XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System硕士论文
深度学习和变形金刚中的硕士论文
组合优化在多样化的物流，制造，基因组学和合成生物学等多样化的领域中的许多现实应用中都起着至关重要的作用。这些问题及其复杂的变化的NP坚硬性质使它们难以解决。传统方法通常依赖于数十年研究的确切算法和启发式方法。但是，他们在可伸缩性和对其他问题的适应性方面挣扎。为了克服这些局限性，深度学习的成功导致了神经组合优化（NCO）的出现，后者从传统方法偏离了传统方法，以利用神经网络的概括能力。在这里，通过从数据中学习无需手动制定算法规则的数据，对神经网络进行了培训，从而生成了近乎最佳的解决方案。
Microsoft Word - Agata Lawrynczyk 硕士论文.docx
参与者在传统飞行模拟器图形条件（广角显示系统 (BADS)）下飞行三个预定义电路，并使用 VR 图形环境执行相同的飞行路径和任务。本研究的探索性假设是，两种图形条件之间的用户体验、认知工作量和性能没有差异。用户体验是通过调查晕动症和其他 VR 可用性指标的问卷收集的。认知负荷是从问卷中的主观评分中收集的，该评分来自外围检测任务，并通过持续测量参与者的生理指标，包括心率和皮肤电反应。表现是从飞行路径和空速偏差以及飞行精度中获得的。
Hiwi 职位/Mayer 实验室硕士论文项目
迈耶实验室的 Hiwi 职位/硕士论文项目 马克斯普朗克生物智能研究所的 Christian Mayer 博士领导的神经基因组学小组正在寻找一名积极上进、独立的学生，该学生具有哺乳动物细胞培养经验，并对神经发育、分子生物学、单细胞基因组学、表观遗传学、生物信息学和脑类器官培养方法感兴趣。成功的申请人将协助进行一项基因扰动研究，研究人类脑类器官中 GABA 能神经元命运的获得。开始日期最早可能是 2025 年 2 月。优先考虑能够投入一年或更长时间的候选人。感兴趣的申请人应将以下文件以 PDF 格式发送至 christian.mayer@bi.mpg.de，主题为“[类器官申请] “：
朝阳科技大学资讯管理系硕士论文
摘要 ........................................................................................................................I
硕士论文提案生物信号、生物图像和生物信息学
您将获得数据库和多种编程语言（Matlab、Python、SQL）的实践经验，并与 HBD 医院的知名研究人员和临床医生建立联系。必备技能：• MATLAB 或 Python 的基础知识 • 信号处理或生物信息学知识 开始日期：2023 年 11 月 联系方式：pierluigi.reali@polimi.it、mariagabriella.signorini@polimi.it
硕士论文：AI对算法交易策略的影响-IJRPR
人工智能（AI）彻底改变了众多行业，其影响力特别深刻的一个领域是算法交易。算法交易，也称为算法交易或自动交易，涉及使用计算机算法以高速和频率执行交易，通常以最少的人为干预。随着AI技术的出现，例如机器学习和自然语言处理，算法交易策略已经变得越来越复杂，为整个贸易商，投资者和金融市场提供了新的机遇和挑战。本文探讨了AI对算法交易策略的影响，旨在对AI技术如何重塑金融市场的格局提供全面的了解。通过研究AI在金融方面的演变及其在算法交易中的应用，本研究试图阐明与将AI集成到交易系统相关的优势，风险和影响。将AI集成到算法交易策略中，导致了一些显着的发展。首先，与传统统计模型相比，AI算法表现出了优越的预测能力，使交易者能够以更高的准确性和效率来识别有利可图的交易机会。机器学习技术尤其使交易者有能力分析大量财务数据，检测复杂模式并实时做出数据驱动的决策。其次，AI驱动的交易系统具有适应和学习市场动态的能力，使它们能够随着时间的推移而发展和优化其策略。通过加强学习和其他自适应算法，交易模型可以根据市场条件的反馈来连续地完善其方法，从而增强其在波动环境中的性能和韧性。此外，AI还促进了交易流程的自动化，使交易者能够以先前无法实现的速度和频率执行交易。通过利用AI驱动算法，交易者可以以最小的延迟执行交易，利用短暂的市场机会，并减轻人类情绪对交易决策的影响。但是，尽管AI在算法交易中提供了许多好处，但其广泛采用也带来了重要的考虑和挑战。一个问题是AI算法的潜力可以扩大市场波动并导致系统性风险，尤其是在多个AI驱动的交易系统以复杂方式相互作用的情况下。此外，围绕AI驱动的交易模型的透明度，问责制和解释性的担忧，因为他们的决策过程可能被认为是不透明且难以理解的。
硕士论文主题在安全，超可信，低...
随着量子计算机的出现，PLS仅利用传输方的物理层的资源，并提供了理论上的信息，因此已被认为是一种有吸引力的技术，用于保护B5G/6G无线通信系统中的机密数据。此类通信系统使用信息理论方法来保证无条件的数据安全性，即，它们在不限制计算资源的情况下安全地抵抗对手。PLS上的先前作品主要基于非构建性随机编码参数，以建立理论结果。这样的结果表明，可以找到传输最高量的安全信息的编码方案。仍然，这种非构造方法的实际实用性很少。在现实世界应用中，实用的物理层安全性构建值得更多的关注。不幸的是，现有的PLS编码解决方案无法满足短包通信的严格延迟和可靠性要求，因为PLS上的大多数先前的工作仅在可以使用任意大型编码块长度的情况下为安全通信方案提供了不切实际的解决方案。我们目前有兴趣使用信息理论和编码技术开发实用有效的信息在理论上安全可靠的通信方案，以防止窃听攻击。我们旨在设计有限的长度和晶格代码的安全编码方案，以确保授权各方之间的超级可靠和低延迟通信，同时阻止对抗性窃听者学习传播消息。
硕士论文提案（AM 中的 AI）- UAB KaU 2020
背景和目标 激光粉末床熔合 (LPBF) 被广泛认为是金属合金增材制造 (AM) 领域最有前途的制造工艺之一。AM 提供的设计自由度和复杂性是独一无二的，并且非常有益，尤其是对于工具应用而言。由于创新的 AM 设计解决方案，现在可以大大缩短工艺周期并提高零件质量。尽管有上述好处，但在大型复杂的制造任务中，LPBF 工艺容易出现缺陷和工艺稳定性相关问题。此类故障一旦发生，会严重影响所生产材料的质量和工艺的整体前景。因此，利用可监控工艺及其偏差的手段非常重要。如今，提供 LPBF 工艺现场监测功能的系统已在商业上存在，尽管其在后处理能力和数据评估方面的成熟度仍然有限。本研究的目的是研究并可能开发一个基于机器学习 (ML) 算法的框架，该框架可以对为 LPBF 工艺开发的现场监测系统生成的原始数据进行后处理。感兴趣的监测系统主要是光学断层扫描 (OT) 和熔池 (MP) 分析。这项工作的重点是识别和实施基于图像分析的学习模型，该模型可以关联来自监测系统的输入，以便记录和聚类潜在的材料和工艺异常。
硕士论文概要：利用人工智能作为工具来支持教师和学生
人工智能 (AI) 在我们日常生活中的应用日益广泛。现在，我们的智能手机、网站、个人设备等都使用了人工智能。从过去执行复杂任务到现在执行最简单的练习，我们可以看到人工智能将继续存在。人工智能在教育领域的应用是前景光明的领域之一，它有可能成为解决当前教育中一些主要问题的解决方案 (Pedro 等人，2019)。人工智能在教育领域的应用前景广阔，但值得注意的是，它的使用也带来了挑战，例如人工智能对教师和学生角色的影响。几乎没有证据表明如何将为教育开发的人工智能工具与教育理论结合使用，以加强和深化两者之间的协同作用 (Chen 等人，2020)。这项研究将与奥尔堡大学 (哥本哈根)、古卢大学 (乌干达) 和 CanopyLAB 公司 (丹麦) 合作进行。本论文的范围侧重于评估古卢大学教师和学生在 CanopyLAB 平台上通过该平台提供的 AI 功能创建和使用教育内容时在高等教育中对人工智能的实际应用。本论文报告旨在调查在全球北部（CanopyLAB - 丹麦）开发但在全球南部（古卢大学 - 乌干达）环境中使用的 AIED 工具的使用情况。本研究的局限性在于它没有涵盖 CanopyLAB 人工智能的开发或部署方式，并且不会根据用户反馈重新设计 CanopyLAB 平台。此外，不会与 CanopyLAB 公司直接合作，而是作为 CanopyLAB 平台的案例研究。人工智能不再是一个似乎只能在遥远的未来实现的领域。我相信这个项目具有重要意义，因为最近越来越多地使用人工智能来解决复杂和简单的问题和任务。本研究中使用的方法是案例研究。实施的方法是使用在线研讨会作为从参与者收集数据的方法。从文献综述和从古卢大学参与者收集的数据的分析来看，人工智能教学工具是一种教育软件或数字工具，教师可以使用它来教学、识别知识差距、开发和发布课程等。教学工具也可以有一个学生或学习者部分，学生可以使用。根据这篇论文的研究，性别和弱势群体的边缘化是导致不平等和偏袒的主要问题，因为 AIED 开发人员可能没有在确实需要的时候让这些社区参与进来，以产生良好的结果。为了缓解上述问题，让 AIED 的利益相关者参与进来是不可或缺的，因为需要他们的意见、反馈和关注。根据古鲁大学的研究，主要的障碍或瓶颈是全球南方国家在教育人工智能发展中的参与程度极低