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数字孪生在工程教育中的应用报告
本报告记录了创新教育预项目的成果，该项目为 NTNU 的研究船 R/V Gunnerus 的数字孪生奠定了基础，并将其应用于海洋技术研究系列课程。2018 年夏季和秋季，特隆赫姆 NTNU 的五名工程专业学生进行了开发任务。本报告主要记录了所进行的开发工作，以及在教育中使用 R/V Gunnerus 数字孪生的可能性，特别强调了作为海洋技术系 5 年理学硕士课程的一部分提供的特定课程。结论是，在工程学科教育中使用数字孪生支持既有助于加强学科洞察力，也有助于洞察产品和工程流程的数字化。该报告由特隆赫姆 NTNU 的海洋技术系和机械与工业工程系制作。该项目的摘要视频可在此处找到：Gunnerus 数字孪生演示视频。
人工智能x奇点理论=？
我们引入神经网络作为人工智能模型之一。神经网络是生物神经细胞回路中进行的信息处理的模型。神经细胞由称为细胞体的主体、从细胞体延伸出来的树突和连接到其他细胞的轴突组成。轴突的末端附着在其他神经细胞的树突上，轴突与其他神经细胞的连接处称为突触。树突接收来自其他细胞和感觉细胞的输入信号，信号在细胞体内进行处理，并通过轴突和突触将输出信号发送给其他神经元（图2（a））。 据称大脑中的神经元数量约为 10^10 到 10^11。通过结合这些细胞，每个神经元以并行和分布式的方式处理信息，从而产生非常复杂和先进的处理。一个细胞的输出通过突触传递到其他细胞，通过轴突可以分支成数十到数百个神经元。单个细胞具有的突触连接数量从数百个到数万个不等。所有这些突触连接都有助于神经元之间的信号传输。 当一个信号从另一个神经细胞到达一个神经细胞时，膜电位会因信号而发生变化，当信号超过一定的阈值时，电位就变为正值，神经细胞就会兴奋。然后它向其他神经元发送信号。无论输入值如何，该图的形状几乎都是相同的波形，一旦超过阈值，就会产生恒定形状和幅度的电脉冲。因此人们认为，神经网络中承载信息的不是电脉冲的波形，而是电脉冲的频率（图2（b））。 细胞体的阈值函数，当输入高于阈值时，发出电脉冲，当输入低于阈值时，不发出电脉冲，具有从输入到输出的非线性转换效果。此外，还有兴奋性突触，它会释放使输入神经细胞更容易兴奋的递质，还有抑制性突触，它会使输入神经细胞更不容易兴奋。接收输入神经元可以被认为是接收来自每个输出神经元的输入的总和。 神经网络的数学模型源于对神经元的观察。 1943年，McCullough和Pitts提出了正式的神经元模型。图 2（c）中的圆圈表示一个神经元的模型。 xk 取值 0 和 1，表示该神经元接收的突触数量。
表观遗传学在心血管疾病一级和二级预防中的作用：运动和营养的影响
1 安特卫普大学 GENCOR 系心血管疾病研究组，校区 Drie Eiken DT228，Universiteitsplein 1，安特卫普 2610，比利时；2 安特卫普大学医院 (UZA) 心脏病学系，比利时埃德海姆；3 利兹大学生物科学学院生物医学科学学院，利兹 LS2 9JT，英国；4 雅典学院生物医学研究基金会心血管研究实验室，希腊雅典；5 哈瑟尔特心脏中心心脏病学系，杰萨医院，哈瑟尔特，比利时；6 BIOMED-REVAL-康复研究中心，哈瑟尔特大学康复科学学院，哈瑟尔特，比利时；7 巴塞尔大学医学院运动、锻炼与健康系、运动与运动医学系，瑞士巴塞尔8 荷兰格罗宁根大学格罗宁根大学医学中心病理学和医学生物学系心血管再生医学实验室；9 挪威特隆赫姆挪威科学技术学院（NTNU）医学与健康科学学院循环与医学成像系；10 挪威特隆赫姆特隆赫姆大学医院圣奥拉夫医院妇女健康系；11 瑞士苏黎世苏黎世大学及大学医院临床化学研究所；12 瑞士苏黎世苏黎世大学医院大学心脏中心；13 瑞士苏黎世瑞士联邦理工学院（ETH）转化营养生物学实验室；14 瑞士苏黎世苏黎世大学分子心脏病学中心；15 瑞士苏黎世苏黎世大学医院研究与教育系；16 意大利米兰 IRCCS MultiMedica 护理与研究中心心血管科； 17 荷兰格罗宁根大学格罗宁根大学医学中心妇产科系；18 德国奥尔登堡卡尔·冯·奥西茨基大学医学与健康科学学院人类医学系围产期神经生物学；19 俄罗斯联邦卫生部“ VA Almazov 国家医学研究中心”联邦国家预算机构心肺运动测试 SRL 生理学研究和血液循环系，圣彼得堡，俄罗斯联邦