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已发布版本的引用 (APA)：Lanese, I., Schultz, U., & Ulidowski, I. (2021)。可逆执行可增强嵌入式人工智能和工业机器人的鲁棒性。IT Professional，23(3)，12-17。https://doi.org/10.1109/MITP.2021.3073757
除了物理可逆性之外，逻辑可逆性还有许多其他原因和好处 [3]。后一种形式的可逆性涉及增强系统和软件（运行在物理不可逆的硬件上），使其能够撤消（或模拟撤消）计算。有可逆编程语言，如 Janus [4]，也有用于逆向传统命令式编程语言的技术，如 C [5]。我们还发现了如何逆转并发程序和系统的计算的基础知识 [6]，[7]，[8]，[9]。本文旨在通过一个机器人案例研究来介绍可逆计算的主题，其中逻辑可逆性产生了影响。该案例研究以及更普遍的欧洲可逆计算研究得到了 COST Action IC1405（关于可逆计算 - 扩展计算视野）的部分支持 [10]。我们将简要介绍我们开发的理论，并解释它们如何帮助我们解决案例研究中的实际问题。我们还将指出我们如何调整正式技术以加强传统的人工智能规划方法，从而产生完整的工作解决方案。我们的案例研究是关于对工业机器人进行编程，使其执行装配操作（即制造实体产品），基于人工智能规划器生成的固定装配顺序，实现自动错误恢复甚至自动拆卸。错误恢复是通过暂时反转执行方向、有效撤消最近的步骤，然后重试来实现的。这种方法在机器人的物理世界中效果很好，因为轻微的不精确可能会导致机器人卡住，但部分拆卸物体并重试通常可以解决问题。在极端情况下，整个装配顺序可以逆转，从而有效地提供一种自动拆卸物体的方法。因此，我们展示了传统的基于人工智能的规划方法如何通过底层可逆执行模型得到丰富，该模型依赖于机器人系统的实现，以提供执行规划的稳健、概率方式。该方法基于 Janus 可逆编程语言 [ 4 ] 的原理，其中计算的每一步都必须本身
欧盟和选定的成员国致力于...
一战和二战的经验使国际社会认识到建立和平与安全机制的必要性。人们认为，这样的解决方案将是创建一个配备真实有效工具来控制国家行为的国际组织。这些目标最初是为国际联盟制定的，现在是为具有安理会特殊权力的联合国（UN）制定的。国际组织的成立也是为了保障国际（北约）或地区安全（例如WEU）。此外，许多国际组织将保障和平与安全作为其活动的目标之一，例如：欧洲委员会、经济合作与安全与合作发展组织。欧盟也是一种特殊类型的国际组织，其目标之一就是促进和平与安全。在分析一体化进程时，值得注意的是，创始条约已经涵盖了——特别是在 20 世纪 50 年代——对于开展军事行动至关重要的领域：煤炭和核能，这些领域受到上层国家的联合管理。国家一级。还值得强调的是，和平权被承认为一项基本权利，并被纳入所谓的第三代人权，9月21日是国际和平日2。这一天，OZN 秘书长敲响了和平钟声 3 。在天主教堂
屏蔽罗氏线圈的设计、制造和安装
表格已获批准 OMB 编号 0704-0188 估计每次回应此信息收集的公共报告负担平均为 1 小时，其中包括审查说明、搜索现有数据源、收集和维护所需数据以及完成和审查此信息收集的时间。请将有关此负担估计或此信息收集的任何其他方面的评论（包括减轻此负担的建议）发送至国防部华盛顿总部服务处信息行动和报告理事会（0704-0188），1215 Jefferson Davis Highway, Suite 1204, Arlington, VA 22202-4302。受访者应注意，尽管法律有其他规定，如果信息收集未显示当前有效的 OMB 控制编号，则任何人都不会因未能遵守信息收集而受到任何处罚。请不要将表格寄回上述地址。 1. 报告日期（日-月-年） 2022 年 6 月 10 日
引文：Tom Macpherson、Anne Churchland、Terry Sejnowski、James DiCarlo、Kamitani Yukiyasu 等人，2021 年。“自然与人工智能：人工智能与神经科学研究之间相互作用的简要介绍。”《神经网络》，144。
神经科学和人工智能 (AI) 有着悠久的合作历史。神经科学的进步，以及过去几十年计算机处理能力的巨大飞跃，催生了受大脑结构启发的新一代计算机神经网络。这些人工智能系统现在能够实现生物系统的许多高级感知和认知能力，包括物体识别和决策。此外，人工智能现在越来越多地被用作神经科学研究的工具，并正在改变我们对大脑功能的理解。特别是，深度学习已被用来模拟大脑皮层中的卷积层和循环连接如何控制重要功能，包括视觉处理、记忆和运动控制。令人兴奋的是，使用受神经科学启发的人工智能也有望理解大脑网络的变化如何导致精神病理学，甚至可以用于治疗方案。在这里，我们讨论了神经科学和人工智能之间的关系导致该领域取得重大进展的四个领域的最新进展； （1）工作记忆的人工智能模型，（2）人工智能视觉处理，（3）大型神经科学数据集的人工智能分析，以及（4）计算精神病学。© 2021 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。
已发布版本的引用 (APA)：Torkzadehmahani, R.、Nasirigerdeh, R.、Blumenthal, DB、Kacprowski, T.、List, M.、Matschinske, J.、Spaeth, J.、Wenke, NK 和 Baumbach, J. (2022)。生物医学中的隐私保护人工智能技术。医学信息方法，61(S01)，e12-e27。https://doi.org/10.1055/s-0041-1740630
摘要背景人工智能 (AI) 已成功应用于许多科学领域。在生物医学领域，AI 已经显示出巨大的潜力，例如，在下一代测序数据的解释和临床决策支持系统的设计中。目标然而，在敏感数据上训练 AI 模型引发了对个人参与者隐私的担忧。例如，全基因组关联研究的汇总统计数据可用于确定给定数据集中是否存在个体。这种相当大的隐私风险导致访问基因组和其他生物医学数据受到限制，这不利于协作研究并阻碍了科学进步。因此，人们付出了大量的努力来开发可以从敏感数据中学习同时保护个人隐私的 AI 方法。方法本文概述了生物医学中隐私保护 AI 技术的最新进展。它将最重要的最先进方法置于统一的分类法中，并讨论它们的优势、局限性和未解决的问题。
引用发布版本（APA）：Kubulus，P。P.，Jørgensen，A。B.，Beczkowski，S。M.和Munk-Nielsen，S。（2022）。 LTSPICE -MATLAB接口fo
摘要 - 随着宽带半导体的最新出现，电力电子设计过程逐渐向数字空间移动。但是，作为准确的瞬态分析的主要工具的香料软件仍然缺乏所需的功能和鲁棒性，以探索数字双胞胎模型推出的大型设计空间。在这项工作中，香料电路求解器已与MATLAB编程环境连接。与文献相比，主要重点已放在减轻香料求解器固有的收敛误差而不改变求解器算法本身的情况下。收敛成为一个至关重要的问题，因此有必要确保它。这是通过基于电路元素公差，求解器参数适应和初始条件继承来实现参数变化来实现的。通过非数字（NAN）结果比例和运行时，将每种方法的效果比较了双脉冲测试电路的情况。索引术语 - 香料，收敛，接口，matlab，opimization
引用：Thams F、Rocke M、Malinowski R 等人。脑内认知训练与经颅直流电刺激相结合的可行性
摘要 引言 随着全球预期寿命的增加，越来越多老年人出现与年龄相关的认知能力下降，开发有效且可广泛应用的预防和治疗方法已成为现代医学的优先事项和挑战。认知训练和经颅直流电刺激 (tDCS) 的联合干预已显示出对抗与年龄相关的认知能力下降的良好效果。然而，很难到临床中心进行重复治疗，特别是在农村地区和行动不便的老年人，而且缺乏临床人员和医院空间，无法在更大规模的人群中开展长期干预。在家中远程监督应用 tDCS 将使参与者更容易接受治疗并减轻临床资源负担。到目前为止，评估以家庭为重点的认知联合干预可行性的研究很少。通过这项研究，我们旨在为多次家庭认知训练结合 tDCS 对健康老年人认知功能的可行性和影响提供证据。方法与分析 TrainStim-Home 试验是一项单中心、随机、双盲、安慰剂对照研究。30 名年龄在 60-80 岁之间的健康参与者将接受为期 2 周的认知训练和左背外侧前额叶皮质阳极 tDCS（目标干预），并与认知训练加假刺激进行比较。认知训练将包括一个字母更新任务，参与者将接受 20 分钟的 1.5 mA 刺激。干预课程将在参与者家中进行，主要结果将是可行性，每个参与者成功完成三分之二的课程即可实现。此外，还将分析训练任务和未训练任务的表现。伦理与传播 格赖夫斯瓦尔德大学医学院伦理委员会已批准了伦理。结果将通过出版物发布
博士生简介 理学硕士工程学大卫·维特科夫斯基
111DE 机车的电池盒，未发表作品 OR-12479，Łukasiewicz - IPS“TABOR”，波兹南 2021 此外，在 2019 年 3 月 26 日至 2022 年 4 月 22 日期间，在铁路车辆支撑结构耐撞性和制动盘热容量计算范围内，还进行了 19 项在线路开始前完成的工作和 10 项未提及的工作
引用发布版本（APA）：Knap，V.，Beczkowski，S.M.，Vestergaard，L。K.和Stroe，D.-I。 （2022）。电池电流和温度任务
摘要 - 海与空间行业的分支机构，最近因负担得起的卫星平台而引起了极大的兴趣。为了适当的功能，如今，它们实际上依赖于锂离子电池作为瞬间的电源，而太阳能电池板产生的电源不足。因此，必须对电池进行彻底的测试，以确保它们提供足够的性能，寿命和安全性。在其他行业区域，例如电动汽车，通常使用任务程序（通常称为驾驶Pro Files）进行电池测试以密切模仿实践中经历的条件。但是，未公开反映立方体条件的任务专业人物。因此，本文提出了一种方法来获取任务专题的方法，并提出了代表性的任务程序，专门用于电池测试。所提出的方法基于来自三个GOMX Cubesats的分析遥测数据。首先，从遥测中获得电流特性，并在整个卫星上进行了概括，随后将用于任务合成。电池温度是电池性能和寿命的重要因素，并且可以在立方体中确定它非常动态。因此，提出了一个描述电池温度在其任务过程中的模型，以使能够产生逼真的温度任务专业文件。最后，电流和温度释放物被同步以捕获其对电池的相互影响，并配有适合于地面（实验室）测试的配方。
已发表版本引文 (APA)：Marczinkowski, HM (2022)。重新思考岛屿及其在可持续能源规划中的模式：包容性能源如何
这项工作考虑并定义了可再生能源建模（尤其是在岛屿上）在向可持续和高度可再生能源系统过渡中的作用。它通过潜在地将 80,000 个岛屿纳入其中，这些岛屿在能源规划中的作用有限，但在全球范围内具有重要意义，从而解决了《巴黎协定》的问题。为了实现全球目标，岛屿也需要做出贡献，尽管可能性和支持有限，但受到的关注却越来越多。这项工作特别关注三个案例研究，强调了岛屿的一般观点、它们的局限性和潜力，以及我们可以从中获得的解决能源规划的智慧方式。因此，阐述和结合了智能能源系统和岛屿的概念，并将其置于转型和多层次治理的新理论背景中。这是通过研究案例研究中的能源系统分析和建模来实现的。这批判性地反映了岛屿上的可再生能源示范和建模；当包括来自岛屿的观点并与岛屿合作时，它对能源转型中的岛民和规划者都有好处。与模型岛的合作和创建为未来的研究和可持续地应对气候变化提供了支持。