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研究中国传统模式结合的生成设计
摘要：随着年轻一代中国消费者越来越关注传统文化并认同传统文化，当代的中国传统模式的创新设计已成为学术界和行业的研究热点。基于计算机代码的生成设计已被广泛用于建筑，汽车，数字媒体，时尚和其他领域，但是在中文传统模式中应用生成设计技术仍然很少见。因此，本文试图基于保留中国传统模式的艺术特征，探索基于形状语法理论的中国传统模式的生成设计方法。首先，簇组成模式是从中国传统模式组成模式中提取的。第二，提出了随机簇组成的概念，并通过应用形状语法来分析其视觉特征。在第三步中，基于随机功能和形状运算符，中国传统模式的生成设计实验是通过使用视觉编程语言蚱hopper进行的。最后，开发了可以自动生成模式的程序代码和特殊插件来验证论文。
结合机器学习和本体论：系统文献评论
动机探索了结合归纳和演绎推理的过程，我们对研究机器学习和本体论的整合的文章进行了系统的文献综述。目的是确定纳入归纳推理（通过机器学习执行）和演绎推理（由本体学执行）的多种技术。我们的评论包括对128项研究的分析，使我们能够确定机器学习和本体学之间的三个主要杂交类别：学习增强的本体论，语义数据挖掘以及学习和推理系统。我们对所有这些类别进行了全面的检查，强调了研究中使用的各种机器学习算法。此外，我们将我们的分类与混合AI和神经符号方法领域的最新作品进行了比较。
结合多个廉价 GPS 接收器来提高准确性和可靠性
第 3 章。框架和方法. . . . . . . . . . . . . . . 18 3.1 概念证明. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 3.2 集中式设计. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... Barry Roberts 帮助开发了超声波防撞软件和硬件。Min Meng 和 Aki o K os aka 进行了基础实验，帮助我们理解
结合基于签名和基于行为的检测方法的高级入侵检测
1 韩国仁荷大学电气与计算机工程系，仁川 22212；heeyong.kr@gmail.com 2 德克萨斯 A&M 大学金斯维尔分校电气工程与计算机科学系，金斯维尔，TX 78363，美国；taesic.kim@tamuk.edu * 通信：mklee@inha.ac.kr；电话。：+82-32-860-7456 † 本文是我们在 ICNGC 2021 上发表的作品的扩展版本，题为“Hee-Yong Kwon；Taesic Kim；Mun-Kyu Lee。一种用于工业控制系统的混合入侵检测方法”，其中我们提出了一种混合入侵检测方法。在这个完整版本中，我们进行了额外的实验来微调各种参数和异常检测标准。因此，我们进一步提高了异常检测的性能。此外，我们还证明了所提出方法在执行时间方面的效率。
设计和组合癌症的关闭开关-Schrödinger
Karen Akinsanya，R＆D博士学位，Schrödinger博士主席迅速设计了遵守一系列项目标准的有效分子，这是一个多参数优化（MPO）问题，当程序限于相对有限的分子想法数量相对有限的分子想法与近乎含量的化学型化学型化学物质型，这是一个具有挑战性的问题。在基于原子物理学的计算方法（例如自由能计算，分子动力学和量子力学）的开发和基于云的部署方面取得了进步，以准确预测从效力到溶解度的各种化合物的多种化合物对生物制药行业中药物发现的影响越来越大。将这些方法与更广泛的实验和预测蛋白质结构结合起来，使探索并准确介绍了硅中的药物样化学空间的能力，以实现更广泛的分子靶标。我们描述了从我们的几个肿瘤学计划中利用基于前瞻性物理学的计算模型，以进行连续的化学空间探索，过滤和化合物优化，以产生三种临床阶段化合物。我们的MALT1抑制剂SGR-1505显示了激活的B细胞（ABC）亚型的MALT1酶活性和抗增殖活性的有效抑制作用。与批准的药物结合使用，SGR-1505与Bruton的酪氨酸激酶（BTK）抑制剂（例如ABC-DLBCL细胞系中的Ibrutinib）表现出强大的组合潜力。SGR-1505最近在人类临床试验中进行了表征。我们的可摩尔CDC7抑制剂SGR-2921具有很高的选择性，并在正常成纤维细胞中诱导凋亡，并且不显示肿瘤的协同作用和对多种批准的癌症疗法的协同作用和均质化，该癌症调节了凋亡，DNA修复机制，包括Venetoclax and Olaparib and flt3 ind3 Indim。在我们的WEE1/MYT1抑制剂计划中，部署了自由能扰动（FEP）和蛋白质FEP，以识别与现有WEE1临床化合物相比，具有优势的纳摩尔WEE1/MYT1共同抑制剂，这些抑制剂表现出优异的激酶选择性，与宽阔的Kinase Clinical Clinical Clinical Clinical Clianable Clianable Clianable Clienabe and-kinase Clane 450 kinmax and> 450 kinmax and> 450 kinmax and scanmax and scanmax（scanmax）相比临床前物种中的TDI特性和PK谱。在肺和卵巢异种移植模型中，我们的临床阶段WEE1/MYT1抑制剂SGR-3515证明了剂量依赖性靶靶标，肿瘤生长抑制和高剂量的肿瘤退化，并改善了间歇性剂量后的治疗指数。 除了我们的WEE1/MYT1程序中的合成致死性患者分割机会外，我们还在PRMT5-MTA程序中追求合成的致命配对，在那里我们利用了高分辨率蛋白质结构来设计独特的分子。 这些肿瘤学计划为未来的组合方案与各种固体和血液学癌症中的既定代理提供了潜在的机会。在肺和卵巢异种移植模型中，我们的临床阶段WEE1/MYT1抑制剂SGR-3515证明了剂量依赖性靶靶标，肿瘤生长抑制和高剂量的肿瘤退化，并改善了间歇性剂量后的治疗指数。除了我们的WEE1/MYT1程序中的合成致死性患者分割机会外，我们还在PRMT5-MTA程序中追求合成的致命配对，在那里我们利用了高分辨率蛋白质结构来设计独特的分子。这些肿瘤学计划为未来的组合方案与各种固体和血液学癌症中的既定代理提供了潜在的机会。
地质微生物学博士生“结合微生物学和生物地球化学模型来开发一种
纳沙泰尔大学微生物实验室 (LAMUN) 提供博士职位，从 2025 年 2 月 1 日开始或根据协议开始：项目摘要 - 该博士职位是一个跨学科项目的一部分，旨在结合实验工作和生物地球化学建模，以评估使用基于微生物的生物技术来改善地热能运营环境中的资源开发。将考虑两个方面：关键原材料 (CRM) 的回收和防止二氧化硅和/或碳酸盐结垢。这需要描述瑞士流体的生物地球化学特性，以了解如何利用微生物活动来改变选定元素 (CRM 和/或 Ca、Mg、Si) 的溶解度。为此，生物地球化学建模将与实验概念验证数据的生成相结合，以改进不同流体成分的生物地球化学建模。最终，通过将实验工作和生物地球化学建模结合在一个迭代循环中，该项目旨在获得一个预测工具，以估计瑞士不同类型地热流体选定的 CRM 的提取率和结垢预防的潜力。
澳大利亚作为太空力量：结合民事，国防和外交努力
负责ASA的工业，科学，能源和资源部应与国防部共同领导政府内部的空间素养。他们应该向大学领域寻求意见，以为自己的员工以及其他部门的雇员提供定制的国家培训和教育。此外，教育，技能和就业部应投资大学部门，以支持新课程和太空研究的培训。我们在太空行业中的竞争力和全球影响需要广泛的跨学科技能以及对有多少问题联系的复杂理解。
将BERT与LDA结合：改进的主题建模在孟加拉语语言中
摘要 - 主题建模是一种广泛使用的技术，用于从未标记的文本数据中提取隐藏的模式，从而促进了各种功能，例如文档组织，内容建议和检索。尽管传统上应用于英语文本，但主题建模最近在其他语言中获得了吸引力，包括孟加拉语，这是由于孟加拉语内容在线的日益增长的驱动而驱动。最近的研究已将某些主题建模方法应用于孟加拉语，但其在绩效方面的有效性尚未得到充分影响。本文介绍了Bert-LDA（一种混合主题建模的方法），应用于孟加拉新闻语料库，其中包括从在线孟加拉新闻门户收集的各种类别的文章。潜在的dirichlet分配（LDA）是一个概率模型，将每个文档表示为主题的混合，而Bert-LDA则利用了Bert上下文嵌入的语义丰富，结合了LDA的强大主题建模功能。通过整合两种方法的优势，我们的方法旨在提高本伽利文本主题建模的性能。实验结果表明，所提出的BERT-LDA模型始终优于各种评估指标的传统主题建模技术，从而在从孟加拉语文本数据中提取有意义的见解方面有了重大改进。
MMWave中多光束组合的自我发注意力增强学习3D-MIMO Systems
抽象的机器学习一直在赋予系统设计各个方面的无线通信能力，其中基于加固的方法（RL）方法可以直接与环境互动，并有效地从收集的经验中学习，从而引起了很多研究的关注。在本文中，我们提出了一种新颖且有效的基于RL的多光束组合方案，用于未来毫米波（MMWAVE）三维（3D）多输入多输入 - 多数输出（MIMO）通信系统。所提出的方案不需要完美的渠道状态信息（CSI）或通常在实践中很难获得的精确用户位置，并且很好地解决了由多用户，多路径和多孔通信系统的极为巨大状态和动作空间产生的计算复杂性的关键挑战。尤其是，提出了一个自我发项的深层确定性策略梯度（DDPG）的束选择和组合框架，以自适应地学习没有CSI的3D光束成型模式。我们旨在通过优化每个用户的服务束集和相应的组合权重来最大化MMWAVE 3D-MIMO系统的总和。为此，利用基于变压器的自我发项DDPG来获得输入元素的全局信息，并精确地捕获信号方向，从而实现了最佳的光束形式设计。仿真结果验证了所提出的自我发项DDPG的优越性，而不是在各种情况下的总和率方面的基于AI的光束成型方案。
在线争议解决的新前沿：人工智能与正念的结合
本文首先概述了 ODR 的历史，并介绍了 Lodder 和 Zeleznikow 的三步 ODR 模型。然后，它探讨了人工智能在争议解决中的作用，并简要介绍了人工智能的历史。接下来，本文对两种利用人工智能技术的主要 ODR 工具进行了比较，并讨论了正念及其与调解的相关性。最后，本文介绍了一种结合人工智能和正念的新型 ODR 工具，利用两者的优势为争议方提供更有效、更有同理心的调解服务。所提出的 ODR 模型基于一种混合方法，将不同形式的人工智能与正念相结合，例如非评判性意识和富有同情心的沟通。该模型涉及使用聊天机器人进行初步沟通，使用机器学习算法进行案例评估和推荐，以及基于正念和原则的决策系统来解决争议。所提出的 ODR 模型有可能提供公平、高效且具有成本效益的争议解决程序。然而，需要进一步研究来评估其有效性和用户接受度。