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通过药物特异性信息基因模拟癌症药物反应 / Luca Parca、Gerardo Pepe、Marco Pietrosanto、Giulio Galvan、Leonardo Galli、Antonio Palmeri、Marco Sciandrone、Fabrizio Ferrè、Gabriele Ausiello、Manuela Helmer Citterich。 - 在：科学报告。 - ISSN 2045-2322。 - 电子的。 - 9:(2019)，页1-11。 [10.1038/s41598-019-50720-0]
利用照片进行室内声学预测的人工智能 D Milne 学生校友，索伦特大学，英国汉普郡南安普敦 L Davison 索伦特大学，英国汉普郡南安普敦 L Ausiello 索伦特大学，英国汉普郡南安普敦
目前，确定声学参数的方法必须遵守当前标准、需要必要的培训、包括高昂的设备成本并且耗时。通过计算估算声学可以减少声学测量中的一些问题，但准确性可能较低 1 。尽管 RT60 作为一个有影响力的声学参数非常重要 2 ，但对于声学领域的个人和企业来说，考虑它可能会很困难，这可以说是无法假设的，尤其是在教育领域 3,4 。人工智能 (AI) 是一种能够执行通常需要人类智能的任务的程序（见第 2.2 节），并且已经达到成熟度，现在可以应用于以前在行业内不可行的实际任务 5 。人工智能可能会降低成本，因为它们可以减少完成任务所需的时间并减少所需的资源数量 6 。人工智能需要数据，并且在大多数情况下，数据采集（例如图像 7 、视频 8 或文本 9 ）只需发生一次，然后可以允许包括图像识别 7 在内的一系列应用。作为概念证明，该项目旨在研究是否有可能创建一种使用 AI 确定 RT60 的替代方法。
创新、科技与建筑。气候变化设计
教授，工程师 Gigliola Ausiello，工程师 Francesco Sommese 学分：3 CFU 课时：18 课时 日期：2025 年 1 月 21 日、28 日，2025 年 2 月 4 日、11 日、18 日、25 日 目标：本课程的主要目的是鼓励学生进行可持续设计，以减少建筑对环境的影响。通过分析尖端技术、先进材料和数字化施工技术，本课程探索可持续建筑的最新前沿，以设计出能够应对气候变化挑战的创新建筑。 课程安排：将通过一系列涉及可持续建筑设计的邀请讲座探讨不同的主题：