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杰里米·里夫金（Jeremy Rifkin）：对反...
使用条款本文从哈佛大学的DASH存储库下载，并根据适用于其他已发布材料（LAA）的条款和条件提供，如https://harvardwiki.atlassian.net/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/ngy/ngy/ngy5ngy5ndnde4zjgzndnde4zjgzntc5ndndndgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgiamsfyytytewy
实施基于KAFKA的体系结构，以进行电池电池生产中的有效设备通信
使用电动汽车作为燃烧发动机的替代方案，对锂离子电池的新制造技术的需求不断增长。在这种情况下，Fraunhofer FFB研究所启动了实验室基础研究电池生产的构建。为了有效地研究制造过程，需要一个高度数字化的环境，使研究人员可以访问与过程相关的数据。工厂具有由各种软件组成的信息技术体系结构，无论是外包还是内部开发，它们不本质地支持它们之间的通信。这创造了能够连接这些系统的灵活通信体系结构的需求。该建议涉及通过可编程连接器访问的Publish-Subscribe类型的中央事件分布平台的应用。对现有解决方案的分析导致了Redpanda通信平台的选择，而对于开发的连接，Redpanda Connect的使用，为不同的通信技术提供了灵活性。接下来，将系统集成建模并应用于工厂的系统之一。通信和部署体系结构的建模遵循统一的建模语言标准，并使用Docker对应用程序进行了容器。该解决方案导致工厂分析过程的自动化有了显着改善，从而使研究人员能够以提高效率和准确性进行活动。此外，它证明了将应用到其他工厂系统的可行性，从而实现了制造环境集成和数字化的目标。通过这种集成，工厂不仅可以增强系统之间的信息交换，而且还提供了更敏捷和透明的工作流程。
Eunika Mercier-Laurent。人工智能的未来：赋予人类力量并帮助保护地球。2023 年国际信息研究峰会，石忠植；Wolfgang Hofkirchner，2023 年 8 月，中国北京。10.3390/cmsf2023008038。hal-04346548
摘要：人工智能系统 (AIS) 已成为我们生活的一部分，许多系统甚至允许自己被基于人工智能的应用程序“编程”。然而，人工智能还可以帮助人们开展各种活动。人工智能的第三次炒作集中在对呈指数级增长的数据量的探索上，其中大部分数据都不受管理。第四次炒作会是什么？人工智能发起者追求打造比人类更智能的机器的梦想以及实现计算机能力的竞赛提出了一些问题：这与人类和地球的可持续性兼容吗？人工智能研究和应用能走多远？人工智能研究和企业未来可以采取哪些方向？本文将介绍人类与人工智能系统协同作用的观点。讨论了两个方面：通过人工智能赋予人类权力，以及利用人工智能保护地球，旨在尝试回答如何平衡研究人员的野心、贪婪的企业和可持续发展与保护地球之间的难题。
论坛性启蒙和计划生育02_2024
bzga多年来提供了有关性和避孕行为，媒体的使用以及年轻人和成人的信息来源的深入，基于事实的知识，这些知识与他们的性生活和生殖健康有关。这是基于定期重复重复的REP态度调查。这些例子是关于青年性的研究和成年人的避孕行为。个人研究项目和相关评估研究也考虑在内。这些研究是由BZGA委托或资助的，是开发材料并测量积极促进健康和预防的基础。将研究转移到实践中进行了持续的评估和评估。BZGA自2012年以来一直是WHO性和生殖健康合作中心。这项工作的主要重点是欧洲世界卫生组织的性教育。
使用混乱工程研究Kafka簇的异常检测
分布式系统正在在IT组织中广泛采用。这些系统中的监视故障，包括松散的耦合应用程序，很麻烦，需要手动关注。本研究重点是在运行Kafka的沙箱中实现异常检测，以自动检测故障。用于训练和测试模型，“混乱工程”用于将受控故障注入系统。由于沙盒当前不在负载下，因此创建了负载模拟器以模拟五种不同的方案：恒定负载，线性增加负载，线性减小负载，正弦负载和现实生活中的场景负载。该研究还研究了从5、10到未来30分钟的各种预测范围上预测指标的能力。预测模型显示出不同的性能结果，具体取决于沙箱上的当前负载和预测度量，因为一些指标显示出较高的波动性，从而导致预测性能较差。总体而言，增加预测范围会导致预测较差，但在合理的利润率之内。该研究得出的结论是，CPU使用度量对于现实生活中的模拟以及所有模型的正弦载荷表现最佳。对于线性增加，消费者组滞后的指标对于所有型号都是最好的。该度量在线性减少载荷期间也对LSTM表现最好。但是，KNN最好的指标是网络错误增加和内存使用量。隔离森林的最佳指标是主题偏移。在整体模型性能方面，KNN是现实生活模拟和线性增加负载的最佳选择。对于持续的模拟，Kafka延迟是LSTM和KNN的最佳指标，而网络错误最适合隔离林。隔离森林最适合正弦，线性减少和恒定模拟。该研究还得出结论，与常规负载模拟相比，沙盒中的混乱工程能够注入足够的误差，以使模型对负载的反应不同。本研究中引入的新方法提供了一种方法，用于使用混乱工程在测试环境中建立机器学习模型，而无需生产数据或现实生活中的使用。
fkc-guide-for-applicants-call-2025.pdf
有关您的应用程序的信息，包括表格上提供的个人信息，将由欧洲科学基金会（ESF）秘书处进行电子处理和存储。根据呼叫过程，您的申请中包含的信息可以信任提供给资助者和外部审核者。您的应用程序和个人信息将由ESF电子系统存储，以用于程序管理目的，但不会与FKC合作伙伴关系以外的其他组织共享。我们将使用应用程序中提供的详细信息进行有关通话的通信，还可以使用此信息以将来对程序的性能进行分析。通过将您的申请提交给FKC计划，您已表示接受这些数据保护条款和条件。
Alina Polifke
我期待着成为MOI-V研究生课程的相关研究员的博士学位。该计划通过讲座和讲习班为进一步的科学培训提供了许多机会。，它在实验室轮换，研讨会和研讨会期间提供了来自不同信息研究领域的大型科学家网络，从而实现了多样化的交流和铁饼空间。
georgios lefkidis 10.10635.0158160.pdf -kluedo
采用旋转形式或磁异质结构的逻辑功能网络的概念正在变得越来越流行。将逻辑片段纳入电路需要磁分子或涉及的簇之间的物理键。在此框架中，我们系统地研究了三个碳链的封闭系统上的超快激光诱导的自旋操作方案，并附着三个Ni原子。在包含自旋 - 轨道耦合和外部磁场后，各种适当量化的时间分辨的激光脉冲在地下时量表中实现了不同的超快自旋动力学SCE-NARIOS涉及自旋flip和长距离自旋转移过程。我们还研究了外部磁场对自旋流和自旋转移过程的各种影响。此外，我们获得了由双激光脉冲诱导的自旋动力学过程，而不是单个激光脉冲。我们建议增强自旋叉和自旋转移过程的空间可寻址性。本文中介绍的发现将提高我们对碳基磁分子结构的磁性特性的了解。他们还支持自旋动力学及其在未来分子旋转设备中的潜在应用的相关实验实现。
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takuya uehata（日本京都大学）Yamada（日本京都大学）Daisuke Ori（日本京都大学）Alexis Vandenbon（日本京都大学，日本京都大学）Amir Giladi（以色列科学学院）Adam Jelinski（weizmann Instraizhir） （日本京都大学）Hitomi Watanabe（日本京都大学）Kazuhiro Takeuchi（日本京都大学）Kazunori Toratani（日本京托大学，日本京都大学）Takashi Mino（日本京都大学，日本）HISANORI KIRYU（日本）托尔伊大学（University the University of Tokanori kiryu） Tsujimura（日本荷马科医科大学）Tomokatsu Ikawa（日本东京科学大学）kondoh（日本京都大学）Markus Landthaler（MaxDelbrück，德国分子医学中心）阿米特（以色列魏兹曼科学学院）雅amoto（日本京都大学）Masaki Miyazaki（日本京都大学生命与医学科学研究所）Osamu Takeuchi（日本京都大学）