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2022 - 2023第3D打印的第一学期课程文件...
解释不同类型的3D打印技术确定粉末结合和喷射过程的参数确定有效使用ABS材料3D打印应用数学原理来评估材料的数量。模块1：原型介绍，3D打印机的工作，3D打印机类型：EXP 1：工程组件的建模和STL格式的转换。exp 2：STL文件切片和过程参数的效果（如层厚度，方向和填充构建时间）使用软件的填充。练习1：组件1练习2：组件2模块2：EXP 1：3D通过不同的层厚度打印建模组件。EXP 2：3D通过不同方向打印建模组件。EXP 3：3D通过改变填充物来对建模组件进行打印。模块3：研究不同材料（例如ABS，PLA，树脂等）的影响和尺寸准确性。模块4：识别3D打印组件中的缺陷。模块5 EXP1：使用反向工程中未知维度的3D扫描仪对组件进行建模。EXP 2：3D打印上述建模组件。
非地面网络的数字孪生 - arXiv
摘要 — 正在进行的数字化转型引发了各种新网络应用的出现，这些应用需要尖端技术来提高其效率和功能。该方向的一项有前途的技术是数字孪生，这是一种设计和管理具有高度自动化、智能化和弹性的复杂信息物理系统的新方法。本文讨论了使用数字孪生技术作为非地面网络 (NTN) 建模的新方法。数字孪生技术可以创建实时运行的精确数据驱动的 NTN 模型，允许快速测试和部署新的 NTN 技术和服务，同时促进创新和降低成本。具体而言，我们提供了将数字孪生集成到 NTN 中的愿景，并探讨了主要的部署挑战以及 NTN 领域内的关键潜在支持技术。最后，我们提出了一个案例研究，该研究采用数据驱动的数字孪生模型在开放式无线接入网络 (O-RAN) NTN 架构中进行动态和面向服务的网络切片。索引词——人工智能、数字孪生、非地面网络（NTN）、卫星通信。
6G无线网络的智能路由算法：a
摘要：路由是6G网络中关键的架构方面之一，在实现新一代无线通信期望的巨大数据传输速率和功能中起着至关重要的作用。此处讨论了这些发展和方法的下一代无线通信系统，称为6G，关键技术包括AI，ML和量子启发的计算，以改善路由。它还可以帮助路由算法具有智能，并能够不断适应现有的网络条件，以实现数据的最佳传输，减少延迟和现有资源的最佳利用率。调查还重点介绍了动态网络切片，边缘计算和改进安全措施的使用，这表明新技术如何携手合作，以改善Internet的路由路径。从这项调查中，当前的研究趋势，技术进步和未来范围可清楚地了解6G网络如何作为前几代的下一个发展将解决路由问题并促进高级互连，安全和响应式的通信框架。关键字：6G网络，最佳路由，人工智能，机器学习，低延迟，量子计算。
5G网络中的AI驱动网络编排
摘要：5G网络的出现引入了连通性的新时代，实现了更快的速度，较低的延迟以及对大量连接设备的支持。为了满足对可靠，高效和可扩展网络的不断增长的需求，AI驱动的网络编排正在5G环境中成为一种关键技术。利用人工智能（AI）和机器学习（ML），5G中的网络编排正在从手动，反应性管理转变为主动和适应性自动化。此转换可以通过不断从网络条件和用户行为学习来实现动态资源分配，优化的流量流以及增强的服务质量。AI驱动的编排允许实时决策，资源优化和预测性维护，这共同有助于更具弹性和敏捷的网络。此外，它通过动态调整每个区域的独特要求来增强在远程医疗，自动驾驶汽车和智能城市等领域中管理复杂，多样化用例的能力。通过利用AI和ML的功能，网络运营商可以降低运营成本，提高可扩展性并实现严格的性能基准。本文探讨了AI和ML在精心策划5G网络中的作用，突出了关键技术，挑战和未来的影响。KEYWORDS: AI-driven network orchestration, 5G network optimization, machine learning in telecommunications, dynamic network management, predictive analytics, reinforcement learning, neural networks, network slicing, resource allocation, AI in telemedicine, autonomous vehicles, industrial IoT, smart manufacturing, edge AI, network scalability, quality of service (QoS), quality of experience (QoE), data privacy in 5G, future AI和5G的趋势，网络安全性，用于网络资源管理的AI，电信创新，5G网络体系结构和实时网络调整。
客座编辑特别专题：6G 网络安全与隐私的最新进展
新的颠覆性技术的出现为即将到来的第六代 (6G) 无线网络铺平了道路，该网络有望在一个无处不在、安全、统一、可自我维持和完全智能的平台上实现大量创新应用。这些技术包括但不限于虚拟/增强/混合现实服务、触觉、飞行器、脑机接口和远程呈现等。其相关功能的成功运行取决于满足严格的网络要求，例如极高的数据速率、超低延迟、低复杂度、独特的小尺寸设计以及高能量和频谱效率。因此，6G 网络的发展将伴随着各种新颖的技术趋势，包括人工智能、数据挖掘、云计算和边缘计算、无线移动缓存、网络切片、网络功能虚拟化以及集中式和分散式深度学习。虽然 6G 无线范式有望支持实现具有个性化用户体验的自我维持、自我优化网络，但由于 6G 网络成功运行需要集中和分散的数据交换、存储和处理，隐私和安全仍然是主要关注点。
微加工的新方法：基于光聚合技术的高精度创新增材制造解决方案
三维 (3D) 打印目前是研发 (R&D) 部门的一个极其重要的分支。这是因为它具有快速成型、快速消除设计错误和在成型阶段改进产品等特点。这种方法大大加快了新解决方案的实施，而无需花费大量生产成本，也无需在生产中测试未开发的模型。借助 3D 打印技术，可以在短时间内以前所未有的精度制作出具有复杂几何形状的原型 [1]。制造流程的逐步计算机化将我们带入了工业 4.0 的新时代。这种级别的智能生产得益于 21 世纪人工智能、机器人技术、纳米技术和 3D 打印方面的重大突破。由于生产技术的极度定制化和个性化，工业 4.0 的实践已成为制造流程每个环节中都可以观察到的现象。人工智能（AI）算法在3D模型准备和转换中的应用显著加快了3D图形的生成速度并提高了质量。人工智能已成功应用于可打印性检查、切片加速、喷嘴路径规划以及云服务平台等[2]。行业模型的演变如图1所示。
CRISPR 基因编辑与犹太伦理
在开始讨论 CRISPR 的伦理问题之前，我们先从技术层面阐明该过程的工作原理。CRISPR [1] 技术被称为“分子剪刀”，因为它能够定位特定 DNA 序列并在该位点切割 DNA。利用 CRISPR，研究人员已经找到了将细菌免疫系统重新用于基因编辑工具的方法，该工具在科学和医学领域有广泛的应用。它是如何工作的？细菌已经开发出一种系统来保护自己免受病毒（噬菌体）感染，该系统涉及“切割”噬菌体基因组。当第一次被噬菌体感染时，细菌会将一部分噬菌体基因组存储在自己的 DNA 中，并用 CRISPR 阵列间隔序列划定界限 [2]。然后它们会产生相应的 CRISPR RNA [3,2]。当噬菌体再次感染时，这种 RNA 与噬菌体 DNA 相匹配，这一过程会驱动一种细菌酶（一种称为 Cas9 的核酸内切酶 [4]）切割噬菌体 DNA，从而摧毁噬菌体 [2]。通过合成将间隔序列改变为任何其他 RNA 序列，研究人员可以使用此工具靶向和切割几乎任何 DNA 序列 [2]。与以前的基因工程技术相比，这项技术更易于使用，因此对研究过程大有裨益 [2]。利用这些细菌防御系统组件在实验室中编辑基因，研究人员甚至可以同时靶向多个基因，这使他们能够研究由多个基因引起的疾病 [2]。
通过结构 MRI 诊断阿尔茨海默病的 3D 卷积神经网络
摘要 — 阿尔茨海默病 (AD) 是一种广泛存在的神经退行性疾病，由大脑结构变化引起，导致认知功能恶化。患者通常在不可逆的神经损伤发生后，在后期出现诊断症状。因此，早期发现 AD 对于开始治疗以减缓疾病进展和最大限度地提高患者的生活质量至关重要。随着机器学习和扫描技术的快速发展，使用神经成像数据的计算机辅助系统可能能够早期检测 AD。其中，利用磁共振成像 (MRI) 的深度学习已成为一种突出的工具，因为它能够通过局部连接、权重共享和空间不变性提取高级特征。本文通过构建 3D VGG 变体卷积网络 (CNN)，描述了我们基于两个公开可用的数据集 ADNI 和 OASIS 对分类准确性的研究。我们使用 3D 模型来避免信息丢失，信息丢失发生在将 3D MRI 切片成 2D 图像并通过 2D 卷积滤波器对其进行分析的过程中。我们还对数据进行了预处理，以提高模型的有效性和分类性能。所提出的模型在 ADNI 上实现了 73.4% 的分类准确率，在 OASIS 数据集上实现了 69.9% 的分类准确率（5 倍交叉验证 (CV)），优于 2D 网络模型。索引术语 — 阿尔茨海默病、深度学习、图像分类、3D CNN、MRI、神经影像学
基于深度学习的产科超声平面姿态回归
摘要 目的在产科超声 (US) 扫描中，学习者根据二维 (2D) US 图像在脑海中构建胎儿的三维 (3D) 地图的能力代表了技能习得中的重大挑战。我们的目标是构建一个 US 平面定位系统，用于 3D 可视化、训练和引导，而无需集成额外的传感器。方法我们提出了一个回归卷积神经网络 (CNN)，使用图像特征来估计任意方向的 US 平面相对于胎儿大脑中心的六维姿势。该网络在从幻影 3D US 体积获取的合成图像上进行训练，并在真实扫描上进行微调。训练数据是通过将 US 体积在 Unity 中以随机坐标切成成像平面并在标准经脑室 (TV) 平面周围更密集地切片来生成的。结果使用幻影数据，随机平面和靠近 TV 平面的平面的中位误差分别为 0.90 mm/1.17 ◦ 和 0.44 mm/1.21 ◦。对于真实数据，使用具有相同胎龄 (GA) 的不同胎儿，这些误差为 11.84 mm/25.17 ◦。平均推理时间为每平面 2.97 毫秒。结论所提出的网络可靠地定位了幻影数据中胎儿大脑内的超声平面，并成功地从与训练中类似的 GA 中推广了看不见的胎儿大脑的姿势回归。未来的发展将扩大预测范围，以预测整个胎儿的体积，并评估其在获取标准胎儿平面时基于视觉的徒手超声辅助导航的潜力。
一个新颖的零触摸，零信任，AI/ML的IoT网络安全框架
摘要 - 物联网促进了一个联系，聪明和可持续的社会；因此，必须保护物联网生态系统。基于IoT的5G和6G将利用机器学习和人工智能（ML/AI）的使用来为自动和协作的安全IoT网络铺平道路。零触摸，零信任的IoT安全性，具有AI和机器学习（ML）启用框架，提供了一种强大的方法来确保物联网（IoT）设备的扩展景观。本文介绍了一个基于零信任，零触摸和AI/ML的集成的新颖框架，该框架可用于检测，缓解和预防现代物联网生态系统中DDOS攻击。将重点放在新的集成框架上，通过为所有物联网流量，固定和移动5G/6G物联网网络流量以及数据安全性（隔离零触摸和动态政策执行）建立零信任。我们通过基于基于准确性，精度，回忆，F1-Score和Roc-auc进行比较，对五个机器学习模型，即X Gboost，Random Forest，K-Nearest Neight，随机梯度下降和Na've Bayes进行了比较分析。结果表明，检测和缓解不同DDOS向量的最佳性能来自基于整体的方法。通过合并网络切片，微分段，连续身份验证和弹性的5G/6G策略，该框架为基于基于勒索的DDOS攻击提供了强大的可扩展安全性。零触摸，具有AI/ML启用的零值得物联网安全性是基于5G/6G的物联网和工业互联网4.0和5.0时代的强大网络安全策略的范式。通过整合这些技术，组织可以有效地保护其物联网环境，保护敏感数据并在面对不断发展的网络威胁时保持业务连续性