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大脑。人工智能的广泛研究大脑。人工智能的广泛研究
大脑。 人工智能和神经科学的广泛研究E-ISSN：2067-3957 | P-SISSN：2068-0473涵盖：Web of Science（ESCI）； ebsco; Jerih Plus（hkdir.no）; indexcopernicus; Google Scholar; Sherpa/Romeo; Articlereach Direct；世界猫； Crossref; Peeref;知识桥（Mostwiedzy.pl）; abcdindex.com;编辑； Ingenta Connect出版物； oalib; scite.ai; Scholar9;科学和技术信息门户； FID移动；高级科学指数（欧洲科学评估中心，neredataltics.org）； ivysci; exaly.com;期刊选择器工具（letpub.com）; citefactor.org;胖子！ ; ZDB目录；目录sudoc（abes.fr）; Openalex; wikidata; ISSN门户；社交KVK-Volltitel（kit.edu）2025，第16卷，第1期，第272-285页。 提交：2024年9月2日|接受出版：2025年1月11日大脑。人工智能和神经科学的广泛研究E-ISSN：2067-3957 | P-SISSN：2068-0473涵盖：Web of Science（ESCI）； ebsco; Jerih Plus（hkdir.no）; indexcopernicus; Google Scholar; Sherpa/Romeo; Articlereach Direct；世界猫； Crossref; Peeref;知识桥（Mostwiedzy.pl）; abcdindex.com;编辑； Ingenta Connect出版物； oalib; scite.ai; Scholar9;科学和技术信息门户； FID移动；高级科学指数（欧洲科学评估中心，neredataltics.org）； ivysci; exaly.com;期刊选择器工具（letpub.com）; citefactor.org;胖子！; ZDB目录；目录sudoc（abes.fr）; Openalex; wikidata; ISSN门户；社交KVK-Volltitel（kit.edu）2025，第16卷，第1期，第272-285页。提交：2024年9月2日|接受出版：2025年1月11日
通过控制和设计共选
软机器人利用合规的材料以灵活的方式与复杂和不确定的环境相互作用，从而可以操纵脆弱的物体并与生物的安全相互作用。它们的适应性推动了医学和制造等领域的创新。设计软机器人即使对于经验丰富的设计师，由于其非线性材料，多物理耦合，多个身体与环境之间的复杂相互作用及其许多自由度，即使对于经验丰富的设计师来说也很具有挑战性。这解释了为什么软机器人技术中的第一批设计受到自然的启发，模仿了诸如蠕虫或章鱼之类的软动物。软体能够符合硬对象并重新配置DI FF任务，然后将控制的重要部分委派给身体。与刚性机器人不同，体现的智能仍然是软机器人技术中的新兴话题。但是，很明显，可以很好地适应其环境的代理商可以快速学习智能行为。本文摆脱了传统的训练控制和敏捷性的关注，旨在通过将人工智能与软机器人设计联系起来来应对控制挑战。软机器人技术领域在建模，控制和设计方面提出了许多挑战。Inria Lille的除霜团队已经开发了几种有限元方法（FEM）的工具来应对这些挑战，从而可以准确地模拟软机器人。这些工具已用于低级控制，并在制造前评估了软机器人设计。此探索需要解决一些挑战。在这项工作中，应用了各种基于FEM的仿真和数值优化工具来探索软机器人的计算设计。设计空间必须非常大，才能探索相关的设计，但也受到了足够的限制，以使优化问题可以解决。开发相关的数学适应性功能对于准确评估软机器人设计的性能和效果至关重要。鉴于计算设计算法的重要数据要求和准确模拟的计算费用，我们旨在通过选择平衡计算时间和准确性的模型或使用学习技术来加速FEM模拟来加快模拟的速度。本论文探讨了软机器人的计算设计，重点是对数值结果的模拟到真实性。解决了两个参数软操作器的设计优化，一个具有嵌入式传感器，另一个具有自动接触功能。随着控制任务，环境和设计空间变得更加复杂，计算负担增加。这激发了从FEM模拟中学到的替代模型的发展，以表征软机器人的设计和控制。通过各种情况证明了该模型的适用性，特别是对气动操纵器的嵌入式控制和软操作器的计算设计。此外，这项工作的一个关键目标是开发工具以选择软机器人设计和控制。
生成人工智能增强建筑教育以发展数字素养和整体能力
本研究调查了生成人工智能（Genai）对建筑教育中数字素养发展和整体能力的影响。研究设计着重于应用Genai工具，例如Chatgpt，Midjourney，Bricscad Bim和VR/AR软件，及其对建筑学生的整体能力的影响。本文使用了一种混合研究方法，该方法结合了建筑学生在住宅重新审视项目中的进步案例研究，使用Midjourney，Bricscad BIM和VR/AR软件，以及对350个在2023-2023-2024-2024-2024校学年的大陆大学和香港的两名知名大学的在线问卷调查。这种方法旨在加深对Genai对整体能力框架内的概念创造力，主动性，自我管理和压力承受能力的影响。研究结果表明，建筑专业的学生在设计概念阶段经常使用Genai工具，这表明他们与特定的教学法中的研究和概念性创造力相关。此外，这些发现揭示了频繁的Genai工具使用情况之间的潜在相关性，时间管理的改善以及建筑专业的焦虑症减少。结果增强了对建筑教育中数字技术的理解，同时为未来的Genai实施提供了宝贵的见解。这项研究强调了融合Genai的潜在好处，强调了它们在培养创造力，有效的时间管理和压力耐受性中的作用。
绿色AI：人工智能和能源革命的政策议程
2024年5月Kenddrick Chan Devorah West Marie Teo Harriet Harriet Brown Tom Westgarth Thomas Smith
用计算机视觉和人工智能革新医学成像
Revolutionising Medical Imaging with Computer Vision and Artificial Intelligence Edited by Seema Bhatnagar, Priyanka Narad, Rajashree Das and Debarati Paul This book first published 2024 Cambridge Scholars Publishing Lady Stephenson Library, Newcastle upon Tyne, NE6 2PA, UK British Library Cataloguing in Publication Data A catalogue record for this book is available from the British Library Copyright © 2024年，Seema Bhatnagar，Priyanka Narad，Rajashree Das，Debarati Paul和本书保留的所有权利。未经版权所有者事先许可，以任何形式或以任何形式或以任何形式（任何形式），以任何形式或以任何形式的方式，以任何形式或以任何形式）复制了本书的一部分，以任何形式或以任何形式或以任何方式传输。ISBN：978-1-0364-1061-2 ISBN（电子书）：978-1-0364-1062-9ISBN：978-1-0364-1061-2 ISBN（电子书）：978-1-0364-1062-9
市和哈克尼公共卫生情报战略和联合战略需求评估概述
● 由于健康的决定因素涵盖行为（如吸烟、饮食、体力活动）、环境（如建筑和自然环境、社区安全）、更广泛（如收入、教育、住房）和获得卫生服务的机会，因此，市和哈克尼 PHI 团队 (PHIT) 的工作不仅限于支持和帮助公共卫生团队，而是全系统的。
