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使用资源的MDP的有效策略合成...
摘要 - 我们考虑称为消费马尔可夫决策过程的形式主义的定性策略综合。这种形式主义可以模拟在随机环境中资源约束下运行的代理的动力学。所提出的算法就模型的表示而在多项式上起作用，并合成策略，以确保在没有资源耗尽的概率1的情况下（一次或无限多次）达到给定的目标状态（一次或无限多次）。特别是，当资源数量变得太低以至于无法安全地继续执行任务时，战略将代理商的过程更改为指定的一套重新加载态之一，在该州中，代理商将资源补充资源已充分满足；凭借足够数量的资源，代理商试图再次实现任务。我们还提出了两种启发式方法，试图减少代理商需要实现给定任务的预期时间，这是实践计划中重要的参数。实施了所提出的算法，数值示例表明（i）基于消费马尔可夫决策过程的计划方法的有效性（在计算时间）和（ii）两种启发式方法对现实示例中计划的积极影响。
基于 POMDP 的自适应交互 - IOS Press 电子书
摘要。在本研究中，实验测试了一个旨在推动人类操作员和无人机 (UAV) 团队之间互动的正式框架。目标是通过在线监控操作员的心理工作量 (MW) 和表现来控制代理之间的互动，从而提高人类的表现。所提出的解决方案使用应用于心脏特征的分类器进行 MW 估计。分类器输出作为人类 MW 状态观察引入部分可观察马尔可夫决策过程 (POMDP)，该过程对人机交互动态进行建模，旨在控制交互以优化人类代理的表现。基于对操作员 MW 和表现的当前信念状态以及任务阶段，POMDP 策略解决方案控制应该向操作员建议或不建议哪些任务，假设无人机能够支持人类代理。使用一项实验对该框架进行了评估，其中 13 名参与者以不同的工作量水平执行了 2 次搜索和救援任务（有/无适应性）。根据文献，当使用自适应方法时，参与者感受到的 MW、身体和时间需求、挫折感和努力明显减少，他们的飞行得分也显著提高。这些发现证明了这种基于 POMDP 的自适应交互控制如何提高性能，同时减少操作员的工作量。
多学科课程（MDP）
主要院系：设计与工程学院 1. 生物医学工程（机器人专业） 2. 土木工程（城市基础设施数字化专业） 3. 电气工程（物联网专业） 4. 电气工程（机器人专业） 5. 环境工程（城市基础设施数字化专业） 6. 机械工程（航空工程专业） 7. 机械工程（机器人专业） 8. 电气工程（高级电子专业）（2023 学年起新发布） 9. 电气工程（可持续电动交通专业）（2023 学年起新发布） 10. 电气工程（工业 4.0 专业）（2023 学年起新发布） 11. 电气工程（空间技术专业）（2023 学年起新发布） 12. 机械工程（工业 4.0 专业）（2023 学年起新发布） 13. 化学工程（工业 4.0 14. 工业与系统工程 (供应链分析专业) (2023 学年之后的新) 15. 工业与系统工程 (分析与决策智能专业) (2023 学年之后的新) 16. 生物医学工程 (生物医学材料专业) (2023 学年之后的新) 17. 材料科学与工程 (生物医学材料专业) (2023 学年之后的新)
数字孪生在医疗保健行业的应用 - MDPI
摘要：数字孪生技术具有前所未有的能力，能够控制物理实体并通过集成多种技术来帮助管理复杂系统，因此各行业正在越来越多地采用数字孪生技术。最近，牙科行业取得了多项技术进步，但尚不确定牙科机构是否正在努力将数字孪生技术应用于其教育中。在这项工作中，我们采用混合方法来研究数字孪生技术对牙科行业远程学习的附加值。我们研究了牙科机构在远程教育中采用数字孪生技术的程度，阐明了数字孪生技术带来的概念和好处，并为更广泛地采用数字孪生技术提供了基于应用的路线图。我们报告了医疗保健行业数字孪生技术的回顾，然后确定了用例并将其与其他学科中的用例进行比较。我们比较了报告的好处、研究范围和行业采用数字孪生技术的水平。我们从远程学习和其他学科中研究的数字孪生应用中提炼出可以为牙科行业增值的数字孪生特征。然后，受不同领域数字孪生应用的启发，我们提出了牙科机构远程教育数字孪生的路线图，其中包括日益复杂的示例。我们通过确定用于远程学习的牙科数字孪生的独特特征来结束本文。
支持机器学习的物联网 (IoT) - MDPI
摘要：机器学习 (ML) 使物联网 (IoT) 能够从感知数据的宝库中获得隐藏的见解，并真正无处不在，而无需明确寻找知识和数据模式。没有 ML，物联网就无法满足企业、政府和个人用户的未来需求。物联网的主要目标是感知我们周围发生的事情，并通过智能方法实现决策自动化，这将模仿人类的决策。在本文中，我们从数据、应用和行业三个角度对支持 ML 的物联网的文献进行分类和讨论。我们通过回顾大约 300 个已发表的资料，详细阐述了数十种前沿方法和应用，说明 ML 和物联网如何协同工作，在使我们的环境更智能方面发挥关键作用。我们还讨论了新兴的物联网趋势，包括行为互联网 (IoB)、疫情管理、联网自动驾驶汽车、边缘和雾计算以及轻量级深度学习。此外，我们将物联网面临的挑战分为四类：技术、个人、商业和社会。本文将有助于利用物联网的机遇和挑战，使我们的社会更加繁荣和可持续。
基于数字孪生的多类比创新设计 - MDPI
摘要：类比设计是一种有效的创新设计方法。但现有的类比设计研究主要侧重于创新方案的形成方法，没有考虑应用的可行性和实用性。本研究提出了一种基于类比的多类比创新设计（M-AID）模型，该模型既考虑了以设计为中心的复杂性（DCC），也考虑了发明问题的解决方案（TRIZ）。为了提高实用性，引入数字孪生（DT），将真实的设计信息、制造生产数据和维护信息应用于设计过程。该方法包括6个步骤：（1）基于用户和市场需求对目标产品进行分析，综合一般功能需求；（2）利用知识库和专利库获取类比功能源；（3）调用数字孪生资源获取真实产品数据进行设计；（4）利用DCC理论降低融合后设计系统的复杂性； (5)利用TRIZ解决设计冲突问题；(6)根据产品需求评估设计方案。该方法提高了设计方案的可行性，减少了设计过程中从概念方案到最终方案的迭代次数，提高了创新设计过程的效率。以太阳能电池板除尘系统的创新设计为例，证明了该方法的适用性。
人工智能推动加密货币进化 - MDPI
密码学（简称 Crypto ）近年来成为研究热点 [1-3]。它是一门利用算法、数学问题和结构、密钥和复杂变换来在存储或传输过程中维护数据机密性的艺术和科学。密码学在身份验证 [4]、隐私 [5] 和信息隐藏 [6] 等安全相关场景中发挥着重要作用。这为其在众多技术环境中的应用打开了大门，从医疗技术 [7] 到物联网 (IoT) [8] 和云计算 [9]。现代密码学的生态系统中经常出现许多科学技术分支。例如，混沌理论 [10]、信息论 [11,12]、量子计算 [13]、硬件技术 [14]，尤其是人工智能 [15-17]。与密码学类似，人工智能近年来也引起了研究人员的极大兴趣 [18-20]。它利用计算机和复杂算法来模仿人类的决策和解决问题。人工智能已被用于各种各样的应用 [ 21 – 23 ]。近年来，密码学和人工智能形成了二分法，导致了它们的共同进化 [ 24 ]。密码学在人工智能进化中的作用已经被研究过 [ 25 ]。然而，据我们所知，人工智能在密码学进化中的作用尚未得到深入研究。这项研究试图弥补这一空白。在本文中，我们试图提供对人工智能在密码学进化中的作用的全面概述和全面理解。这一作用如图 1 所示。图 1 中重叠的平行四边形表示在人工智能的影响下进化后的密码学，在本文的其余部分我们将其称为受人工智能影响的密码学 (AIIC)。大多数密码系统都依赖于复杂的计算，而基于人工智能的方法已经被证明在任何计算密集型环境中都是有效的。此外，人工智能模型可以提供混沌[26]、随机性[27]和许多其他属性，所有这些都是密码系统所必需的[28、29]。上述事实为人工智能进入密码学开辟了道路，并凸显了人工智能互联网金融的重要性。此外，人工智能已经在区块链等一些新兴的密码学相关技术中找到了应用，可以在未来的研究中加以研究。
人工智能使加密技术不断发展 - MDPI
密码学（简称 Crypto ）最近成为研究热点 [1-3]。它是利用算法、数学问题和结构、密钥和复杂转换来在存储或传输过程中保持数据机密性的艺术和科学。密码学在安全相关场景中发挥着重要作用，包括身份验证 [4]、隐私 [5] 和信息隐藏 [6]。这为其进入从医疗技术 [7] 到物联网 (IoT) [8] 和云计算 [9] 等众多技术环境打开了大门。现代密码学生态系统中经常出现许多科学技术分支。举几个例子，可以参考混沌理论 [10]、信息论 [11、12]、量子计算 [13]、硬件技术 [14]，尤其是人工智能 [15 – 17]。与密码学的情况类似，人工智能近年来引起了研究人员的极大兴趣 [18 – 20]。它利用计算机和复杂算法来模仿人类的决策和解决问题。人工智能已被用于各种应用 [21 – 23]。近年来，密码学和人工智能形成了二分法，导致它们共同进化 [24]。密码学在人工智能进化中的作用已经被研究过 [25]。然而，据我们所知，人工智能在密码学演进中的作用尚未得到深入研究。本研究旨在填补这一空白。在本文中，我们试图对人工智能在密码学演进中的作用进行全面概述和全面理解。图 1 说明了这一作用。图 1 中重叠的平行四边形表示在人工智能影响下演进后的密码学，在本文的其余部分我们将其称为受人工智能影响的密码学 (AIIC)。大多数密码系统依赖于复杂的计算，而基于人工智能的方法已经被证明在任何计算密集型环境中都是有效的。此外，人工智能模型可以提供混沌[26]、随机性[27]和许多其他属性，所有这些都是密码系统所必需的[28、29]。上述事实为人工智能进入密码学开辟了道路，并凸显了人工智能互联网金融的重要性。此外，人工智能已经在区块链等一些新兴的密码学相关技术中找到了应用，可以在未来的研究中加以研究。
AMDP (ANG) 手册
AMDP 和 SNAP-ON – 30 多年来为行业服务的合作！从一开始，AMDP 就在法国分销 SNAP-ON 工具和设备，并提供相应的售后服务。多年来，这种合作关系日益牢固，我们公司已成为所有 SNAP-ON 产品系列的专家。这家美国公司信任我们，相信我们能为法国制造商提供最好的手动工具和联网存储解决方案。
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