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Perin，F。（2024）。用于高级生物制造的多功能多组分（BIO）墨水平台。 [Maastricht大学博士论文，TRE大学
结果表明，可以针对各种生物构图方法（包括基于挤出的基于挤压和微型技术）进行多个链接方法，尽管需要进一步优化以提高生物学兼容性。基于硫醇-IT的点击化学方法提供了完善水凝胶特性的可能性，从而改善了生物学结果。使得成功组织复杂的结构，例如内皮和上皮管，这强调了各种组织工程应用的潜力。
信息和通信技术工具和方法的博士学位论文，用于分布式和大规模培训的深度神经网络
深度神经网络（DNN）一直处于机器学习（ML）和深度学习（DL）（DL）的最新突破的最前沿。dnns越来越多地用于各种任务，从对卫星图像的地球观察和分析到医学诊断和智能聊天机器人。在这些进步方面的主要贡献是培训数据，计算资源和框架的丰富性，可以在范式中有效地培训越来越多，更复杂的DNN，该范式被称为分布式DL，尤其是分布式培训，这是该博士学位的重点。在分布式培训中，数据和计算分布在几个工人中，而不是单主培训，其中数据和计算都驻留在单个工人上。在这种设置中，分布式培训可以帮助克服单主训练的局限性，例如内存限制，计算瓶颈和数据可用性。但是，分布式培训带来了许多需要仔细解决的挑战，以便具有有效利用它的系统。这些挑战包括但不限于工人中计算和数据的有效分布，Straggler工人在集群中的统计（与其他工人相比，在计算步骤中大大落后于工人），尤其是在同步执行的工作，以及工人之间的交流和同步。这意味着系统应在计算和数据维度上提供可伸缩性。另一方面，从编程和可用性的角度来看，使用分布式培训范式通常需要了解分布式计算原理和具有分布式和数据密集型计算框架的经验以及对单霍斯特培训使用的代码进行重大更改。此外，随着训练A DNN涉及几个步骤和阶段（例如，数据准备，超参数调整，模型培训等。），希望可以重复使用彼此不同步骤的计算结果（例如，在高参数调谐试验中学习的权重，以便改善训练时间，以便在高参数调整试验中学习的权重）。最后，当开发更大，更复杂的DNN时，我们还需要了解每个设计选择的贡献。本博士学位论文的贡献解决了上述挑战，并共同优化了大规模的DNN培训，使其更易于访问，高效和计算可持续性，同时又可以在ML/DL工作流中延长冗余，并为进行消水研究提供了有用的工具。
博士学位论文ana elena teleca
博士主管教授Ana Hena Henna Healen Telecade：预言。 Angela Cinci Nilesson Dr. Anna Zuena年2023-2024
论文和文凭工作主题2024 /2025 Autumn < / div>
详细信息：1。自动安全事件检测的目标是快速识别并防止对网站的攻击。2。系统分析事件链以检测可疑活动并偏离正常行为。3。人工智力（AI）和机器学习有助于识别攻击模式并不断改善检测。4。数据源包括服务器日志，用户活动和网络传输数据。5。该系统可以实时检测异常并执行自动安全措施。6。它分类攻击（例如DDOS，SQL注入，XSS），并确定其严重性。7。自动响应机制包括IP阻塞，将攻击者重定向到蜜罐以及动态保护系统资源。8。预测分析有助于根据过去的事件链预测潜在的攻击。9。可视化工具支持系统管理员在快速决策和随后分析事件。10。该解决方案旨在通过最少的人力干预来增强网站稳定性和安全性。
UOS论文模板-Eprints Soton-南安普敦大学
对连续语音的神经反应具有很大的兴趣。用于分析这些响应的技术通常涉及由于刺激特征（例如振幅包络）而导致的脑电图变化。然而，这些测量值的临床实用性，尤其是对于挑战测试诸如助听器的婴儿之类的受试者的挑战，仍然没有探索。本论文旨在研究神经跟踪作为婴儿辅助语音检测的客观测试的临床可行性。通过四项研究旨在测试为未来在临床环境中使用婴儿测试所必需的因素而解决的目标。这些因素包括在单渠道脑电图记录中检测响应的可行性，检测时间，刺激清晰度的影响和注意力。用于分析脑电图信号的两种方法是时间响应函数（TRF）和互相关。
材料科学与工程学博士论文是AI驱动的整体系统，用于优化钢铁废料在钢生产中的使用
钢铁行业目前正在转型过程中，以便将来能够以更环保的方式生产。Sec-Ondary原材料钢废料在这种转变中起着至关重要的作用，因为制造过程中的回收废料在环保和可持续性上。但是，钢铁行业中钢铁废料的使用增加涉及新的挑战。必须更改过程，必须保持产品质量，并且必须管理吞吐量的增加和需求。数字化和AI技术的使用可以帮助优化和自动化新过程。在工业环境中使用AI时，通常会有一个挑战，即没有足够的质量数据。为了缩小这一差距，是通过应用一种新颖的耕作技术创建和使用了新的欧洲废料类别的新数据集。创建，甚至更多此类域数据集的注释需要大量的时间和专家知识。出于这个原因，使用不同类型的增强物来实施一种自我监督的方法，以提取诸如钢废料等内在无序物体的典型细粒结构。这些结果用于控制废料输入以及废料使用情况，从而自动化过程。钢生产过程中使用的废料通常在原点和组成方面有所不同，这使得编译更加困难。编译废料混合物时，钢生产商通常依靠经验或必须进行复杂的试验。实施了一种机器学习方法，可用于模拟和优化不同的废料组合。基于这些模型，开发了一种新的方法来估算不使用其他传感器的标准过程参数中使用的输入材料的化学含量。在异质工业环境中AI模型的整合是一个主要挑战。需要根据需要对环境基础架构进行调整或创建。为了嵌入各种解决方案，合并了不同的Machine学习技术，根据需要建立所需的基础架构，并实施了在线模型和接口供生产性使用。总而言之，本文提出了一个由AI驱动的整体系统，该系统可以融合各种技术，优化钢废料工艺，并自动化废料工作流程，从废料进入到基本氧气炉的结束。
博士论文：用于量子计算应用的低温半导体器件可靠性 (f/m/div)*
我们提供一篇博士论文，研究液氦温度下半导体器件的老化机制。基于电气测量，确定并深入研究了 4.2 K 下的相关物理老化机制。开发或扩展了低温老化模型。过去二十年来，量子计算一直是基础研究中一个非常活跃的领域。在过去的 5 年里，它已经达到了成熟的水平，商业应用触手可及。英飞凌希望通过研究不同的量子系统及其在低温下的电子环境来推动这一发展，以便操纵和读取这些系统。在半导体器件中，许多物理效应会导致器件电气参数的漂移，进而导致整个电路故障。预测这种漂移在整个生命周期中的现象对于确保电路的功能性非常重要。对于量子计算应用，需要研究低温下的退化效应，并分别开发物理模型。