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行业4.0的时代的特点是先进技术和三分之二的数字融合，这促进了对视觉和人工智能系统的需求。 div>深度学习是这场革命的重要组成部分，它可以实时对神经元网络的创建和培训，例如对象的识别。 div>这一进步丰富了传统的磁加工算法，并引起对象识别的复杂对象。 div>这些网络能够分析复杂的模式，不仅改变了工业自动化，而且可以开放预测性维护，过程优化和客户体验改善的机会。 div>
编纂的图像 - Interspectifs＆Chema Palacios
图像已接管了这个词。 div>现在，动词是语言，在屏幕上显示为编码表示。 div>神经元网络，LLM（大型语言模型）和生成网络的最新发展改变了数字创建过程，而Milestone Steyerl提到的图像不再是指事实或有形的现实，而是指概率。 div>因此，这些程序的学习过程是由代码，消息，测试和错误喂养的，导致我们集体无意识的平均图像或融合的产生。 div>因此，编码的图像，有症状的图像使您可以解决对社会技术网络（例如可能的行为，信息和关系）的不同反思。 div>
两个世纪的疫苗接种：历史和概念方法以及未来展望
1 智利圣地亚哥，康塞普西翁，康塞普西翁大学生物科学学院微生物学系，2 智利圣地亚哥，贝尔纳多·奥希金斯大学生物与应用化学综合中心，3 智利圣地亚哥，智利大学医学院生物医学科学研究所微生物学与真菌学项目，4 智利圣地亚哥，智利大学医学院千禧免疫学与免疫疗法研究所，5 智利圣地亚哥，教授临床医院重症患者部，6 智利圣地亚哥，安德烈斯·贝洛大学急诊医学专家培训项目，7 智利圣地亚哥，智利大学医学院生物医学科学研究所免疫学项目，8 智利圣地亚哥，智利大学医学院儿科与儿科外科系，9 哥伦比亚内瓦，威拉地区，国家学习服务中心，内瓦技术学院生物技术领域，
Martinez，Micaela Oriana和Herrera，MaríaInés（2021）。环境富集在神经发育中的心理生物学影响。 的方法
总结遗传与环境之间的相互作用显着影响神经发育。 div>这个过程意味着神经系统的成熟，并在一生中延伸。 div>自从心理生物学，实验和临床研究以来，他们一直集中在整个神经发育过程中环境富集的保护作用上。 div>环境富集是基于身体，感觉，认知和社会刺激的动物住宿范式。 div>表明，在早期和高级时代，它有利于神经可塑性，学习和记忆。 div>根据生命周期理论，发展在生命的头几年并不达到顶点。 div>然后，该理论为理解神经发育中环境富集的心理生物学影响提供了广泛的了解。 div>
在频谱图上可视化信号处理
I. 引言 该项目是在阿根廷巴伊亚布兰卡国家科技大学 (National Technology University) 的数字技术 III 课程框架内开发的，作为该学科的最终项目，目的是促进学习基于快速傅里叶变换 (FFT)、有限脉冲响应 (FIR) 型和无限脉冲响应 (IIR) 型数字滤波器以及实时操作系统的频谱分析仪的操作。由于该课程涉及嵌入式系统的大量工作，因此决定在 Cortex M4 微控制器上实现该系统，并通过专用于此目的的外围设备执行信号的采集、处理和分析。 FreeRTOS操作系统也被用作软件开发的基础。
QINFORM-量子信息理论
基本：CB6。 (ENG) 拥有并理解为创意的开发和/或应用提供基础或机会的知识，通常是在研究环境中 CB7。 (ENG) 学生能够将所学到的知识和解决问题的技能运用到与其研究领域相关的更广泛（或多学科）的背景中新的或鲜为人知的环境中。 CB8。 (ENG) 学生能够整合知识并处理基于不完整或有限的信息做出判断的复杂性，但包括对与应用他们的知识和判断相关的社会和道德责任的反思。 CB10。 (ENG) 学生应该具备学习技能，使他们能够以自主或独立的方式继续学习。
深层网络：基于深度学习的自动分类和
摘要：地衣是真菌与光自养藻伴侣之间的共生关联，在印度表现出广泛的多样性，记录了约2300种。在这项研究中，提出了一种新颖的深度学习方法，称为LICHENNET，以从印度西高止山脉收集的地衣分类。最初，收集的图像用明亮的对比度动态直方图均衡（BCDC）滤波器进行分解，以增强图像质量，并将这些图像增强以增加数据集中的图像。使用的区域（ROI）方法用于通过除非重叠段来生成图像贴片。扩张的Linknet与局部和全局采样集成在一起，以提取精美的功能，而鹈鹕优化（PEO）算法选择分类的最佳功能。所提出的LICHENNET的分类准确性为99.26％。XGBoost，SIFT和CNN的总体准确度分别为2.19％，4.29％和14.36％。关键字：地衣物种；深度学习；补丁提取本地和全局功能；鹈鹕优化算法；扩张的Linknet恢复：LosLíquenesson unaasociaciónimsbióntrehongos y algas y algasfotoautótrofasque que展览una gran Gran diversidad en India，con Alredor de 2.300 Espececies Registradas。en esta resportion se propone un nuevométodode aprendizaje profundo conocido conocido como como lichennet para la la la la laclasificacióndeLíquenesrecolectados en los los los ghats en los ghats en los ghats coscidentales de India。se aplicaelMétododeregióndeInterés（ROI）para通用羊皮de imagen dimen dividiendo los segmentos no superpuestos。最初，用明亮的对比度动态历史均衡过滤器（BCDC）收集的图像减少噪声，以提高图像质量并增加数据集中的图像量。 div>扩张的链接网与局部和全局采样集成以提取精细的特征，而鹈鹕优化算法（PEO）选择了分类的最佳功能。 div>拟议的地层达到了99.26％的分类精度。 div>此外，拟议的地层分别为XGBoost，SIFT和CNN的一般精度分别为2.19％，4.29％和14.36％。 div>关键词：地衣种；深度学习；提取补丁；本地和全球特征；鹈鹕优化算法。 div>
拥抱人工智能在教育中的潜力
结论：在教育中发挥人工智能的力量 总之，人工智能在教育领域具有变革潜力。通过利用人工智能技术，可以创造个性化的学习体验，从而促进更大的教育公平并改善学习成果。通过人工智能系统自动化日常任务，教师可以专注于以学生为中心的活动，从而提高参与度并鼓励批判性思维。然而，人工智能与教育的整合必须谨慎对待，以减轻潜在风险，例如偏见和工作岗位流失。负责任的设计、多元化的利益相关者参与以及确保公平获取人工智能资源的积极措施对于利用人工智能的优势并最大限度地减少其缺点至关重要。