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2024 年年度报告，Walther-Meissner-Institut - wmi.badw.de
尽管速度较慢，但研究所在 2024 年在研究基础设施、第三方资金和科学人员方面继续增长。我热烈欢迎过去一年加入 WMI 的所有人。我特别高兴地看到，目前约有 45 名博士生和 25 多名硕士生和本科生正在我们的研究所进行研究。这些数字凸显了 WMI 在培养低温物理和量子技术领域的优秀青年科学家方面的重要作用。我也非常高兴地宣布，在 2023 年的过渡期之后，我自己的团队在过去几个月中得到了显着扩展，新的量子理论部门终于“启动并运行”。在马克·卡尔索夫尼克于 2024 年底退休之际，我要祝贺他杰出的科学生涯，并感谢他一年来对研究所的奉献和辛勤工作。
模块E-转化癌生物学2025小分子抗癌治疗学协调员Karsten Meissner博士，PMP®
Novartis, Biomedical Research Translational Clinical Oncology Campus Novartis, 4002 Basel Date Wednesday, February 5, 2025 Course Venue UZH, Irchel Campus, Y13-M-12 General Outline 09.00 – 12.00 - Opening/Intro Small molecule anticancer therapeutics - Challenges and perspectives in targeting KRASG12C in KRAS-mutated tumors - Tackling Microsatellite通过抑制WRN解旋酶 - 针对Yap -tead驱动的癌症依赖性12:00 - 13:00午餐休息13.00 - 16.00-患者安全 - 我们需要知道的 - 早期临床试验和创新临床临床试验设计的概述 - 从学术界到行业学习量
Jan Schoenke、Nils Aschenbruck、Roberto Interdonato、Rushed Kanawati、Ann-Christin Meisener 等人。Gaia-AgStream：用于挖掘农业复杂数据流的可解释 AI 平台。2021 年 6 月，法国，在线，国际智能和可持续农业会议。第 71-83 页。hal-03636208
摘要。我们提出了一份关于农业领域人工智能 (AI) 和数据流平台概念的立场文件。我们项目的目标是通过提供一个名为 Gaia-AgStream 的人工智能和数据流平台，在碳农业和生物多样性保护方面支持农业生态学，该平台加速了人工智能在农业中的应用，可供农民和农业公司直接使用。我们提出的技术创新侧重于智能传感器网络、统一不确定性管理、可解释的人工智能、根本原因分析和混合人工智能方法。我们的人工智能和数据流平台概念为欧洲开放数据基础设施项目 Gaia-X 做出了贡献，包括数据和人工智能模型的互操作性以及数据主权和人工智能基础设施。我们设想的平台和为碳农业和生物多样性开发的人工智能组件将使农民能够采用可持续和有弹性的生产方法，同时通过将碳封存和人工智能就绪数据流货币化来建立新的和多样化的收入来源。开放和联合的平台概念允许将研究、工业、农业初创企业和农民聚集在一起，以形成可持续的创新网络。我们在这些背景下描述了我们提出的方法的核心概念和架构，概述了我们平台的实际用例，并最终概述了挑战和未来前景。
Meissner效应和超导的起源
在大多数金属中的超导性是由于纵向自旋波的活性将电子结合到对成对中，以使Meissner效应以及静态磁场中的角动量响应产生。这些旋转波的大部分似乎是由晶格上的核自旋提供的。对于低质量实体（小于10-40 kg），在室温下，纵向旋转波不足以在室温下检测到它们，> 1000 O K。这些大规模的量子结构在1米处无处不在，在金属中也将存在于环境静态磁场弱且温度较低的空间中。这些巨大的玻色子收集可能是空间中重力检测到的暗物质的来源，这些实验提供了一个测试床以了解其特性。a
年度报告2023，Walther-Meissner-institut-WMI.Badw.de
在整个2023年，Walther-Meißner-Institute取得了几个里程碑，这些里程碑已经打开了新的科学观点，并使我们更加接近量子技术的全部潜力。随着微波域中的量子密钥分布的证明，量子网络中多Qubit纠缠分布的概念的发展以及量子链路的演示我们对量子通信领域做出了重要贡献。，我们也通过观察非磁镁汉尔效应和超导微球的磁性悬浮效应，对基础科学也做出了基本贡献。此外，WMI在量子技术领域和计算领域取得了出色的进步，随着高质量量子电路的发展，新型的多模式超导量子量的实施以及具有可控制的耗散性和相干作用的体系结构的实现。随着在其6 Q Qubit量子处理器上进行首次远程访问实验，WMI现在处于一个很好的位置，可以成为该领域德国和欧洲的主要参与者之一。
引用 (APA) Meister, S., Wermes, M., Stüve, J., & Groves, R. M. (2021). 可解释人工智能方法在自动化复合材料制造中纤维铺层缺陷深度学习分类中的研究。复合材料 B 部分：工程，224，文章 109160。https://doi.org/10.1016/j.compositesb.2021.109160 重要提示 要引用此出版物，请使用最终出版版本（如适用）。请检查上面的文档版本。
自动化纤维铺层技术广泛应用于航空领域，以高效生产复合材料部件。然而，所需的人工检查可能占用高达 50% 的制造时间。使用神经网络对纤维铺层缺陷进行自动分类可能会提高检查效率。然而，这种分类器的机器决策过程难以验证。因此，我们提出了一种分析纤维铺层缺陷分类过程的方法。因此，我们全面评估了文献中的 20 种可解释人工智能方法。因此，将平滑积分梯度、引导梯度类激活映射和 DeepSHAP 技术应用于卷积神经网络分类器。这些方法分析分类器对未知和操纵的输入数据的神经激活和鲁棒性。我们的研究表明，平滑积分梯度和 DeepSHAP 尤其适合可视化此类分类。此外，最大灵敏度和不保真度计算证实了这种行为。将来，客户和开发人员可以应用所提出的方法来认证他们的检查系统。
引用本文：Shahaboddin Shamshirband、Meisam Babanezhad、Amir Mosavi、Narjes Nabipour、Eva Hajnal、Laszlo Nadai 和 Kwok-Wing Chau (2020) 通过基于人工信息素的生物蚂蚁通信预测气泡塔反应器中的流动特性，计算流体力学的工程应用，14:1，367-378，DOI：10.1080 / 19942060.2020.1715842
a 越南胡志明市同德唐大学科技发展管理系；b 越南胡志明市同德唐大学信息技术学院；c 伊朗德黑兰伊斯兰阿扎德大学南德黑兰分校能源系机械工程学院；d 英国牛津布鲁克斯大学建筑环境学院；e 匈牙利布达佩斯奥布达大学卡尔曼坎多电气工程学院；f 德国魏玛包豪斯大学土木工程学院；g 越南岘港 550000 维新大学研究与开发研究所；h 匈牙利塞克什白堡奥布达大学阿尔巴雷吉亚技术学院；i 中国香港理工大学土木与环境工程系