XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System开发方法
任务规划系统验证方法
程明 1 宋勇 1 陈毓涵 2,* 1 海军指挥学院海战模拟中心，南京 2 中国电子科技集团公司第28研究所，南京 * 通讯作者 摘要：针对任务规划系统开发的需求，对国内外各个层次的任务规划系统的主要功能和应用环境、工作方式、内容、部署方式等进行了研究和分析。最后，从系统开发和应用环境出发，提出了任务规划系统的开发方法。指出任务规划系统的验证方法可分为硬件验证、软件测试和系统级测试。这些方法为任务规划系统的开发提供了参考。
珠穆朗玛峰组 - 临床试验中的生成AI：解锁下一波创新
生成的AI通过从零散的来源，自动重复任务自动化并在试验的生命周期中生成可行的见解来解决这些挑战。它可以实现实时数据分析，预测建模和自动化文档，从而显着提高速度和效率。其支持自适应试验设计，标准化数据并减少手动错误的能力可优化成本，改善决策并增强试验结果。这些功能使生成型AI成为应对持续的临床研究障碍并创建更简化，以患者为中心的药物开发方法的强大工具。
论生成式设计框架中的拓扑优化
该博士项目是大型 MuFox 项目的一部分，该项目汇集了加拿大航空领域的多个学术和工业合作伙伴。MuFox 的目标是开发商用飞机翼盒的多学科优化框架。正是在这种背景下，该项目寻求开发方法和工具，将拓扑优化集成到翼盒和更具体的加强板的设计过程中。事实上，文献和工业中的多次尝试已经证明，当前在加强板上使用拓扑优化并不允许获得任何显着的质量增益，并且其在设计过程中的使用仍然很费力。
计算机科学 - 人工智能2024
人工智能 (AI) 是尝试构建具有智能行为的人工系统。计算机科学理学士 - 人工智能课程主要研究两个方向。首先，它使学生能够使用计算机模型理解自然智能。其次，它允许学生开发方法和创新，以构建能够做出智能决策和行动的系统。学生学习的人工智能既是一门科学，也是一门工程学科。人工智能的应用范围从家用设备的“智能”控制器到能够用英语等自然语言交谈、玩电脑游戏、进行智能网络搜索或充当机器人大脑的计算机。
数字孪生驱动的智能制造 - ORCA
本文回顾了数字孪生技术在制造系统和过程中的最新发展，分析了工业4.0背景下数字孪生驱动的智能制造的内涵、应用场景和研究问题。为了解数字孪生及其在制造业的未来潜力，我们总结了数字孪生的定义和最新的发展成果。在数字孪生参考模型下回顾了用于开发智能制造的数字孪生的现有技术，以系统化数字孪生的开发方法。回顾了代表性应用，重点关注与所提出的参考模型的一致性。本文最后指出了开发智能制造数字孪生的未解决的研究问题。
ARPA-E 主任 Lane Genatowski 的声明
2021 财年预算提议取消 ARPA-E，同时将 APRA-E 的技术开发方法纳入应用能源办公室资金的执行。因此，预算要求不为新的竞争性招标额外拨款 ARPA-E，并要求 21,256,000 美元用于监督 ARPA-E 义务结转的行政费用，这些费用将保留到 2022 年 9 月 30 日。根据 2021 财年预算，ARPA-E 将不会在 2021 财年投资新的研发技术。大约 350 个活跃的 ARPA-E 项目不会受到影响，并将在其协商的履行期内结转。
论生成设计框架中的拓扑优化
该博士项目是大型 MuFox 项目的一部分，该项目汇集了加拿大航空领域的多个学术和工业合作伙伴。 MuFox 的目标是开发商用飞机机翼盒的多学科优化框架。正是在这样的背景下，该项目寻求开发方法和工具，将拓扑优化集成到翼盒和更具体地说加固面板的设计过程中。事实上，文献和业界的多次尝试已经证明，当前对加固面板使用的拓扑优化并不能实现任何显著的质量增益，并且在设计过程中使用拓扑优化仍然很费力。
PEO MS概述简介
PEO导弹和空间开始了组织和劳动力的变化，通过重新调整我们的投资组合，以提供快速而迭代的能力开发方法，从而降低了成本，技术过时，重复工作和获取风险。重新调整的投资组合提高了交付速度，在需求过程中启用了设计权衡，扩大了战时在整个收购过程中的作用，并使用非传统供应商。这种方法 - 与以前的实践和文化的重大不同 - 可以快速响应操作环境的变化，并使竞争对手能力抵消我们的系统的能力变得复杂。
用机器学习授权软件开发
机器学习（ML）是人工智能（AI）的一个子集，该子集的重点是算法和统计模型的开发，使计算机能够在没有明确指令，依靠模式和推理的情况下执行特定任务[1] [2] [2] [3]。在过去的几十年中，ML显着发展，从计算能力，数据可用性和算法创新的进步中受益。今天，ML正在彻底改变从医疗保健和金融到营销和物流的广泛行业。 ML应用最有影响力的领域之一是软件开发，它正在改变传统的方法和实践[4] [5] [6]。 软件开发领域始终是由于需要提高效率，提高质量以及管理增强复杂性的能力而驱动的。 传统的软件开发方法，例如瀑布，敏捷和DevOps，为管理SDLC提供结构化框架。 但是，在应对对快速开发周期，高质量标准以及处理大规模和复杂数据集的能力不断增长的需求时，这些方法通常会面临局限性[7] [8]。 _________________________________________________________er：mahi9vkb@gmail.com今天，ML正在彻底改变从医疗保健和金融到营销和物流的广泛行业。ML应用最有影响力的领域之一是软件开发，它正在改变传统的方法和实践[4] [5] [6]。软件开发领域始终是由于需要提高效率，提高质量以及管理增强复杂性的能力而驱动的。传统的软件开发方法，例如瀑布，敏捷和DevOps，为管理SDLC提供结构化框架。但是，在应对对快速开发周期，高质量标准以及处理大规模和复杂数据集的能力不断增长的需求时，这些方法通常会面临局限性[7] [8]。_________________________________________________________er：mahi9vkb@gmail.com
sprint-bioscience-presents-preclinical-data-treex1-
Sprint Bioscience开发了小分子的第一类药物程序，重点是肿瘤学。使用基于碎片的药物开发方法，该公司以时间和资源有效的方式开发药物计划。在临床前阶段，该计划已超出了全球制药公司的许可，并且该公司已成功签订了几项许可协议。Sprint Bioscience份额列在纳斯达克第一北部总理增长市场上，并在股票符号Sprint下进行交易。该公司总部位于斯德哥尔摩，其业务位于Huddinge。可以在公司网站上获得更多信息；