XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemmeets
太空与石油和天然气工业相遇：用例和……
预测显示，2023 年全球石油需求将增加 220 万桶/日 (mb/d)，达到创纪录的 102.1 mb/d1。尽管石油需求在 2023 年至 2028 年期间应会继续攀升，主要原因是石化原料和航空旅行增加，但随着绿色能源转型的进展，增长速度预计将明显放缓2。与石油相比，天然气被认为是一种更清洁的能源，预计将在从石油和煤炭向可再生能源解决方案的转变中发挥关键作用。尽管天然气需求在 2022 年有所下降，但预计将在 2023 年趋于稳定，然后在 2024 年恢复到 2% 的较温和增长3。总体而言，石油和天然气市场持续增长，但价格剧烈波动和与地缘政治事件相关的不确定性飙升抑制了增长。
原创文章 重复周转遇上稳定染色体：重复 DNA 序列标记了甜菜和野生植物的物种形成和基因库边界
Tony Heitkam Daniela Holtgräwe CeBiTec 生物学院和德累斯顿工业大学生物学院 比勒费尔德大学 01069 Dresden 33615 Bielefeld 德国 德国 电话：(+49) 351 463 39593 (+49) 521 106 8724 电子邮箱：tony.heitkam@tu-dresden.de dholtgra@cebitec.uni-bielefeld.de 连载标题：甜菜中的重复
软件工程与人工智能相遇
摘要：随着人工智能在传统软件系统中的应用越来越广泛，两个以前彼此陌生的世界正变得越来越接近，即成熟的软件工程学科和人工智能世界。一方面，数据科学家试图使用各种工具、极大的自由和创造力从数据中提取尽可能多的见解。另一方面，软件工程师经过多年和几十年的学习，已经学会了提供尽可能高质量的软件并管理发布状态。在开发包含人工智能组件的软件系统时，这两个世界会发生碰撞。本文将展示哪些方面会在这里发挥作用，哪些问题可能会出现，以及这些问题的解决方案可能是什么样子。除此之外，软件工程本身也可以从使用人工智能方法中受益。因此，我们还将研究软件工程的新兴研究领域人工智能。
原始文章重复周转符合稳定的染色体：重复的DNA序列标记了甜菜和野生的基因池边界
托尼·汉斯卡姆（Tony Hanskam）生物学生物学学院cebite cebite cobite cobite cobites filogic dictarter diss 3915 8710 8724：tony.hetkam@tu-dresen.de dhtgra@cebitebec.unicbaxeld.unic-baxeld.unic-baxeld.de跑步标题
生成式人工智能与版权的碰撞
现在判断这将如何影响人工智能还为时过早，也不清楚其对某一特定工作岗位的影响是积极的还是消极的。研究开始强调哪些工作最有可能受到影响而不是消失 (8)。例如，图像识别等分类任务可以用人工智能来完成，这将影响那些工作涉及分类任务的工作者，如放射科医生 (7)。最近有研究表明，生成式人工智能 (特别是法学硕士) 和非生成式人工智能之间的差异 [如 (7) 所述]，数百万个工作岗位可能会受到法学硕士的影响。值得注意的是，这些研究强调“影响”并不意味着“取代”。对于许多工作而言，将工作流程的某些方面自动化可能会提高生产率、从事该工作的员工的工资以及雇用该工作的员工数量。
TwinOps – DevOps 与基于模型的工程和数字孪生相结合，用于 CPS 工程
网络物理系统 (CPS) 的工程需要大量专业知识来捕获系统需求并得出正确的解决方案。基于模型的工程和 DevOps 旨在高效地交付质量更高的软件。基于模型的工程依靠模型作为一流的工件来分析、模拟并最终生成系统的各个部分。DevOps 专注于软件工程活动，从早期开发到集成，然后通过在运行时监控系统进行改进。我们声称这些可以有效地结合起来，以改进 CPS 的工程流程。在本文中，我们介绍了 TwinOps，这是一种将基于模型的工程、数字孪生和 DevOps 实践统一在统一工作流程中的流程。TwinOps 说明了如何利用 MBE 和 DevOps 中的几种最佳实践来设计网络物理系统。我们使用数字孪生案例研究来说明我们的贡献，以说明 TwinOps 的优势，结合 AADL 和 Modelica 模型以及物联网平台。
人工智能与医疗机器人的结合
医疗机器人中的人工智能 (AI) 应用正在为医学带来新时代。先进的医疗机器人可以执行诊断和外科手术、辅助康复并提供共生假肢来替代肢体。这些设备中使用的技术，包括计算机视觉、医学图像分析、触觉、导航、精确操作和机器学习 (ML)，可以让自主机器人执行诊断成像、远程手术、手术子任务甚至整个手术程序。此外，康复设备和先进假肢中的人工智能可以提供个性化支持，以及改进的功能和移动性（见图）。机器人技术、医学、材料科学和计算领域的非凡进步相结合，可以在未来带来更安全、更高效、更广泛的患者护理。–Gemma K. Alderton
AR 与 AI 相遇 - aec-music.eu
塞巴斯蒂安·特朗普 纽伦堡音乐大学 Sebastian.trump@hfm-nuernberg.de 塞巴斯蒂安·特朗普在纽伦堡音乐大学学习爵士萨克斯和古典萨克斯，并在柏林艺术大学学习声音研究。他的数字乐器 Orphion 引起了全世界的关注，并在卡尔斯鲁厄 ZKM 媒体博物馆（2012 年）和渥太华加拿大科学技术博物馆（2013 年）等地展出。自 2009 年以来，他一直在纽伦堡音乐大学教授音乐和数字媒体，自 2015 年以来在纽伦堡理工学院教授音乐和数字媒体。他的研究重点是技术与表演之间的接口。凭借 STAEDTLER 基金会的奖学金，他于 2019 年获得了音乐即兴创作进化算法的博士学位。他是纽伦堡大学的助理教授
大脑连接符合储层计算
人工神经网络（ANN）的连通性与在生物神经网络（BNN）中观察到的连通性不同。实际大脑的接线可以帮助改善ANNS体系结构吗？我们可以从ANN中了解哪些网络功能在解决任务时支持大脑中的计算？在连通性的中间/宏观级别上，ANN的体系结构经过精心设计，这些设计决策在许多最近的绩效改进中具有至关重要的重要性。另一方面，BNN在所有尺度上都表现出复杂的新兴连通性模式。在个人层面上，BNNS连接性是由脑发育和可塑性过程引起的，而在物种层面上，在进化过程中的自适应重新构造也起着主要作用，可以塑造连通性。近年来已经确定了无处不在的大脑连接性特征，但是它们在大脑执行具体计算的能力中的作用仍然很少了解。 计算神经科学研究仅揭示了特定的大脑连接性特征对抽象动力学特性的影响，尽管实际上几乎没有探索真实的大脑网络拓扑对机器学习或认知任务的影响。 在这里，我们提出了一项跨物种研究，采用混合方法整合了真实的大脑连接组和生物回声状态网络，我们用来求解具体的内存任务，从而使我们能够探究在求解任务解决方面的真实大脑连接模式的潜在计算模拟。 我们还提出了一个框架Bio2Art，以映射和扩展可以集成到经常性ANN中的真实连接组。无处不在的大脑连接性特征，但是它们在大脑执行具体计算的能力中的作用仍然很少了解。计算神经科学研究仅揭示了特定的大脑连接性特征对抽象动力学特性的影响，尽管实际上几乎没有探索真实的大脑网络拓扑对机器学习或认知任务的影响。在这里，我们提出了一项跨物种研究，采用混合方法整合了真实的大脑连接组和生物回声状态网络，我们用来求解具体的内存任务，从而使我们能够探究在求解任务解决方面的真实大脑连接模式的潜在计算模拟。我们还提出了一个框架Bio2Art，以映射和扩展可以集成到经常性ANN中的真实连接组。我们发现在物种和任务之间保持一致的结果，表明，如果允许最小的随机性和连接的多样性，则具有生物学启发的网络以及经典的回声状态网络的性能以及经典的回声状态网络。这种方法还使我们能够表明核次间连通模式多样性的重要性，强调了决定神经网络连通性的随机过程的重要性。
QLA 与 QIT II 相遇海报 - 普渡大学数学
几十年来，各种数学家、计算机科学家、物理学家和工程师在定量线性代数 (QLA) 和量子信息理论 (QIT) 之间建立了惊人的联系和联系。定量线性代数位于差异理论、谱图理论、随机矩阵、几何群论、遍历理论和冯·诺依曼代数等主题的交叉点。特别是，特别强调了无限维分析中出现的问题与有限维中定量出现的问题之间的联系。