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工业考察报告
1 月 20 日，我们参观了 Visvesvaraya 工业和技术博物馆，该博物馆是印度文化部和印度政府国家科学博物馆委员会的组成部分。博物馆提供了从小型科学实验到大型太空任务的大量信息。博物馆分为多个科学部门。首先，我们参观了发动机大厅，那里展示了各种汽车、机器、喷气式飞机和其他机械设备的发动机。其次，我们参观了电子技术画廊，那里专注于互动式电气展品，这些展品基于电力、电子和通信的基本原理。然后，我们发现了太空新兴技术，向我们展示了人类在这一领域的成就。接下来，我们去了生物技术革命大厅，在那里我们了解了生物技术的基础知识及其应用。然后，我们参观了电子大厅，该大厅与 Bharat Electronics Limited (BEL) 合作，阐明了电子和信息技术的基本原理。接下来，我们发现了博物馆最令人惊奇的部分，那就是有趣的科学画廊，展示了科学工作模型
2020 工程行业 - 经济贡献
ACEC 研究所委托进行了一系列研究 - 行业影响系列 - 以概述和分析工程、建筑和测量服务行业 (A/E 服务) 的表现。该系列由 Rockport Analytics 进行，这是一家独立的市场和经济研究公司，使用公开和私人可用的数据以及专有分析。该研究旨在描述、衡量和展示工程、建筑师和其他相关专业服务之间不可或缺的合作关系，以提供美国的建筑环境。建筑环境是指为人类活动提供场所的所有人造环境，其规模从建筑物和公园/绿地到社区和城市，包括其支持基础设施，如供水或能源网络。
第四次工业革命中的知识管理
摘要 —由于竞争压力的增加，现代组织倾向于依靠知识及其利用来维持长期优势。这就要求准确理解知识管理 (KM) 流程，特别是整个组织系统中知识的创建、共享/传输、获取、存储/检索和应用方式。然而，自新千年开始以来，第四次工业革命（也称为工业 4.0）的到来深深影响和塑造了此类知识管理流程，这涉及机器的互联互通及其自主学习和共享数据的能力。因此，本文研究了工业 4.0 中知识管理的知识结构和趋势。对总共 90 篇相关文章进行了文献计量分析和系统的文献综述。结果揭示了六个关键词集群，随后通过系统的文献综述进行探索，以确定这一新兴领域的潜在流向和未来的研究途径，这些途径能够在工业 4.0 及其后果的管理知识方面取得有意义的进展。
细菌能力的诱导和遗传转化
摘要 本研究的目的是评估细菌能力的诱导以便随后进行转化。细菌转化是重组DNA技术中的关键过程。在自然界中，细菌在极其特殊的情况下以短暂的方式从环境中捕获游离DNA。诱导这种转移的体外方法首先需要使细菌具有随后进行转化的能力。因此，这项工作对两个步骤都进行了体外测试。所有协议均在 UTFPR 蓬塔格罗萨校区的生物工程实验室进行。使用大肠杆菌DH5-alpha菌株进行能力诱导，并使用质粒pUC19进行转化。所得结果表明转化细胞成功生长，可以在选择性培养基中选择出对质粒所具有的抗生素具有抗性的细胞。这些技术对分子生物学和基因工程具有重要意义，可以对细菌遗传物质进行控制操作，以用于各种生物技术应用，例如生产异源蛋白质，从而在扩展遗传知识和开发新生物技术方面发挥着重要作用。关键词：分子生物学；生物技术；基因转化。
VECTROCUT SONO™ - Ultracut Industries
Autometrix, Inc. 是低层精密切割技术领域的行业领导者。我们整个工程师、软件开发人员和技术人员团队齐心协力，共同设计、制造和支持精密切割系统，并始终保持 Autometrix 自成立以来所秉持的同等质量和卓越水平。
XAI 的符号 AI：评估 LFIT 归纳编程以实现公平且可解释的自动招聘
机器学习方法在生物识别和个人信息处理（例如法医、电子医疗、招聘和电子学习）领域的重要性日益增加。在这些领域，基于机器学习方法构建的系统的白盒（人类可读）解释可能变得至关重要。归纳逻辑编程 (ILP) 是符号 AI 的一个子领域，旨在自动学习有关数据处理的声明性理论。从解释转换中学习 (LFIT) 是一种 ILP 技术，可以学习与给定黑盒系统等同的命题逻辑理论（在特定条件下）。本研究通过检查 LFIT 在特定 AI 应用场景中的可行性，迈出了将准确的声明性解释纳入经典机器学习的通用方法的第一步：基于使用机器学习方法生成的自动工具进行公平招聘，用于对包含软生物特征信息（性别和种族）的简历进行排名。我们展示了 LFIT 对这个特定问题的表达能力，并提出了一个可应用于其他领域的方案。
通过稀疏诱导生成来培养大脑以实现持续学习
深度神经网络在持续学习中会遭受灾难性遗忘，在优化新任务时，它们往往会丢失有关先前学习过的任务的信息。最近的策略是隔离先前任务的重要参数，以便在学习新任务时保留旧知识。然而，使用固定的旧知识可能会成为获取新表示的障碍。为了克服这个限制，我们提出了一个框架，通过吸收新任务的知识来演化先前分配的参数。该方法在两个不同的网络下执行。基础网络学习顺序任务的知识，而稀疏诱导超网络为每个时间步骤生成参数以演化旧知识。生成的参数将基础网络的旧参数转换为反映新知识。我们设计超网络以根据任务特定信息和基础网络的结构信息生成稀疏参数。我们在图像分类和视频动作识别任务的类增量和任务增量学习场景中评估了所提出的方法。实验结果表明，通过发展旧知识，所提出的方法在这些场景中始终优于各种各样的持续学习方法。
DeSVig：工业人工智能系统中针对对抗性攻击的去中心化快速警惕
摘要 — 单独增强单个深度学习模型的鲁棒性只能提供有限的安全保障，尤其是在面对对抗性示例时。在本文中，我们提出了 DeSVig，这是一个去中心化的 Swift Vigilance 框架，用于识别工业人工智能系统 (IAIS) 中的对抗性攻击，使 IAIS 能够在几秒钟内纠正错误。DeSVig 高度去中心化，提高了识别异常输入的有效性。我们尝试使用特殊指定的移动边缘计算和生成对抗网络 (GAN) 来克服由行业动态引起的超低延迟挑战。我们工作最重要的优势是它可以显着降低被对抗性示例欺骗的失败风险，这对于安全优先和延迟敏感的环境至关重要。在我们的实验中，工业电子元件的对抗样本由几种经典的攻击模型生成。实验结果表明，DeSVig 比一些最先进的防御方法更强大、更高效、更具可扩展性。
2021 年第二季度航天科技行业上市公司
如今，太空相关技术的发展速度非常快。运载火箭、卫星、推进器、制造和其他公司每季度都会涌现。太空技术领域的大公司每周都会分享他们的创新和突破。一些国家已经计划了他们的火星殖民项目，其他国家则对月球科学站有着清晰的愿景。太空旅游终于成为可能，而且越来越容易实现。从这个意义上讲，本报告旨在对上市的太空技术公司进行深入审查。