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Ph.D.高级系统工程计划 博士学位奖学金与特定的研究主题/领域约束并由外部组织资助 und Orientierungsangebote 2024 | 25 Studienberatung ... 社会教育学士学位 博士课程的公共竞赛公告... 企业家和创新的硕士 Paolo Lugli教授 博士学位论文列表的副本 contenuto degli insegamenti inhalt der Lehrveranstaltungen 掌握创新和真实性的食品科学 电子和信息工程学士学位 研究报告2023
计划内容该国际博士学位计划培训了新一代研究人员，专注于机械和工业系统，自动化以及电子和信息系统，以在高级系统工程领域进行独立的研究，并为他们提供与国家和国际研究中心和工业的转移和交流知识的机会。三年的博士学位课程通过跨学科的方法侧重于对高级和智能系统的研究和开发，该方法应对最近的技术发展（例如网络物理系统，行业4.0，物联网）。它们得到了数学和人工智能方面的特定技能的支持。Ph.D.学生项目涵盖了以下研究领域，这些研究领域由Unibz的研究小组长期积极追求，并在博士学位中考虑。高级系统工程：机械和工业系统工程 - 机械和机电系统 - 高级制造技术 - 机械工程设计和优化 - 生产与管理系统， - 智能工厂Ph.D.学生项目涵盖了以下研究领域，这些研究领域由Unibz的研究小组长期积极追求，并在博士学位中考虑。高级系统工程：机械和工业系统工程 - 机械和机电系统 - 高级制造技术 - 机械工程设计和优化 - 生产与管理系统， - 智能工厂
基于 DNA 的技术检查植物源食品、饲料和药品的质量和真实性：综述
背景：人们对农产品质量和安全的关注度不断提高，推动了旨在打击掺假问题的基于 DNA 的工具的发展。在各种分子方法中，基于分子标记和 DNA 条形码的方法已经得到充分验证，而液滴数字 PCR (ddPCR)、等温扩增和成簇的规律间隔短回文重复序列 (CRISPR)/CRISPR 相关 (Cas) (CRISPR/Cas) 系统等新工具开始超越前者的性能并应用于农产品领域。范围和方法：本文概述了用于新鲜和加工植物源食品、饲料和药品真实性和可追溯性的基于 DNA 的技术的最新进展和开发，包括关于监测污染物和过敏原存在的研究。此外，还讨论了这些分子工具的潜力和缺陷。主要发现和结论：基于 DNA 的技术是防止农产品欺诈和市场上多种植物产品（如香料、特级初榨橄榄油、葡萄酒、可可和药用植物）掺假的宝贵工具。这些方法的应用有助于保护消费者和参与农产品生产和分销的所有利益相关者。
通过人工真实性传达？虚拟影响者对品牌信任的影响
摘要本研究在虚拟影响者的背景下研究了品牌信任。基于155名受访者的样本，研究研究了消费者在塑造品牌信任方面的真实性和信誉的中介作用。进行了受试者间实验，其中在三个调查中操纵了影响者类型。的发现表明，有影响力的类型，无论是人类，像人类的虚拟影响者，还是类似动漫的虚拟影响者，都不会直接影响消费者对品牌的信任。但是，该研究强调了消费者在积极影响品牌信任方面的真实性和信誉的重要性，为营销人员提供了战略性利用有影响力的人来利用有影响力的人来获得所需的品牌信任。消费者对类似人类的虚拟影响者的真实性高于人类影响者，并且正在完全调解影响者类型对品牌信任的影响，这与动漫一样，这不是一个重要的调解人。此外，消费者对虚拟影响者的可信度完全介导了消费者对品牌的信任水平，从而强调了该组成部分的重要性。的真实性，其特征是真实性和与内在动机保持一致，成为消费者信任的关键驱动力。同样，信誉，涵盖信任度，专业知识和吸引力也会显着影响品牌信任。这项研究并非没有局限性，包括操纵实验的挑战，并建议未来的研究以探索行业的可变性和更广泛的人口。将品牌价值和产品与有影响力的类型拟合在一起被强调为战略势在必行，强调了品牌与影响者之间真正关系，以改善消费者对品牌的看法和信任。总体而言，这项研究为虚拟影响者的不断发展的景观提供了宝贵的见解，为营销人员提供了实用的建议，并为进一步探索数字时代的品牌信任的复杂性铺平了道路。
真实性及以后！在出处的三个支柱上建立安全且公平的AI
摘要 - 提供的事实，例如谁制作了图像以及如何为用户提供有关视觉内容的信任决策的宝贵背景。在计算机图形的生成AI的不可阻碍的背景下，今年将超过20亿人在公开选举中投票。新兴标准和证明增强工具有望在与虚假新闻和错误信息传播中发挥重要作用。在本文中，我们对比了三种来源增强技术：元数据，指纹和水印，并讨论我们如何建立这三个支柱的互补优势，以提供强大的信任信号，以支持真实图像和生成图像所讲述的故事。除了真实性之外，我们还描述了在生成AI时代，出处还可以为新的创造创造的新模型提供基础。这样做，我们解决了通过生成AI（例如确保培训同意）以及信贷的适当归因于为培训生成模型做出贡献的创意者的其他风险。我们表明，出处可以与分布式分类帐技术（DLT）结合使用，以开发新颖的解决方案，以识别和奖励生成AI时代的创造性努力。
分析人工智能生成图像的危害并保障网络真实性
在没有监管护栏的情况下，图像生成人工智能 (AI) 工具的民主化放大了互联网上原有的危害。互联网上 AI 图像的出现始于生成对抗网络 (GAN)，这是一种神经网络 1，包含 (1) 创建图像的生成器算法和 (2) 评估图像质量和/或准确性的鉴别器算法。通过生成器和鉴别器之间的几轮协作，最终生成 AI 图像 (Alqahtani、Kavakli-Thorne 和 Kumar，2021 年)。ThisPersonDoesNotExist.com 是由 Uber 工程师创建的网站，可生成逼真人物的 GAN 图像，于 2019 年 2 月推出，令观众惊叹不已 (Paez，2019 年)，对广泛诈骗和社会工程等滥用领域的利用具有严重影响。这只是 AI 生成的图像及其在互联网上的利用的开始。随着时间的推移，AI 图像生成逐渐从 GAN 发展到扩散模型，这种模型可以生成比 GAN 更高质量、更多样的图像。扩散模型的工作原理是将高斯噪声 2 添加到原始训练数据图像中
基于DNA的生物传感器在物种鉴定中的作用在食品真实性评估中的作用
背景：欺诈的发生率的日益增加，以评估粮食真实性的新鲁棒方法。在过去的几十年中，生物传感器已成为实用的测试设备，这些设备在不同的研究领域具有指数增长。他们的众多优势为它们在食品领域的实施做出了贡献，其应用包括对病原体，化学化合物和过敏原的鉴定，到在各种食品中的变质检测以及转基因的生物（GMO）鉴定。范围和方法：本综述探讨了基于DNA的生物传感器进行食品真实性评估的发展，重点是物种鉴定。讨论了核酸作为分析物和生物识别元素的作用和多功能性，并提出了可用的常规方法。简要介绍了与生物传感有关的主要转导原理以及纳米材料的使用。显示了过去十年中各种基于DNA的生物传感器的应用，突出了主要创新，以及这些创新如何有助于提高其性能。最后一部分介绍了不同的技术如何影响生物传感器的制造和优化，因此这些技术可以成为用于评估食品真实性的快速现场测试。关键发现和结论：在食品领域，关于生物传感器的食品真实性几乎没有研究。这些设备的开发主要针对肉类和衍生产品中的物种鉴定，尽管应针对其他同等相关的产品。最近已成功整合到生物传感器中，必须进一步探索以促进在粮食真实性评估中建立这些设备。
学术真实性政策关于“人工智能”的一般想法......
所有提交的作品必须完全由提交作品的学生真实创作。学生在利用他人提供的信息时必须承认自己的知识来源（请参阅讨论帖和历史文献综述论文的引用规则）。学生不得相互分享作品，提交的所有作品必须完全是该学生的原创。在提交的作品中包含任何计算机生成的内容（例如来自 ChatGPT 或 Google Translate 的材料），好像这些想法和措辞是学生自己的，这是一种抄袭形式。本课程的学生没有理由使用任何外部材料来准备历史文献综述论文或讨论帖，因此理想情况下不应该存在抄袭问题。教师将使用人工智能 (AI) 检测软件检查所有提交的学生作品的真实性。调查结果具有约束力。讨论中的抄袭帖子将被突出显示，负责该帖子的学生将失去整周的所有积分。同样，如果发现历史文献综述论文包含任何人工智能生成的内容，也不会获得学分。作业不能重做以获得学分。这项政策不容商榷。
失明会影响情绪的真实性感知：行为和ERP证据
将自发性（真实）与自愿性（姿势）情感表达区分开来是一项重要的社会技能（Anikin＆Lima，2018； Gervais＆Wilson，2005）。我们可以对我们的情绪表达情绪（例如，当亲戚死亡时哭泣），但我们也可以调节并自愿控制它们（例如，嘲笑朋友的笑话让他们开心）。一个有目光的人学会了根据多感官提示（例如面部，身体和人声表达）的组合来解码他人的情绪状态。相比之下，盲人个人仅依靠声音提示。理解视力的丧失是否会影响解释他人情绪和感情的能力，因为盲人个人通常需要在日常生活中信任他人（例如，在不知名的街道上寻求指导时）。
人格证明：面部身份和真实性......
乍一看，这七张 Facebook 资深高管谢丽尔·桑德伯格 (Sheryl Sandberg) 的照片一模一样，据推测是她参加 2017 年达沃斯世界经济论坛难民模拟活动时拍摄的。仔细观察后，可以发现桑德伯格的面部特征已被改变。威廉·维贝 (William Wiebe) 使用了一种在护照伪造者中很常见的人脸变形技术，该技术结合了从暗网上获取的护照和国民身份证中的生物特征数据。生成的每张图片的标题都基于这些被盗身份。维贝预见到了 NFT 推动的虚拟身份交易，将两个数字身份市场（暗网和社交媒体）结合在一起，以重申人体在日益受数字身份控制的空间中的中心地位。