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TXA-纺织品和服装
在完成所有保护科学课程后，参加了经过批准的实习。学生将在可用专业人员的监督下被安置在适当的站点中，以便学生可以体验收集管理，文物存储和保护，展览计划/安装，环境监测以及/或其他博物馆或保护活动或保护活动。教师主管与实习赞助商之间的正式协议将管理活动，并通过作业，常规的电子通信和现场访问对整个经验进行监控。用于纺织品和服装352C，至少有150个小时的监督领域。用于纺织品和服装652C，至少有225小时的监督领域一个学期。先决条件：上等地位；并进入保护认证计划，或纺织品和服装219C，119L，354C，354D，354E，354E，354F和355D，以及保护科学保护实习计划的录取，选项IV Major。
量子主成分分析仅实现AN ...
分析量子算法的中央障碍是缺乏经典算法的比较输入模型。受作者最新工作的启发[2]，我们引入了这样的模型，我们假设我们可以很好地执行输入数据的2个元素样本，这是一种自然的分析算法，以假定具有经典数据的状态制备。尽管该模型产生的实用算法少于（更强的）标准模型，但它捕获了量子线性代数算法的许多特征和细微差异的版本。使用此模型，我们描述了用于主成分分析[3]和最近的中心聚类[4]的劳埃德，Mohseni和Rebentrost的量子算法的经典类似物。由于它们仅在多项式方面较慢，因此这些算法表明其量子的指数加速仅仅是状态制备假设的伪像。
使用氧化石墨烯Nan
解决方案，完全消除电子噪声以及光谱图像数据集的稳定可用性。尤其是，新技术在骨结构的象征方面表现出了希望。最近，将PCD-CT插入了临床常规中。这篇综述的目的是结论最近的研究，并展示我们在肌肉骨骼放射学领域使用光子计数检测器技术的第一个经验。我们使用MEDLINE进行了文献搜索，其中包括90篇文章和评论，涵盖了新技术的最新实验和临床经验。在本综述中的结果和结论中，我们重点介绍（1）良好解剖结构的空间分辨率和描述，（2）辐射剂量的减少，（3）电子噪声，（4）金属伪像还原的技术和（5）光谱成像的可能性。本文提供了我们对光子计数检测器技术的首次体验的见解，并显示了实验和临床研究的结果和图像。
方法论、传奇和修辞：学术界、工业界和政策团体为终身学习而构建的人工智能
摘要 人工智能（AI）再次引起了社会生活各个领域的广泛关注。一个重要的关注领域是教育；全球许多政策制定者将终身学习视为让社会为“AI 未来”做好准备的重要手段，并将 AI 视为“提供”学习机会以满足这些需求的一种方式。AI 是一个复杂的社会、文化和物质产物，不同的利益相关者以不同的方式理解和构建它，这些差异具有重要的社会和教育意义，需要加以探索。通过对来自学术界、商业和政策界的利益相关者的 34 次深入访谈的分析以及文档分析，我们利用技术的社会建构（SCOT）来阐明对 AI 的不同理解、看法和实践。我们发现三个社会群体中出现了三种不同的技术框架，并认为
应用生成式人工智能创建有效的数字化学习...
摘要 本文探讨了生成式人工智能在支持教育工作者高效创建数字学习对象 (LO) 的有效学习内容方面的应用。在我们的设计科学研究中，我们开发了一个基于教学法的人工制品作为数字 LO 的实例，其中填充了在生成式人工智能支持下生成的内容。该 LO 用于在德国一所州立大学的数据隐私和信息安全讲座上教育学生。基于相关文献和开发的设计知识，我们得出了一组初步的设计原则。这些原则的评估基于从学生的角度实施的 LO 的有效性，学习对象是否实现了促进学习和参与的目的，以及它是否在学习对象内提供了高质量的内容。关键词：生成式人工智能、ChatGPT、数字学习对象、信息安全、教育
云原生人工智能
训练和测试 AI 模型以获得卓越的推理能力需要高质量的数据。云原生基础设施可以通过各种方法访问数据，例如数据湖和仓库。许多云提供商提供块、对象和文件存储系统，非常适合提供低成本、可扩展的存储。例如，模型的大小可以达到 GB。在训练阶段，每次拉取模型的检查点都会对网络和存储带宽造成严重负载。将模型视为容器化工件为将它们托管在 OCI 24 注册表中打开了大门并启用了缓存。它还允许将软件供应链最佳实践应用于模型，例如工件签名、验证、证明和数据来源。此外，容器化模型/工件有助于在 WebAssembly (WASM) 二进制文件中进行捆绑。WASM 是一种独立于平台的高效 CN 推理方法。
基于物理的深度学习，通过像差进行成像
目前，采用光学相干检测的传感器的图像校正框架试图估计数据中的相位误差（如由像差引起的误差），并同时重建数字增强图像。实际上，这些框架很难解释散斑的影响。为了解决这一问题，我们开发了一种称为相干即插即用伪影去除 (CPnP-AR) 的新型图像校正框架，它将神经网络去散斑器与基于物理的测量模型结合在一起。我们还开发了定量评估相对于多个最先进框架的性能所需的实验协议。结果表明，CPnP-AR 可以为各种物体生成更高质量的图像和更准确的相位误差估计，特别是无需进行与物体相关的参数调整。整体稳健性的提高是将这种新型图像校正框架应用于众多感兴趣的应用的关键一步。
通过卷积神经网络引导改进脑电信号手动注释
开发经过验证的自动处理伪影算法对于可靠、快速地处理 EEG 信号至关重要。最近，在设计机器学习算法以改善经过培训的专业人员的伪影检测方面取得了方法上的进展，这些专业人员通常会一丝不苟地检查和手动注释 EEG 信号。然而，由于数据大多是私密的，数据注释既耗时又容易出错，这些方法的验证因缺乏黄金标准而受到阻碍。为了规避这些问题，我们提出了一个迭代学习模型来加速和减少手动注释 EEG 的错误。我们使用卷积神经网络 (CNN) 对专家注释的睁眼和闭眼静息态 EEG 数据进行训练，这些数据来自正常发育儿童 (n = 30) 和患有神经发育障碍的儿童 (n = 141)。为了克服旨在开发新算法和进行基准测试的循环推理，我们提出了一种迭代学习模型来加速和减少手动注释 EEG 的错误。