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高级穆利特陶瓷的评论
doi：https：//dx.doi.org/10.30919/es8d582评论先进的Mullite Ceramics Romit Roy，Dipankar das *和Prasanta Kumar Rout * Abstract Mullite正在成为最宽敞的氧化陶瓷材料之一，因为其高级结构和功能性的陶瓷物质是其出色的陶瓷物质之一。这样的特性是低密度，低热膨胀，出色的蠕变耐药性，低导热性，高温下的优异强度以及良好的化学稳定性。如今，Mullite在结构，电子，光学和高温等各个领域中具有广泛的应用领域。 mullite存在于骨晶体结构中，具有3AL 2 O 3·2SIO 2的化学计量组成。 本研究概述了Mullite的结构，性质，合成路线，各种现代应用。 在简短的介绍之后，本评论论文重点介绍了mullite的基本晶体结构。 其次，本文处理了Mullite陶瓷的各种属性和应用领域，第三，作者列出了不同的陈述原材料和各种合成途径，以在桌面形式中制造Mullite陶瓷，并尝试编译其他研究人员的研究结果。 最后，这项研究的最后一部分是Mullite陶瓷，Mullite合成挑战和废料利用的各种应用。如今，Mullite在结构，电子，光学和高温等各个领域中具有广泛的应用领域。mullite存在于骨晶体结构中，具有3AL 2 O 3·2SIO 2的化学计量组成。本研究概述了Mullite的结构，性质，合成路线，各种现代应用。在简短的介绍之后，本评论论文重点介绍了mullite的基本晶体结构。其次，本文处理了Mullite陶瓷的各种属性和应用领域，第三，作者列出了不同的陈述原材料和各种合成途径，以在桌面形式中制造Mullite陶瓷，并尝试编译其他研究人员的研究结果。最后，这项研究的最后一部分是Mullite陶瓷，Mullite合成挑战和废料利用的各种应用。
人工智能在网络取证中的应用
摘要 网络取证侧重于识别和调查内部和外部网络攻击、网络协议的逆向工程以及对联网设备的非仪器化调查。它处于数字取证、事件响应和网络安全的交叉点。网络攻击利用软件和硬件漏洞以及通信协议。网络取证调查的范围可以从整个互联网到单个设备的网络流量。网络分析工具 (NAT) 可帮助安全专业人员和执法人员捕获、识别和分析网络流量。然而，在大多数情况下，需要分析的数据量非常庞大，尽管有一些内置的 NAT 自动化，但调查网络流量通常是一个艰巨的过程。此外，专家在调查来自自动化系统的高频率误报警报时仍然浪费了大量时间。为了解决这个影响全球的问题，越来越多地采用基于人工智能的方法来自动检测攻击并提高网络流量分类的准确性。本文全面概述了网络取证的最新进展以及专家系统、机器学习、深度学习和集成/混合方法在该领域一系列应用领域的应用。这些应用领域包括网络流量分析、入侵检测系统、物联网设备、云取证、DNS 隧道、智能电网取证和车辆取证。此外，本文还讨论了上述每个应用领域的当前挑战和未来研究方向。
白皮书 - 开发可信的人工智能应用
6 开发值得信赖的人工智能应用的步骤 �.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.� 24 6.1 目标功能和应用领域的定义 ���������������������������������������������������������������������������������������������� 25 6.2 特定应用的风险分析和指标确定 ���������������������������������������������������������������������������������������������� 25 6.3 选择合适的基础模型 �� ... �� ...
开伯尔-普什图省信息技术委员会...
业务活动/专业领域（选择所有适用的选项） 请指出以下哪种类型的应用活动最能描述贵公司支持的活动？ 开发 – 应用领域 开发 – 应用领域 IT 治理和战略 动画 ERP – 通用 游戏 ERP – 专业（垂直） 移动 – 内容和应用程序 ERP – 中端市场（SMEs） 虚拟化和云计算 金融 – 专业（核心银行） 基于位置的服务 金融 – 专业（银行应用程序） 网络业务和电子商务 金融 – 专业（其他） 信息安全 文档管理 业务流程管理 办公生产力数据 仓储 - 商业智能 计费和支付 嵌入式系统软件 客户关系管理 产品开发、工程与设计 教育与培训 业务连续性和恢复
回到集成机器人系统的未来
由于硬件和组合方法的快速进步，机器人越来越多地用于不同的应用领域。但是，机器人技术中许多问题的最新方法基于深网和类似的数据驱动模型。这些方法和模型是资源饥饿和不透明的，众所周知，它们可以在以前未知的情况下提供任意决策，而实践机器人应用领域则需要透明，多步骤，多层决策，并在资源约束下进行资源约束和开放世界的不确定。在本文中，我认为，要广泛使用机器人，我们需要重新审视可以追溯到AI的早期开拓者的原则。我们还需要使这些原理成为我们为机器人开发的体系结构的基础，而现代数据驱动的方法是基于此基础的众多工具之一。i说明了这种方法的潜在利益。
基于人工智能的系统开发中的架构决策
摘要 —人工智能（AI）技术发展迅速，基于AI的系统已广泛应用于各个应用领域，带来了机遇和挑战。然而，人们对基于AI的系统开发中做出的架构决策知之甚少，这对这些系统的成功和可持续性有着重大影响。为此，我们通过收集和分析Stack Overflow（SO）和GitHub的数据进行了实证研究。更具体地说，我们用六组关键字在SO上搜索，并在GitHub上探索了32个基于AI的项目，最终我们收集了174篇与架构决策相关的帖子和128个GitHub问题。结果表明，在基于人工智能的系统开发中（1）架构决策以六种语言模式表达，其中解决方案建议和信息提供最常用；（2）技术决策、组件决策和数据决策是架构决策的主要类型；（3）游戏是确定的十八个应用领域中最常见的应用领域；（4）架构决策中考虑的主要质量属性是性能；（5）从业者在制定架构决策时遇到的主要限制和挑战是设计问题和数据问题。我们的结果表明，在基于人工智能的系统开发中做出架构决策时的局限性和挑战与人工智能系统的特点高度相关，主要是技术性的，需要适当面对。索引词——架构决策、基于人工智能的系统开发、Stack Overflow、GitHub、实证研究
生物学和生物医学科学，博士学位
硕士学位和博士学位道路为学生提供了一种教育，该教育为他们提供了高级知识水平，尤其是在生物学和生物医学科学的应用领域，并有助于他们发展关键和独立的独立推理能力。
人工智能面临的挑战和未来前景
rohitsharma199789@gmail.com 摘要：在不久的将来，智能机器将在各个领域取代人类。人工智能是机器（特别是计算机系统）对人类智能过程的模仿。这些过程包括自我纠正、学习和推理。人工智能是计算机科学的一个热门领域，因为它在很多领域改善了人类的生活。在过去的二十年里，人工智能显著提高了制造和服务系统的人工智能性能。人工智能领域的研究包括人工智能，即专家系统。应用迅速发展的技术对生活的不同领域产生了巨大的影响，如今，专家系统被广泛用于解决科学、技术、商业、医学和天气预报等领域的复杂问题。人工智能技术的应用领域质量和效率都有所提高。本文概述了该技术及其应用领域。关键词：人工智能、机器学习
CFP-NCAIA-2024 (2).pdf
人工智能 (AI) 已成为一个重要的研究和应用领域，影响着现代社会的几乎每个方面。机器学习算法、语音识别、计算机视觉和其他技术的最新进展将人工智能推向了技术创新的前沿。在阿尔及利亚，与其他地方一样，必须将研究人员、从业人员、政策制定者和学生聚集在一起，分享知识，讨论挑战，探索人工智能提供的机遇。人工智能 (AI) 已成为一个重要的研究和应用领域，影响着现代社会的几乎每个方面。机器学习算法、语音识别、计算机视觉和其他技术的最新进展将人工智能推向了技术创新的前沿。在阿尔及利亚，与其他地方一样，必须将研究人员、从业人员、政策制定者和学生聚集在一起，分享知识，讨论挑战，探索人工智能提供的机遇。