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人类大脑皮层的计算功耗不到 0.2 瓦，但考虑到通信成本，这种巨大的功耗却是最佳的
达尔文进化论倾向于产生节能的结果。另一方面，能量限制了计算，无论是神经和概率计算，还是数字和逻辑计算。在建立节能观点之后，我们定义计算并构建一个可优化的能量约束计算函数。该函数意味着 ATP 消耗过程之间的特定区分，尤其是计算本身与动作电位和其他通信成本。因此，这里对 ATP 消耗的划分与早期工作不同。计算的 bits/J 优化需要对人脑进行能量审计。划分和审计显示，大脑皮层计算消耗 0.2 瓦 ATP，而长距离通信成本却是大脑的 20 倍多，而不是使用经常被引用的 20 瓦葡萄糖（1、2）。bits/joule 计算优化意味着瞬时信息速率超过 7 bit/sec/神经元。
考虑可持续性和供应商选择的模块化设计策略
摘要 为了利用基于循环经济方案的闲置资产和废弃产品的剩余价值，必须定义或澄清此类价值并制定再利用方案。此外，为了促进剩余价值的有效利用，产品或其组件的设计需要考虑其未来的再利用、再制造和升级。当公司使用物联网监控产品使用情况时，他们可以向用户提出适当的生命周期选项，例如再利用、再制造和升级，这些建议有助于这些公司留住客户。因此，理想的情况是产品经过适当的模块化设计，其组件将在上级产品或其他产品系列中重复使用或在使用寿命结束时回收利用。设计师不仅需要在再利用阶段考虑资源效率，还需要在生产和采购阶段考虑资源效率。此外，设计和制造产品的公司需要努力同时实现企业社会责任、更高的利润和更高的用户满意度。因此，选择合适的供应商是必要的，因为目前的产品由不同公司生产的许多组件和模块组成。本研究提出了一种模块化设计和战略评估方法，该方法基于供应链管理的观点，同时考虑可持续性和供应商选择。具体来说，所提出的方法从成本、生产和运输中的环境负荷、质量和采购交付周期的角度评估设计的模块化策略。作为一种评估，所提出的指标评估了候选供应商的效率。本研究将所提出的方法应用于笔记本电脑模块的设计问题，并确定了针对每个目的地更合适的供应商。
通过人工智能技术预测学业成绩 Omar D. Castrillón、William Sarache 和 Santiago Ruiz-Herrera 哥伦比亚国立大学 - 马尼萨莱斯校区，工程与建筑学院，工业工程系，创新与技术发展组，Q 区拉努比亚校区，马尼萨莱斯，170001 - 哥伦比亚。 （电子邮件：odcastrillong@unal.edu.co；wasarachec@unal.edu.co；sruizhe@unal.edu.co） 五月收到。 9，2019； 2019 年 7 月 8 日接受；最终版本 2019 年 8 月 12 日，2020 年 2 月发布 摘要 本文的目的是利用人工智能技术（分类器）根据各种影响因素预测高等教育学生的学业成绩。尽管对这些因素的研究已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但仍然提供了使用人工智能提供的工具进行研究的机会，特别是在预测学业成绩方面。通过定义的因素（教育、家庭、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，可以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类到五个预定的学业成绩类别之一中。这种分类可以让教育机构提前识别出可能存在学业成绩问题的学生。由此，可以部署立即的支持和缓解行动。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键词：学业成绩；人工智能;分类器；成功；使用人工智能技术预测学业成绩摘要本文的目的是通过应用人工智能技术（分类器）来预测高等教育学生的学业成绩，考虑几个影响因素。尽管这些因素已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但它们仍然代表了使用人工智能工具的研究机会，特别是在学业成绩预测方面。通过定义影响因素（教育、家庭背景、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类为五个学业成绩类别之一。这种分类使教育机构能够尽早发现可能存在学业成绩问题的学生。根据这些了解，该机构可以立即采取缓解措施。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键字：学业成绩；人工智能；分类器；成功；预测
通过人工智能技术预测学业成绩 Omar D. Castrillón、William Sarache 和 Santiago Ruiz-Herrera 哥伦比亚国立大学 - 马尼萨莱斯校区，工程与建筑学院，工业工程系，创新与技术发展组，Q 区拉努比亚校区，马尼萨莱斯，170001 - 哥伦比亚。 （电子邮件：odcastrillong@unal.edu.co；wasarachec@unal.edu.co；sruizhe@unal.edu.co） 五月收到。 9，2019； 2019 年 7 月 8 日接受；最终版本 2019 年 8 月 12 日，2020 年 2 月发布 摘要 本文的目的是利用人工智能技术（分类器）根据各种影响因素预测高等教育学生的学业成绩。尽管对这些因素的研究已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但仍然提供了使用人工智能提供的工具进行研究的机会，特别是在预测学业成绩方面。通过定义的因素（教育、家庭、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，可以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类到五个预定的学业成绩类别之一中。这种分类可以让教育机构提前识别出可能存在学业成绩问题的学生。由此，可以部署立即的支持和缓解行动。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键词：学业成绩；人工智能;分类器；成功；使用人工智能技术预测学业成绩摘要本文的目的是通过应用人工智能技术（分类器）来预测高等教育学生的学业成绩，考虑几个影响因素。尽管这些因素已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但它们仍然代表了使用人工智能工具的研究机会，特别是在学业成绩预测方面。通过定义影响因素（教育、家庭背景、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类为五个学业成绩类别之一。这种分类使教育机构能够尽早发现可能存在学业成绩问题的学生。根据这些了解，该机构可以立即采取缓解措施。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键字：学业成绩；人工智能；分类器；成功；预测
重新考虑军事 ICT 安全：海湾合作委员会武装部队现代化和信息优势的基于风险的方法
现代军事行动已经通过使用技术来收集信息并赋予指挥官更强的态势感知能力而发生了改变。因此，他们可以做出更好、更快的决策，并更有效地传达命令，无论是在和平时期还是在积极行动期间。尽管世界上大多数政府都减少了总体军事支出，但他们在技术上投入了更多资金，以通过信息优势为自己赢得优势。根据 ICD Research 的数据，2017 年全球在指挥、控制、通信、计算机、情报、监视和侦察 (C4ISR) 方面的军事支出估计为 185 亿美元，到 2021 年总额可能会增长到约 220 亿美元。2 尽管海湾合作委员会国家目前只占其中的一小部分（2% 到 3%），但随着他们寻求赶上其他国家，他们的支出可能会成倍增加。
用于表征飞机机身撞击损伤的光学工具 N.Fournier 1 – F. Santos 1 - C.Brousset 2 – JLArnaud 2 – JAQuiroga 3 1 NDT 专家，2 AIRBUS France，3 Universidad Cmplutense de Madrid 摘要：在飞机制造/组装过程中或交付后的使用中，机身外部可能会出现表面损伤。大多数此类缺陷与飞机尺寸相比都很小，通常分布在机身的整个表面。为了正确表征这类异常，无损检测领域一直需要新手段。它们需要可靠、便携、快速和准确。对于此类缺陷，光学技术通常可以提供好的解决方案。然后，开发了基于光学的新技术来满足飞机制造商对损伤表征的要求。具体来说，我们开发了一种基于阴影莫尔效应的便携式设备，用于表征飞机机身撞击损伤的精确几何形状。该系统易于使用、便携、快速且成本低廉。它将有助于操作员对缺陷进行分类，并在检查过程中节省大量时间。经过一段时间的测试后，该设备应在飞机的总装线上使用。1 – 简介：在航空领域，国家和国际机构都要求制造商、航空公司和维修机构严格遵守有关飞机安全和保障的现行规定。飞机的结构在使用过程中承受着巨大的机械负荷，每个部件都有确定的使用寿命。必须定期检查零件以检查其可用性，并在其整个使用寿命期间安排系统的无损检测。当发生损坏时，必须对面板进行额外的控制，以确保其完整性以便继续使用。结构复杂性的增加以及为提高机械性能和减轻结构重量而使用的新材料导致了新的控制手段的不断发展。这些工具必须与旧工具一样高效、更快、更准确、更自动化，并且对人为解释的限制性更强。这种演变是航空业所有参与者遵循的整体质量战略的一部分。在所有可能影响结构完整性的损坏中，意外表面凹痕是最受监控的损坏之一：必须控制受影响的区域，以确保不会产生裂纹、分层或剥离。在进行任何更深的无损检测控制之前，操作员必须评估表面和深度损坏的严重性。制造商的设计办公室会给出公差，以根据这些标准将损坏分类，从而确定后续操作。然后，控制员必须恢复凹痕的精确几何形状，主要有两个原因：帮助他们对损坏进行分类，并帮助设计办公室确定受影响结构的新机械属性（当凹痕几何形状足够关键以运行此类程序时）。2 - 凹痕表征工具：Moireview©：开发了一种新工具来满足凹痕表征方面的需求。该系统基于光学，可以检索受影响区域的 3D 形状。它的开发是对目前使用的机械手段（深度计、粗糙度仪……）的补充。此工具的基本规格是快速、自主、便携和易于使用。负责检查的操作员必须在飞机周围走动以检测损坏情况，并可能从地面、平台或发动机舱进行测量。此后，他们应该能够携带该工具进入难以接近的区域。考虑到飞机的整个表面，与相对较小的凹痕（可能有很多且遍布整个飞机）相比，系统必须快速，以便在合理的时间内完成完整的检查。最后，考虑到设计办公室给出的公差，该工具必须足够精确。
用于表征飞机机身撞击损伤的光学工具 N.Fournier 1 – F. Santos 1 - C.Brousset 2 – JLArnaud 2 – JAQuiroga 3 1 NDT 专家，2 AIRBUS France，3 Universidad Cmplutense de Madrid 摘要：在飞机制造/组装过程中或交付后的使用中，机身外部可能会出现表面损伤。大多数此类缺陷与飞机尺寸相比都很小，通常分布在机身的整个表面。为了正确表征这类异常，无损检测领域一直需要新手段。它们需要可靠、便携、快速和准确。对于此类缺陷，光学技术通常可以提供好的解决方案。然后，开发了基于光学的新技术来满足飞机制造商对损伤表征的要求。具体来说，我们开发了一种基于阴影莫尔效应的便携式设备，用于表征飞机机身撞击损伤的精确几何形状。该系统易于使用、便携、快速且成本低廉。它将有助于操作员对缺陷进行分类，并在检查过程中节省大量时间。经过一段时间的测试后，该设备应在飞机的总装线上使用。1 – 简介：在航空领域，国家和国际机构都要求制造商、航空公司和维修机构严格遵守有关飞机安全和保障的现行规定。飞机的结构在使用过程中承受着巨大的机械负荷，每个部件都有确定的使用寿命。必须定期检查零件以检查其可用性，并在其整个使用寿命期间安排系统的无损检测。当发生损坏时，必须对面板进行额外的控制，以确保其完整性以便继续使用。结构复杂性的增加以及为提高机械性能和减轻结构重量而使用的新材料导致了新的控制手段的不断发展。这些工具必须与旧工具一样高效，更快、更准确、更自动化，并且对人为解释的限制性更强。这种演变是航空业所有参与者遵循的整体质量战略的一部分。在所有可能影响结构完整性的损坏中，意外表面凹痕是最受监控的损坏之一：必须控制受影响的区域，以确保不会产生裂纹、分层或剥离。在进行任何更深的无损检测控制之前，操作员必须评估表面和深度损坏的严重性。制造商的设计办公室会给出公差，以根据这些标准将损坏分类，从而确定后续操作。然后，控制员必须恢复凹痕的精确几何形状，主要有两个原因：帮助他们对损坏进行分类，并帮助设计办公室确定受影响结构的新机械属性（当凹痕几何形状足够关键以运行此类程序时）。2 - 凹痕表征工具：Moireview©：开发了一种新工具来满足凹痕表征方面的需求。该系统基于光学，可以检索受影响区域的 3D 形状。它的开发是对目前使用的机械手段（深度计、粗糙度仪……）的补充。此工具的基本规格是快速、自主、便携和易于使用。负责检查的操作员必须在飞机周围走动以检测损坏情况，并可能从地面、平台或发动机舱进行测量。此后，他们应该能够携带该工具进入难以接近的区域。考虑到飞机的整个表面，与相对较小的凹痕（可能有很多且遍布整个飞机）相比，系统必须快速，以便在合理的时间内完成完整的检查。最后，考虑到设计办公室给出的公差，该工具必须足够精确。