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演示耳朵的工作原理
• 设计和制作一个模型耳朵 • 演示耳朵的工作原理，展示耳朵对刺激的敏感程度 • 提高对声音和噪音对耳朵的影响的认识 词汇：耳蜗、耳朵、耳道、耳廓、刺激、振动 材料： • 铝箔馅饼盘 • 卡片纸或建筑纸 • 吸管（最好是可弯曲的吸管） • 乒乓球或气球 • 水容器 • 胶带 • 活动和耳朵模型的图画（供参考） 背景信息：我们的耳朵是一个声音接收器或运动传感器，它接收声音振动并帮助将信息传递给大脑，以便人类听到。耳朵由三部分组成——外耳（耳廓）、耳道和内耳（耳蜗）。一旦被外耳捕捉到，振动就会通过耳道传播并引起耳膜的运动。声音被中耳放大并传输到内耳或耳蜗，从而将声音转化为
演示 BrainScaleS-2 芯片间脉冲......
拓扑，具有良好的扩展特性。消息在网络中的路由由 Tourmalet 芯片完成，并基于 16 位目标节点地址。BSS-2 作为一种混合信号神经形态计算系统，建立在 HICANN-X (HX) 芯片之上，该芯片具有 512 个自适应指数积分和激发 (AdEx) 神经元电路和 512 × 256 = 131 072 个突触 [7]。通过组合神经元电路，每个神经元最多可配置 16 k 个突触输入。实现具有这种神经元的大型网络需要多芯片系统。[1, 3, 10, 12] 最近，BSS-2 系统开发进展到多芯片系统，具有 46 个 HX 芯片，每个芯片通过 8 个 1 Gbit s −1 串行链路连接到 Kintex 7 FPGA。这些系统利用 BSS-1 晶圆模块基础设施，通过将许多芯片放置在与 BSS-1 晶圆完全相同尺寸和引脚配置的大型 PCB 上来模拟全晶圆级实现[13, 15]。我们认为 [16] 中描述的拓扑对于在带宽和网络直径方面互连晶圆模块上的多个 FPGA 是最佳的。图 1 显示了用于测试 BSS-2 EXTOLL 网络的当前实验室设置[7, 14]。它通过连接到 FPGA 的 MGT 端口的 USB 3.0 插头物理连接到 EXTOLL 网络。此外，它仍然连接到以太网网络以用于 FPGA 位文件闪存。该设置包含四个 FPGA 和两个芯片。
展示 U-space 的日常优势
SESAR 3 联合行动是私营部门和公共部门合作伙伴之间建立的制度化欧洲伙伴关系，旨在通过研究和创新加速实现“数字欧洲天空”。为此，它正在利用、开发和加速采用最先进的技术解决方案来管理传统飞机、无人机、空中出租车和高空飞行的车辆。SESAR 3 JU 伙伴关系汇集了欧盟、欧洲空中导航安全组织和 50 多个组织，涵盖整个航空价值链，包括机场、所有类别的空域用户、空中导航服务提供商、无人机运营商和服务提供商、制造业和科学界。该伙伴关系还与监管和标准化机构（特别是欧洲航空安全局和欧洲民航组织）以及主要利益相关者（如专业人员组织、航天和军事界和全球合作伙伴）密切合作。
展示高度对称的单模、单光子...
纠缠是量子力学的核心，其最重要的用途之一是检验贝尔不等式，以进一步加深我们对现实和局域性的理解 [ 1 ]。最常见的方法是，通过检查一对纠缠光子之间的相关性来进行该测试 [ 2 ]。尽管自 20 世纪 70 年代和 80 年代的开创性工作以来，已经对贝尔不等式进行了许多测试 [ 3 – 5 ]，但尚未取得无条件的结果。一个根本原因是，在此类测试中产生的很大一部分光子在测量过程中未被检测到。虽然测量到的相关性可以用量子力学来解释，而且大多数人认为量子力学确实是这些相关性背后的机制，但低测量效率确实为巧妙设计的局部隐变量理论提供了可能性，该理论可以在不借助量子力学的情况下重现观察到的相关性 [ 6 , 7 ]。要使用 Bell 的原始方案来弥补漏洞，从光子的产生到探测，总效率至少需要达到 83% [ 1 ]。通过利用非最大纠缠，Eberhard 能够将这个效率要求放宽到 67% [ 8 ]。但即使是这个更温和的效率要求仍然是一个极其困难的技术挑战，直到最近才得以实现 [ 9 , 10 ]。虽然这足以弥补检测漏洞，但许多提议的量子信息应用还有一项额外要求，即光子处于单一光学空间模式。在本信中，我们报告了对称、单空间的实验演示 -
演示 REACT：一种实时教育人工智能
摘要 我们展示了 REACT，这是一种新的实时教育人工智能课堂工具，它采用 EDM 技术来支持教育者的决策过程。REACT 是一种数据驱动的工具，具有用户友好的图形界面。它分析学生的表现数据，并为教育者提供基于上下文的警报以及课程规划建议。此外，它结合了与模型无关的解释，为决策过程带来可解释性和可解释性。本文使用真实数据集演示了我们提出的工具的用例场景，并介绍了其架构和用户界面的设计。本演示重点介绍根据学生在课堂活动中的表现（即错误的回答和使用的提示）对学生进行聚集聚类。这种由具有相似优势和劣势的学生组成的群体可能有助于教育工作者通过识别有风险的学生、组建学习小组或鼓励不同优势的学生之间的辅导来改善他们的课程规划。
展示多模式的可行性 - NTNU Open
摘要 我们开发了一种可穿戴实验传感器装置，其特点是多模态 EEG+fNIRS 神经成像，适用于人类行为与技术交互的现场实验。低成本脑电图 (EEG) 与可穿戴功能性近红外光谱 (fNIRS) 系统相结合，我们将其分为两部分进行介绍。论文 A 详尽描述了设置基础设施、数据同步过程、使用程序（包括传感器应用）以及如何确保高信号质量。本文（论文 B）展示了该装置在三个不同用例中的可用性：传统的人机交互实验、参与者在城市和高速公路上驾驶汽车的现场驾驶实验以及现场阿斯汤加瑜伽练习。我们展示了来自高度生态有效的实验装置的认知负荷数据，并讨论了经验教训。这些包括可接受和不可接受的人工制品、数据质量以及可以使用该装置进行调查的构造。关键词：EEG+fNIRS、现场实验、设计中的人类行为、以用户为中心的设计、研究方法和方法联系人：Dybvik，Henrikke 挪威科技大学机械与工业工程系挪威 henrikke.dybvik@ntnu.no
DEMMIN - 用于演示估计的测试站点...
DEMMIN – 使用建模和遥感数据演示生物量潜力评估的试验场 Erik Borg 博士 *) 、Holger Maass *) 、Edgar Zabel **) *) 德国航空航天中心 (DLR)、德国遥感数据中心 (DFD) **) 兴趣小组 Demmin Kalkhorstweg 53 D- 17235 Neustrelitz 与会议 2 相关 摘要：通过“全球环境和安全监测 (GMES)”倡议，欧盟 (EU) 和欧洲航天局 (ESA) 制定了一项雄心勃勃的计划，利用空间遥感技术以及其他数据源和监测系统为欧洲市场提供各种环境、经济和安全方面的创新服务。为了实现这一目标，必须实施自动化的实时和近实时基础设施，以实现遥感数据的自动数据处理。空间段和地面段的必要开发和实施已经取得进展。将开发用于获取增值产品的自动处理链和处理器，特别是开发用于校准和验证遥感任务的测试站点。海报介绍了 DLR 测试站点 DEMMIN（持久环境多学科监测信息网络），这是校准和验证生物质和生物能源增值数据产品、区域规模生物质模型（如 BETHY/DLR）的先决条件，并展示了在实践中使用遥感数据和产品获取生物质潜力的可能性。考虑到这一背景，演示文稿介绍了 DLR 的测试站点 DEMMIN，包括其特定的区域特征、现场测量仪器和现有数据库。试验场 DEMMIN 是位于德国东北部梅克伦堡-前波美拉尼亚州德明镇附近的一个密集使用的农业区（距柏林以北约 180 公里）。自 1999 年以来，DLR 与德明利益集团 (IG Demmin) 一直保持着密切的合作。DEMMIN 的范围从北纬 54°2 ′ 54.29 ″、东经 12°52 ′ 17.98 ″ 延伸至北纬 53°45 ′ 40.42 ″、东经 13°27 ′ 49.45 ″。IG Demmin 由 5 家有限和股份制农业公司组成，占地约 25,000 公顷农田。该景观属于上一个更新世时期形成的北德低地（Pommersches 体育场）。其特点是冰川河流和冰川湖沼沉积物以及反映在略微起伏的地形中的冰碛。年平均气温从 7.6 到 8.2°C 不等。例如，这些是土壤基质以壤土和沙壤土为主，与纯沙斑块或粘土区域交替出现。测试场地的海拔范围约为 50 米，测试场地东南部 Tollense 河沿岸有一些坡度相当大的山坡（12°）。降水量约为 500 至 650 毫米。由于微地形，气候条件在局部范围内可能存在很大差异。该地区的田地面积很大，平均为 80 - 100 公顷。种植的主要作物是冬季作物，覆盖了该地区近 60% 的田地。玉米、甜菜和土豆约占 13%。由于 DLR 与 IG Demmin 的合作，科学家们得到了农民的支持，并为他们的研究提供了重要信息。数字准静态数据作为土壤图、地块图或数字动态数据作为产量图和应用图。除了数据库之外，DEMMIN 还实现了一个农业气象网络，它可以自动测量影响成像过程的所有农业气象参数，同时进行空间或机载遥感。
将计算机视觉展示到中小型...
中型企业（SME）（中小型企业（SME），尽管市场增长迅速，但2020年在德国制造二手机器学习（ML）。7中小企业通常没有个人或资本来开发，部署和维护此类解决方案，也没有建模所需的数据量。6个挑战，例如由于绝大多数在实际行业中表现出色的实例，制造数据集的不平衡限制了ML应用程序的成功。8因此，在中小型企业中的简历和ML采用相对有限，有可能阻碍其在迅速发展的技术景观中的竞争力和增长。因此，敦促需要低成本，尖端的简历系统，这些系统不仅在技术上是先进的，而且很容易实现。至关重要的是要揭示这些系统对行业中小企业的可行性，从而展示了它们在制造用例中的好处。这种示威游行弥合了简历的潜在优势与中小型企业的实际实施能力之间的差距。资助的未来计划中心（Zukunftszentren）解决了这一挑战，即通过数字化和人工智能（AI）的使用中的区域项目增强中小企业的能力，以便它们可以从最近的技术进步中受益。这些项目之一是Zukipro，该项目的重点是用于制造业中小企业的AI。此外，反馈用于完善系统及其有关用户体验的演示功能。此外，还提出了低成本简历系统中文献的相关工作。不符合这一重点，主要动机是展示中小企业为制造业中典型用例设计的负担得起的尖端简历系统，不仅是为了证明其功能，还可以在其特定环境中收集反馈和探索反馈和探索计算机的应用。因此，简历的理论背景对于理解示威者的技术基础以及局限性至关重要，并介绍了针对制造用例及其相关挑战的特定重点。随后，使用所选的低成本摄像头和不同颜色的塑料砖以及各种缺陷生成两个代表性数据集。基于此，提出了硬件和软件体系结构，以涵盖塑料砖图像的用例视觉故障检测和视觉库存管理。尖端软件的调查和开发，克服了制造数据集中不平衡的挑战，构成了所介绍的软件的关键方面。最后，在四个不同的博览会上的中小企业的便携式手提箱演示中展示了结果，并在德国电视采访中简要介绍。随后在这项研究中总结了收集的反馈。通过进入各个方面，包括收集和讨论反馈，提供了对制造用例的低成本简历系统领域的贡献。
在零售环境中展示自适应移动操作
摘要 - 尽管自动机器人具有提高整个零售链中效率和吞吐量的巨大潜力，但它们主要被部署在大型仓库和配送中心中。与客户（例如超级市场）一起在商店中部署机器人需要更多的开发工作，因为他们需要安全地围绕客户运营并可靠地应对各种不确定性和干扰，例如放错地方的产品。我们介绍了我们最近在开发一个移动操纵器平台上用于在现实的超市设置中选择订单的努力。我们的机器人平台使用最先进的感知和规划算法在存在干扰的情况下稳健地选择项目。，它成功地证明了自适应决策和快速重新掌握。我们的机器人允许添加新产品并从恶魔中教授新的采摘动作。我们在实验室重新创建的超市以及一家大型荷兰零售商的测试超市中验证了我们的机器人。我们的结果显示了我们的机器人如何从各种干扰中成功恢复，包括放错了产品，采摘错误以及人类互动。我们总结了我们学到的课程，将自主机器人带入与客户的真实零售环境中。