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掌握人工智能在数字化生产管理中的应用
入学要求 • 成功完成工业工程、生产技术、机电一体化或密切相关领域的学士学位 • 学习结束时必须达到 A2 语言水平，通过 DIT 的德语课程 A2 / 第 3+4 部分或通过证书证明。 • 如果您的本科学位是在《里斯本公约》非成员国完成的，建议提交 GATE 或 GRE（普通）证书，以进一步证明您有资格参加此学习计划。 • 需要进行能力评估
HYB201 -S- awsstatic.com 比例并优化您的生成AI开发 生成的AI安全和安全性-AWSSTATIC.COM 华盛顿特区 - awsstatic.com 用Amazon简化生成AI应用程序开发... AWS NYDFS网络安全法规 生成的AI优势： - awsstatic.com 将工业数据与生成ai -awsstatic.com 一起使用 Associate（MLA -C01）考试指南-Awsstatic.com 通过设计安全地从头开始建立安全性
生成人工智能（AI）为企业带来了重要的机会。大型语言模型（LLMS）可以帮助提高跨耗时的企业任务（例如复制，编程等）的效率。但是，这些模型通常很难跟上实时事件和特定的知识领域，这可能导致不准确。对这些模型进行微调可以增强他们的知识，但是它可能是昂贵，劳动力密集的，并且需要足够的技术专业知识。
数据驱动的可参数化生成对抗网络，用于合成数据的增强超声波传感器信号
在复合材料（例如纤维金属层压板（FML））中检测并表征隐藏的损害仍然是一个挑战。引导的超声波（GUW）或X射线影响通常用于检测这些损害，但它们的解释仍然存在，在非破坏性测试（NDT）和结构健康监测（SHM）中也是如此。数据驱动的预测指标模型可以检测与GUW时间相关信号的结构中的损害，但是实验训练数据缺乏差异，统计强度和超参数空间的质量覆盖率。通常会经历心理数据缺乏目标参数的基础真理注释。综合数据通常是创建强大而广义的损害预测模型的唯一解决方案。可以使用基于模型，模型辅助或无模型方法生成合成传感器数据。然而，通过应用有限元方法或求解字段方程式通过数值计算的GUW信号表明，由于过多的约束和简化，尤其是在非同质的材料，复合材料和层板的情况下，由于过多的约束和简化而显示出差的现实统计。数据驱动的生成模型的最新发展，例如生成对抗（神经）网络（GAN）[1]，通常是由大量生成过程驱动的，包括确定性样式矢量以生成特定信号数据[2] [2]，确定损坏大小，位置，位置，定位，传递器位置，材料，材料，材料，材料，材料，材料，材料。这些新体系结构旨在通过使用
优化生理自适应 VR 系统的视觉复杂性：使用 EDA、ECG 和 EEG 特征评估多模态数据集
生理自适应虚拟现实系统根据用户的生理信号动态调整虚拟内容，以增强交互并实现特定目标。然而，由于不同用户的认知状态可能影响多变量生理模式，自适应系统需要进行多模态评估，以研究输入生理特征与目标状态之间的关系，从而实现高效的用户建模。在这里，我们研究了一个多模态数据集（EEG、ECG 和 EDA），同时与两个不同的自适应系统交互，根据 EDA 调整环境视觉复杂性。视觉复杂性的增加导致 alpha 功率和 alpha-theta 比率的增加，反映出精神疲劳和工作量增加。同时，EDA 表现出明显的动态变化，紧张和相位成分增加。整合多模态生理测量进行适应性评估，加深了我们对系统适应对用户生理影响的理解，使我们能够解释它并改进自适应系统设计和优化算法。
demuth-et-al-2023-量化生物力学 -
鸟类和鳄鱼人是Archosauria（统治爬行动物）的剩余成员，它们在姿势和步态方面表现出重大差异，就运动策略而言，它们是极地对立的。他们更广泛的谱系（Avemetataria and Pseudosuchia）在三叠纪和侏罗纪期间演变了多种运动模式，包括几种双皮亚主义的发生。Archosaurs中两性起源的确切时机和频率，因此它们的祖先能力是有争议的。经常有人建议，祖先在祖先表现出某种形式的两种形式。euparkeria capensis由于其系统发育位置和中间骨骼形态，是对弓形虫运动进行研究的中心分类单元，并被认为代表了这一组的兼性双皮亚主义。但是，迄今为止，尚无生物力学测试是否在eupakeria中可行。在这里，我们在其后肢中使用肌肉骨骼模型和静态模拟来测试身体姿势和肌肉参数估计方法对运动电位的影响。我们的分析表明，质量中心周围产生的负倾斜力矩对可持续性双皮性均过敏。我们得出的结论是，Euparkeria不太可能是双足动的，而且可能是四足动物，因此不太可能在Archosauria的祖先双皮亚能力推断出。
通过设计最大化生物多样性
该及时的指南致力于“保持简单”的同样口头禅，这就是为什么我认为支持从事计划和开发过程的人们的位置。它从一开始就提供了设计思想和概念的简洁但强大的概述，以将生物多样性嵌入到设计过程中。这是确保当地相关利益为野生动植物获得当地相关利益并在开发边界内外创造自然丰富的环境的最有效方法。
朝着个性化生成AI的个性化，并具有小数据以共同创建视觉艺术
抽象的基础模型（例如DALL-E和稳定的扩散）在大量和多样化的数据集上进行了培训，以适应尽可能多的需求和环境。另一方面，艺术家经常将创造性的AI系统用于个人的利基和定制需求，而单独提示可能并不总是会导致这种个性化水平。共同创造的系统是人类和AI主动从事共同创意任务的系统。生成的AI系统支持艺术探索，但他们的概率和非个人自然挑战艺术家的控制和所有权意识。在这项工作中，我们认为艺术家的代理和所有权意识可以通过在小型数据集中受过培训（或微调）的个人生成AI模型在共同创造的环境中得到增强。我们对视觉艺术创造力支持工具的模型个性化的当前状态，无论是基于生成的对抗网络还是文本到图像扩散模型，并认为共同创造性接口应采用类似的集成个性化模式。因此，我们还建议将个性化作为最近与人类共同创造的近期相互作用框架的组成部分。此外，我们讨论了整合的挑战，包括培训模型的计算需求，并建议通过采用“小数据”和“慢速技术”思维方式找到一些解决方案。最后，我们探索了一些与小数据个性化的人类互动的具体机会。
血液基于血液的DNA甲基化生物标志物的16年纵向评估早期预测阿尔茨海默氏病
摘要。表观遗传机制（例如DNA甲基化）与多种疾病有关，包括癌症，心脏病，自身免疫性疾病和神经退行性疾病。虽然认识到DNA甲基化是组织的，但许多研究的局限性是能够采样感兴趣的组织的能力，这就是为什么需要诸如血液等代理组织的原因，而这些组织的甲基化状态反射了靶组织的甲基化状态。在过去的十年中，DNA甲基化已用于表观遗传钟的设计，该甲基化旨在根据算法定义的CPG集预测个体的生物年龄。许多研究发现疾病与/或疾病风险与生物年龄的增加之间存在关联，从而增加了与疾病过程相关的生物年龄增加的理论。因此，这篇综述仔细研究了DNA甲基化作为衰老和疾病的生物标志物的实用性，特别关注阿尔茨海默氏病。
生物信息学在数字化生物经济中的作用
硬件：•配对•3D扫描仪•激光切割器•3D打印机（1个连续，1个独立的双挤出机）•原型辅助系统（空间增强现实）•RGB摄像机（Sony）（Sony）•工作站•工作站•AR眼镜（HoloLens 2）•Optirens 2）•Optirens 2） Micropohne（高温和湿度）•…
DNA元编码：简化生物多样性
抽象地球大气的混乱性质和天气对各个领域的重大影响需要准确的天气预测。时间序列分析在基于过去的数据预测未来价值方面起着至关重要的作用。自回旋的条件异方差（ARCH）模型被广泛用于预测，尤其是在温度分析领域。本研究重点介绍用于分析和预测温度变化的弓形模型。基于其在气象变量的可预测性中捕获常规变化的能力，选择了拱门模型。方法论部分说明了所使用的弓形模型和各种统计检验，例如杂质测试（ARCH测试），Jarque-Bera检验和增强的Dickey-Fuller-Fuller Test（ADF）。在四年的时间内，对来自爱尔兰雅典的每月平均温度数据进行了样本研究。该研究利用ARCH模型来计算温度序列的波动率，并使用拟合优点措施和预测精度评估模型的性能。结果表明，如预测温度序列所示，ARCH模型成功预测了三年的温度变化。使用样本中和样本外分析评估ARCH模型的统计性能，证明了其在捕获温度变化方面的有效性。该研究强调了时间序列预测的重要性以及弓模型在温度分析中的显着影响。