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生物逼真的神经形态应用的新兴多模式备忘录
摘要来自不同模式的感觉信息（例如触摸和视觉）的集成对于执行决策，学习和记忆等行为功能的生物具有至关重要的。使用电子支持的人工实施人类多感知感知对于实现有效的人类机器相互作用具有重要意义。由于它们与生物突触的结构和功能相似性，回忆录正出现为有希望的纳米版本，用于发展人工神经形态感知。回忆设备可以感觉到多维信号，包括光，压力和声音。他们的传感器计算体系结构代表了有效的多模式感知的理想平台。我们回顾了多模式回忆技术的最新进展及其在具有视觉，嗅觉，听觉和触觉信息的复杂刺激的神经形态感知中的应用。在设备级别上，还引入了操作模型和正在进行的机制。最后，我们讨论了与这一快速发展的研究领域相关的挑战和前景。
这是真的，只是还没发生：一篇关于高等教育新兴技术的三篇论文
世界拥抱虚拟学习 ................................................................................................................114 摘要 ................................................................................................................................114 介绍 ................................................................................................................................114 研究问题 ........................................................................................................................116 文献综述 ........................................................................................................................116 框架 ................................................................................................................................119 方法 ................................................................................................................................120 发现 ................................................................................................................................121 Roblox .............................................................................................................................122 Flipside .............................................................................................................................124 Plotagon .............................................................................................................................124 360 度视频 ................................................................................................................124 视频会议 .............................................................................................................................125 Perusall .............................................................................................................................128 Canvas .............................................................................................................................128 Kaltura .............................................................................................................................131 Articulate 360 .............................................................................................................132 讨论...........................................................................................................134 结论 ......................................................................................................................135 参考文献 ......................................................................................................................135 第五章：结论 ................................................................................................................143 参考文献 ......................................................................................................................152 附录 ................................................................................................................................157 附录 A：研究问题表 ................................................................................................158 附录 B：方法、结果和设计表 ..............................................................................................161 附录 C：主要发现表 ........................................................................................................175 附录 D：先前知识调查 ......................................................................................................179 附录 E：每日反思提示 ......................................................................................................180 附录 F：期末反思问题 ................................................................................................180 附录 G：学生对第一堂课的回应 ................................................................................181 附录 H：学生对 VR 步行之旅的回应 ................................................................................183 附录 I：学生对 Uncensored Restaurant 的回应 ................................................................185 附录 J：学生对 Three Dragons 的回应 ................................................................................186 附录 K：学生对 HUME Lab 的回应 ................................................................................188 附录 L：学生对调查问题的回应 ................................................................................190
基于cAN的逼真的骨超声图像和标签合成，以改善分割⋆
摘要。为提供安全的替代方案，用于术中的流体镜检查，已研究超声（US）作为各种计算机辅助矫形外科手术（CAOS）的替代安全成像方式。然而，低信号与噪声比，成像伪影和骨表面出现几毫米（mm）的厚度，阻碍了我们在CAOS中的广泛扩散应用。为了为这些问题提供解决方案，研究集中于精确，健壮和实时骨分割方法的发展。最近基于深度学习的方法显示出非常有希望的结果。但是，在训练深度学习模型时，骨头数据的稀缺引入了显着的挑战。在这项工作中，我们提出了一种基于一种新的生成对抗网络（GAN）结构的计算方法，以（1）生成合成的B模式US图像和（2）实时实时的骨表面掩模。我们展示了如何针对此类任务实现偶性概念。由两个卷积块武装，称为自预测和自我发项块，我们提出的gan模型合成了现实的B模式US图像和分割的骨骼面膜。使用两种不同的美国机器对27名受试者收集的1235次扫描进行了定量和定性评估研究，以显示我们模型与最先进的GAN的比较结果，用于使用U-NET进行骨表面分割的任务。
基于失真的验证定向能量沉积添加剂制造零件的热处理模拟
定向的能量沉积添加剂制造零件具有陡峭的应力梯度，并且由快速热循环引起的各向异性微观结构和上层层制造，因此可以使用热处理来减少残留应力并恢复微观结构。数值模拟是确定热处理过程参数并减少必要的应用程序的合适工具。热处理模拟在此过程中计算失真和残余应力。验证实验对于验证仿真结果是必要的。本文提出了添加剂组件的热处理的3D耦合热机械模型。使用C形状样品几何形状进行基于失真的验证以验证模拟结果。Therefore, the C-ring samples were 3D scanned using a structured light 3D scanner to compare the distortion of the samples with different post- processing histories.
对逼真的果蝇运动的全身模拟，并进行深度加固学习
动物的身体影响神经系统如何产生行为。因此，2对感觉运动行为神经控制的详细建模需要3个身体的详细模型。在这里，我们在Mujoco Physics发动机中贡献了4种水果果蝇Melanogaster的解剖学生物力学全身模型。我们的模型是通用的，5可以在陆地和空气中模拟各种频率行为。我们通过模拟逼真的运动和步行来证明模型的6个通用力。为了支持7这些行为，我们通过流体力和8种粘附力的现象学模型扩展了穆霍科。通过数据驱动的端到端强化学习，我们证明了9这些进步使能够基于高级转向控制信号的复杂轨迹进行现实运动10的神经网络控制器的训练。我们通过训练12个模型来证明11使用视觉传感器以及重复使用预训练的通用式旋转控制器。我们的项目是一个开源平台，用于在体现的上下文中对感觉运动行为的神经控制建模。14
机器人真的会抢走我们的工作吗？自动化和人工智能将如何影响未来的工作
因自动化和人工智能而面临失业风险的县大多集中在低增长农村地区，这些地区目前占就业岗位的 20%，但到 2030 年，就业增长率可能只有 3%，甚至可能出现任何就业增长。麦肯锡的研究发现，“城市核心”（由纽约等特大城市和西雅图等高增长中心组成）到 2030 年可能占净就业增长的 60%，其次是“混合中部”（例如底特律、罗德岛州普罗维登斯和北卡罗来纳州格林斯博罗），占 28%，“小众城市”（例如犹他州普罗沃、亚利桑那州普雷斯科特和印第安纳州南本德）占 8%。
大型语言模型用于代码分析：LLMS真的做他们的工作吗？
抽象的大语言模型（LLM）在自然语言理解和编程代码处理任务的领域中表现出了重要的潜力。他们理解和生成类似人类代码的能力刺激了用于利用LLM的搜索代码分析目的。但是，现有的文献体系在代码分析中对LLMS的有效性进行系统评估和评估时，尤其是在混淆的代码中进行系统评估和评估。本文旨在通过对LLMS执行代码分析任务的功能进行综合评估来弥合这一差距。此外，它提出了使用LLMS进行代码分析的现实世界案例研究。我们的发现表明，LLMS确实可以用作自动代码分析的有价值的工具，尽管有一定的限制。通过细致的探索，这项研究有助于更深入地理解与使用LLMS在代码分析中相关的潜在和约束，为在这个关键领域中增强应用铺平了道路。
用材料校准在虚幻引擎中执行逼真的地震模拟
地震会严重影响社会和经济，强调有效搜索和救援策略的需求。作为AI和机器人技术，越来越多地支持这些努力，对培训的高保真性，实时模拟环境的需求已变得紧迫。地震模拟可以视为复杂的系统。传统的仿真方法，主要集中于计算单个建筑物或简化建筑集聚的复杂因素，通常在为城市环境提供现实的视觉效果和实时结构性损害评估方面通常不足。为了解决这一缺陷，我们基于虚幻引擎中的混乱物理系统引入了一个实时的，高视觉的忠诚地震仿真平台，该平台是专门设计的，旨在模拟对城市建筑的损害。最初，我们使用遗传算法根据现实世界测试标准将来自ANSYS的材料模拟参数校准到虚幻发动机的断裂系统中。此对齐确保在实现实时功能的同时，确保两个系统之间的结果相似。另外，通过整合真实的地震波形数据，我们改善了模拟的真实性，确保它准确地反映了历史事件。所有功能都集成到视觉用户界面中，从而实现零代码操作，从而有助于通过跨学科用户进行测试和进一步开发。我们通过三个基于AI的任务来验证平台的有效性：相似性检测，路径计划和图像分段。本文建立在我们在IMET 2023上介绍的初步地震模拟研究的基础上，并具有显着的增强，包括改善材料校准工作流程和结合建筑基础的方法。
在机器学习中使用天真的贝叶斯分类器算法的学生绩效预测
摘要 - 这项研究的重点是对基于机器学习原理的方法论平台的开发和分析，用于评估学习过程并增强学生的成绩。这项研究的目的是开发和测试一种根据天真的贝叶斯分类器评估学生学业表现的方法。此外，这项研究的目的是创建一种有效的工具，能够使用当代机器学习方法和技术来自动化和优化对教育绩效的评估。这项研究采用幼稚的贝叶斯分析技术来预测学生的成就，并在Python实施了算法。尽管强调了软件产品的开发，但该研究主要集中于该方法的开发和分析。我们的发现强调了这种方法的新颖性，该方法可以作为教育机构和教育工作者的宝贵工具。
研究论文可修复桥梁网络系统仿真的可用性等效性分析
在可靠性分析中，主要有两种方法可以改进不可修复系统的设计。这两种方法是：（i）缩减法，该法假定可以通过将一组部件的故障率降低因子ρ（0 < ρ < 1）来改进系统；（ii）冗余法，实际上该法又分为多种冗余方法，如热冗余、温冗余、冷冗余和不完全开关冗余的冷冗余[1]。冗余和缩减方法也可用于改进可修复系统。此外，可通过将某些系统部件的修复率提高因子σ（σ > 1）来改进可修复系统[2]。对于最小尺寸和重量过大的系统，使用冗余法可能不是一种实用的解决方案[3]。因此，出现了可靠性/可用性等价概念。在这种概念中，按照减少或增加方法设计的改进系统必须等同于按照指定的冗余方法之一设计的改进系统。也就是说，使用这个概念，可以说系统性能可以通过替代设计得到改善[4]。在这种情况下，不同的系统设计