摘要:实施军方为零信任体系结构(ZTA)实施的一个重大挑战是,当前的数据标记方法是手动完成的,这是一个耗时且容易出错的过程,破坏了网络安全测量的效率和有效性。本文介绍了一种创新方法,该方法利用生成人工智能(AI)来自动数据标记,以支持军事任务命令系统(MCS)中的战术ZTA实现。具体来说,我们开发了生成的AI零信任标签(GEASEL)工具,该工具使用了微调的大型语言模型,并根据预定义的访问控制类别对自动化的MCS消息数据进行了自动零摄像标记,从而简化了敏捷和强化的网络美食的路径。
本文是在候选人论文顾问,计算机和电气工程和计算机科学系Mehrdad Nojoumian博士的指导下准备的,并已由其监督委员会成员批准。它已提交给工程与计算机科学学院的学院,并被部分满足了对科学硕士学位的要求。
铝金属基质复合材料(AMC)是由于其出色的机械性能,轻量级行为和低热膨胀而在汽车和航空航天领域进行不同应用的潜在材料。石墨烯纳米片(GNP)已成为AMC中的首选加固。通过搅拌方法将它们掺入基质中,以生成适合触变的半固体原料。使用L8(2 3)正交阵列的Taguchi设计,检查了Stirrer参数和GNP含量的效果。测试的参数是搅拌速度(300-500rpm),GNP含量(0.3-0.7 wt%)和搅拌时间(5-10分钟)。将GNP /A356复合材料的信噪比(S /N)和硬度用作响应变量。已经确定了三个因素在增强硬度方面的贡献。使用搅拌速度,GNP含量和搅拌时间获得的最佳参数分别为500rpm,0.7Wt。%GNP和5分钟。
W. Neff 博士,亚琛工业大学 R. Lebert 博士,亚琛工业大学 HJ Kunze 教授,波鸿大学 Pinchplasma 系统作为科学和技术应用的紧凑型强 X 射线源 88 Bad Honnef 26.11.-29.11.91
在这项工作中,Taguchi方法方法用于优化氧化石墨烯(GO)作为倒置的钙钛矿太阳能电池(IPSC)中的孔传输层(HTL)。通过使用此方法,优化了来自数值建模太阳能电池电容模拟器 - 尺寸(SCAPS-1D)的数据。尽管它具有不同的参数结果和不同的原因,但完成分析过程也需要很长时间。据报道,Taguchi方法能够找到最重要的因素并减少更少的时间的参数变化。Taguchi算法在本实验中使用,因为它基于正交阵列(OA)实验,该实验为具有最佳控制参数值的实验提供了较小的方差。SCAPS-1D软件用于使用HTL模拟IPSC。 然后分析使用软件获得的结果,并将其与太阳能电池的性能进行比较。 最终结果表明,与以前的研究人员相比,Taguchi方法与HTL相比优化了IPSC,HTL的功率转化效率(PCE)提高了,效率从18.53%.23.408%提高。SCAPS-1D软件用于使用HTL模拟IPSC。然后分析使用软件获得的结果,并将其与太阳能电池的性能进行比较。最终结果表明,与以前的研究人员相比,Taguchi方法与HTL相比优化了IPSC,HTL的功率转化效率(PCE)提高了,效率从18.53%.23.408%提高。
GPR4 是一种质子感应 G 蛋白偶联受体,与许多外周和中枢生理过程有关。之前仅通过检测同源转录本或间接使用荧光报告基因来评估 GPR4 表达。在这项研究中,使用 CRISPR/Cas9 敲入技术在 Gpr4 的内源性基因座内编码血凝素 (HA) 表位标签,并使用特定的、特征明确的 HA 抗体可视化小鼠中枢神经系统中的 GPR4-HA;通过互补的 Gpr4 mRNA 检测进一步验证了 GPR4 表达。在有限的一组大脑区域中发现了 HA 免疫反应性,包括后梯形核 (RTN)、血清素能缝核、内侧缰核、外侧隔核和几个丘脑核。 GPR4 表达并不局限于特定神经化学特性的细胞,因为它在兴奋性、抑制性和胺能神经元细胞组中均有发现。尽管内皮细胞中 Gpr4 mRNA 表达清晰,但在脑血管内皮中未检测到 HA 免疫反应性。在 RTN 中,在胞体和血管沿线的近端树突以及脑干腹侧表面检测到 GPR4 表达;在 RTN 投射到两个已知目标区域时未检测到 HA 免疫反应性。GPR4 蛋白在小鼠脑神经元中的这种定位证实了其功能先前涉及的假定表达位点(例如,RTN 调节 CO 2 的呼吸),并为 GPR4 可能在哪些地方参与其他 CO 2 / H + 调节的脑功能提供了指导。最后,GPR4-HA 动物为进一步研究 GPR4 在脑外其他生理过程中的作用提供了有用的试剂。
会议报告:创新与预防。农业新基因组技术 21.02. - 2024 年 2 月 22 日,图茨青福音学院 在欧盟议会环境委员会处理完基因组技术新法规几天后,来自科学、政治和其他利益集团的 45 多位专家于 2 月 21 日至 22 日来到图茨青福音学院参加“创新与预防”会议。农业新基因组技术。这是第三方资助项目“生物经济中的创新与供应”的最后一次会议,该项目由德国联邦教育与研究部、基督教社会伦理学系(Markus Vogt 教授、Jan Grossarth 教授、Nora Meyer、Sebastian Kistler 博士)和技术-神学-自然科学研究所(TTN、Stephan Schleissing 博士、Anselm 教授)资助。博士Stephan Schleissing介绍了本次会议的背景,即欧洲议会将于2024年2月7日批准欧盟委员会目前提出的关于新基因组植物育种技术(NGT)的妥协提案。折衷方案规定,新的基因组技术只要引入来自各自物种基因库的遗传物质(即所谓的NGT 1植物)就不再受《欧洲基因工程法》的管制,就像2001年欧盟《故意释放指令》所规定的一样。然而,所有其他使用新基因组技术(NGT 2 植物)生产的植物将继续受到严格监管,需获得授权和标签,并且基本上会接受与以前相同的风险评估。然而,欧洲议会原则上批准的折衷方案提出了以下变化:NGT 1植物应强制向最终消费者贴上标签,并且通常不应被授予专利。博士Frank Hartung:从科学角度看新育种技术 会议的第一场演讲从分子生物学角度探讨了植物育种中的新基因组技术这一主题。基本上,新旧育种技术的目的都是创造或改良农作物已知的所需性状,或创造具有更好特性的新植物变种。更好的特性包括在相同投入下获得更高的产量、对生物和非生物因素的适应力,以及为消费者提供的特性,例如更好的口感或更高的营养价值。新基因组技术(NGT)可以在计划的位置对基因组进行改变。利用这些基因组编辑技术,尤其是 CRISPR/Cas,与传统的诱变技术相比,改变的精度大大提高。此外,基因组中非计划位置的意外变化(所谓的脱靶效应)明显减少,并且可以更快、更经济高效地产生所需的突变。这就是它也被称为靶向诱变的原因。在这个过程中,在基因组的计划位置诱导双链断裂,然后通过细胞自身的修复机制以及添加更小或更复杂的基因序列进行重新组装,从而产生突变。迄今为止,研究和使用最频繁的基因组编辑植物是中国,其次是美国。教授、博士Detlef Bartsch:欧盟新基因组技术的监管选项:欧盟研究项目 GeneBEcon 的成果研究项目 GeneBEcon(捕捉基因编辑对可持续生物经济的潜力)是来自不同学科和大学的科学家以及实践合作伙伴的国际合作。该项目的目的首先是开发一个利用马铃薯和微藻进行基因编辑的工具箱,作为
人工智能方法正在不断进步,在游戏相关任务(例如国际象棋)上超越人类。下一阶段预计将是人机协作;然而,关于这一主题的研究好坏参半,需要更多的数据点。我们通过研究人机协作在常见的管理教育任务上的表现,为这一新兴文献增添了新内容。教育是与人工智能相关的一个特殊领域,在实践中采用人工智能方法的速度很慢,因为担心教育事业失去人文关怀,而且由于对个人职业和发展轨迹的影响,对质量标准提出了要求。在这项研究(N = 22)中,我们设计了一个实验来探索人机协作对使用美国共同核心分类法中的技能标记教育内容任务的影响。我们的结果表明,与未使用 AI 的对照组相比,实验组(使用 AI 建议)在执行标记任务时节省了大约 50% 的时间(p << 0.01),但牺牲了 7.7% 的召回率(p = 0.267)和 35% 的准确率(p= 0.1170),AI+人类组介于单独使用 AI(性能最低)和单独使用人类(性能最高)之间。我们进一步分析了这项 AI 协作实验的日志数据,以探索在什么情况下人类在接受建议时仍会行使他们的辨别力。最后,我们概述了这项研究如何帮助在教育领域实施 ChatGPT 等 AI 工具。
抽象材料参数变化是影响太阳能电池设备性能的主要贡献者之一,因此,使用Taguchi设计来优化材料参数以达到最大功率转换效率(PCE)。本文使用L 32(2 8)Taguchi设计讨论了使用氧化石墨烯(GO)孔传输层(HTL)的钙钛矿太阳能电池(PSC)的最佳建模。使用太阳能电池电容模拟器(SCAP)进行设备仿真,而L 32(2 8)Taguchi设计用于设备优化。最终结果表明,L 32(2 8)Taguchi设计已显着优化了设备参数,其中FTO厚度,FTO供体浓度,TIO 2厚度,TIO 2供体浓度,CH 3 NH 3 NH 3 NH 3 NH 3 PBI 3-X CL X厚度,CH 3 NH 3 NH 3 NH 3 PBI 3-X CL X供体浓度,厚度为1.厚度为1.厚度。 -3,0.03 µm,1 x 10 20 cm -3,0.9 µm,1 x 10 20 cm -3,0.03 µm和1 x 10 20 cm -3相应地。方差分析(ANOVA)表明CH 3 NH 3 PBI 3-X Cl X厚度是影响设备PCE的最主要输入参数。优化的输入参数产生的最大可达到的PCE为35.91%,信噪比(SNR)为31.11 dB。关键字:方差分析,氧化石墨烯,孔传输层,功率转换效率,信噪比
库存路由问题源于车辆路由问题和供应商管理的库存问题的组合。在本文中,我们提出了一种数学模型和一种用于解决多个周期库存路由问题的新型遗传算法。目标是在给定时间范围内向分散客户提供产品,同时管理客户库存以避免短缺并最大程度地减少总库存和运输成本。为代表此问题的解决方案,我们引入了一种新的染色体结构。此结构在编码和解码解决方案,保持交叉和突变操作后保持可行性,在一个步骤中解决路由和库存管理,并全面合并有关每个解决方案方法的信息。使用Taguchi方法对算法参数,包括跨界和突变率,人口大小,迭代次数和选择压力进行微调。为了评估算法效率,我们利用文献中的标准实例。我们的结果表明,与以前的方法相比,所提出的算法表现出色。
