XiaoMi-AI文件搜索系统
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Ingegneria dell'Informazione /信息技术的博士学位-40季节研究区域n。 1-计算机科学与工程
在资源受限环境（例如微控制器和AI加速器）中，对人工智能（AI）应用的需求不断增长，提出了重大挑战。在这些平台上部署深度学习模型对于将AI扩展到边缘计算，可穿戴设备和智能眼镜至关重要。但是，现有模型通常是为通用硬件设计的，导致资源约束设置的效率低下。这项研究重点是优化嵌入式系统的深度学习模型，特别关注智能眼镜应用。通过利用模型压缩，量化和神经体系结构搜索等技术，目标是在满足这些平台的严格约束时确保高性能。该研究将强调软件优化和与硬件设计人员的合作，以确保与新兴AI加速器的无缝集成。目标是开发能够在低功率设备上运行的高效，健壮和准确的模型，从而在智能眼镜中实现实时AI应用程序。这些进步将支持新颖的用例，例如凝视估计，意图识别和增强现实，提高可用性和可访问性，同时减少对云基础架构的依赖。这项研究解决了对可伸缩，可访问的AI的关键需求，
Ingegneria dell'Informazione /信息技术的博士学位-40季节研究区域n。 1-计算机科学与工程 Ingegneria dell'Informazione /信息技术的博士学位-40季节研究区域n。 1-计算机科学与工程 scienze e tecnologie en odergetiche e nucetiche e nucit和核科学与技术的博士学位 - 第40周期主题研究领域：绩效和< / div>
这项研究着重于开发和部署微控制器和AI加速器的小型AI模型，以在智能眼镜场景中进行眼睛跟踪任务。通过利用模型压缩，量化和轻型神经体系结构等技术，目的是创建有效的解决方案，以满足这些设备的严格计算和能量约束。该研究将优先考虑与嵌入式平台和加速器无缝集成的软件优化，从而实现实时性能。此外，该研究将纳入事件摄像机或神经形态视觉系统的使用，该系统在功率效率和高时间分辨率方面具有显着优势，使其非常适合在资源受限环境中进行眼睛跟踪应用。
精神分裂症的GSH氧化还原周期的标记
在患有精神分裂症（SZ）的患者组中，氧化还原失调在外周液27和大脑中均已报道。已经假设这种失调，包括谷胱甘肽（GSH）周期28的改变可能会因少突胶质细胞对29个氧化应激（OXS）的易感性而导致SZ的脑白质（WM）异常。30 In this study we aim to assess the differences between 82 schizophrenia patients (PT) and 86 healthy controls (HC) 31 in GSH-redox peripheral blood markers: GSH peroxidase (GPx), reductase (GR) enzymatic activities and their ratio 32 (GPx/GR-ratio), evaluating the hypotheses that alterations in the homeostasis of the systemic GSH cycle may be 33与PT中脑WM中的病理机制相关。为此，我们采用了先进的扩散MRI 34方法：扩散峰度成像（DKI）和白质道完整性 - WATSON（WMTI-W），该方法对脱髓鞘和神经毒素的敏感性提供了35个出色的敏感性。36我们表明，女性参与者（HC和PT合并）的GPX水平较高（P = 0.00071），并随37岁衰老而降低（P = 0.026）。我们发现PT和HC在GR和平均峰度的关联中的差异（MK，38 p <0.0001）。也就是说，下MK与HC中的血液GR活性较高有关，但在PT中不相关，这表明HC中高39 GR活性（减少应力的标志）与髓磷脂完整性的变化有关。但是，GSH-REDOX 40外周血标记并不能解释PT中检测到的WM异常，或者本研究的设计如果存在，则无法检测到41个明智的现象。42 43 44简介45
拟议的 B-cycle 2.0 最终方案设计
图 1. B 循环 2.0 核心支柱概述 ............................................................................................................................................. 2 图 2. 这些协议涵盖的 B 循环认证参与者 ............................................................................................................................. 2 图 3. B 循环管理原则 ............................................................................................................................................................. 3 图 4. B 循环 1.0 面临的挑战 ............................................................................................................................................. 4 图 5. B 循环 2.0 框架 ............................................................................................................................................................. 5 图 6. 按电池类型划分的可能收集率增长 ............................................................................................................................. 6 图 7. 动态管理生态系统 ............................................................................................................................................. 6 图 8. B 循环 2.0 方案设计 ............................................................................................................................................. 10 图 9. 分阶段方案扩展 ............................................................................................................................................. 11 图 10. 按场景划分的可能投资 ................................................................................................................................ 13 图11. 基于情景建模的可能回扣 ...................................................................................................................................... 14 图 12. 指示性生态调节加工回扣 ...................................................................................................................................... 15 图 13. 指示性加工回扣绩效层级 ...................................................................................................................................... 15 图 14. 指示性加工回扣绩效奖金 ...................................................................................................................................... 16 图 15. 指示性征收率 ...................................................................................................................................................... 17 图 16. 拟议的公式化方法 ...................................................................................................................................... 18 图 17. 年度审查流程 ................................................................................................................................................................................................... 19
Ingegneria Aerospaziale / Aerospace Engineering的博士学位 - 第40个周期主题研究领域：< / div>近距离操作的自主导航
太空探索和剥削已经进入了前所未有的增长和可及性的新时代。新颖的空间任务概念需要提高自治水平，以降低运营成本并实现雄心勃勃的目标。尤其是，具有不合作目标的小行星探索和接近性操作强烈激励自主和低延迟导航解决方案的发展。当前的深空导航在很大程度上依赖于地面系统，主要是通过Extrack和DSN网络来进行辐射跟踪和轨道测定。但是，由于信号传播延迟，这些传统方法不能为航天器提供有关其状态相对于目标的实时信息。在近距离行动中，这种限制变得至关重要，在这种操作中，国家的确定可能导致任务失败或致命的碰撞。这些挑战强调了对航天器轨道确定和控制的创新方法的迫切需求，尤其是在需要精确，及时的导航响应的情况下。在Cosmica项目的框架内（CUP D53C22003580001），本研究旨在通过使用机器学习技术等，以在自主空间导航中推进最新技术。该研究的重点是开发围绕小行星和不合作目标的邻近性操作的智能系统，在这些系统中，传统的导航方法面临重大限制。通过将人工智能与
睡眠的分形周期，一种新的非周期性活动
摘要 睡眠周期被定义为非快速眼动 (non-REM) 睡眠周期，随后是 REM 睡眠周期。分形或非周期性神经活动是用脑电图测量的觉醒和睡眠阶段的明确标记。我们引入了睡眠“分形周期”的新概念，其定义为分形活动的时间序列下降到局部最小值并上升到下一个局部最大值的时间间隔。我们评估了分形和经典（即非 REM – REM）睡眠周期持续时间与跳过 REM 睡眠的研究周期之间的相关性。样本包括 205 名健康成人、21 名儿童和青少年以及 111 名抑郁症患者。我们发现分形和经典周期持续时间（89±34 vs 90±25 分钟）呈正相关（r =0.5，p<0.001）。儿童和青少年的分形周期比年轻人短（76±34 vs 94±32 分钟）。分形周期算法在 91-98% 的病例中检测到跳过 REM 睡眠的周期。与未服药状态（107±51 vs 92±38 分钟）和年龄匹配的对照组（104±49 vs 88±31 分钟）相比，服用药物的抑郁症患者的分形周期更长。总之，分形周期是一种客观、可量化、连续且生物学上合理的显示睡眠神经活动及其周期的方法。
ingegneria dei材料 /材料工程中的博士学位 - 40个周期主题研究领域：SMAR的玻璃体和热塑性基质复合材料< / div < / div < / div
拟议的研究嵌入了欧盟资助的PLEIADES项目中，“通过诱导焊接和新的玻璃聚剂配方通过集成光子传感器增强，从而为数字供应链，SHM，SHM，维护提供数据，从而推进航空航天复合材料”（授予协议101192721）。玻璃二聚体基质复合材料具有更容易制造，可修复和可回收的航空航天结构的潜力。当前活动的目的是评估新配制的玻璃体和选择的热塑性剂作为复合航空航天结构的矩阵，考虑到易于制造，尤其是焊接，修复和寿命终止管理以及具有嵌入感应功能的可能性。这项研究期间进行的工作将为pleiades项目的最终目标做出重大贡献，即具有嵌入式感应功能的玻璃体基质复合材料组装的航空航天子结构。
博士学位-40循环主题研究领域：建模，Simul < / div < / div < / div < / div < / div < / div
这项研究的主要目的是开发（生物）化学过程实时优化的专用方法。特别是，重点将放在沼气升级为生物燃料和生物化学物质（例如甲醇，DME，SAF等）的（生物）化学过程上。研究将重点关注：1）第一本主体，2）数据驱动的黑框和3）生成AI方法。这将允许确定特定范围（即模拟，动态优化，最佳控制）的最有趣的技术。genai方法正在成为执行构想和与语言相关的任务的强大工具。这项研究将探索应用和开发新型Genai方法的可能性，以建模，优化和控制（BIO）化学过程。这项研究均与Flexiby EU项目和瑞士国家研究基金（SNRF）联系起来。弹性项目的重点是开发一种新的过程，将代数转化为生物燃料，而SNRF则集中在甲基化和其他（BIO）化学过程的研究上，以升级沼气和生物同步性，以升级生物素化合物或生物化学物质。
Ingegneria dell'Informazione /信息技术的博士学位-40季节研究区域n。 1-计算机科学与工程 scienze e tecnologie en odergetiche e nucetiche e nucit和核科学与技术的博士学位 - 第40周期主题研究领域：绩效和< / div>Ingegneria dell'Informazione /信息技术的博士学位-40季节研究区域n。 1-计算机科学与工程scienze e tecnologie en odergetiche e nucetiche e nucit和核科学与技术的博士学位 - 第40周期主题研究领域：绩效和< / div>
氢的生产预计将在全球范围内强劲增长，也是欧洲和意大利战略计划的一部分。氢的生产在高度多样化的能源方面是战略性的。实际上，还可以通过利用可再生能源和国家电网来广泛生产氢。对于脱碳至关重要，这些部门被确定为“难以减弱”，并且是产生电子燃料的基础。从具有较高的可再生能源能力的角度来看，可以考虑具有可以利用的能量盈余来产生氢以存储的能量。事实证明，它是季节性存储的最佳能源载体。电解液对于从电力开始的氢产生至关重要。研究和开发的重点是改善电解室的最新面积，以具有以下特征：
