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AI云制造图 - Tekla软件产品
本文档提供了有关Tekla Trust Center中介绍的内容的其他信息，重点是AI云制造图纸服务。Tekla结构及其用法被排除在外。访问AI Cloud Fabrication图纸服务基于有效的产品特定订阅许可证。用户的访问权限，身份和许可由Tekla在线资料服务和Trimble Identity服务提供。AI云制造图服务为Tekla结构提供了一种在Tekla结构内生产图纸的替代方法。它有助于生成更高质量的图纸，并减少最终用户编辑它们所需的时间。该服务基于上传到前面创建的云集合的Tekla图纸，创建具有正确字体设置，尺寸和标记位置的图纸。从AI Cloud Fabrication Drawing Service的管理控制台控制每个图纸集合中的权利和权利。可以授予个人或拥有该集合的整个组织。也可以将其提供给客户的内部或外部用户。在集合中，可以为用户分配编辑器或查看器角色。
用眼睛绘画的机器人体系结构的性能评估
基于非遗迹技术和视觉反馈。Song等人给出了进一步的例子。[6]，他为任意表面设计了一种艺术笔绘图系统，并由Karimov等人设计。[7]，他实施了一个笛卡尔机器人，能够用类似人类的运动学创建全彩色图像。最新的艺术机器人示例包括[8]中显示的交互式绘画系统，[9]中介绍的喷枪机器人建筑，采用移动机器人作为艺术绘画的采用，如[10,11]中，以及[12]中描述的调色刀绘画技术的自动化。在大多数情况下，机器人系统与人类艺术家之间的相互作用仅限于软件和硬件参数的选择，并且绘画过程主要由算法和基于启动输入图像处理。在文献中只能找到由人类遥控控制的机器人绘画系统的示例。这些主要与机器人远程注射有关，例如在[13]中，基于功能 - 基于力的vision界面允许操作员制作远程机器人绘制。此外，在[14]中，基于脑部计算机界面和用于神经机构绘画的机器人结构开发了人机界面。系统测量用户的大脑活动，并将记录的大脑信号关联到操纵器的简化运动中。更多
![b'The the pationative效应是指有机自由基用两者取代的有机自由基的稳定性，即绘制电子（或绑架者）组和电子donating（或detative）组。 [1 \ xe2 \ x80 \ x935]已调用贴拟效应，以合理地使根本稳定性，键强或根部二聚体的趋势以及反应选择性。 [1a\xe2\x80\x93b,3,6 8] Besides their importance for a fundamental and generic understanding, the ability to modify radical stability and C C bond strengths at will is also of practical importance in polymer science, in particular, for tuning initiators (like diaryltetracyanoethane based initiators) for the production of commonly used polymers. [2]鉴于原本困难的启动步骤在整体自由基聚合中的重要性，新的和可调的启动方法的发展是'](/simg/8/85dd17d6261b6e94cc36061dd99b1064e159cb07.webp)
b'The the pationative效应是指有机自由基用两者取代的有机自由基的稳定性，即绘制电子（或绑架者）组和电子donating（或detative）组。 [1 \ xe2 \ x80 \ x935]已调用贴拟效应，以合理地使根本稳定性，键强或根部二聚体的趋势以及反应选择性。 [1a\xe2\x80\x93b,3,6 8] Besides their importance for a fundamental and generic understanding, the ability to modify radical stability and C C bond strengths at will is also of practical importance in polymer science, in particular, for tuning initiators (like diaryltetracyanoethane based initiators) for the production of commonly used polymers. [2]鉴于原本困难的启动步骤在整体自由基聚合中的重要性，新的和可调的启动方法的发展是'
b'The the pationative效应是指有机自由基用两者取代的有机自由基的稳定性，即绘制电子（或绑架者）组和电子donating（或detative）组。[1 \ XE2 \ x80 \ x935]已调用pationative效应，以合理化自由基稳定性，键强或根治二聚化的趋势以及反应选择性。[1A \ XE2 \ x80 \ x93b，3,6 8]除了它们对基本和一般理解的重要性之外，对基于diaryltetracyanoethane的发起人的启动者，对聚合物科学的修改和c c键强度的重要性也具有实际的重要性，这在聚合物科学中也具有调整启动者（例如Diaryltetryltethacyanoethane的发起者）。[2]鉴于原本难度的启动步骤在整体自由基聚合中的重要性，新的和可调的启动方法的发展是'
![--/“ /[ 1862 ] Augustus Tholey 墨水画，美国陆军和骑兵军官 包括 LW 在内的十三名军官在美国国会大厦前 DLC：印刷品和](/simg/1/16e5007ea19e5ad8c326999a8baf15491a5f2456.png)
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--/“ /[ 1862 ] Augustus Tholey 墨水画，美国陆军和骑兵军官 包括 LW 在内的十三名军官在美国国会大厦前 DLC：印刷品和照片部门
推荐 NIH 资助的哈佛医学院 AI 计算健康信息学博士后项目候选人，波士顿儿童医院，马萨诸塞州波士顿 CHIP ，波士顿儿童医院的计算健康信息学项目，哈佛医学院的附属机构和其生物医学信息学系的合作项目，正在招募对使用人工智能推动医疗保健感兴趣的博士后研究员。我们寻求优秀的候选人，他们对提升获取和推理一系列数据类型的能力充满热情，从临床、流行病学、环境和社会一直到分子和基因组。我们鼓励教师和研究负责人推荐能够胜任这一职位的候选人。我们提供丰富的学术环境和顶尖医院的优秀导师。CHIP 位于 401 Park Drive 美丽的新设计空间内，位于波士顿芬威街区的中心地带，周围有美妙的餐饮、娱乐和体育场所。重点领域包括机器学习/人工智能，包括临床决策支持和预测医学、可计算表型分析、精准医学、人口健康、真实世界证据和数据可视化。CHIP 成立于 1994 年，是一个多学科应用研究和教育项目。生物医学信息学已成为生物医学科学、医疗保健服务和人口健康的主要主题和方法，包括
推荐 NIH 资助的哈佛医学院 AI 计算健康信息学博士后项目候选人，波士顿儿童医院，马萨诸塞州波士顿 CHIP 是波士顿儿童医院的计算健康信息学项目，是哈佛医学院的附属机构，也是其生物医学信息学系的合作项目，正在招募对利用人工智能推进医疗保健感兴趣的博士后研究员。我们寻求优秀的候选人，他们对提升获取和推理一系列数据类型的能力充满热情，从临床、流行病学、环境和社会一直到分子和基因组。我们鼓励教师和研究负责人推荐能够胜任这一角色的候选人。我们提供丰富的学术环境和优秀的导师，并嵌入顶级医院。CHIP 位于波士顿芬威街区中心 401 Park Drive 的美丽新空间内，周围有各种美食、娱乐和体育设施。重点领域包括机器学习/AI，包括临床决策支持和预测医学、可计算表型、精准医学、人口健康、真实世界证据和数据可视化。CHIP 成立于 1994 年，是一个多学科应用研究和教育项目。生物医学信息学已成为生物医学、医疗保健和人口健康的主要主题和方法，涉及高维建模和从分子到人口水平了解患者。尽管 CHIP 拥有强大的儿科研究议程，但我们的兴趣涵盖所有年龄段。我们为医疗决策、诊断、护理重新设计、公共卫生管理和重新构想的临床试验设计信息基础设施。该领域本质上是跨学科的，借鉴了传统生物医学学科、计算科学和技术、数据科学、生物统计学、流行病学、决策理论、组学、实施科学以及医疗保健政策和管理。我们的教师接受过医学、数据科学、计算机科学、数学和流行病学方面的培训。CHIP 研究亮点在这里。
Moderna Spikevax 2024-25 COVID-19 疫苗 0.1mg/ml • 易碎！请勿摇晃，每次取用前轻轻摇晃 • 瓶装 = 2.5 毫升 • 12 岁以上儿童请勿使用
Moderna Spikevax 2024-25 COVID-19 疫苗 0.1mg/ml • 易碎！请勿摇晃，每次服用前请轻轻摇晃 • 药瓶 = 2.5 ml • 12 岁以上剂量 = 0.5 ml (50 mcg) 肌肉注射 • 6 个月 -11 岁剂量 = 0.25 ml (25 mcg) 肌肉注射 • 袋中装有 _____ 药瓶 批号 #____________
1）制定青年就业软技能（YESS）和工作准备方案，
全球化和技术进步为就业格局以及大学如何为年轻人做好 21 世纪就业的准备带来了新的需求和挑战，尤其是在巴基斯坦北部等偏远地区。由于人口结构变化、新技术、颠覆性趋势（气候变化、通货膨胀、政治和宗派紧张局势）以及产品和服务交付和消费方式的变化，全球就业格局正在发生变化。在实施 BEST4WEER 的地区，三所公立大学（喀喇昆仑国际大学 (KIU)、巴尔蒂斯坦大学 (UoB) 和奇特拉尔大学 (UoC)）的入学人数正在增加，但年轻人面临的就业机会有限。这导致受过教育却失业的青年人口，无法适应全球经济和当地行业中新兴的就业机会。此外，大学毕业生往往缺乏就业所需的软技能，这种差距在女性毕业生中更为明显，因为她们接触的机会和就业机会较少。
绘画任务中学生与人工智能交互过程的差异：关注学生对人工智能的态度和绘画技巧水平
人工智能 (AI) 的最新进展和应用增加了学生在学习任务中与 AI 互动的机会。尽管各个学术研究领域都研究过人机协作，但在学生-AI 团队场景中学生如何与 AI 协作的根本过程却很少被研究。为了在教育领域开发有效的 AI 应用，有必要了解学生-AI 交互 (SAI) 过程中因学生特点而产生的差异。本研究试图通过探索具有不同绘画能力和对 AI 态度的学生在执行公共广告绘画任务时 SAI 过程的差异来填补这一空白。基于从 20 名韩国本科生的出声思考协议中获得的经验证据，该研究首先进行了滞后顺序分析，以确定每个组的统计显着线性模式，然后按时间顺序将它们通过编码活动对齐系列纳入 SAI 持续时间，以区分每个组的整体 SAI 过程。研究揭示了对 AI 和绘画技巧态度不同的学生在 SAI 过程中的明显差异。为了更好地促进学生-AI团队的学习，本文讨论了教育AI开发和教学设计的一系列影响。 对实践或政策的启示： • 教育AI不应仅限于执行特定任务和解决明确定义的问题。 它应该以端到端学生-AI过程的整体视角进行设计，并与学习过程中的不同学习活动相互关联。 • 教育AI应该能够提高学生的元认知和情感参与度。 • 应组建一个包含不同利益相关者的教育AI系统架构师团队，以协作设计AI系统。 关键词：学生-AI交互、学生-AI协作、教育AI、教育AI开发、人机交互、序贯分析 简介 人工智能（AI）已越来越多地发展到与人类合作完成从海量数据处理到决策等各种任务。 特别是，先进的生成循环神经网络支持系统可能使AI能够在创造性任务和体验中积极与人类合作，例如对人们具有内在价值的绘画任务。这种进步引起了人们对人机协作交互的日益关注，在这种交互中，人类和智能代理需要协调执行高复杂性任务。与此相符的是，人们越来越期望人工智能将发挥重要的教育作用，例如协作同伴和个人导师，而不是简单的学习工具（Kim 等人，2022 年；Kim & Lee，2023 年）。由于这些期望，许多教育人工智能（AIED）领域的研究人员
在图形及其图纸上的组合优化
科学背景。离散的几何形状和组合优化具有丰富的相互作用。对于一般输入而言，许多优化问题是NP的，但对于受限但重要的输入类别，例如，对于某些图和矩阵类，或几何结构起作用时，变得有效/近似于近似。图形及其图纸是数学和计算机科学以及该项目中研究的核心对象。我们考虑将顶点表示为平面点的图形的图纸，边缘用简单的曲线（或线段，直线图中的线段）表示连接点的图形。在简单的图纸中，任何两条曲线最多在一个共同点中相交。在图表及其图纸上的优化问题的背景下，完整的图构成了一个特别有趣且具有挑战性的研究对象：例如，交叉数问题（至少有图形的任何图形至少有多少个交叉点）对于一般图表[4]。但是，完整图的特殊情况不太可能在计算上很难（赋予著名的Harary-Hill猜想[1，6]）。同样，C颜色的交叉数问题（发现最小的k，因此给定图形图的边缘可以以c颜色为c颜色，以使单色交叉数的数量最多为k）是已经用于C = 2的通用图[8]，而完整图的绘图的复杂性状态为C = 2 [8]。完整图的少数已知硬度结果之一是完整图K n的给定简单绘制是否包含≥k边缘的平面亚绘制[3]。K N的直线图的相应问题很容易，因为每个最大平面亚绘制都是三角剖分，也是最大的。对简单图纸及其上的问题的研究与相交图密切相关，因为图形的每个（简单）绘图D诱导了相交图。因此，识别此类图的结构特性是迈向改进优化算法的有希望的步骤。
摘要 人工智能 (AI) 系统正在成为我们日常生活中不可或缺的一部分，影响着我们的工作、互动和决策方式。随着人工智能系统的不断发展，确保它们不仅技术精湛，而且具有社会意识和责任感至关重要。本文提出了人工智能系统社会化的能力模型，旨在定义和培养人工智能系统在以人为本的环境中合乎道德、有效和和谐地运行所需的技能和属性。能力模型基于多学科方法，借鉴了人工智能伦理、机器学习、人机交互和行为心理学。它概述了开发具有以下关键领域能力的人工智能系统的框架。本文详细讨论了每个能力领域，并提供了开发和评估这些能力的实用策略和技术。它强调了人工智能研究人员、伦理学家、心理学家和设计师之间的跨学科合作的重要性，以创建符合人类价值观和社会需求的人工智能系统。通过实施人工智能系统社会化能力模型，我们旨在推动人工智能系统的发展，这些系统不仅在技术能力方面表现出色，而且还有助于打造更具社会责任感、用户友好性和道德性的人工智能环境。该模型可作为研究人员的指南
摘要 人工智能 (AI) 系统正在成为我们日常生活中不可或缺的一部分，影响着我们的工作、互动和决策方式。随着人工智能系统的不断发展，确保它们不仅技术精湛，而且具有社会意识和责任感至关重要。本文提出了人工智能系统社会化的能力模型，旨在定义和培养人工智能系统在以人为本的环境中合乎道德、有效和和谐地运行所需的技能和属性。能力模型基于多学科方法，借鉴了人工智能伦理、机器学习、人机交互和行为心理学。它概述了开发具有以下关键领域能力的人工智能系统的框架。本文详细讨论了每个能力领域，并为其开发和评估提供了实用的策略和技术。它强调了人工智能研究人员、伦理学家、心理学家和设计师之间的跨学科合作的重要性，以创建符合人类价值观和社会需求的人工智能系统。通过实施人工智能系统社会化能力模型，我们旨在推动人工智能系统的发展，这些系统不仅在技术能力上表现出色，而且还有助于打造更具社会责任感、用户友好和道德的人工智能格局。该模型为研究人员、开发人员和政策制定者提供了指导，以促进人工智能负责任地融入我们的社会。