致,Smita Rai,PALM Expo,2022 项目副总监 主题:CAAK(喀拉拉邦电影录音师协会)的支持信 喀拉拉邦电影录音师协会 (CAAK) 很高兴宣布支持 PALM AV-ICN Expo 2022。PALM Expo 是电影录音师了解最新创新并观看和体验可用于音轨录制、混音和母带制作的最新设备和技术的绝佳媒介。PALM Expo 在其会议平台上将音响工程界聚集在一起,通过非常具有主题性和信息量的会议提供机会来提高专业音频知识和专业知识。PALM IRAA 奖项还表彰了音响工程师和录音师的才华和价值。此次博览会是备受期待的年度盛会,协会非常自豪地支持并参与 2022 年 5 月 26 日至 5 月 28 日在孟买展览中心举办的博览会。我们的许多会员也将参观此次博览会。我们祝愿 PALM AV-ICN Expo 2022 取得圆满成功!谢谢您,此致,Saji R Nair CAAK 联合秘书
致,Smita Rai,PALM Expo,2022 项目副总监 主题:CAAK(喀拉拉邦电影录音师协会)的支持信 喀拉拉邦电影录音师协会 (CAAK) 很高兴宣布支持 PALM AV-ICN Expo 2022。PALM Expo 是电影录音师了解最新创新并观看和体验可用于配乐录制、混音和母带制作的最新设备和技术的绝佳媒介。PALM Expo 在其会议平台上将音响工程界聚集在一起,通过非常具有主题性和信息量的会议提供机会来提高专业音频知识和专业知识。PALM IRAA 奖项还认可了音响工程师和录音师的才华和价值。此次博览会是备受期待的年度盛会,协会非常自豪能够支持并参与 2022 年 5 月 26 日至 5 月 28 日在孟买展览中心举办的 2022 年博览会。我们的许多成员也将参观此次博览会。我们祝愿 PALM AV-ICN 博览会 2022 圆满成功!谢谢您 此致, Saji R Nair CAAK 联合秘书
量子计算不再仅仅是科学研究兴趣,而是正在迅速成为一种工业上可用的技术,有可能克服传统计算的极限。在过去的几年里,所有大公司都提供了框架和编程语言,允许开发人员创建他们的量子应用程序。这种转变导致了一门新学科的定义,即量子软件工程,它需要定义用于设计大规模量子应用的新方法。虽然研究界成功地接受了这一呼吁,但我们注意到对量子编程实践状况的系统调查不足。了解量子开发人员面临的挑战对于准确定义量子软件工程的目标至关重要。因此,在本文中,我们首先挖掘所有使用目前市场上最常用的量子编程框架的 GitHub 存储库,然后进行编码分析会话以对量子技术的用途进行分类。其次,我们进行了一项调查研究,涉及所考虑存储库的贡献者,旨在征求开发人员对量子编程当前采用情况和挑战的看法。一方面,研究结果强调,目前量子编程的采用仍然有限。另一方面,软件工程界应该认真考虑许多挑战:这些挑战不仅严格涉及技术问题,还涉及社会技术问题。
致,Smita Rai,PALM Expo,2022 项目副总监 主题:CAAK(喀拉拉邦电影录音师协会)的支持信 喀拉拉邦电影录音师协会 (CAAK) 很高兴宣布支持 PALM AV-ICN Expo 2022。PALM Expo 是电影录音师了解最新创新并观看和体验可用于音轨录制、混音和母带制作的最新设备和技术的绝佳媒介。PALM Expo 在其会议平台上将音响工程界聚集在一起,通过非常具有主题性和信息量的会议提供机会来提高专业音频知识和专业知识。PALM IRAA 奖项还表彰了音响工程师和录音师的才华和价值。此次博览会是备受期待的年度盛会,协会非常自豪地支持并参与 2022 年 5 月 26 日至 5 月 28 日在孟买展览中心举办的博览会。我们的许多会员也将参观此次博览会。我们祝愿 PALM AV-ICN Expo 2022 取得圆满成功!谢谢您,此致,Saji R Nair CAAK 联合秘书
致,Smita Rai,PALM Expo,2022 项目副总监 主题:CAAK(喀拉拉邦电影录音师协会)的支持信 喀拉拉邦电影录音师协会 (CAAK) 很高兴宣布支持 PALM AV-ICN Expo 2022。PALM Expo 是电影录音师了解最新创新并观看和体验可用于音轨录制、混音和母带制作的最新设备和技术的绝佳媒介。PALM Expo 在其会议平台上将音响工程界聚集在一起,通过非常具有主题性和信息量的会议提供机会来提高专业音频知识和专业知识。PALM IRAA 奖项还表彰了音响工程师和录音师的才华和价值。此次博览会是备受期待的年度盛会,协会非常自豪地支持并参与 2022 年 5 月 26 日至 5 月 28 日在孟买展览中心举办的博览会。我们的许多会员也将参观此次博览会。我们祝愿 PALM AV-ICN Expo 2022 取得圆满成功!谢谢您,此致,Saji R Nair CAAK 联合秘书
在扩大资源发展的背景下以及地下空间的利用,工程灾难(例如滑坡,隧道倒塌,地震,碎片流和城市基础设施故障),导致了实质性的经济损失和伤亡。复杂的环境因素,包括弱或不稳定的地质结构,液压和大气压影响,大降雨和水位波动,流体 - 固定的耦合,地震和外部动态干扰,会显着影响强度,变形和稳定性的岩土技术材料的稳定性(Han et and。等,2024; Han等,2018)。因此,在复杂的环境中调查和理解工程灾难的演化机制和开发有效的灾难控制方法已成为工程界的关键任务。为了促进预防灾难和控制的研究进度,并促进同龄人之间的交流,我们很荣幸介绍研究主题:“在复杂环境下进行工程灾难的进化机制和控制方法。”该研究主题旨在收集最先进的研究结果,新方法,案例研究和审查文章,特别关注与灾难控制方法和失败演化机制有关的研究。该研究主题受到了广泛的关注和许多提交。该项目现已得出结论,共有29篇发表的论文涵盖了灾难分析
我们的赞助商 3 主席致辞 7 出行 8 区域信息 8 会议中心地图 10 技术计划 13 时间表概览 13 一般信息 14 技术主席致辞 15 主题演讲 17 8 月 5 日星期一 19 8 月 6 日星期二 33 Clayton R. Paul 全球大学 34 8 月 7 日星期三 59 全球 SIPI 大学 60 8 月 8 日星期四 94 8 月 9 日星期五 123 最佳研讨会论文决赛入围者 135 标准周 138 ANSI C63.4 和 C63.25 研讨会 139 技术参观 140 附属会议 141 技术委员会 142 社交活动 146 欢迎招待会 146 晚会 147 颁奖午宴 147 分会主席培训和午宴 148 前任主席午宴 148 EMC 团队自行车骑行 148 工程界女性 149 IEEE 青年专业人士 150 青少年技术计划 151 同行计划和参观 152 参展商 154 参展商展位列表 155 展厅地图 156 参展商简介 157 注册信息 172 2024 年技术评审员 174 委员会名单 176 广告商索引 177
欠匹配铝焊缝的抗拉强度和延展性的实验量化 1. 目标。a. 本项目将通过实验测试具有欠匹配焊缝的铝制船舶结构连接细节,以更好地了解这些连接的能力,并创建测试数据库以供将来的设计方法验证。2. 背景。a. 铝结构可为许多船舶提供高达 50% 的结构重量节省潜力,从而降低燃料消耗并提高许多时间敏感或吃水受限应用的经济性。b. 设计铝结构的一个关键挑战是处理用于组装结构的欠匹配熔焊。与大多数钢材不同,船用铝合金在焊缝热影响区 (HAZ) 的强度会降低,达到原材料强度的 50%。然而,对焊接铝船舶结构的拉伸强度的研究很少。初步评估得出结论,目前的方法不足以设计复杂的连接。海洋工程和土木工程界已就此问题进行了更广泛的研究,但这些研究并未涉及海洋细节。c. 欠匹配焊缝的主要问题是,在极端拉伸载荷下,塑性变形会集中在欠匹配区域,导致这些区域出现高应变并最终发生延性失效。鉴于其余
本文概述了规划作为一种认知功能的工程和神经科学模型。目的是呈现工程和神经科学中现有的规划模型,作为实现类脑人工智能规划功能的参考。根据调查结果,我们还将从挑战和架构的角度提出类脑人工智能下一步的研究和开发应该做的事情。 预计将来会根据本文提出具体的研究要求。 规划是通用智能的一项重要认知功能,因为它允许系统在未知情况下无需新学习即可(现场)解决问题。在一般智力的讨论中,计划被认为是流体智力的典型功能。 自人工智能诞生以来,工程界一直在研究规划,符号化问题也有解决方案。然而,目前解决非公式化现实问题仍然很困难。除了人类之外,苏格兰乌鸦等动物也以能够解决复杂的规划问题而闻名,其他动物也必须进行某种形式的规划才能在野外生存。在哺乳动物的大脑中,前额叶皮层已知参与计划。 下面,我们首先概述规划,介绍工程模型,然后展示神经科学模型调查的结果。最后,我们考虑创建规划大脑模型的策略。具体来说,问题和评估基准
(第三届国际领域学术研究研究ICFAR 2024,6月15日至16日,2024年)ATIF/参考:Abubakar,S.M。,Karimi,M。U.,M。U.,Mustafa,Mustafa,S。J.&Ahmad,B。(2024)。使用人工智能和机器学习的结构工程应用程序:评论。国际高级自然科学与工程研究杂志,8(5),140-145。摘要 - 人工智能(AI)正在彻底改变土木工程,尤其是在结构设计和分析领域。本评论论文探讨了AI方法的应用,包括机器学习(ML)和深度学习(DL)在增强土木工程实践中的应用。该研究强调了AI如何应对结构健康监测,结构分析,设计优化和设计建模等复杂挑战。通过对文献,实证研究和实践预测建模的系统综述,本文强调了人工智能改善决策过程,优化结构分析和设计预测以及创新传统工程实践的潜力。它还讨论了AI的跨学科性质,借鉴了计算机科学,工程和数学,同时承认与数据质量,模型准确性和计算效率相关的挑战。这些发现强调了持续的研发需要充分利用AI的能力,以使土木工程界和整个社会的利益受益。