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nn学习驱动的自动控制＆...
在当代工程和科学研究中，自动控制与机器学习之间的相互作用变得越来越重要。本报告探讨了这种关系的两个关键方面：机器学习技术以增强自动控制系统的应用以及使用自动控制原理以改善机器学习算法。首先，我们讨论如何利用机器学习来优化复杂系统中的控制策略，从而对动态环境产生适应性和智能的反应。的技术（例如增强学习和神经网络）是否有能力从数据中学习，从而产生更有效的控制机制，这些机制可以处理不确定性和非线性。其次，我们研究了如何将自动控制原理应用于完善机器学习过程。可以利用诸如反馈控制之类的概念来稳定学习算法，减少过度拟合并确保各种机器学习应用中的收敛性。这种双重视角强调了整合这两个领域而产生的相互利益和协同作用。通过案例研究和示例，我们证明了将机器学习和自动控制相结合，为机器人技术，自主系统和智能技术的进步铺平道路的变革潜力。最终，本报告旨在提供有关研究的未来方向以及合并这两个领域的实际含义的见解。
AI驱动的测试案例生成
这项研究调查了大型语言模型用于测试案例生成的利用。该研究使用Llama提供的大型语言模型和嵌入模型，特别是7B尺寸的Llama2，以生成定义输入的测试用例。这项研究涉及一种使用称为检索产生（RAG）和及时工程的自定义技术的信息。rag是本研究中在本地存储组织信息的一种方法，该信息用于创建测试用例。除了大型语言模型已准备好培训的预训练数据外，该存储的数据被用作互补数据。通过使用此方法，实现可以收集特定的组织数据，因此对所需域有更深入的了解。该研究的目的是研究AI驱动的测试案例生成如何影响整体软件质量和开发效率。这是通过比较基于AI的系统的输出与手动创建测试用例来评估的，因为这是研究时的公司标准。AI驱动的测试用例主要以覆盖范围和时间的形式进行分析，这意味着我们比较了AI系统可以生成测试用例与手动创建的测试案例相比。同样，考虑时间来了解如何影响发展效率。
AI驱动的网络安全系统
Inderprastha工程学院摘要：网络安全仍然是当今数字景观中最紧迫的挑战之一。本文探讨了AI如何通过各种应用程序来增强网络安全性，例如监视恶意代码，检测智能手机入侵，确保HTTP安全性以及监督公共网络上的语音活动。的技术，例如使用人工神经网络（ANN）来识别和减轻TCP，UDP和ICMP协议的DDOS攻击，这特别有效。我们还讨论了通过恶意使用AI构成的威胁，并提出了解决这些威胁的策略。例如，在保护HTTP服务时，要考虑更广泛的攻击表面，而不仅仅是协议本身。此外，我们重点介绍了未来研究的有希望的方向，例如将云计算与深度学习相结合以创建更强大的安全解决方案。关键字：网络安全，人工智能，机器学习。
驱动和特发性帕金森氏病
在致病性LRK2-驱动和特发性帕金森氏病中，原发性纤毛和多巴胺能神经保护的丧失损失Shahzad S. Khan 1,2,4，Ebsy Jaimon 1,2，Yu-en Lin 1,2，Yu-en Lin 1,2，Jonas Nikoloff 1,2，Jonas Nikoloff 1,2，Jonas Nikoloff 1,2 1,2* 1美国斯坦福大学医学院生物化学系； 2在美国帕金森（ASAP）合作研究网络中，使科学结盟； 3英国邓迪大学MRC蛋白质磷酸化和泛素化单位4当前地址：北卡罗来纳大学的细胞生物学与生理学和神经病学系，美国教堂山，美国教堂山 *应与之相应：
Optically Driven Nano-Beam Resonator for Hydrogen Sensing
可以使用微型和纳米机电系统（MEMS和NEMS）使用电子方法来驱动谐振器的机械模式。这些谐振器在检测质量[8]，[9]，力[10]，[11]，气体[12]和磁[13]方面表现出巨大的潜力。然而，所描述的机制具有几个相关的缺点，例如非线性输出，短路电势以及对高驱动电压的需求。基于调制的光学功率直接耦合到谐振器的光学驾驶已被提议作为解决上述问题的有效方法。使用光学驾驶和读数系统开发了许多机械谐振器。这些谐振器包括光力学磁力计[14]，[15]，光学加速度计[16]和位移传感器[17]，[18]。
策略驱动的 AI 辅助 PoW 框架
分布式拒绝服务 (DDoS) 攻击是一种恶意攻击，它通过使用大量互联网流量淹没目标或其周围的基础设施来破坏目标服务器、服务或网络的正常流量。一种可能的防御策略是采用有效的基于工作量证明 (PoW) 的系统 [3]、[1]、[2]。PoW 系统的工作原理是要求传入的网络请求花费精力解决任意数学难题，以防止任何人攻击系统。在基于 PoW 的系统中，客户端必须投入一些计算（CPU 周期、带宽等）来解决难题以证明其真实性。PoW 系统通常由三部分组成：发行者、求解者和验证者。发行者（也称为生成器）将难题发布给求解者，求解者求解并将解决方案发送给验证者。在简单的联网客户端-服务器环境中，服务器包含发行者/生成器和验证者组件，而客户端是解算器。在本文中，我们构建了一个人工智能 (AI) 辅助的 PoW 框架。我们创建了一个“自适应”发行者，它可以生成具有不同难度的谜题。该系统背后的想法是通过向不可信连接发布“难”谜题来惩罚不可信连接，同时为可信请求提供“简单”谜题。至关重要的是，这些挑战会在环境中为不可信连接引入延迟。可以使用传入流量特定功能来区分可信/不可信客户端。换句话说，AI 子系统可以为传入请求计算信誉分数，从而指导谜题生成器。我们的框架有两个有用的属性。首先，每个客户端都需要为使用系统支付费用，并且随着客户端信誉分数的下降，该费用会增加。其次，难题的工作量是自适应的，可以进行调整。该框架将确保信誉评分较低的客户端比信誉评分较低的客户端接收服务器响应的延迟更长。
创新创业教育（IAEE）驱动下的教育培训行业
摘要：随着社会的不断发展进步，科技创新创业的价值日益凸显；在创新创业过程中，学校为社会创造了大量的社会财富，迫切需要研究创新创业的培育机制。围绕AI驱动下的IAEE研究，对AI在IAEE中的应用以及AI在IAEE应用中面临的挑战进行探讨和分析，并提出AI的自然语言处理算法；为验证AI驱动下的IAEE的教学效果，对传统模式下学生创业学习效果与AI教学模式下学生创业学习效果进行实验对比。测试结果表明AI教学为IAEE提供了更为有利的条件，充分证明了AI驱动下的IAEE的可行性和有效性。
人工智能驱动的应用管理服务：
如今，人工智能不能只是在系统或流程之上添加一层。它必须成为您运营的核心。以人工智能为核心，AMS 能够真正高效地解决性能问题、监控交易指标以及处理与各级支持 API 和中间件相关的问题。借助智能 AMS，您可以轻松预测 SAP 流程中的错误，而无需等待它在后期出现。流程不合规时的自我修复等功能使其更加强大。