XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System开发算法
使用蝠鲼觅食优化算法对孤立混合 PV/WT/FC 系统进行优化定型
本研究旨在优化拟议的独立光伏 (PV)/风力涡轮机 (WT)/燃料电池 (FC) 混合可再生发电系统的尺寸组件。一种名为蝠鲼觅食优化 (MRFO) 的新型高效优化算法被采用来设计多目标函数下的混合系统的尺寸组件，以最小化能源成本 (COE) 并最小化电力供应损失概率 (LPSP)。真实案例研究应用于埃及苏伊士湾 (纬度 30.0，经度 32.5) 的阿塔卡市。为了确保所开发算法的高性能和稳定性，本研究测试了三种不同的系统配置 (PV + WT + FC、WT + FC 和 PV + FC)。此外，还提出了不同配置的统计指标，以确认所开发的 MRFO 技术的稳健性和可靠性。模拟结果证明了 MRFO 在解决所研究的优化问题方面具有很高的能力，收敛速度快，结果可靠，能够以最小的 COE 为负载供电。
传记：Alexandra Brintrup教授是数字...
Brintrup教授是第一位凭经验研究大规模供应链作为复杂的自适应网络，检查其新兴特性的研究者，并采用数据驱动的观点来表征其弹性，这导致了对供应链的普遍模式的理解。她也是第一个开发算法来预测供应链依赖性和中断的人。在过去的十年中，她为决策者以及国家和欧洲科学委员会提供了建议，并与初创企业，中小型企业和国际组织合作。她是人工智能和数据分析中全党议会群体的成员，并为供应链风险，经济绩效和弹性方面的政策制定提供建议。她目前的研究包括：自动检测供应链依赖性的预测方法，尤其是在集体学习范式的情况下；复杂的系统方法，用于建模供应网络中的出现，自主和可扩展的优化和分布式决策技术，尤其是使用自然风格的算法和多代理系统。
生物医学工程的新兴趋势和观点
更高的跨学科整合。生物医学工程继续与生物学，医学，计算机科学，材料，物理，化学，数学和工程科学等各个领域合并。例如，与人工智能和机器学习的结合可以开发算法和系统，以分析医疗数据并做出预测或建议[1，2]。量子计算基于量子力学，可以比传统计算机更有效地执行和加速复杂计算，从而有可能解决具有高计算复杂性的问题，例如模拟分子相互作用，分析大规模基因组学，了解蛋白质折叠和错误折叠和错误折叠和预测药物行为。纳米技术在药物输送和靶向疗法中的应用代表医疗中的范式创新。生物医学工程师利用纳米颗粒和纳米载体来提供精确的治疗剂，最大程度地降低副作用并最大化治疗功效。这种靶向方法在癌症治疗和其他医疗干预措施中尤其重要[3]。
如何思考算法
使用这本修订的学生友好的教科书了解算法及其设计。与其他算法书籍不同，这本书很容易，其解释的方法很简单，并且提供的见解是许多且有价值的。在不通过大量正式证明的情况下进行研磨，学生将从分步方法中受益，以开发算法，有关常见陷阱的专家指南以及对更大局面的欣赏。修订和更新，第二版包括有关机器学习算法的新章节，并在每个部分的末尾简明了关键概念摘要，以供快速参考。此版本的新练习还包括150多个新练习：包括选定的解决方案，以便让学生查看他们的进度，而完整的解决方案手册则可以在线提供教师。没有其他文本清楚地解释了复杂的主题，例如循环不变式，帮助学生抽象思考并为创建自己的创新方法来解决问题做准备。
年度报告 - UF研究
数据勘探尽管数据被称为新石油，这是一种宝贵的资源，但在无关紧要的过程中发现相关的是仅仅是凡人而言太大的任务。需要超级计算，以将数据转化为知识。“我们已经进入大数据的年龄已经20年了，问题是大量的数据，”迪蒙斯说。我们收集的数据越多，就越重要。“我们无法通过数据来构想全球，” Guralnick说。“我们需要在可以做出相关决定的时间表中得出知识。” Alina Zare的机器学习和传感实验室忙于开发算法，以自动对来自广泛传感器的数据分析，包括地面穿透雷达，激光雷达，高光谱和热摄像头。在实验室中，研究人员和学生与农学，心理学，佛罗里达博物馆，园艺，昆虫学，生态学以及其他计算机科学家的合作者在校园和其他机构上的许多其他计算机科学家的工作。在协作工作中，不同的观点的融合发现了问题或数据集真正必不可少的东西，而团队合作则促进了她的领域和合作者的领域。
CSE475：机器学习的基础
课程描述和目标：本课程提供了机器人技术中的设计和编程感知系统的介绍。该课程涵盖了使用视觉和3D深度传感器的导航领域的主题，本地化和地图制作，视觉导航和识别的基本图像处理，视觉和基于深度的掌握和操纵以及基于深度学习的感知处理技术中的前沿主题。您将开发算法，并学习如何使用当前的最新视觉和软件工具，例如OpenCV，MoveIt和Point Cloud库。该软件组件可以在机器人操作系统（ROS）下开发。该课程将在对象识别，姿势检测，视觉导航以及视觉和推理的应用空间中使用感知大约进行四到五个项目。该软件将首先在模拟中开发，然后在平台上对其进行测试，在该平台上，学生将以三个或四个组为组。该课程是一个面对面的动手学习 +发展课程，我们希望学生参加课内会议。
海上科学与技术课程的博士课程...
不同的测量系统可以提供有关时空状况的实时数据，以用于开发算法的短期预测。本研究项目提议研究基于全球导航卫星系统（GNSS）观察到的海洋状况，其世界巡回演出（2023年7月至2025年2月）在校舰Amerigo Vespucci上获得的观察结果。，DICCA的地理学实验室，与Diten合作，感谢Sea Strees Center（Genoa University），水文学院和意大利海军，已经设计并意识到安装了三个GNSS接收器和一个气象站，它们是在Amerigo vespucci Mission围绕世界周围的Amerigo vespucci Mission上收集的数据。科学项目的总体目标是创建GNSS和气象观察数据库（DB），这些数据库（DB）对于评估导航期间的海洋状况很有用。拟议项目的具有挑战性的方面涉及各种且可能严重的海洋和天气条件（例如，霍恩角通道），仪器被暴露在这些状态下以及最佳加工技术的个性化，以使船舶和海上运动的准确性和可靠性相当。参考文献：Domenico sguerso -domenico.sguerso@unige.it
生成模拟雷达和 EO/IR 图像的组合数据集
在遥感领域，雷达和 EO/IR（电光/红外）传感器都携带着对成像界有用的独特信息。雷达能够在各种天气条件下成像，无论白天还是夜晚。EO/IR 可生成辐射图，并且通常能以比雷达更精细的分辨率生成图像。虽然这些系统对成像都有价值，但成像界对于结合这两个领域的最佳优势所带来的附加价值仍存在未知领域。这项工作将开始探索在雷达工具 Xpatch 和 EO/IR 工具 DIRSIG（数字成像和遥感图像生成）中模拟场景的挑战。雷达和 EO/IR 固有的功能和局限性在图像模拟工具中相似，因此在模拟环境中完成的工作也将延续到真实环境。这项工作的目标是演示一个可以模拟常见场景的 EO/IR 和雷达图像的环境。一旦演示完成，该环境将用于促进各种多传感器仪器设计和开发算法概念的权衡研究。生成的合成数据将与现有测量数据进行比较，以证明实验的有效性。
马里兰州
美国国家科学基金会国家人工智能研究所 (AI Institutes) 推动基础人工智能研究，以促进合乎道德和值得信赖的人工智能系统和技术，开发新颖的网络安全方法，为气候变化的创新解决方案做出贡献，扩大我们对大脑的理解，并利用人工智能能力来改善教育和公共卫生。当前的人工智能系统并非透明创建，这对公众信任构成了挑战。人工智能系统可能造成的危害进一步削弱了信任。因此，人工智能创新必须将受这些人工智能系统影响的群体纳入其中。由马里兰大学帕克分校与摩根州立大学、乔治华盛顿大学和康奈尔大学合作领导的“法律与社会中的值得信赖的人工智能” (TRAILS) 研究所鼓励社区参与人工智能技术、工具和科学理论的开发。此外，该研究所还致力于确保人工智能系统产生的价值观反映社区和相关方的价值观；开发算法以促进人工智能的透明度和信任；评估人工智能系统的可解释性和可解释性；并记录和分析数据和技术的治理制度。
法律和算法审计的新兴政治经济学
近十年来，ACM FACCT社区的奖学金一直集中在审核算法系统功能的新颖和创新方法上。多年来，这个研究思想和技术项目已经实现了足以成为监管任务。今天，《数字服务法》（DSA）和《在线安全法》（OSA）已经建立了技术公司和（传统）审计师将开发算法算法的“实践”的框架，从而预示了该“生态系统”将如何发展。在本文中，我们根据算法审计的新兴行业的观察，系统地检查了DSA和OSA中的审计规定。谁可能占据这个空间？可能会出现哪些政治和道德紧张局势？如何在实践中扮演“独立审计”或“评估算法函数的评估”？通过塑造新兴的算法审计的政治经济学的图片，我们将注意力集中在传统审计师的策略和文化上，这些审计师有可能侵蚀DSA和OSA的重要监管。重要的是，我们警告说，雄心勃勃的研究思想和算法审计的技术项目可能最终会因传统副代介师的标准化抓地力而崩溃和/或在复杂的（子）合同安排，多样化的投资组合和紧密时间内的复杂网络中稀释。