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在...中整合人工智能素养模块
人工智能 (AI) 的快速发展有望为包括建筑业在内的各个行业带来变革性效益。为了应对这一不断变化的形势，建筑专业的学生不仅必须利用 AI 的潜力，还必须掌握其道德考量和潜在挑战。因此，在建筑教育中，培养未来专业人士的 AI 素养越来越重要。本研究开发了“建筑中的 AI”课程模块并将其整合到本科建筑管理课程中。主要目标是通过一种综合的方法让学生掌握 AI 素养，这种方法既包括理论知识，涵盖基本 AI 概念及其在建筑中的应用，也包括实际动手经验，例如专注于个人防护设备 (PPE) 检查的计算机视觉项目。课程模块实施的结果表明，学生在学习模块后对 AI 基础知识有了基本的了解，例如数据集注释、模型开发、部署和评估。定性反馈表明，学生有动力进一步探索建筑中的 AI 相关主题，并确定了几个他们感兴趣的主题。这些发现证实了所提模块的有效性，并为进一步开发和加强建筑教育中与人工智能相关的模块提供了宝贵的见解。关键词：人工智能、人工智能素养、建筑教育
通过整合视觉，触觉感应和软手指来实时杂货店包装
摘要 - 尽管垃圾箱是机器人操纵的关键基准任务，但社区主要集中于将刚性直线物体放置在容器中。我们通过呈现一只软机器人手，结合视力，基于运动的本体感受和软触觉传感器来识别，排序和包装未知物体的流。这种多模式传感方法使我们的软机器人操纵器能够估计物体的大小和刚度，从而使我们能够将“包装好容器”的不定定义的人类概念转化为可实现的指标。我们通过逼真的杂货包装场景证明了这种软机器人系统的有效性，其中任意形状，大小和刚度的物体向下移动传送带，必须智能地放置以避免粉碎精致的物体。将触觉和本体感受反馈与外部视力结合起来，与无传感器基线（少9倍）和仅视觉的基线相比，项目受损的填料操作显着降低（4。少5×）技术，成功地证明了软机器人系统中多种感应方式的整合如何解决复杂的操作应用。
1将数字技术整合到农业中的数字技术...
由Elsevier出版。这是作者接受的手稿：创意共享归因许可证（CC：BY 4.0）。最终发布的版本（记录的版本）可在线访问：10.1016/j.compag.2024.109412。请参考任何适用的发布者使用条款。
仿生学中的多感觉整合：相关性和前景
摘要 综述目的 本综述旨在强调与仿生肢体和体感反馈恢复相关的多感觉整合过程日益增长的重要性。 最新发现 通过神经刺激恢复准现实感觉已被证明可为肢体截肢者带来功能和运动益处。近期，与人工触觉相关的认知过程似乎在假肢的完全整合和接受中发挥着至关重要的作用。 摘要 仿生肢体中实现的人工感觉反馈增强了截肢者对假肢的认知整合。多感觉体验是可以测量的，必须在设计新型体感神经假体时予以考虑，其目标是为假肢使用者提供逼真的感觉体验。正确整合这些感觉信号将保证更高水平的认知益处，从而实现更好的假肢并减少感知到的肢体扭曲。
整合酶抑制剂、增强蛋白酶抑制剂和非核苷逆转录酶抑制剂在抗逆转录病毒治疗中的治疗结果
方法 研究设计为国际多队列合作。使用 Logistic 回归比较 2012 年 1 月 1 日后开始使用整合酶链转移抑制剂 (INSTI)、当代非核苷逆转录酶抑制剂 (NNRTI) 或加强蛋白酶抑制剂 (PI/b) 和两种核苷（酸）开始 ART 后 12 3 个月的病毒学和免疫学结果。综合治疗结果 (cTO) 将成功定义为 VL < 200 HIV-1 RNA 拷贝/mL，没有改变治疗方案，也没有艾滋病/死亡事件。免疫学成功定义为 CD4 计数 > 750 细胞/ l L 或增加 33%，而基线 CD4 计数为 ≥ 500 细胞/ l L。泊松回归比较了临床失败（开始 ART 后 ≥ 14 天的艾滋病/死亡）。确定了每个终点的 ART 类别与年龄、CD4 计数和 VL 之间的相互作用。
Ola Electric增强了市场领导力，推出电动摩托车并宣布整合其
关键的重点和社区影响OLA S1社区在2024年产生了重大影响，共同节省了130亿卢比的燃油成本。拥有超过80万活跃的用户，Ola S1踏板车已成为负担得起和高质量的EV踏板车的首选选择，社区涵盖了令人印象深刻的55亿公里。从城市的角度来看，班加罗尔成为印度的电动汽车资本；记录创纪录的2260万行程。布巴内斯瓦尔（Bhubaneswar）以30.6公里的平均每日距离为最高，展示了长途通勤中电动汽车的效用。基于Ola Maps的见解，在购买行为方面，孟买的餐厅搜索范围很高，而德里巩固了其作为印度购物枢纽的声誉，并拥有最多的零售搜索。拥有数十亿遍布地铁，2层和3级城镇的骑行，EVS已成为印度通勤者的首选选择。2024标志着Ola Electric的关键年份，它将其分销网络扩展到全国4000家商店。这个四倍的增长代表了世界上电动汽车足迹的最重要扩张之一，加强了该国的获取，增长和采用。拥有与服务设施共同置于服务设施的3200多家新商店，Ola Electric致力于推动采用大规模电动汽车的领导。The company recently announced the launch of its Gig and S1 Z scooter range, comprising Ola Gig, Ola Gig+, Ola S1 Z, and Ola S1 Z+, available at an introductory price of ₹ 39,999 (ex-showroom), ₹ 49,999 (ex-showroom), ₹ 59,999 (ex-showroom), and ₹ 64,999 (ex-showroom), 分别。新的踏板车系列提供耐用，可靠，负担得起和灵活的解决方案，包括可移动的电池，满足农村，半城市和城市客户的个人和商业用例。对演出和S1 Z系列的预订仅为499卢比，分别将于2025年4月和2025年5月开始。Ola Electric还提供了宽敞的S1投资组合，其中有六个产品遍布各种客户需求。While the premium offerings S1 Pro and S1 Air are priced at ₹ 1,34,999 and ₹ 1,07,499, respectively, the mass market offerings include the S1 X portfolio (2 kWh, 3 kWh, and 4 kWh) priced at ₹ 74,999, ₹ 87,999, and ₹ 101,999 respectively.在2024年8月的年度“ Sankalp”活动中，该公司宣布推出其Roadster Motorcycle系列，包括Roadster X（2.5 kWh，3.5 kWh，4.5 kWh），Roadster（3.5 kWh，4.5 kWh，4.5 kWh，6 kWh，6 kWh）和Roadster Pro（8 kWh，8 kWh，16 kWh）。摩托车提供许多细分市场的技术和性能功能，其价格分别从74,999印度卢比开始，1,04,999印度卢比和1,99,999印度卢比。
介绍深度神经网络优化中的突触整合原理
众所周知，大脑中的可塑性电路通过突触整合和突触强度局部调节机制受到突触权重分布的影响。然而，迄今为止设计的大多数人工神经网络训练算法都忽略了刺激依赖性可塑性与局部学习信号之间的复杂相互作用。在这里，我们提出了一种新型的生物启发式人工神经网络和脉冲神经网络优化器，它结合了皮质树突中观察到的突触可塑性的关键原理：GRAPES（调整误差信号传播的组责任）。GRAPES 在网络的每个节点上实施依赖于权重分布的误差信号调制。我们表明，这种生物启发式机制可以显著提高具有前馈、卷积和循环架构的人工神经网络和脉冲神经网络的性能，它可以减轻灾难性遗忘，并且最适合专用硬件实现。总的来说，我们的工作表明，将神经生理学见解与机器智能相结合是提高神经网络性能的关键。
整合定量和定性发现
摘要。大多数有关归纳学习的研究一直关注定性学习，这些学习从给定的事实引起了概念性的逻辑式描述。相比之下，定量学习涉及发现表征经验数据的数值定律。这项研究试图通过结合新开发的启发式方法将方程与先前开发的概念学习方法相结合，以整合两种类型的学习，而归纳学习计划AQ11则体现了这两种学习。结果系统，算法，制定了绑定观察到的数据的子集的方程，并得出了明确的逻辑样式描述，以说明这些方程的适用性条件，此外，还引入了几种新的定量ICARNing技术。单位分析通过检查变量的兼容性“单位”。apportionali o'图搜索解决了识别应输入方程的相关变量的问题。暂停搜索通过启发式评估重点关注搜索空间。物理和化学的几个例子证明了算盘的能力。
整合传感器数据和机器学习以推动河碳E
英国利兹大学利兹大学的地理学和水学院； B英国利兹大学土木工程学院B； C以色列贝特达根农业部土壤侵蚀研究站土壤保护部； D Kinneret Limnological实验室，以色列海洋学和林木研究，以色列米格达尔； E Zuckerberg水研究所，雅各布·布莱斯坦（Jacob Blaustein）的沙漠研究研究所，以色列内盖夫本·古里安大学； F Yorkshire Water Services Ltd，英国布拉德福德； G德国玛格德堡的Helmholtz环境研究中心水生生态系统分析与管理部； H英国伯明翰伯明翰大学地理，地球与环境科学学院； I IHCANTABRIA - 西班牙桑坦德市的de la la cantabria Instituto dehidráulicaInstituto; J布里斯托尔大学布里斯托尔大学工程，数学和技术学院J； K Escuela de Ingenieria y Ciencias，Tecnologico de Monterrey，墨西哥Nuevo
将传粉媒介的运动整合到授粉模型
对授粉过程的准确预测是可持续粮食生产和自然生态系统保护的关键挑战。对于许多植物，花粉扩散是由蜜蜂动物的觅食运动介导的。虽然大多数当前的授粉生态模型都采用随机的花粉运动，但对动物行为的研究表明，授粉昆虫，鸟类和蝙蝠如何依赖感官提示，学习和记忆来参观流量，从而产生复杂的运动模式。基于对授粉和运动模型的简要回顾，我们认为我们需要更好地考虑授粉媒介的认知，以改善从各个空间量表中对动物介导的授粉的预测，从单个流动物到植物，植物，栖息地斑块和景观。我们提出了将行为模型整合到授粉模型中的实用路线图，并讨论该合成如何对植物交配模式和拟合度进行修复预测。在动物行为和植物生态学研究之间的这种串扰将为迫在眉睫的危机提供强大的机械工具来预测和对授粉服务采取行动。