足基本需求、增强当地生计并刺激经济增长。事实上，当今的环境状况要求利用经济可行的可持续可再生能源。不幸的是，将可再生资源转化为有用和可交易形式的能源的能力往往超出普通人的控制范围，使他们不得不支付高额电费或依赖他人来满足电力和基本需求。此外，缺乏允许普通人参与可再生能源发电的立法，这对他们的社区和生计不利。气候变化及其伴随的问题影响着每个社区，其范围令人生畏。随着社区意识到在附近地区生产可再生能源的机会，并希望为子孙后代创造遗产，他们认识到在社区实施此类项目除了“从摇篮到坟墓”之外还有更多好处。在一个地区引入可再生能源发电项目可以通过能源独立和经济发展重新平衡社区的经济结构和社会完整性（Gipe，2007 年）。利用社区所在地可用的资源有很多好处，例如抵消化石燃料进口的成本和波动性，同时通过创造就业机会刺激当地经济。这反过来又抵消了购买、安装和维护可再生能源技术的成本。总体结果有助于教育当地社区可持续能源实践和最先进的技术，同时减少温室气体排放并增强当地社区的能力。分布式发电以及智能电网应用将为清洁技术部门、创新城市和偏远社区做出重要贡献。然而，当风能或太阳能等可再生资源不稳定时，依赖单一能源供应并不够可靠，导致依赖外部燃料供应并容易受到外国控制。智能微电网是一种解决这些问题的方法，为社区提供 100% 可再生能源、净零、自主电力。通过智能计算基础设施制定综合能源战略可以帮助社区对其能源投资做出明智的决策，并优化分布式资源的生成和分配。从根本上说，微电网本身提供的多样化，创造了更安全的能源供应。这项研究已经证实，互补资源的行为与存储技术的使用可以共同提供一个更强大的能源系统，无论是在可靠性还是可负担性方面。结合社区能源模型，这项工作使社区能够利用循环经济中适当的业务和技术能力来规划他们的能源战略。展望未来，这项研究将扩展到为北极环境开发智能微电网，并发展现有的风力涡轮机结冰缓解研究，包括北极微电网，将能源系统研究与人类活动和健康结合起来，以发展健康和可持续的社区。
∗这是以下文章的接受版本：[f.andreace，c.pizzi，m.com.in metaprob 2：使用m
∗ This is the accepted version of the following article: [F.Andreace, C.Pizzi, M.Comin MetaProb 2: Metagenomic Reads Binning based on Assembly using Minimizers and K- mers Statistics Journal of Computational Biology, 28(11), 1052-1062, 2021], which has now been formally published in final form at [Journal of Computational Biology] at [https://doi.org/10.1089/cmb.2021.0270]。该文章的原始提交版本可根据Pubishers的自治条款和条件的Mary Ann Liebert，Inc。使用。†帕多瓦大学帕多瓦大学信息工程系，意大利35131‡应向其通信：comin@dei.unipd.it
调查对人工智能计算机创作音乐的偏见可能性 媒体艺术、美学和叙事学士学位项目 30 ECTS 2020 年春季学期 Anderson Lima 和 Andreas Blixt 指导老师：Markus Berntsson 考官：Lars Bröndum 媒体艺术、美学和叙事学士学位项目 30 ECTS 2020 年春季学期
本研究探讨了受访者如何看待人类创作的音乐和人工智能计算机创作的音乐。目的是找出是否存在对人工智能计算机创作的音乐的负面偏见。研究问题是：1. 与人类创作的音乐相比，人们对人工智能计算机创作的音乐有何看法？2. 对人工智能计算机创作的音乐是否存在偏见？如果是，偏见是什么？四名参与者参加了一项定性实验和一项半结构化访谈。两首乐曲被用作人工制品，一首是人类创作的，另一首由人工智能计算机 AIVA 创作。结果表明，虽然研究人员没有向参与者透露他们最喜欢的是人工智能计算机创作的歌曲还是人类创作的歌曲，但所有参与者都坚信他们最喜欢的歌曲是人类创作的。因此，表明了对人类创作的音乐的偏见结果还表明，这两首乐曲并没有被认为具有相同的特征或唤起相同的情感；此外，有人怀疑人工智能计算机创作的歌曲是否能唤起与人类创作的歌曲相同的情感。然而，没有一位受访者明确表达对人工智能计算机创作音乐的否定态度。关键词：音乐、人工智能、人工智能计算机、偏见、人类创作、计算机创作
幻灯片 - Andreas Bender
但是： - 仅覆盖已知的化学空间 - 受到各种数据偏差的影响（类似物、数据集大小等） - 标签仍然是异质的 - 需要确定预测的体内相关性（！！！； PK，目标
梁格材料动态高频一致性连续化 Andrea Bacigalupo 1 和 Luigi Gambarotta 1* 1 土木工程系，
（紫线）。 (a) 沿无量纲不可约第一布里渊区边界的色散函数；(b) 沿无量纲不可约第一布里渊区子域边界的色散函数；(c) 周期性晶胞和无量纲第一布里渊区（以浅橙色突出显示无量纲不可约第一布里渊区）；(d) 无量纲不可约第一布里渊区的子域。
Andreas Beinsteiner* 欢乐、互联网和人工智能。Ivan Illich、Bernard Stiegler 和关于信息技术自我限制的问题
摘要：伊万·伊里奇（Ivan Illich）在其著作《欢乐的工具》（1975 年）中呼吁人类在技术发展中自我限制。他的目的既不是环境保护，也不是防止技术发展不可预见的副作用，而是让用户理解技术的工作原理。因为如果工具的制造或维修需要公众无法获得的专业知识，那么这必然会导致社会权力失衡。同样，伯纳德·斯蒂格勒（Bernard Stiegler）认为将技术知识委托给技术系统是一种无产阶级化，最终可能导致生活情趣的丧失。虽然没有完全拒绝劳动分工、自动化或专业知识，但共享实践可以应对这样的诊断：GNU/Linux 或开放硬件等免费软件在很大程度上成功地将高级计算无疑需要的专业知识与有问题的权力效应区分开来。从这个角度来看，专有算法是有问题的，因为它们缺乏透明度，阻碍了欢乐。数据聚合和提取的实践也是如此，它们不断增加平台提供商和用户之间的信息差距。所谓的“自我学习”，即递归适应算法，带来了一个更根本的问题：尚不清楚“人工智能”产生的知识和指令如何以及在多大程度上可以被人类洞察力追踪和重建。因此，我们面临着一种可能无法恢复的无产阶级化和非欢乐的局面，这再次暴露了伊里奇对技术自我限制的考虑的紧迫性。
CV Dr. Manfred K. warmuth div> CV教授Bert Sakmann博士 div> CV教授Rainer Goebel博士 div> CV教授博士约翰内斯·布赫曼 div> 课程教授Ignacio Cirac博士 div> CV教授博士RobertSchlögl div> CV教授博士AndreasJ.Bäumler div>CV Dr. Manfred K. warmuth div>CV教授Bert Sakmann博士 div> CV教授Rainer Goebel博士 div> CV教授博士约翰内斯·布赫曼 div> 课程教授Ignacio Cirac博士 div> CV教授博士RobertSchlögl div> CV教授博士AndreasJ.Bäumler div>CV教授Bert Sakmann博士 div>CV教授Rainer Goebel博士 div>CV教授博士约翰内斯·布赫曼 div> 课程教授Ignacio Cirac博士 div> CV教授博士RobertSchlögl div> CV教授博士AndreasJ.Bäumler div>CV教授博士约翰内斯·布赫曼 div>课程教授Ignacio Cirac博士 div>CV教授博士RobertSchlögl div> CV教授博士AndreasJ.Bäumler div>CV教授博士RobertSchlögl div>CV教授博士AndreasJ.Bäumler div>CV教授博士AndreasJ.Bäumler div>
Andreas J.Bäumler是一名微生物学家和免疫学家。 关于生理学的开创性研究Andreas J.Bäumler是一名微生物学家和免疫学家。关于
最小化初始实验设计样本集分位数的预算分配策略 Ziwei Lin、Andrea Matta、Shichang Du 这是 Acce
N ：总预算规模 K ：聚类组数 nk ：分配给组 k 的总预算规模，PK k =1 nk = NS ( n 1 , · · · , n K , ξ ) ：最终样本集 α ：S ( n 1 , · · · , n K , ξ ) 中良好解决方案的比例，α = r/NN s ：阶段后的总分配预算规模 sns,k ：阶段 s 后组 k 的总分配预算规模 ˆ µ k , ˆ σ 2 k ：组 k 中 y ( · ) 的样本均值和样本方差 ˆ b ：当前最佳组 ˆ τ ：估计阈值
安德烈亚斯·阿德尔曼
粒子加速器物理与建模 II 2V 1U 加速器将被视为一个抽象的动态系统，我们将讨论非线性对带电粒子束动力学的影响。我们将介绍 Lie 方法与微分代数 (DA) 和截断幂级数 (TPS) 的结合。在第二部分中，我们将讨论使用神经网络和多项式混沌展开来构建此类非线性动态系统的替代模型。
引用本文：Andrea Szalavetz (2020): 数字化转型——使工厂经济参与者能够在全球价值链中实现创业整合
摘要 本文通过对十家匈牙利数字汽车技术提供商的采访，研究了数字化转型如何帮助工厂经济数字企业家融入高度集中的汽车全球价值链（GVC）。我们确定了数字化转型原则上可以为工厂经济创造机会的四种机制，以推动经济参与者融入汽车全球价值链。（1）数字领域的新创业机会；（2）细分创新和研发全球化；（3）生态系统型创新协作；（4）定制数字服务提供的互动强度。然而，要发挥这些机会的潜力，需要培养出大量有能力的数字企业家：工厂经济还有很长的路要走。