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仿生人工自我恢复使机器能够自主恢复健康
摘要 本文探讨的工程自修复理论是在仿生学研究中应运而生的，旨在满足现代高风险流程制造和航空航天飞行器发展的巨大需求。仿生学开启了人工制品向自然物学习的新时代。随着工业互联网和人工智能技术的飞速发展，人们对故障产生和发展规律有了深刻认识，为工程自修复理论的产生提供了契机。工程自修复拓展了控制论和工程控制论的研究领域，赋予机器人类和动物特有的自我修复机制，使机器能够储存、补充和激活自我修复能量来维持机体健康。人工智能仿生研究大大加强了模仿人脑的功能，却忽视了人类和动物维持自身健康的重要系统和功能——自我修复系统和自我修复功能。人工智能模仿人脑有意识的思维控制行为，实现自动化、智能化，使机器更加聪明。人工自愈可以模仿人类无意识思维的自我恢复机制，预防和抑制运行中的故障，实现自我恢复，有可能使机器更加健康。人工自愈技术包括自我修复、补偿、自我保护和自我恢复调控等。工程自愈是机器乃至人工系统自主健康的基础，是仿生学的一个新的研究领域，在工程上有着广阔的应用前景。
ATAS合格的主题：1。主题区域2。CAH3代码3。HECOS代码
（100118）卫星工程（100159）电信工程（100162）计算机系统工程（100163）电气和电子工程（100164）电气工程（100165）电子工程（100166）电子工程（100166） （100188）系统工程（100539）广播工程（100546）数字电路工程（100553）集成电路设计（100581）电力（101234）纳米技术（101353）（101353化学，过程和能源工程
IEEE SMC 2022
IEEE SMC第12届脑机界面（BMI）系统将于10月9日至12日举行，作为IEEE SMC 2022的一部分，IEEE SMC 2022，IEEE Systems，Man和Cybernetics Society举行的旗舰年度会议。研讨会的目的是为科学家提供一个论坛，以提出研究结果，促进研究人员，开发人员和BMI技术消费者之间的互动和智力交流。我们邀请报告BMI的最新进展，创新和应用程序。BMI研讨会由IEEE SMC脑机界面系统技术委员会组织。所有注册的IEEE SMC 2022与会者免费参与。
2025 IEEE网络人文国际会议
IEEE国际网络人文科学会议（IEEE CH）是由IEEE Systems，Man和Cybernetics（SMC）协会共同赞助的年度活动。它专注于应用于社会科学和人文科学技术的理论和实际方面，包括艺术，遗产，历史，考古学，语言学，图书馆，档案等。ssh现在被认为是一个至关重要的人类周期生态系统，需要保护，价值和韧性。该会议探讨了沿数字连续性的新颖概念，技术，解决方案和应用，包括数字化，策展，保护，再利用和传播数字文化资产。IEEE CH 2025会议将在2025年9月8日至10日在意大利佛罗伦萨举行。
使用朴素贝叶斯分类器对 FASD 儿童脑电信号进行分析的初步研究
1 圣路易斯儿童医院，31-503 克拉科夫，波兰；katarzyna.dylag@dzieciecyszpital.pl (KAD)；krasnoludki11a@poczta.onet.pl (BB) 2 克拉科夫雅盖隆大学医学院病理生理学系，31-121 克拉科夫，波兰 3 克拉科夫雅盖隆大学医学院生物信息学和远程医疗系，30-688 克拉科夫，波兰；wiktoria.wieczorek@student.uj.edu.pl (WW)； piotr.walecki@uj.edu.pl（PW）4 AGH 科技大学自动控制与机器人系，30-059 克拉科夫，波兰 5 VSB 俄斯特拉发技术大学控制论与生物医学工程系，708 00 俄斯特拉发-波鲁巴，捷克共和国；radek.martinek@vsb.cz 6 奥波莱理工大学电气工程学院，45-758 奥波莱，波兰* 通信地址：bauer@agh.edu.pl（WB）；kawala84@gmail.com（AK-S.）† 这些作者对本文的贡献相同。
数字图书馆的网络安全：采访Emanuele Bellini
我们采访了Emanuele Bellini，以了解网络安全风险，策略和最佳实践。Emanuele Bellini是罗马TRE大学（意大利）的教授，也是IEEE SMC（MAN and Cybernetics Society）的主席，TC（技术委员会）网络人文和IEEE CSR（网络安全弹性弹性）会议的主席。他参与了许多有关数字图书馆各个方面的研究项目，例如数字保存，持久标识者和元数据。他目前的研究兴趣是对数字遗产机构的网络安全弹性作为社会的关键基础设施。网络弹性的新兴领域可以理解为融合了支持网络攻击过程中数字库的复杂自适应能力的策略，方法和技术的融合。
bnerjee，arpan
在专业机构中获得认可2014-2017选拔委员会成员 - 访谈，Indo-us fulbright奖学金计划2013年 - 印度神经科学学院生命会员，2007年神经科学学院成员，神经科学学会，2016年神经科学学会，主持人执行委员会成员委员会成员/司库认知科学协会，印度临界人士，脑海中的领域，脑目，脑，2013-- in Network Physiology 2007- Ad-hoc reviewer Biological Cybernetics, NeuroImage, Neurocomputing, PLOS One, Journal of Cognitive Neuroscience, Physics Letters, Physical Review Letters, Frontiers in Systems Neuroscience, Frontiers in Computational Neuroscience, Frontiers in Brain Imaging Methods, Frontiers in Neurology, Scientific Reports, Cortex, Journal of Neural Engineering
在音频刺激期间，平滑过滤器对记录的数据质量的影响与Epoc Epoc flex脑 - 计算机界面耳机的影响
1电气工程，自动控制和信息学的学院，奥波尔技术大学，波兰45-758； natalia.browarska@gmail.com（n.b。）; j.zygarlicki@po.edu.pl（J.Z.）; michal.podpora@gmail.com（M.P.）; m.podpora@po.edu.pl（M.P.）2计算机和信息系统系，格林威治大学，伦敦SE10 9LS，英国3号控制论与生物医学工程系，FEECS，VSB-Technical University Ostrava，708 00 00 00 Ostrava-Porruba，捷克共和国； radek.martinek@vsb.cz 4生物医学科学与医学信息学理论系，尼古拉斯·哥白尼大学，Collegium Medicum，85-067 Bydgoszcz，波兰； Medsystem@medsystem.com.pl 5哲学研究所，Kazimierz Wielki大学，85-092 Bydgoszcz，Poland 6 6门诊成瘾治疗，Babinski专业精神病医疗保健中心，91-229 Lodz，Poland，波兰 *通信：Kawala84@gmail.com
Energies -enea -iris Open Archive
1智能电网和能源网（SGRE）实验室，意大利国家新技术，能源和可持续经济发展机构（ENEA），Portici Research Center，Piazzale Enrico Fermi 1，80055 Portici，意大利Portici； Marialaura.disomma@enea.it 2 Bucharest经济学大学经济信息与控制论系，罗马尼亚布加勒斯特，布加勒斯特； camelia.delcea@csie.ase.so.ro 3工程系，degli Studi di Palermo，Piazza Marina，61，90133意大利巴勒莫； antonino.barberi@unipa.it（A.B。）; vincenzo.didio@unipa.it（V.D.D.）; pietro.catrini@unipa.it（p.c.）; stefania.guarino@unipa.it（s.g.）; sonia.longo@dream.unipa.it（s.l.）4锡耶纳大学生物技术化学与药学系，通过A. Moro 2，53100 Siena，意大利； federico.rossi3@unisi.it（F.R.）; marialaura.parisi@unisi.it（m.l.p.）; adalgisa.sinicropi@unisi.it（A.S。） *通信：gabriella.ferruzzi@enea.it
phl 324 控制论/人工智能
PHL 324 课程指南 – 控制论/人工智能简介 这是 PHL324 – 控制论/人工智能。PHL324 是一门两学分课程，最短持续时间为一个学期。这是尼日利亚国家开放大学 (NOUN) 所有本科生的必修课程。本课程向学生介绍人工智能 (A.I.) 的研究，这是一种源自机器的特殊智能。这是对智能机器存储信息、解决数学问题及其获取知识的准确性的能力的广泛调查。学生将了解人工智能的本质，即其在模拟、信息传播、信息检索和机器语言领域的知识表示能力，以及人工智能对人类知识增长的贡献。以及人工智能可以促进更好地理解人类知识的来源、范围和局限性的各种方式。此外，本课程将研究人工智能的认识论局限性。换句话说，智能机器提供的知识类型以及关于机器是否可以等同于人类的争议性辩论以及人类意识的不可约性将成为哲学研究的主题。课程目标 在本课程结束时，您将能够： • 了解什么是人工智能。• 了解人工智能的历史发展。• 解释人工智能在接收和存储信息、解决数学问题以及获取知识的准确性方面的能力。• 解释人工智能在模拟、信息传播、信息检索和机器语言领域的知识表示中的作用和能力。• 概述人工智能的优点和缺点 • 确定人工智能对人类知识增长的贡献• 阐明人工智能与人类智能相比的认识论局限性 • 评估人工智能的当前和未来前景。完成本课程 要成功完成本课程，请阅读学习单元，完成所有