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在机械、过程与能源工程学院、机械过程工程与矿物加工研究所，有一个职位空缺
研究助理（男/女/其他）——招聘广告编号 14-E/2025，作为第三方资助项目的一部分临时招聘。 薪酬：薪酬组 13 TV-L 职位范围：1.0 FTE（40 小时/周；可以兼职） 时间限制：2027 年 3 月 30 日（正在寻求延长至 36 或 48 个月） 在机械运行技术和设备技术研究所，机械电池回收工作正在多个项目中开展。 这涉及生产电极涂层浓缩物，即所谓的黑块，然后对其进行化学浸出，即在后续步骤中进行湿法冶金处理。 在此背景下，黑块的过滤性能是后续工艺链设计的关键因素。作为研究项目的一部分，现在需要量化来自不同机械预处理工艺的各种黑色物质的过滤特性，并优化过滤和清洗工艺的产量。以这种方式确定的结构-工艺关系对电池回收工艺链的数字化做出了重要贡献。该研究课题使来自科学和工业领域的各种合作伙伴能够进行广泛的合作。
炮资源和处理方法2025
美国对i的偏重性是美国的重点，美国仍然严重依赖于稀土元素的进口，并且缺乏许多关键矿物的紧急库存。根据国会研究局的说法，国防库存（NDS）在当前的库存矿物质和当前的库存要求之间存在135亿美元的差距。缺乏准备使美国处于重大的国家安全风险，尤其是当中国统治着稀土的全球生产和加工时。中国几乎垄断稀有地球具有影响全球市场的能力，并以深远的国家安全和经济影响做出决策。在2024年12月，中国对向美国出口某些关键矿物的禁运，加剧了持续的地缘政治紧张局势。这种限制强调了美国军方对关键技术和武器系统的稀有地球的依赖，进一步强调了对国内供应链的迫切需求。
Regent V2：人工智能中双流处理的新颖架构
使用这种三层体系结构，摄政量平衡了计算效率和齿状成熟。内存类型和处理流的分离，再加上集成层的协调函数，创建了一个系统，可以反映人类认知体系结构，同时利用传统LLM的优势。这种方法不仅提高了我们对人工意识的理解，而且还为开发复杂的自主EMS提供了一个实用的框架，可以无缝整合快速，直觉的响应和谨慎的，谨慎的，谨慎的，审议的推理。
一种自然语言处理模型
根据世界卫生组织的说法，自杀是死亡的十大原因之一。每次自杀死亡估计有138人的生命受到重大影响，几乎所有与自杀死亡有关的统计数据都与之有关。社交媒体的广泛使用和用于访问社交媒体网络的几乎通用的移动设备为预防性干预提供了新的机会，以及研究（试图）自行生活的人的行为的新形式的数据。我们表明，使用社交媒体数据识别自杀风险个人是可行的。具体来说，我们提出了一种自动化系统的概念，用于使用自然语言处理和机器学习（尤其是深度学习）方法检测自杀未遂的可测量信号。该项目的目标是改善自杀职位的自动识别和报告。它提供了一种研究Twitter作为社交媒体平台的方法，以找到自杀的警告指标。前面提到的方法的主要目标是自动检测用户在线行为的异常变化。可能在事件之前可能的风险或警告指标的复杂因素的理解和识别为预防自杀带来了困难。许多自然语言处理（NLP）方法用于衡量文本变化，并通过独特的框架传递，该框架可以广泛使用来实现这一目标。我们使用CNN-LSTM模型来评估和对比其他分类方法。深度学习和基于机器学习的分类算法用于通过分析社交网络平台Twitter上的推文来在早期阶段识别自杀思想。我们首先对两个分类器进行了预处理的数据，然后分别进行功能提取，然后分别进行机器学习和深度学习分类器。与早期的CNN-LSTM系统相比，研究表明，使用单词技术嵌入的CNN-LSTM框架达到了94％的分类精度。
医学图像处理 II 计算机视觉和...
它是近年来计算机科学发展最快的领域之一，旨在使计算机能够像人类视觉系统一样理解和分析数字图像和视频。直到最近，计算机视觉还不具备很强的能力，但在许多领域取得巨大飞跃之后，计算机视觉的技术不断发展，在某些时候甚至超越了人类视觉的能力。计算机视觉具有多种任务，例如图像分析、图像处理和从图像中提取高维数据。因此，计算机视觉可用于许多应用，例如图像分类、对象识别、年龄估计、分析衰老对人脸的影响以及人脸验证等。
卫星中有关AI驱动图像处理的调查
近年来，卫星发射到太空的数量大大增加了。截至2024年11月，卫星跟踪网站“立即轨道” [1]列出了各种地球轨道中的10,500多个活跃卫星。大多数（80％）与通信1052相关的是地球观察（EO）卫星，每天产生数千吨数据。通过传统的射频（RF）通信渠道将这些数据传递到地球是不可行的，因此已经研究了其他解决方案，包括处理生成数据的卫星上的数据。该解决方案类似于引入边缘计算的引入，该计算是一种分布计算的模型，该模型更接近数据源，该模型是为了管理连接到通常称为Internet Internet（IoT）的Internet的设备的扩散。机器学习（ML）一直是Edge Computing成功的关键推动力。Furano等人于2020年底发表的一篇文章。[2]探讨了需要部署ML板上卫星以进行图像处理的一些令人信服的原因。这包括通过响应数据下载能力增加的传感器所产生的数据量的增长，限制了较小卫星中的功率，以下载大图像和地面电台可用性的问题。还指出了挑战，包括资源不足，板载存储或工作内存不足以及模型培训所需的数据集的有限可用性
量子信息处理理论 - Dheeran E. Wiggins
(i) 系统准备：设置系统的初始状态。 (ii) 系统演进：动态地发展系统。 (iii) 系统测量：与某些测量设备耦合以观察结果。 1 1：值得注意的是，量子力学告诉我们如何用数学方法计算实验系统的概率。然而，量子力学对科学现实主义提出了一些重大挑战。量子可观测量会因测量而改变，无论是对其自身还是对“相关”可观测量的测量。我们通常通过数学工具来表示量子态，如“纯态”向量 ji 和“混合态”密度矩阵。这些表示是否真实，再次是一个科学哲学问题。无论哪种情况，密度矩阵都允许计算测量结果。
基于 AI/ML 的医学图像和信号处理应用
关于 FDP：这个关于医学成像和信号处理应用的人工智能 (AI) 教师发展计划 (FDP) 将帮助教育工作者和研究人员了解 AI 基础知识以及它如何应用于具有多种安全应用的医学成像和信号处理技术。参与者将探索机器学习和深度学习概念，重点是将 AI 用于医学成像和信号处理技术，这有助于诊断、医疗保健、农业、零售和监控系统。AI 在图像/信号处理中发挥着关键作用，它基于面部识别、虹膜识别、指纹分析和语音识别实现准确有效的身份验证方法。通过实践活动和现实世界的例子，与会者将获得在教学和研究中使用不同算法有效使用 AI 的实用技能。在课程结束时，参与者将准备好将 AI 工具集成到他们的工作中，提高他们使用现代技术进行教学和解决安全挑战的能力。这将使参与者受益，提高他们在这些关键领域的专业知识和教学能力。主要课程内容：
拓扑数据分析作为脑电图处理的新工具
脑电图 (EEG) 是一种广泛用于临床和日常生活的大脑活动测量设备。除了去噪和潜在分类之外，EEG 处理中的一个关键步骤是提取相关特征。拓扑数据分析 (TDA) 作为一种新兴工具，能够从不同于传统方法的角度分析和理解数据。作为图分析的高维类比，TDA 可以模拟成对关系之外的丰富交互。它还区分了 EEG 时间序列的不同动态。TDA 在 EEG 处理界仍然鲜为人知，但它非常适合 EEG 信号的异构性质。这篇简短的评论旨在快速介绍 TDA 以及如何将其应用于包括脑机接口 (BCI) 在内的各种应用中的 EEG 分析。在介绍本文的目的之后，本文解释了 TDA 的主要概念和思想。接下来，详细介绍了如何将其实现为 EEG 处理，最后讨论了该方法的优点和局限性。
食品安全和热处理：确保安全和营养的食物
食品安全是食品行业的关键问题，因为不当处理，准备和储存食物可能会导致污染，食源性疾病甚至死亡。用于确保食品安全的最重要方法之一是热加工，该技术使用热量来杀死有害的微生物并保留食物的质量。热处理包括各种方法，例如巴氏杀菌，灭菌和罐头，所有方法旨在破坏或减少食物中的微生物负载，同时保持其营养价值和感觉特征。本文探讨了食品安全与热加工之间的关系，热加工技术的类型及其在食品保存中的作用。食源性疾病通常是由细菌，病毒，寄生虫和真菌引起的，在全球范围内是一个重要的公共卫生问题。疾病控制与预防中心（CDC）估计，每年六分之一的美国人患有食源性疾病，导致大约住院和死亡（Aceto等人，2019年，2019年和Caplice和Fitzgerald，1999年）。