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精密工程高级 NITEC 证书
高级加工和刀具管理 完成本模块后，学生应能够解读蓝图、使用 CAM 系统创建 CNC 零件程序、执行刀具设置、执行工艺规划、优化 CNC 加工工艺和涉及刀具管理的加工参数、使用 CNC 机器按规格生产精密零件以及排除加工故障。他们还应能够选择合适的切削刀具来加工不同的材料，并使用适当的测量工具对加工零件进行检查。
应用食品科学（3年）中的较高NITEC
食品质量控制模块完成后，学生应能够确定重要的质量参数，特性/特征/特征，这些原材料，成分和产品确定其适用性，应用和安全性生产的安全性。学生还应该能够使用合适的测试设备和方法进行高质量的检查，以评估原材料，成分和产品是否符合质量和安全标准。
QUANTUM F 系列参考架构
下图说明了使用 Quantum F 系列存储的三种部署方案：光纤通道 (FC) 环境、全以太网环境以及混合 FC 和以太网环境。请注意，虽然 F 系列可以部署在混合环境中，但每个 F 系列系统在工厂都配置为基于以太网或基于 FC 的系统。基于 FC 的系统上的以太网接口仅用于管理，无法访问块存储。
选择您的案例0LVX10-技术与工程季度的ITEC伦理4季度的学生遵循Quarte
选择您的案例0LVX10-在学年的第4季度遵循ITEC技术和工程伦理的技术和工程四分之一学生必须选择一个主题，他们想探索一个主题。从11月21日开始，您可以选择要在技术和工程课程的ITEC伦理中遵循的主题。学生将以“先到先得的基础”分发，因此请务必表明您的偏好时间！请在2月1日之前注明您的选择。此后仍然可以注册，但是早期的注册有助于我们及时解决物流难题。谁现在可以选择一个主题？•在第4季度遵循ITEC伦理的学生。（这适用于应用数学的学生；应用物理学；建筑，城市主义和建筑科学；生物医学工程；计算机科学和工程；工业设计；工业工程；机械工程；医学科学和工程；心理学和技术；心理学和技术；可持续创新）为什么选择主题？ITEC工程伦理将在第4季度出现。我们提供不同的主题。所有主题都将研究技术与社会之间的关系，并具有相同的整体设置（例如小组工作，任务，学习目标）。主题在关注哪些技术方面有所不同。您可以在Osiris上找到一般ITEC伦理课程描述（课程代码：0LVX10）。您可以选择哪些主题？•在下面您会找到可以选择的主题。在本文档中简要描述了每个主题。我们鼓励您选择最有趣的主题，即使它可能不在学习过程的重点之外。•如果您想进一步了解ITEC伦理的课程和学习目标，请咨询Osiris（0LVX10）的课程描述。•在本文档末尾，您可以找到一些常见问题的答案。如果您是外部学生并且无法注册，请通过itec-Ethics@tue.nl
原始研究文章基于云的E-CCNN早期疾病检测的结构机器学习方法Balakrishna boddu 1 1 Sen
心脏病是全球死亡率的主要原因，早期发现对于改善患者预后至关重要。本研究提出了一种基于云的增强级联卷积神经网络（CCNN），结构结合了早期心脏病检测的先进机器学习算法。E-CNN模型旨在有效地处理大型数据集，利用基于云的资源来增强计算速度和可扩展性。克利夫兰心脏病数据集已预处理以验证缺失值并提高预测准确性。该研究还研究了使用云计算使用量子机学习（QML）框架的可行性，以使用诸如支持矢量机（SVM），人工神经网络（ANN）和K-Neareart邻居（KNN）等技术进行对心脏条件进行分类。实验结果表明，E-CNN获得99.2％，精度为99.4％，召回99.5％，F1得分为75％。和Kappa得分为98％。量子支持向量机（QSVM）方法的精度为85％，精度为79％，召回90％，F1得分为84％。袋装QSVM型号表现出出色的性能，在所有关键绩效指标中都具有完美的分数。该研究突出了集合学习方法（例如装袋）的潜力，以提高量子方法预测的准确性。拟议的基于云的E-CNN体系结构和QML框架为实时，远程分析健康数据提供了有希望的解决方案，有助于预防医疗保健和早期对心脏病的检测。关键字：基于云的，有效的卷积神经网络（E-CNN），机器学习，心脏病检测，早期检测，量子机器学习（QML），袋装QSVM。
RE/ Architecture的生产条件 div>
我们研究了建筑实践及其理论反映。除了其社会影响和建筑设计的创造性之外，建筑师的职业生活受到系统依赖性，技术要求和功能限制的深厚影响。回应我们时代的危机，出现了几个关键问题：在当代建筑实践中出现了哪些新的或乌托邦的观点，关键方法，替代模型和自我概念？正在制定哪些创新策略，实践和角色？知识，技能，人际关系，责任，作者身份和AES thetics如何发展？最后，无知的动力，局限性和领域是什么阻碍了建筑实践的发展？
可解释的AI用于使用大语言模型体系结构的网络威胁智能
对威胁的检测和理解在制定任何形式的防御策略中起着重要作用；因此，提高检测能力，以及当今网络安全性动态世界的上下文见解非常重要。本文使用大型语言模型架构来理解网络威胁智能，以解释人工智能。我们的方法利用LLM的优越NLP分析大量威胁数据，并为可能的安全风险提供可行的，可理解的见解。我们引入了一个新的范式，通过该范式将LLMS整合到经典的CTI框架中可以实现复杂的威胁模式识别，并为每个检测到的威胁提供了人类可读的解释。这将增强AI驱动威胁分析的透明度和可信度，从而使决策变得更加容易，并更加由网络安全专业人员了解。在现实世界数据集上进行了广泛的测试，以验证我们的方法，表明我们的方法显着提高了与当前方法相比的威胁检测准确性和解释质量。这些发现表明，LLMS通过将相同的相同的CTI系统嵌入到弹性和适应性方面，可以显着提高网络安全工具功效。
罗技负责任的人工智能原则
虽然罗技的 RAI 原则指导我们对 AI 的使用和部署，但我们的客户经常使用我们的软件硬件来访问第三方提供的 AI 工具和解决方案。在许多情况下，我们无法了解或控制客户使用或访问我们产品中的第三方工具的方式，并且在某些情况下，这种使用可能不符合罗技的原则。当我们与其他公司直接合作时，我们会努力以符合我们的 RAI 原则的方式整合我们的软件硬件。