XiaoMi-AI文件搜索系统
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DOI：https://dx.doi.org/10.30919/es1088 人工智能和机器学习在制造工程中的作用和应用：回顾 Sara Bunian，1，# Meshari A. Al-Ebrahim 2，*，# 和 Amro A. Nour 3，# 摘要 人工智能 (AI)、机器学习 (ML)、嵌入式系统、云计算、大数据和物联网 (IoT) 的使用正在影响工业 4.0 向先进技术和高效制造流程的范式转变。由于智能和学习机器的成功使用所带来的快速进步，对人工智能的需求日益增加。人工智能被植入智能制造中，以解决关键的可持续性问题并优化供应链、能源和资源使用以及废物管理。工业 4.0 致力于实现客户驱动的制造能力，以提高灵活性、可持续性和生产力。AI 和 ML 主要用于现代工业流程的优化和监控。工业人工智能系统研究是一个多学科领域，ML、机器人和物联网都参与其中。工业人工智能开发、验证、部署和维护可持续制造的解决方案。由于云计算的兴起和数据存储成本的大幅下降，现在可以存储大量信息和数据并将其传输到 ML 和 AI 算法中，以简化和自动化组织的不同流程。
DOI：https://dx.doi.org/10.30919/es1088 人工智能和机器学习在制造工程中的作用和应用：综述 Sara Bunian，1，# Meshari A. Al-Ebrahim 2，*，# 和 Amro A. Nour 3，# 摘要 人工智能 (AI)、机器学习 (ML)、嵌入式系统、云计算、大数据和物联网 (IoT) 的使用正在影响工业 4.0 向先进技术和高效制造流程的范式转变。由于智能和学习机器的成功使用所带来的快速进步，对人工智能的需求日益增加。人工智能被植入智能制造，以解决关键的可持续性问题并优化供应链、能源和资源的使用以及废物管理。工业 4.0 正在努力实现客户驱动的制造能力，以提高灵活性、可持续性和生产力。AI 和 ML 主要用于现代工业流程的优化和监控。工业 AI 系统研究是一个多学科领域，ML、机器人和物联网都参与其中。工业 AI 开发、验证、部署和维护可持续制造的解决方案。由于云计算的兴起和数据存储成本的大幅下降，现在可以存储大量信息和数据并将其传输到 ML 和 AI 算法中，以简化和自动化组织的不同流程。智能制造和工业 4.0 的框架基于智能流程设计、监控、控制、调度和工业应用。智能制造涵盖了广泛的领域，最初被称为基于物联网的技术。
电池供电的自行播种机器：评论
ISSN印刷：2617-4693 ISSN在线：2617-4707 IJABR 2024; SP-8(4): 521-524 www.biochemjournal.com Received: 01-01-2024 Accepted: 06-02-2024 Akhilesh Chandraker Technical Assistant, Department of Farm Machinery and Power Engineering, SVCAET&RS, IGKV, Raipur, Chhattisgarh, India VM Victor Professor, Department of Farm Machinery and Power Engineering, SVCAET＆RS，IGKV，RAIPUR，CHATTISGARH，印度RK NAIK NAIK教授，农用机械和动力工程系，SVCAET＆RS，IGKV，RAIPUR，RAIPUR，RAIPUR，CHHATTISGARH，印度AK Dave Dave教授兼农机械和动力工程的负责Akhilesh Chandraker技术助理，农用机械和动力工程系，SVCAET＆RS，IGKV，RAIPUR，RAIPUR，CHHATTISGARH，印度，
Micromachines -Repositum -Tu Wien
摘要：在进行STT-MRAM设备中磁化动力学的研究时，我们采用了自旋漂移 - 扩散模型来解决后跳跃效果。此问题表现为在复合材料的自由层中或合成反铁磁铁中的参考层中的不需要切换 - 随着设备小型化的挑战，这种挑战变得更加明显。尽管这种微型化旨在提高记忆密度，但它会无意中损害数据完整性。与此检查平行，我们对多层结构内界面交换耦合的研究揭示了对Spintronic设备的功效和可靠性的批判性见解。我们特别仔细研究了通过非磁层介导的交换耦合如何影响相邻铁磁层之间的磁相互作用，从而影响了它们的磁稳定性和域壁的运动。这项研究对于理解多层结构中的开关行为至关重要。使用电荷和自旋电流的综合方法，表明对MRAM动力学有了全面的了解。它强调了交换耦合的战略优化，以提高多层自旋设备的性能。预计此类增强功能会鼓励改善数据保留和记忆设备的写入/阅读速度。这项研究标志着高能力，高性能记忆技术的完善方面的重大飞跃。
像我这样的机器：关于人工智能专家证词的可接受性的提案
随着人工智能系统的快速扩展，其可靠性和解决问题的成本效益，当前接受基于人工智能（AI）系统的证词的趋势仅可能增长。在这种情况下，我们必须询问当今法官应使用与此类证据有关的证据规则。要回答这个问题，我们对专家系统，机器学习系统和神经网络进行了深入的评论。基于该分析，我们认为仅来自某些类型的AI系统的证据符合对允许的要求，而其他系统则不符合要求。可接受/不可接受的AI证据的中断是AI系统的基本计算方法的不透明性以及法院评估该方法的能力的函数。接受AI证据的承认也要求我们在陷阱中导航，包括解释AI系统的方法论和面对证人权利的问题的困难。根据我们的分析，我们提供了一些政策建议，这些建议将解决当前系统中的弱点或缺乏明确性。首先，鉴于长期以来的关注，陪审员将允许他们克服自己对证据的评估，并盲目地同意高级计算AI的“无误”结果，我们建议陪审团
自动驾驶的自动驾驶机器，以设计新型酶
一个人可以设计并自动化一个计算和实验平台，以便每个平台迭代指导并驱动另一个平台以实现预定的目标？Rapp及其同事（2024）在论文中仅描述了这种可能性，该论文详细介绍了一个自动驱动实验室的原型，该实验室可以自动导航，以产生具有所需属性的工程酶。这个实验室，而不是自动化协议，用缩写词来提及。这是指用于蛋白质景观探索的自动驾驶自动驾驶机器。本文描述了一个原型，涉及糖苷水解酶的工程，以增强热稳定性。“大脑”是该自动化系统背后的计算组件，旨在从策划的数据集学习蛋白质序列 - 功能关系。然后，通过一个全自动的机器人系统评估了这些设计蛋白，该蛋白可以合成并实验表征设计的蛋白质，并向代理（即计算成分）提供反馈，以填补其对系统的理解。因此，设计样品剂是通过在搜索过程中积极获取信息来不断地重新理解对蛋白质景观的理解。由于该智能代理从一个精心策划的，多样化的数据集中学习蛋白质序列 - 功能关系，因此根据更新的假设，这种反馈对于重新景观探索和新蛋白质的设计至关重要。在此原型中，将四个样品剂的任务承担了此目标。单个药物的搜索行为差异主要是由实验测量噪声引起的。这些药物的目标是导航糖苷水解酶景观，并以增强的热耐受性鉴定酶。然而，尽管他们的搜索行为有所不同，但所有四个代理都可以在热稳定糖苷水解酶上融合 - 这是显着的壮举，因为它显然不需要任何人类干预。为了启动迭代设计过程，Rapp及其同事用糖苷水解酶序列喂养样品，具有工程热耐受性的靶标。使用在可抑制和热固醇糖苷水解酶进行的实验中的非常最小的信息，以蛋白质耐受景观呈现样品（Romero and Arnold 2009）。蛋白质富度景观描述了从序列到类似于峰，山谷和山脊的陆地景观的映射，该目标是达到拟合度更高的自适应峰。至关重要的输入来自一个反馈周期，其中代理查询环境以收集信息，从而改善了内部对景观的看法。从这个意义上讲，蛋白质工程代理的任务是贝叶斯优化的任务，其中未知的目标函数与探索和开发之间的有效平衡（作者称为权衡）相息。样品以部署高斯工艺（GP）模型，以探索景观并提取可以描述序列水平上的可热稳定蛋白与中序蛋白有何不同的信息（Romero等2013）。使用贝叶斯优化（BO）技术，此信息启用了迭代设计蛋白质序列的样品。作者还设计了几种BO方法，以说明缺乏丰富的实验数据。这方面通常至关重要，因为人工工程/机器学习（AI/ML）工具需要一个大型，多样化的数据集有效。首先使用基于GP模型的分类器来识别功能序列，然后采用了上层信心结合算法来选择实验验证的顶级序列（Dauparas等人。2022）。使用预先合成的基因片段组装了新型工程酶，即设计的序列。该策略本身在合成生物学的高通量平台中很普遍。
大脑、思维和机器中的语言
长期以来，人们一直认为只有人类才能创造和理解语言。但现在，人工语言模型 (LM) 首次实现了这一壮举。在这里，我们调查了 LM 在语言如何在大脑中实现的问题上提供的新思路。我们讨论了为什么 LM 可能与人类语言系统具有先验相似性。然后，我们总结了证据表明 LM 以与人类足够相似的方式表示语言信息，从而能够在语言处理过程中实现相对准确的大脑编码和解码。最后，我们研究了哪些 LM 属性（它们的架构、任务性能或训练）对于捕捉人类对语言的神经反应至关重要，并回顾了使用 LM 作为计算机模型生物来测试语言假设的研究。这些正在进行的研究使我们更接近于理解我们理解句子和用语言表达思想的能力背后的表征和过程。
机器幻觉。建筑和人工智能……
Matias Del Campo 和 Neil Leach 是多学科领域最前卫的研究人员和学者之一，他们探索人工智能在当前建筑实践中的使用和传播的影响。他们一直主张，我们正陷入构思和建造建筑方式的范式转变中，目前，我们的很大一部分建筑智慧是与机器或非人类实体协作的。这种协作不同于八九十年代流行的建筑助理空间表现专业。那么，如果建筑设计被视为对人类智力实力的致敬，并且在这个领域中，人类的聪明才智体现在创造崇高的美学（受到挑剔的观察者的赞赏）或最佳的空间安排（表明理性科学家的成就）中，那么现在“不同”的智慧都加入了讨论，应该发生什么呢？如果我们不将技术仅仅用作一种工具来表示和可视化我们所想到的空间，而是开始以某种共同设计过程的积极参与者的身份与它们进行交流，会发生什么？如果我们仔细想想，人工智能 (AI) 已经无缝融入了我们的日常生活，往往没有被明确意识到。它渗透到我们的智能手机中，可以清晰地过滤垃圾邮件，识别 Facebook 上的熟人，并在 Instagram 上对图片进行分类。此外，人工智能通过 Siri 和 Alexa 等虚拟助手进入我们的家庭。它的存在延伸到我们的交通工具，包括汽车和飞机。我们只是没有想象到它有可能发挥积极的作用，不仅仅是一个决策工具，而是一个尚未被发掘的建筑师和设计潜力。 《机器幻觉：建筑与人工智能》一书试图为这个方向的讨论设定标准，邀请了这一交叉污染研究领域一些最知名的研究人员，共计 21 人参与其中。不仅是学者，还有建筑师，他们目前在日常工作流程中将其作为活跃用户来实施，真正训练他们——
支持向量机和情感科学
支持向量机（SVM）是一种分类方法和机器学习算法，该算法越来越多地被情感科学家使用，它们为情感和行为研究中通常使用的传统统计方法提供了一种重要替代方法。SVM提供了一种功能强大的经验驱动的方法，可以对数据进行分类，生成预测并探索高度复杂的多元数据集中的结构。在这篇综述中，我们为研究人员提供了一个框架，以了解SVM的当前方法和程序，回顾使用SVM在情绪和情感障碍的行为和神经研究中使用SVM的开创性研究，并建议SVM在情感Sci-ence中的未来方向和应用。有关SVM方法的介绍，我们将读者推荐给Casella，Fienberg和Olkin（2015），其中包括R.其他可用统计包装中的实际教程和练习，包括MATLAB工具FITCSVM（Mathworks，2017年，2017年，2017年，2017年，Release 2017b），Python wools sklearn.svm（Pedregsos libs libs libs and pedegreg and and and pedegreg and and and and and pedegreg and and and and and and and and and pedegreg and and and and and and and and and and and and and and and。 （Chih-Chung＆Chih-Jen，2011年）。
2024/2025 学年博士论文主题 学习计划：机器与设备设计
博士论文 论文指导老师 部门 1. 运输物体的隔振系统 摘要：运输物体的隔振系统涉及尽量减少传递到运输物体或运输工具中的人员的振动的问题。解决方案以支撑装置的结构为中心，该结构允许控制运输物体与车架连接的刚度和阻尼。此要求对于针对不平坦道路引起的瞬时运动激励解决系统的最佳调节是必要的。博士论文将设计隔振系统的导向机构、弹性和阻尼元件。将对其进行在工作条件下的行为模拟并优化动态参数。论文还将解决所选隔振系统的设计及其功能样品的生产。
RNA干扰昆虫：从基因表达调节的自然机制到生物技术作物保护承诺量子相干启用自动热机中的混合多任务和多源机制
非平衡效应可能会对执行热力学任务（例如制冷或热泵）的热力器的性能产生深远影响。通过量子相干性提高热力学操作的性能的可能性特别感兴趣，但需要在量子水平上对热量和工作进行足够的表征。在这项工作中，我们证明了在为三端机器供电的热储层中少量连贯性的存在，可以使组合和混合模式的外观和混合模式组合在一起，可以同时执行单个热力学任务，或者同时执行多个热力学任务。我们确定了这种具有连贯的操作模式的性能，以获得其功率和效率。在混合方案的情况下，热水浴中的一致性存在可以增加功率，同时保持高效率。另一方面，在联合政权中，出现了一种对比行为，使连贯性对功率输出和效率产生不利影响。