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对生成AI咨询系列的回应
网络刮擦是一项大规模的处理活动，通常在没有人意识到的情况下进行。这种无形的处理为人们的权利和自由带来了特殊的风险。例如，如果某人不知道他们的数据已被处理，则无法行使其信息权。我们获得了有关缓解措施以应对这种风险的最少证据。这意味着在实践中，生成的AI开发人员可能难以证明其处理如何满足合法利益平衡测试的要求。作为第一步，我们期望生成的AI开发人员显着提高其透明度的方法。例如，他们可以考虑
如何使用生成式人工智能 (GAI)？
在考试中；在任何口头或书面作品（印刷或电子）中复制或重述他人或人工智能软件的作品或想法，而未适当引用来源；未经许可和/或承认使用来自其他来源（包括其他学生完成的作品）的视觉、音频或视频片段；以及在学术活动中与他人合作而不承认他们的贡献。剽窃可以包括作为（将他人的文字或想法据为己有）或不作为（未承认/记录/注明文字或想法的来源或创造者）。
生成网络模型手稿简介
Social networks constitute an important approach in the study of animal social behaviour.So far, focus has been on statistical analysis of animal social network structures.However, social networks can also be studied by generative network models - procedures that create simulated network structures.这些模型在更广泛的网络科学中起着关键作用，但是尽管偶尔使用，但在动物行为领域尚未充分整合。We believe that generative network models have considerable unexploited potential as a tool for understanding animal social systems.在这里：1）我们提供了生成网络模型的一般介绍，包括对它们用于调查更广泛网络科学的问题的描述，关键模型特征的解释以及对常见模型的概述； 2）我们考虑有关动物社会行为研究的生成网络模型，包括有关动物系统问题的描述，可以用于研究（通过案例研究证明），概述动物行为研究的概述，这些研究使用了生成网络建模，关键模型对于动物行为研究的相关性以及如何选择用于动物社会系统研究的合适的生成网络模型。We hope that this can help to further integrate generative network models into the study of animal sociality.
扩展数据图1. 使用RFdiffusion设计β链配对支架。为了充分利用RFdiffusion的多样化生成潜力，同时
扩展数据图 1. 使用 RFdiffusion 设计 β 链配对支架。为了充分利用 RFdiffusion 的多样化生成潜力，同时鼓励在设计输出中使用 β 链界面，我们实现了一种界面调节算法，该算法可根据简单的用户输入生成 SS/ADJ 调节张量。该模型以张量的形式理解折叠调节，这些张量标记每个残基（a，顶部和左侧）的二级结构（蓝色）以及这些二级结构块的邻接关系（a，黄色中心）。用户指定的参数指定了以下信息：结合剂界面二级结构块（在本例中为 β 链）、该块的长度（b，结合剂张量 L 中的青色块）以及结合剂块相邻的靶位残基（b，靶位张量 T 中的青色块）。根据这些预定义参数，该算法随机采样结合剂界面二级结构块在残基索引空间中的位置，同时保持与指定靶位残基的确定邻接关系（绿色）。该用户定义的调节张量将扩散输出导向β链配对的结合物-靶标界面 (c)。此前，RFdiffusion 界面设计计算可以针对指定为靶标“热点”的特定残基，以指定要结合的靶标残基。而这种新的链间 SS/ADJ 调节功能，使用户能够在结合物支架生成过程中指定“β链热点”或“ɑ-螺旋热点”。基于扩展的结合物-靶标 SS/ADJ 张量调节的结合物支架输出，支持用户指定 β 链界面类型的设计。
电动摩托车的再生制动系统...
摘要 - 由于当前电动汽车（EV）所表现出的高效率，在世界上最先进的国家中，电动流动性开发正在迅速传播。在这方面，拉丁美洲已经开始在某些国家 /地区纳入这些技术。尽管如此，尽管电动汽车（例如电动摩托车）的技术发展，但仍在研究其自主权的提高。本研究提出了针对特定电摩托车的再生制动系统：Sakura M500型号，目的是增加上述EV的自主权。VDI 2206方法应用于再生制动系统的开发，包括概念设计，详细的设计和实验测试；以自治的积极结果结束。
比较有效的生成AI可以在页面上提供帮助...
Abstract ..........................................................................................................................................iii
生成AI在时尚中针对针织纺织品设计的应用
摘要近年来，人工智能（AI）的形式是深度学习模型的形式，已作为促进或在各个设计领域展现创造力的工具。在时装设计方面，AI的现有应用程序更加严重地解决了一般的时装设计元素，例如样式，轮廓，色彩，色彩和图案，并且更少注意对基本纺织品属性的关注。为了解决这一差距，本研究探讨了将生成深度学习模型专门用于时装设计过程的纺织品组成部分的效果，它是利用生成性的对抗网络（GAN）模型来为编织纺织品设计的新图像，然后基于与200名受访者的审美调查中的审美质量进行评估。结果表明，基于生成深度学习（GAN）的方法具有具有创造性和实用性的新纺织品设计的能力，从而促进了时装设计过程。
Y. Celik，A。Stankovskiy，G。van den eynde -28/05/2024 Aleph2耗竭代码的高级特征应用于核设施的放射性保护
下一代加速器概念取决于光束分布的精确形状，要求同样精确的诊断方法，能够在6维相位空间内重建光束分布。然而，使用常规诊断技术在6维束分布中的复杂特征的表征需要数百次测量，使用许多小时的宝石时间。需要新颖的诊断技术，以大大减少重建详细的高维束特征所需的测量数量，作为精确光束塑造的反馈。在这项研究中，我们提出了一种使用6维光束分布和可区分束动力学模拟的生成机器学习模型来分析实验测量的方法。我们在模拟和实验中证明了使用分析技术，常规的光束操作和诊断可用于重建详细的6维相位空间分布，使用少于20个梁测量值，而没有事先培训或数据收集。这些开发实现了详细的高维相空间信息，作为在线反馈，以精确控制高级加速器应用中的光束分布，可用于提高我们对复杂加速器光束动力学的理解。
引入EVO 2，一种生命所有领域的预测性和生成性基因组AI
当前的基因组模型与预测各种生物系统（尤其是真核基因组）突变的功能影响。机器学习方法在建模蛋白质序列和原核基因组方面表现出了一些成功。真核DNA的复杂性及其长期相互作用和调节元素提出了更多的挑战。
使用AWS和NVIDIA的生成AI解锁创新
NVIDIA JOCHEN的EMEA金融技术负责人Jochen Papenbrock博士是金融技术EMEA /首席开发人员关系经理NVIDIA的负责人，Nvidia是全球领先的加速计算平台公司NVIDIA。 他在金融服务中的AI主题上曾在过去的25年中担任各种职务。 他与全球NVIDIA生态系统的高管，数据科学家，开发人员和合作伙伴合作。 Jochen是一名财务数据科学家，并获得了他的学位和博士学位。来自Karlsruhe理工学院（套件）。 在NVIDIA之前，他曾担任资产经理，银行，保险公司和中央银行的顾问，企业家和研究人员。NVIDIA JOCHEN的EMEA金融技术负责人Jochen Papenbrock博士是金融技术EMEA /首席开发人员关系经理NVIDIA的负责人，Nvidia是全球领先的加速计算平台公司NVIDIA。他在金融服务中的AI主题上曾在过去的25年中担任各种职务。他与全球NVIDIA生态系统的高管，数据科学家，开发人员和合作伙伴合作。Jochen是一名财务数据科学家，并获得了他的学位和博士学位。来自Karlsruhe理工学院（套件）。在NVIDIA之前，他曾担任资产经理，银行，保险公司和中央银行的顾问，企业家和研究人员。