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增材制造的数字孪生：最新综述
摘要：随着工业4.0的发展，增材制造将被广泛应用于生产定制化部件。然而，通过反复试验的方法利用增材制造技术生产出结构合理、机械性能良好的部件相当耗时且成本高昂。为了获得最佳工艺条件，需要进行大量实验来优化给定机器和工艺中的工艺变量。数字孪生（DT）被定义为生产系统或服务的数字化表示，或者仅仅是具有某些属性或条件的活跃独特产品。它们是帮助克服增材制造中许多问题的潜在解决方案，以提高零件质量并缩短产品合格时间。DT系统对于理解、分析和改进产品、服务系统或生产非常有帮助。然而，由于对DT概念、框架和开发方法缺乏透彻理解等诸多因素，真正的DT发展仍然受到阻碍。此外，现有棕地系统与其数据之间的链接正在开发中。本文旨在总结增材制造DT的现状和问题，以便为后续DT系统研究提供更多参考。
功能主义，完整性和数字意识
4系统实施计算所需的问题（Piccinini 2015）与此问题有关。从与理解计算机科学家的实践相关的意义上，允许机器计算计算某种算法的功能可能与允许系统计算为实现意识的功能作用的功能不同。我们应该对功能组织的非计算解释开放（Piccinini 2010）。
量子回路设计における最适化问题
（1）（Kokuken）日本科学技术局研究与发展战略中心，“战略建议：每个人的量子计算机”，2018年。 https：// wwwjst.go.jp/crds/pdf/2018/sp/crds-fy2018-sp-04.pdf（2）p.w.Shor，“用于量子计算的算法：离散日志和保理”，Proc第35届IEEE计算机科学序言研讨会，第124-134页，1994年。（3）L.K.Grover，“用于数据库搜索的快速量子机械算法”，第28 ACM计算理论座谈会论文集，第212-219页，1996年。（4）N。Kunihiro，“代理量计算机的计算时间的精确分析”，IEice Trans基础，第88-A卷，第105–111页，2005年。（5）M.A。nielsen和I.L.chuang，量子计算和量子信息，剑桥大学出版社，2000年。（6）A。Peruzzo，J。McClean，P。Shadbolt，M.-H周，P.J。Love，A。Aspuru-Guzik和J.L.O'Brien，“光子量子处理器上的变异特征值求解器”，《自然通信》，第5卷，第1期，2014年7月，第4213页（7）to奥利T.可逆计算，在：de bakker J.，van leeuwen J.（eds）自动机，语言和程序 - iCalp 1980，计算机Sci-Ence中的讲义，第85卷，Springer，柏林（8）Arxiv e-Prints，Quant-PH/9902 062，1999年2月。（9）K。Iwama，S。Yamashita和Y. Kambayashi，“设计基于CNOT的量子CUITS的跨形成规则”，设计自动化会议，第419-429-2002页，2002年。（10）Z. Sasanian和D.M.（12）M。Soeken，M。Roetteler，N。Wiebe和G.D. Micheli，“基于LUT的层次可逆逻辑Synthe-Sis”，IEEE TransMiller，“可逆和Quan-Tum电路优化：一种功能性方法”，《可使用的计算》第4个国际研讨会（RC 2012），第112-124页，2013年。（（11）A。Mishchenko和M. Perkowski，“快速的启发式启发式最小化 - 独家及产品或产品”，第五届国际式Reed-Muller Workshop，pp.242–250，2001。计算。集成。电路系统，第38卷，第9期，第1675–1688页，2019年。（（13）E。Souma和S. Yamashita，“同时分解许多MPMCT大门时，减少T计数”，第50届国际多重逻辑国际研讨会（IS- MVL 2020），第22-22-27页，11月2020年，（（14）X. Zhou，D.W。 Leung和I.L.Chuang，“量子逻辑门结构的方法论”，物理。 修订版 A，第62卷，052316，2000年10月。 （（15）A。Barenco，C.H。 Bennett，R。Cleve，D.P。 Divincenzo，Chuang，“量子逻辑门结构的方法论”，物理。修订版A，第62卷，052316，2000年10月。（（15）A。Barenco，C.H。Bennett，R。Cleve，D.P。 Divincenzo，Bennett，R。Cleve，D.P。Divincenzo，
关于 Macropedia 的 AI 拟议文章（7500 10000 字）
注意力控制。问题解决 12 手段-目的分析。算法和启发式。专家记忆。识别和直觉。学习 15 辨别学习和知识获取。新过程的获取。高级心理过程的模拟 1 7 自然语言。
人工智能和数字化为高等教育提供新机遇
Narcisa Roxana Mosteanu 教授 马耳他美国大学，马耳他 摘要 数字化和人工智能越来越多地出现在我们的日常生活中，并成为许多企业的组成部分。高等教育研究开发了新技术，现在我们必须将其融入我们的教育过程中。通过机器人和机器人自动编程，人类智能与人工智能之间的合作将有助于提供更好的教育服务，从入学和学费支付到评分评估和课程审查。本研究基于对高等教育领域负责的几位教师、学生和公共机构代表的采访。本研究的目的是展示人工智能如何改善大学提供的所有服务，以及在线环境的教学和学习技术，以及在 COVID-19 大流行之后，波特的哪一种策略更适合教育系统。分析指出，他们在理解数字校园的含义及其各个方面以及它如何帮助丰富大学校园的结构和文化以确保使用真正的创新技术进行高质量的教学、研究和行政管理方面仍然存在分歧。关键词 高等教育体系；人工智能和机器学习；大学服务。参考文献
创建通用PV插头和套接字标准
光伏连接器设计为快速易于安装。当前的连接器资格标准，例如UL 6703和IEC 62852，仅旨在评估来自同一制造商的连接器，并最近更改以明确指出一个人不能一起使用不同制造商的连接器。不幸的是，该行业选择设计将与其他制造商连接的连接器。这样做是为了简化安装，避免了诸如微型逆转录器上的连接器或其他模块级电源电子设备等情况时，与系统中的模块上的连接器不匹配。对全球电气代码的这种猖ramp的违规表明，有强烈的愿望，需要开发通用连接器标准。在这里，我们介绍了IEC子组在TC82 WG2下的形成背后的最初方法和哲学。我们打算制定一个标准，其中将构造的材料和几何形状指定为插头和插座，以确保兼容性高质量。我们希望连接器会更昂贵，但是尤其是在电源电子设备需要几个制造商的组件的屋顶安装中，系统兼容性设计需求的减少仍可能导致净成本节省。这些插头和插座必须具有最高的质量，因为我们不想开发无法制造高质量产品的连接器，并且因为这些连接器最常用于安全性更令人担忧的屋顶安装。另外，由于我们不知道将使用哪些插头和插座品牌，因此我们不能简单地依靠测试结果来确保安全，而必须创建一种本质上安全的设计。
AF_XDP 套接字：适用于云的高性能网络
云原生技术和原则是将称为云原生网络功能 (CNF) 的网络工作负载扩展到大型云规模的好方法。这项技术正在迅速取代基于虚拟化技术的网络功能虚拟化 (NFV) 及其虚拟网络功能 (VNF)。NFV 难以扩展、升级缓慢、重启缓慢。另一方面，云原生使用 Linux 容器，这些容器只是常规进程，对操作系统及其资源的视图有限。CNF 和 VNF 之间的一个主要区别是，使用 CNF，您通常无法控制它所运行的操作系统。您的 CNF 可以与同一系统上的其他 CNF 和进程共存，甚至可以与公共云提供商中的同一核心共存。为了使云原生提供所需的安全性和共存要求，它必须保留 Linux 安全模型，不需要特定的执行模型，也不需要可能不存在或已被其他东西占用的资源。基本上，它总是独立于环境工作。问题在于，当前提供高速原始数据包网络的技术是基于 SR-IOV 和 SIOV 与用户空间驱动程序相结合，而这些技术需要特定的资源和执行模型，而这些资源和模型在公共云系统中通常无法保证。那么问题是，我们如何为不基于 SR-IOV 或 SIOV 与用户空间驱动程序相结合的 CNF 提供高速网络？
1。管理和数字技术的评估程序硕士
在Tumonline上，即使他们确定在第1阶段获得入学。我们期望申请人提供高标准的科学工作。因此，与第一阶段的结果无关，将检查所有论文以查看它们是否符合这些标准。不遇到他们的申请人，例如窃或使用AI的使用（例如Chat GPT，Deepl，Grammarly等）在本文中证明了这一过程。论文对申请人的原始作品和手动技能的使用进行了评估。我们不允许使用AI技术来创建，结构，编辑或分配完成。如果您的申请符合1.1的所有入学条件。它将从评估程序的第一阶段开始。1.2。阶段1：以前的学术背景 + GPA + GMAT（如果等于或更高650点）
考古学中的机载和航天遥感和数字图像分析 7
摘要 遥感在探测和绘制人类活动在景观中的考古痕迹方面有着悠久而成功的记录。自二十世纪初以来，航空考古的工具和程序逐渐发展，而地球观测遥感经历了技术和方法进步和创新的重大步骤，如今能够以前所未有的精度、分辨率和复杂性监测地球表面。在此过程中获得的大部分遥感数据可能包含有关考古遗址和物体的位置和背景的重要信息。考古学已经开始利用这一巨大潜力，开发基于数字遥感数据和相关工具和程序的考古痕迹探测和绘制新方法。本章回顾了考古遥感和数字图像分析的历史、工具、方法、程序和产品，强调了航空考古和地球观测遥感融合的最新趋势。