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3D形状生成的四面体扩散模型
摘要。概率降级扩散模型（DDMS）为2D图像生成设置了新标准。扩展3D内容创建的DDMS是一个积极的研究领域。在这里，我们提出了四个扩散模型，该模型在3D空间的四面体分区上运行，以实现有效的高分辨率3D形状生成。我们的模型会导致运算符进行卷积和转置卷积，该卷积直接作用于四面体分区，并且无缝包含诸如颜色之类的其他属性。我们的设计更加生成网状几何形状：与现有的网格扩散技术相比，四辐射的速度更快到200倍。同时，它可以减少内存消耗，并且可以比现有网格发电机以更高的分辨率运行。仅使用标准消费者硬件，它在空间细节方面设置了一个新的标准，并在一系列质量指标上优于其他网格发电机。有关其他结果和代码，请参见我们的项目页面tetradiffusion.github.io。
使用机器学习的空气动力学优化...
本文提出了一种空气动力学优化方法，该方法利用机器学习技术来增强稳态雷诺（Reynolds Parynolds Parynolds Parynolds Parynolds Parynolds Parynolds Perrynolds perrands vere的Navier-Stokes（RANS）模拟）模拟的湍流模型，这些模拟容易出现，这些模拟很容易出现，以使其不准确，以使复杂流动的复杂流动涉及分离等现象。我们采用了场的反转和机器学习（FIML）方法，通过解决一些高实现数据的逆问题（对于不同的形状和/或流条件），从而渗透模型差异，并使用机器学习（例如神经网络）来概括差异Ellds for Unseseenseenseenseenseenseenseenseenseenseenseenseenseenseenneclesnementity。作为概念证明，我们使用直接数值模拟（DNS）数据进行一组参数化的周期性山丘，以增强使用FIML的两种方程式𝑘-𝜔-𝜔SST模型，然后将其合并到CFD求解器中以进行空气动力学形状优化，而在成本优化的情况下，将其纳入最小化。为了说明对湍流模型选择的固有优化敏感性，我们还使用Wilcox𝑘 -𝜔模型进行比较。一旦为不同的湍流模型实现了最佳形状，我们就建议使用混合Rans-LES改进延迟的分离涡流模拟（IDDES）来验证流量预测，这反过来又对可用DNS数据进行了验证。结果强调了在存在流量分离的情况下优化对湍流模型的敏感性，而FIML启动的𝑘-𝜔SST模型能够实现更高的拖动降低（20。8-25。3％）与IDDES预测（在速度和皮肤摩擦方面）达成公平同意。基线SST模型可实现4。5-6。5％，速度和皮肤摩擦与IDDES结果相比差。
拥抱数据的力量以塑造我们的未来
•DLA公共和私人网站的内容生成（创建故事，布尔布斯，口号，诗歌）•工作/购物助手（建立会议/保留）•企业搜索：搜索大量DLA和/或以不同形式的DLA和/或DOD可持续数据（包括PDF，图像，图像和单个Word文档），并与Google搜索更好（包括PDFS，图像和单个Words search（包括Google）（更好）。•从我们的系统中将编程语言/内容转换为使用旧编程语言（例如COBOL）的系统（如Python）。•帮助开发人员和分析师更快地编写新代码。
第4节：塑造地球
火山喷发具有创建许多不同类型的地形并具有多种形状和尺寸的能力。熔岩和灰烬形成的地形包括盾牌火山，煤渣锥火山，复合火山，熔岩高原和火山口。当熔岩流出并逐渐建造宽阔的山坡时，就会发生盾牌火山。它具有宽阔的底座和平坦的顶部。盾牌火山非常大，它们的喷发不塑性。煤渣锥火山是发现的最小，最常见的火山。当熔岩具有较高的粘度时，它会产生灰烬，煤渣和炸弹，它们都在陡峭，圆形的山丘或小山的通风口周围积聚。复合火山或Stratovolcano是一座高大的圆锥形山，在该山上，熔岩层与一层灰烬交替。他们通常在顶部有一个大火山口。熔岩高原是一个高级别的区域，随着时间的流逝，熔岩从几个裂缝中渗出，然后在冷却和凝固之前走过一段距离，从而建立。火山口是火山山倒塌留下的一个巨大洞。
用相互电感传感器阵列形状的自感应
摘要 - 形状的实时感测是许多智能机器，尤其是软机器人技术的重要工具。来自一系列传感器的相互感应数据显示出巨大的希望，作为形状传感的准确工具。在本文中，我们展示了如何将电感阵列数据用于形状成像和地形形状跟踪。这个想法已扩展到许多几何设置，显示了用于形状传感的多功能工具。传感器围绕圆形阵列排列，从而重建了从圆形形状到通用多边形形状的变形，包括椭圆形。线性阵列显示了张力力和各种线路变形的传感。最后，传感器阵列用于表面，允许重建剪切力和正常力到表面。已经实施了两个线圈之间相互电感的合适方法，并进行了一系列方法，包括反转算法，校准方法和机器学习工具，显示了新形状传感器系统的应用。索引项 - 磁感应阵列，形状跟踪，线性和非线性倒置，软机器人
适应性：带有触觉重新定位的形状更换道具
我们提出了一种新颖的“混合”活动/被动触觉设备，可以改变形状，以作为VR中一系列虚拟对象的代理。我们将适应性与触觉重新定位一起重定向用户的手重定向，以提供仅使用单个道具触及的几个虚拟对象的触觉反馈。为了评估适应性通过触觉重新定位的有效性，我们进行了一个受试者内实验，采用对接任务将适应性与非匹配的代理对象（即造泡沫球）进行比较和匹配的形状支柱进行比较。在我们的研究中，Adaptic坐在用户前面的桌子上，并改变了grasps之间的形状，为放置在不同虚拟位置中的各种虚拟对象提供匹配的触觉反馈。结果表明幻觉令人信服：用户认为他们正在使用单个自适应设备在不同的虚拟位置操纵几个虚拟对象。与适应性的对接性能（综合时间和精度）与没有触觉重新定位的道具相当。
形状记忆聚合物及其生物医学应用
在本章中探讨了形状记忆聚合物（SMP）及其潜在应用的多功能性，特别着眼于它们在生物医学领域中的有前途的作用。SMP以其在特定刺激下经历形状变化的能力而闻名，由于它们在创建高级软机器人，促进可重复的驱动并启用多功能医疗设备方面的潜力而受到了吸引力。在生物医学领域中，SMP引起了重大兴趣，在不同地区找到了应用，例如可自使部支架，药物输送系统，自晶缝线，组织工程脚手架等。这些材料提供了微创使用，生物降解性，结构支持和受控治疗剂释放的优点。尽管这些发展有很大的希望，但本章强调了评估生物相容性，降解率和功能持续时间以进行安全实施的重要性。在一个前瞻性笔记上，本章强调了SMP在最小的侵入性程序中所扮演的重要作用及其在塑造生物医学应用未来的持续发展。
Gottesdienstordnung 于 01.12.2023 - 国际教堂中心 SHAPE
定期： 周一至周五 07:30 崇拜教堂 每日英语弥撒（周三拉丁语） 周一至周四 11:45 崇拜教堂 每日英语弥撒（周四在西教堂） 周六 09:00 崇拜教堂 每日英语弥撒 周日 09:00 东教堂 国际弥撒（英语），随后提供咖啡和蛋糕 10:30 德语弥撒（每两周一次，从第一个降临节开始 03.12.2023 12:00 西班牙语会众弥撒 12:30 波兰语会众弥撒
生成的AI自主剂如何塑造电流
1 doc。。JosefDaněk，博士，西波西米亚大学，应用科学学院，数学系，danek@kma.zcu.cz，orcid 0000-0002-9744-5107 2文档。 。 JanPospíšil博士，西波西米亚大学，应用科学学院，数学系，honik@kma.zcu.cz，orcid 0000-0002-4288-1614摘要：本文探讨了本文对当前业务趋势和智能学习的产生的转变。 它通过自动化决策，优化流程和增强客户体验来研究这些代理人如何重塑行业。 将介绍营销，会计，法规，财务分析和商业智能的几个用例。 在智能学习的背景下，本文强调了Genai代理在创建个性化教育环境，实现自适应学习和促进内容创建中的作用。 通过分析关键的发展和案例研究，本文说明了Genai在跨部门推动创新，简化操作和促进智能学习系统的潜力。 关键字：生成的AI自主代理，商业趋势，智能学习，商业智能，AI驱动创新JEL分类：O33，L89JosefDaněk，博士，西波西米亚大学，应用科学学院，数学系，danek@kma.zcu.cz，orcid 0000-0002-9744-5107 2文档。。JanPospíšil博士，西波西米亚大学，应用科学学院，数学系，honik@kma.zcu.cz，orcid 0000-0002-4288-1614摘要：本文探讨了本文对当前业务趋势和智能学习的产生的转变。 它通过自动化决策，优化流程和增强客户体验来研究这些代理人如何重塑行业。 将介绍营销，会计，法规，财务分析和商业智能的几个用例。 在智能学习的背景下，本文强调了Genai代理在创建个性化教育环境，实现自适应学习和促进内容创建中的作用。 通过分析关键的发展和案例研究，本文说明了Genai在跨部门推动创新，简化操作和促进智能学习系统的潜力。 关键字：生成的AI自主代理，商业趋势，智能学习，商业智能，AI驱动创新JEL分类：O33，L89JanPospíšil博士，西波西米亚大学，应用科学学院，数学系，honik@kma.zcu.cz，orcid 0000-0002-4288-1614摘要：本文探讨了本文对当前业务趋势和智能学习的产生的转变。它通过自动化决策，优化流程和增强客户体验来研究这些代理人如何重塑行业。将介绍营销，会计，法规，财务分析和商业智能的几个用例。在智能学习的背景下，本文强调了Genai代理在创建个性化教育环境，实现自适应学习和促进内容创建中的作用。通过分析关键的发展和案例研究，本文说明了Genai在跨部门推动创新，简化操作和促进智能学习系统的潜力。关键字：生成的AI自主代理，商业趋势，智能学习，商业智能，AI驱动创新JEL分类：O33，L89