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2023 年春季会议5 月 29 日 | 6 月 2 日
材料中的企业家思维 6 月 1 日星期四 – EMRS 上午会议 10.00h – 12.30h 10.00 – 10.20 Francesco Matteucci – 新材料介绍和 EIC 方法 10.20 – 10.45 Rodrigo Martins – 下一代电子和能源绿色电源的生态战略 – 20 分钟 + 5 分钟问答 10.45 – 11.05 Valeria Nicolosi – 先进材料扩大规模的示例 – 15 分钟 + 5 分钟问答 11.05 – 11.25 Gian Marco Rignanese – 使用 AI 设计新的先进材料 – 15 分钟 + 5 分钟问答 11.25 – 11.40 Roberto Giannantonio – 先进材料扩大规模的示例 – 15 分钟 + 5 分钟问答 11.40 – 12.00 Alessia Gennaro – 风险投资家想要什么：如何吸引投资 – 15 分钟 + 5 分钟问答 12.00 – 12.20 Michele de Bastiani – 从实验室到现场：Mirai Solar 案例 – 15 分钟 + 5 分钟问答 午餐休息 下午会议 14.30h – 16.30h 14.30 – 14.50 Stefano Linari – Nanowings：用于扩大能源应用的纳米涂层 14.50 – 15.10 Giovanni Fevola – X 射线、中子、离子、电子、激光和磁铁的结合：通过欧盟项目“ReMade@ARI”联合使用多个设施 15.10 – 15.30 Alla Kasakewitsch – 扩大创新纳米结构铝复合材料的规模（EIC 受益人） 15.30 – 15.50 Marco Bersani 或 Riccardo Momoli – 利用废弃物生产先进功能材料：大规模生产高品质金属氧化物纳米粉末，用于闭环循环工艺（EIC 受益人） 15.50 – 16.10 Donia Fredj – EIC 加速器受益人 Dracula Technologies 谈其创新之旅 16.10 – 16.30 Manuel Merce – EIC 加速器受益人 Materrup 谈其创新之旅 16.30 Francesco Matteucci – 最后提问和结束 海报： 1) Malletzidou Lamprini – 一种环保方法，用于制造由再生 HDPE 和大麻纤维增强的木塑复合材料 2) Mauro Moglianetti – 从高度工程化的铂纳米颗粒到消费产品：通往市场的途径 3) Francesco Matteucci – EIC 海报/卷轴
第十届国家生物伦理会议
Manjulika Vaz，社会科学家，与社会发展部门合作了二十年。她目前是印度肯塔基州班加罗尔市圣约翰国家健康科学院圣约翰研究所的健康与人文科研究所的研究员和教职员工。; Sunita Sheel，人类学家和培训的生物伦理学家；医学伦理学会论坛（FMES）秘书长；印度医学伦理学杂志（IJME）的工作编辑，印度浦那孟买，印度。Sayantan Datta，Krea University的写作和教学中心实践助理教授，屡获殊荣的科学记者。他们是培训的神经科学家。两者都与生物伦理学，正义，公平事务以及与健康研究，公共卫生，生物医学研究，政策和计划的法律，法规和人权承诺的交往都长期参与。1230 - 1245小时（15分钟）
混合闭环系统Minimed™780G
G4传感器通常不需要。However, blood glucose (BG) readings may be requested/required in the following cases: - To start SmartGuard TM Mode - If medication containing Paracetamol has been taken - ‘Calibrate now' or ‘Enter BG Now' alert appears - SmartGuard TM Shield is visible, but SmartGuard TM bolus recommends using a blood glucose Note: All glucose readings entered into the pump are used as calibrations, therefore it is important to要求在要求时输入血糖读数，但要避免过于频繁地进入其他读数。基础递送自动化基础是基于每日总剂量（TDD），每5分钟根据传感器的葡萄糖和预测进行一次调整一次 - 完全悬浮 - 散布仍然可以交付 - 如果不可以到达“最大基础”，则智能TM模式将exit和smartguard tm模式恢复到手动模式手动模式
AD 2 - EGVN - 1 - 1 英国 MIL AIP BRIZE 诺顿
备注：Brize 可以处理客运和货运航空系统。MOD 机场位置目录中定义了地面最大航空系统 (MOG)。一般而言，Brize 可以同时处理 3 个需要移动人员协助卸载/装载的航空系统。如果任何航空系统的预计到达时间比最初计划的到达时间早 20 分钟以上，则其提前到达将由 Brize 值班运营控制员 (DOC) 通过 Brize 运营部门授权。此请求可以通过固定电话进行，或者，如果航空系统是空中的，则可以通过 ATC 在途中请求授权。将考虑提前到达的许可，以防因超过 MOG 而增加的任何功能风险。如果无法批准提前到达，空中系统可能会被置于 BZN 暂停状态或在受控空域外进行机动，或获准降落，但相关地面处理可能会延迟。
无人驾驶飞行器手册 - BMS Defence
• 土耳其制造 • 坚固的复合材料 • 现代空气动力学外形 • 自主和手动飞行功能 • 垂直起飞和降落 • 10 公斤最大起飞 • 1.2 公斤有效载荷能力 • （热成像、变焦、双传感器或测绘相机） • 1 公斤有效载荷飞行时间 60-80 分钟 • 10 公里或 25 公里的视频传输 • 15 英寸屏幕、i5 处理器地面站（可选） • 10 英寸屏幕、i7 工业平板电脑地面站（可选） • 5 英寸/8 英寸屏幕遥控器或平板电脑（可选） • 在干扰环境中飞行（可选） • 目标跟踪（可选） • 目标坐标检测（可选） • 人脸识别 - 扫描（可选） • 使用激光测距仪测量距离（可选） • 测绘、3D 地形模型、GIS 数据收集（可选） • 气体泄漏检测（带摄像头）（可选） • 发现、监视和检测、搜索和救援和损害评估、地图绘制、地理信息系统和环境污染检测
Mei Yen Man，Mohd Saberi Mohamad*，Yee Wen Choon和Mohd Arfian Ismail在Silico Gene敲除预测中，使用BAT算法和minimiz
摘要：微生物通常会生产许多高需求的工业产品，例如燃料，食品，维塔米和其他化学物质。微生物菌株是微生物的菌株，可以通过代谢工程进行优化以改善其技术特性。代谢工程是克服细胞调节以获得所需产品或生成宿主细胞通常不需要产生的新产品的过程。遗传操作（例如基因敲除）的预测是代谢工程的一部分。基因敲除可用于优化微生物菌株，例如最大化感兴趣的化学品的产量。代谢和基因工程对于培养感兴趣的化学物质很重要，因为没有它们，许多微生物的产物通常很低。结果，本文的目的是提出蝙蝠算法和代谢调节（BATMOMA）的最小化的组合，以预测哪些基因敲除，以提高埃斯切里希亚大肠杆菌（E. Coli）中的琥珀酸和乳酸产量。
商业人工智能 - iMpact 门户网站
1. 小组可交付成果 #1：小组参与练习——在学期开始时组建小组时，所有项目小组将被要求做一个小练习，让小组成员相互了解。练习将要求小组作为一个小组开会并决定小组名称。小组将被要求制作一个约 3 分钟的小视频，向全班同学介绍自己，并分享他们选择小组名称的原因，以及这个名称代表他们将如何处理课程和项目工作。有趣且引人入胜的视频可获得额外加分！2. 小组可交付成果 #2：小组项目行业选择——要求小组选择一个行业作为小组项目的重点。行业选择应该足够广泛，以适应所有小组成员的兴趣。行业选择也应该具有影响力——应该对我们的生活和未来产生有意义的影响。最后，行业选择最好是使用人工智能技术进行有趣的持续转型。小组将被要求提交一页纸的提交材料，详细说明他们选择研究的行业以及他们选择该行业的理由。 3. 小组可交付成果 #3：小组项目中期状态更新——要求小组与导师安排 30 分钟的会议，向他们通报小组项目的进展情况。状态更新会议还将作为一个论坛，讨论挑战、潜在补救措施和未来可能关注的方向。学生将被要求提交一份一页的状态更新会议讨论摘要。 4. 小组可交付成果 #4：供讨论和反馈的报告草稿——要求项目小组提交一份报告草稿，供课堂讨论和同学反馈。报告应具有完整的目录 (ToC)——目录的大部分内容应填写草稿内容。目录的某些部分可以为此草稿报告而开发。每位学生将被要求讨论和评论一份项目报告草稿。 5. 小组可交付成果 #5：最终报告——项目小组将在课程最后一周之前在 Canvas 上提交其小组项目报告的最终版本以供评分。项目报告必须在小组项目演示之前提交。最终报告应根据草稿报告解决学生的反馈和讨论。6. 小组交付成果 #6：小组项目演示 - 项目小组将以约 10 分钟的演示时间向全班同学展示他们的工作。
AI 简介（使用 Scratch）
人工智能简介：使用 Scratch 编写人工智能代码 1 学习目标 1 建议年龄或年级 1 持续时间 1 探索的平台和语言 1 材料 1 热身（10 分钟）1 那么人工智能到底是什么？它是如何工作的？（10 分钟）2 人类如何学习、数据收集和数据集 2 算法过程：训练和测试人工智能模型 3 人工智能训练过程：当它不起作用时 3 人工智能的优势和局限性 3 构建您自己的人工智能模型！(40 分钟)3 第 1 部分：训练图像识别模型以检测叉子和勺子 (20 分钟)4 第 2 部分：在 Scratch 中编写您的 AI 模型 (20 分钟)7 我们还能用数据训练的 AI 做什么？(5 分钟)11 AI 如何影响您的生活？(25 分钟)11 AI 在您的生活中处于什么位置？11 当今的 AI 12 体育 12 医疗保健 12 农业 12 总结！(10 分钟) 13 进一步了解 13 编码扩展 #1 - 姿势识别 (15 分钟)13
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arXiv:2202.03265v1 [eess.SP] 2022 年 1 月 31 日
对自然声音刺激的脑电图反应进行分类具有理论和实践意义，但标准方法受限于对非常短的声音片段（几秒或更短）的各个通道分别处理。最近的发展表明，通过从脑电图中提取频谱成分并使用卷积神经网络（CNN），可以对音乐刺激（约 2 分钟）进行分类。本文提出了一种有效的方法，将原始脑电图信号映射到所听的单首歌曲，以进行端到端分类。脑电图通道被视为 [ 通道 × 样本 ] 图像图块的一个维度，并使用 CNN 对图像进行分类。我们的实验结果（88.7%）可与最新方法（85.0%）相媲美，但我们的分类任务更具挑战性，因为我们需要处理感知质量彼此相似且参与者不熟悉的较长刺激。我们还采用了使用预先训练的 ResNet-50 的迁移学习方案，证实了尽管图像域彼此不相关，但迁移学习仍然有效。