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机器程序
记忆持有者................................................................Haiden Whitney，插画 '27 物体..............................................................Maddi Trist，ASL-英语口译 '26 伪装者........................................................Hailey Hall，美国手语和口译教育 '26 遗产................................................John Makin，土木工程技术 '26 生死.............................Ryce Hazard，游戏设计和开发 '26 萝拉........................................................................Cassidy Dorman，3D 数字设计 '26 Jean Navidson...............Spencer Monette，微电子工程 '27 莉莉丝·纳维德森.............................................Anna McClanahan 电影制作 '24 哈罗德·帕克................................................Miles Sopchak 计算机科学 '27 Akalchet Roscoe.............................................Korey Uba，工业工程 '28 弗恩·伍兹.............................................................Morgan Lecrone，3D 动画 '26
机器图
我向作者 P. Kannaiah 博士、K.L. 教授表示祝贺。S.V.U. 的 Narayana 和 K. Venkata Reddy 先生。蒂鲁帕蒂工程学院出版了这本关于“机械制图”的书。本书首先介绍了工程制图的基础知识，然后作者系统地介绍了机械制图。在我看来，这是一种极好的方法。这本书对机械工程专业文凭、学位和 AMIE 级别的学生来说都是一本宝贵的书。P. Kannaiah 博士拥有约二十五年的丰富教学经验，这些经验得到了充分利用，正确地反映了对该主题的处理和呈现。K.L. 教授机械工程教授 Narayana 和车间主管 K. Venkata Reddy 先生明智地联手，从他们丰富的经验中提供有用的插图，这一独特之处是本书的一大财富，其他书籍可能没有这样的机会。任何绘图书都必须遵循 BIS 标准。作者在这方面做得非常细致。此外，本书毫无遗漏地涵盖了印度各大学的教学大纲。学习绘图原理并将其应用于工业实践对任何学生来说都是必不可少的，本书是工程专业学生的宝贵指南。它也是工业设计和绘图部门的参考书。本书几乎是机械绘图的完整手册。本书是学生和专业人士学习计算机图形学的基础，计算机图形学是现代的必备课程。我相信工程专业的学生会发现这本书对他们非常有用。
ISING机器的理论和Ising机器的常见软件平台ISING机器的理论和Ising机器的常见软件平台
其中s f是满足给定约束的可行解决方案集。我们可以通过ISING模型来表示组合优化问题的目标函数。ISING模型是统计物理学中的理论模型。如果我们通过ISING模型表示组合优化问题，则 ISING机器可以治疗组合的选择问题。 将在第二秒中解释Ising模型的细节。 II。 Ising机器可根据物理原理最大程度地减少Ising模型的能量（请参阅第二节 iii）。 当前，已经撤销了各种类型的Ising机器。 2011年，第一个商业量子退火机D-Wave出来了[1]，引发了Ising机器的注意。 现有的量子退火机是受量子退火理论的启发[2]和绝热量子计算[3]，[4]的量子硬件。 发布第一次商业量子退火ISING机器可以治疗组合的选择问题。将在第二秒中解释Ising模型的细节。II。 Ising机器可根据物理原理最大程度地减少Ising模型的能量（请参阅第二节 iii）。 当前，已经撤销了各种类型的Ising机器。 2011年，第一个商业量子退火机D-Wave出来了[1]，引发了Ising机器的注意。 现有的量子退火机是受量子退火理论的启发[2]和绝热量子计算[3]，[4]的量子硬件。 发布第一次商业量子退火II。Ising机器可根据物理原理最大程度地减少Ising模型的能量（请参阅第二节iii）。当前，已经撤销了各种类型的Ising机器。2011年，第一个商业量子退火机D-Wave出来了[1]，引发了Ising机器的注意。现有的量子退火机是受量子退火理论的启发[2]和绝热量子计算[3]，[4]的量子硬件。发布第一次商业量子退火
标准机器“基础版” 传统机器“基础版”
技术数据/技术特性 PF 41 ES Max。工作宽度/有用加工宽度 410 毫米 最大。切削量/最大进木量 8 mm 刀架直径/刨床主轴直径 95 mm 刀具数量/刀具数量 4 主轴转速 RPM/刨床主轴转速 tr/mn 5000 工作台长度/刨床工作台总长度 2200 mm 90°-45°倾斜挡板尺寸/刨床挡板倾斜90°÷45° 1200 x 160 mm 50/60 Hz时电机功率(HP) (S6)/50/60 Hz时电机功率(CV) (S6) 5 kW (6,6)/ 6 kW (8) 吸风罩直径/吸风直径 1 x Ø 120 mm 吸风速度/吸风速度 20 m/sec 空气消耗量/吸风消耗量 814 m³/h 基本机器净重/机器净重底座 411 公斤 设备 / 设备 用于薄工件的翻转栅栏 / 用于薄工件的附加伸缩导轨 • 铸铁开槽榫眼机 / Mortaiseuse en fonte • 带夹具的卡盘 5-10-16 毫米 / 带夹头的芯轴 5-10-16 毫米 • 自定心 Wescott 型卡盘 0-16 毫米 / 带自动定心芯轴 0-16 毫米（Wescott） • 带 4 把刀的“Tersa”铣刀块 / TERSA 型带 4 把刀的松木 • 带刀的螺旋主轴 / 带刀的螺旋轴 • 桥式刨床防护装置 / 松木桥防护装置 •
标准机器“基础版” 传统机器“基础版”
技术数据/技术特性 PF 41 ES Max。工作宽度/有用加工宽度 410 毫米 最大。切削量/最大进木量 8 mm 刀架直径/刨床主轴直径 95 mm 刀具数量/刀具数量 4 主轴转速 RPM/刨床主轴转速 tr/mn 5000 工作台长度/刨床工作台总长度 2200 mm 90°-45°倾斜挡板尺寸/刨床挡板倾斜90°÷45° 1200 x 160 mm 50/60 Hz时电机功率(HP) (S6)/50/60 Hz时电机功率(CV) (S6) 5 kW (6,6)/ 6 kW (8) 吸风罩直径/吸风直径 1 x Ø 120 mm 吸风速度/吸风速度 20 m/sec 空气消耗量/吸风消耗量 814 m³/h 基本机器净重/机器净重底座 411 公斤 设备 / 设备 用于薄工件的翻转栅栏 / 用于薄工件的附加伸缩导轨 • 铸铁开槽榫眼机 / Mortaiseuse en fonte • 带夹具的卡盘 5-10-16 毫米 / 带夹头的芯轴 5-10-16 毫米 • 自定心 Wescott 型卡盘 0-16 毫米 / 带自动定心芯轴 0-16 毫米（Wescott） • 带 4 把刀的“Tersa”铣刀块 / TERSA 型带 4 把刀的松木 • 带刀的螺旋主轴 / 带刀的螺旋轴 • 桥式刨床防护装置 / 松木桥防护装置 •
人工智能和机器学习指南。......
如果您有兴趣致力于实现这些建议中的任何一项，欢迎您联系项目负责人 Victoria Grace Walden 博士 (v.walden@sussex.ac.uk)，主题为：AI 和机器学习建议。我们热衷于跟踪报告发布后的影响，支持该领域的持续工作，也可能让您与其他对类似行动感兴趣的组织取得联系，以支持合作。
计算机器与智能
模仿游戏 我打算考虑“机器能思考吗？”这个问题。首先要对“机器”和“思考”这两个术语进行定义。这些定义可以尽可能反映这些词的正常用法，但这种态度是危险的。如果要通过研究“机器”和“思考”这两个词的常用用法来发现它们的含义，就很难不得出这样的结论：要从诸如盖洛普民意调查之类的统计调查中寻找“机器能思考吗？”这个问题的含义和答案。但这是荒谬的。我不会尝试这样的定义，而是用另一个与之密切相关、用相对明确的词语表达的问题来代替这个问题。这个问题的新形式可以用我们称之为“模仿游戏”的游戏来描述。它由三个人玩，一个男人（A）、一个女人（B）和一个询问者（C），询问者可以是任何性别。询问者待在一个与其他两个人分开的房间里。对于询问者来说，游戏的目标是确定另外两个中哪一个是摘自“计算机器和智能”。Mind，第 LIX 卷，第 236 期，1950 年）。经许可转载。
人工智能和机器学习方法
参考文献 1] Klaus Greff 等人。“LSTM：搜索空间漫游。”IEEE 神经网络和学习系统学报，28 (2015): 2222-2232。 https://doi.org/10.1109/tnnls.2016.2582924。[2] Szegedy, C., Liu, W., Jia, Y., Sermanet, P., Reed, S., Anguelov, D., Erhan, D., Vanhoucke, V., & Rabinovich, A.(2014)。更深入地了解卷积。2015 IEEE 计算机视觉和模式识别会议 (CVPR)，1-9。 https://doi.org/10.1109/CVPR.2015.7298594。[3] Lee, J., Jun, S., Cho, Y., Lee, H., Kim, G., Seo, J., & Kim, N. (2017)。医学成像中的深度学习：概述。韩国放射学杂志，18，570 - 584。 https://doi.org/10.3348/kjr.2017.18.4.570。[4] Klyuchnikov, N., Trofimov, I., Artemova, E., Salnikov, M., Fedorov, M., & Burnaev, E. (2020)。NAS-Bench-NLP：自然语言处理的神经架构搜索基准。IEEE Access，PP，1-1。https://doi.org/10.1109/access.2022.3169897。[5] Lu, Z., Whalen, I., Dhebar, Y., Deb, K., Goodman, E., Banzhaf, W., & Boddeti, V. (2019)。用于图像分类的深度卷积神经网络的多目标进化设计。IEEE Transactions on Evolutionary Computation，25，277-291。https://doi.org/10.1109/TEVC.2020.3024708。[6] Zhang, T., Lei, C., Zhang, Z., Meng, X., & Chen, C. (2021)。AS-NAS：用于深度学习的具有强化进化算法的自适应可扩展神经架构搜索。IEEE 进化计算学报，25，830-841。 https://doi.org/10.1109/TEVC.2021.3061466。[7] Sun, Y., Sun, X., Fang, Y., Yen, G., & Liu, Y.(2020)。一种用于进化神经架构搜索算法性能预测器的新型训练协议。IEEE 进化计算学报，25，524-536。https://doi.org/10.1109/TEVC.2021.3055076。[8] Verma, M., Sinha, P., Goyal, K., Verma, A., & Susan, S. (2019)。一种用于爬山领域的神经架构搜索的新框架。2019 IEEE 第二届人工智能与知识工程国际会议 (AIKE)，1-8。https://doi.org/10.1109/AIKE.2019.00009。[9] Zhang, H., Jin, Y., Cheng, R., & Hao, K. (2020)。通过采样训练和节点继承实现注意力卷积网络的有效进化搜索。IEEE