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关键问题回顾：有用的自主量子机器
摘要 受控量子机已经成熟。下一步自然是赋予它们越来越多的自主权，使它们摆脱时间相关的外部控制。例如，自主性可以减少加热和退相干量子电路的经典控制线；自主量子制冷机最近将超导量子比特重置到接近其基态，这是计算前的必要条件。实现有用的自主量子机需要哪些基本条件？受最近量子热力学和化学的启发，我们提出了类似于 DiVincenzo 量子计算标准的条件。此外，我们用多个自主量子机（制冷机、电路、时钟等）和多个候选平台（中性原子、分子、超导量子比特等）来说明该标准。我们的标准旨在促进和指导有用的自主量子机的发展。
审查CT机器内部和外部结构类型CT机器的类型
- 龙门机是CT扫描仪的环形部分。它包含生产和检测X射线所需的许多组件。组件安装在旋转扫描框架上。gantries的总尺寸以及开口直径或光圈的直径有所不同。- 光圈尺寸的范围通常为70至90厘米。- 可以根据需要向前或向后倾斜CT龙门，以适应各种患者和检查方案。系统之间的倾斜程度各不相同，但是±15°至±30°通常。龙门也包括用于将患者定位在扫描仪中的激光灯。- 控制面板位于龙门开口的两侧，使技术人员可以控制对齐灯，龙门倾斜和桌子运动。在大多数扫描仪中，这些功能也可以通过操作员的控制台控制。-a麦克风嵌入到龙门群中，以允许在整个扫描过程中患者与技术人员之间的交流。
与种族主义共享相遇的人在网上被人类和机器在线沉默，但是指导原则的干预措施却保持了诺言
分享种族主义的个人经历时，边缘化社区的成员是否在社交媒体上沉默？在这里，我们研究了算法，人类和平台准则在抑制种族歧视披露的作用。在对基于邻里的社交媒体平台的实际帖子的研究中，我们发现，当用户谈论他们作为种族主义目标的经历时，他们的帖子会过多地浮动，以使五个广泛使用的节制算法从主要的在线平台上（包括最近的大型语言）（包括最新的大型语言）（包括最新的大型语言）删除。我们表明，人类用户也不成比例地进行这些披露以删除。接下来，在一项后续实验中，我们证明，仅仅目睹这种抑制会对黑人美国人如何看待社区及其在其中的位置产生负面影响。最后，为了应对在线空间中的公平和包容性的这些挑战，我们引入了一种缓解策略：一种指导原则的干预措施，可有效减少整个政治范围内的沉默行为。
机器是军队新的最好朋友吗？
如果克劳斯维茨认为战争本质不变的因素之一是战争本质上是一种人类活动，那么《阿瑞斯与雅典娜》则要求读者思考机器在战争中日益重要的作用对这种动态意味着什么。例如，机器对战斗力道德要素中那些看似永恒的子要素有什么影响：例如信任、忠诚、感情、自豪感（包括个人和单位）、精神、正直或勇气；甚至对战斗人员的战斗或逃跑决策中如此重要的激情与逻辑之间的平衡？如果人类经常难以传达细微差别和理解，人工智能和机器将如何影响这一重要动态？所有军队都非常重视团队合作的重要性——这现在意味着什么？“领导力”又如何呢？如果人类彼此之间的联系越来越少，而与机器的联系越来越多，那么一个单位或总部的人类和社会动态将如何变化？当人工智能开始取代人类评估者和决策者时，人类直觉在决策中的作用将发生怎样的变化？如果高级决策者和政治领导人的伤亡越来越多地以机器损失而非生命损失来衡量，他们将如何改变他们的计算方式？那些天生习惯于与机器、数据和程序一起工作和互动的人如何与那些更愿意与人一起工作和互动的人和谐相处？
旋转机
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在具有部分知名语义的环境中的奖励机和政策联合学习
我们研究了由奖励机器编码的任务的加强学习问题。在环境中的一组属性（称为原子命题）中定义任务，并由布尔变量代表。文献中常用的一个不切实际的假设是，这些命题的真实价值是准确的。在实际情况下，这些真实价值观尚不确定，因为它们来自不完美的传感器。同时，奖励机可以很难明确地建模，尤其是当它们编码复杂的任务时。我们开发了一种增强学习算法，该算法会渗透到奖励机器，该奖励机器在学习如何执行它的同时编码了基本任务，尽管命题的真实价值是不确定的。为了解决此类不确定性，该算法对原子命题的真实价值保持了概率估计；它根据环境探索到达的新感官测量结果来更新此估算。另外，该算法维护了一个假设奖励机，该奖励机是对编码要学习的任务的奖励机器的估计。在代理商探索环境时，该算法根据获得的奖励和原子命题的真实价值的奖励和提议来更新假设奖励机。最后，该算法对假设奖励机的状态使用Q学习过程来确定完成任务的最佳策略。我们证明，该算法成功地侵入了奖励机，并渐近地学习完成各自任务的政策。
DOI：https://dx.doi.org/10.30919/es1088 人工智能和机器学习在制造工程中的作用和应用：回顾 Sara Bunian，1，# Meshari A. Al-Ebrahim 2，*，# 和 Amro A. Nour 3，# 摘要 人工智能 (AI)、机器学习 (ML)、嵌入式系统、云计算、大数据和物联网 (IoT) 的使用正在影响工业 4.0 向先进技术和高效制造流程的范式转变。由于智能和学习机器的成功使用所带来的快速进步，对人工智能的需求日益增加。人工智能被植入智能制造中，以解决关键的可持续性问题并优化供应链、能源和资源使用以及废物管理。工业 4.0 致力于实现客户驱动的制造能力，以提高灵活性、可持续性和生产力。AI 和 ML 主要用于现代工业流程的优化和监控。工业人工智能系统研究是一个多学科领域，ML、机器人和物联网都参与其中。工业人工智能开发、验证、部署和维护可持续制造的解决方案。由于云计算的兴起和数据存储成本的大幅下降，现在可以存储大量信息和数据并将其传输到 ML 和 AI 算法中，以简化和自动化组织的不同流程。
DOI：https://dx.doi.org/10.30919/es1088 人工智能和机器学习在制造工程中的作用和应用：综述 Sara Bunian，1，# Meshari A. Al-Ebrahim 2，*，# 和 Amro A. Nour 3，# 摘要 人工智能 (AI)、机器学习 (ML)、嵌入式系统、云计算、大数据和物联网 (IoT) 的使用正在影响工业 4.0 向先进技术和高效制造流程的范式转变。由于智能和学习机器的成功使用所带来的快速进步，对人工智能的需求日益增加。人工智能被植入智能制造，以解决关键的可持续性问题并优化供应链、能源和资源的使用以及废物管理。工业 4.0 正在努力实现客户驱动的制造能力，以提高灵活性、可持续性和生产力。AI 和 ML 主要用于现代工业流程的优化和监控。工业 AI 系统研究是一个多学科领域，ML、机器人和物联网都参与其中。工业 AI 开发、验证、部署和维护可持续制造的解决方案。由于云计算的兴起和数据存储成本的大幅下降，现在可以存储大量信息和数据并将其传输到 ML 和 AI 算法中，以简化和自动化组织的不同流程。智能制造和工业 4.0 的框架基于智能流程设计、监控、控制、调度和工业应用。智能制造涵盖了广泛的领域，最初被称为基于物联网的技术。
电池供电的自行播种机器：评论
ISSN印刷：2617-4693 ISSN在线：2617-4707 IJABR 2024; SP-8(4): 521-524 www.biochemjournal.com Received: 01-01-2024 Accepted: 06-02-2024 Akhilesh Chandraker Technical Assistant, Department of Farm Machinery and Power Engineering, SVCAET&RS, IGKV, Raipur, Chhattisgarh, India VM Victor Professor, Department of Farm Machinery and Power Engineering, SVCAET＆RS，IGKV，RAIPUR，CHATTISGARH，印度RK NAIK NAIK教授，农用机械和动力工程系，SVCAET＆RS，IGKV，RAIPUR，RAIPUR，RAIPUR，CHHATTISGARH，印度AK Dave Dave教授兼农机械和动力工程的负责Akhilesh Chandraker技术助理，农用机械和动力工程系，SVCAET＆RS，IGKV，RAIPUR，RAIPUR，CHHATTISGARH，印度，
Micromachines -Repositum -Tu Wien
摘要：在进行STT-MRAM设备中磁化动力学的研究时，我们采用了自旋漂移 - 扩散模型来解决后跳跃效果。此问题表现为在复合材料的自由层中或合成反铁磁铁中的参考层中的不需要切换 - 随着设备小型化的挑战，这种挑战变得更加明显。尽管这种微型化旨在提高记忆密度，但它会无意中损害数据完整性。与此检查平行，我们对多层结构内界面交换耦合的研究揭示了对Spintronic设备的功效和可靠性的批判性见解。我们特别仔细研究了通过非磁层介导的交换耦合如何影响相邻铁磁层之间的磁相互作用，从而影响了它们的磁稳定性和域壁的运动。这项研究对于理解多层结构中的开关行为至关重要。使用电荷和自旋电流的综合方法，表明对MRAM动力学有了全面的了解。它强调了交换耦合的战略优化，以提高多层自旋设备的性能。预计此类增强功能会鼓励改善数据保留和记忆设备的写入/阅读速度。这项研究标志着高能力，高性能记忆技术的完善方面的重大飞跃。
自动驾驶的自动驾驶机器，以设计新型酶
一个人可以设计并自动化一个计算和实验平台，以便每个平台迭代指导并驱动另一个平台以实现预定的目标？Rapp及其同事（2024）在论文中仅描述了这种可能性，该论文详细介绍了一个自动驱动实验室的原型，该实验室可以自动导航，以产生具有所需属性的工程酶。这个实验室，而不是自动化协议，用缩写词来提及。这是指用于蛋白质景观探索的自动驾驶自动驾驶机器。本文描述了一个原型，涉及糖苷水解酶的工程，以增强热稳定性。“大脑”是该自动化系统背后的计算组件，旨在从策划的数据集学习蛋白质序列 - 功能关系。然后，通过一个全自动的机器人系统评估了这些设计蛋白，该蛋白可以合成并实验表征设计的蛋白质，并向代理（即计算成分）提供反馈，以填补其对系统的理解。因此，设计样品剂是通过在搜索过程中积极获取信息来不断地重新理解对蛋白质景观的理解。由于该智能代理从一个精心策划的，多样化的数据集中学习蛋白质序列 - 功能关系，因此根据更新的假设，这种反馈对于重新景观探索和新蛋白质的设计至关重要。在此原型中，将四个样品剂的任务承担了此目标。单个药物的搜索行为差异主要是由实验测量噪声引起的。这些药物的目标是导航糖苷水解酶景观，并以增强的热耐受性鉴定酶。然而，尽管他们的搜索行为有所不同，但所有四个代理都可以在热稳定糖苷水解酶上融合 - 这是显着的壮举，因为它显然不需要任何人类干预。为了启动迭代设计过程，Rapp及其同事用糖苷水解酶序列喂养样品，具有工程热耐受性的靶标。使用在可抑制和热固醇糖苷水解酶进行的实验中的非常最小的信息，以蛋白质耐受景观呈现样品（Romero and Arnold 2009）。蛋白质富度景观描述了从序列到类似于峰，山谷和山脊的陆地景观的映射，该目标是达到拟合度更高的自适应峰。至关重要的输入来自一个反馈周期，其中代理查询环境以收集信息，从而改善了内部对景观的看法。从这个意义上讲，蛋白质工程代理的任务是贝叶斯优化的任务，其中未知的目标函数与探索和开发之间的有效平衡（作者称为权衡）相息。样品以部署高斯工艺（GP）模型，以探索景观并提取可以描述序列水平上的可热稳定蛋白与中序蛋白有何不同的信息（Romero等2013）。使用贝叶斯优化（BO）技术，此信息启用了迭代设计蛋白质序列的样品。作者还设计了几种BO方法，以说明缺乏丰富的实验数据。这方面通常至关重要，因为人工工程/机器学习（AI/ML）工具需要一个大型，多样化的数据集有效。首先使用基于GP模型的分类器来识别功能序列，然后采用了上层信心结合算法来选择实验验证的顶级序列（Dauparas等人。2022）。使用预先合成的基因片段组装了新型工程酶，即设计的序列。该策略本身在合成生物学的高通量平台中很普遍。