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World File Search System经验数据
开创性的数字神经科学
在 HBP 期间，计算和数字化从根本上重塑了大脑研究的开展方式——这一转变的速度、规模和影响令人惊叹。超级计算机、大数据分析、模拟、神经形态计算、机器人和人工智能都已成为现代神经科学工具箱的新成员。反过来，我们对大脑的了解不断加深，也正在改变这些技术，从受大脑启发的人工智能和神经形态计算到认知机器人。HBP 一直是这些发展的推动者，在两个方向上不断突破界限。已经开发的模拟平台提供了分子、细胞、大脑区域和全脑水平的模拟引擎。它们可以以“协同模拟”的方式相互连接，在不同物种的大脑中跨大脑区域和空间尺度进行虚拟实验。自下而上的模拟与自上而下的方法相结合，研究人员根据经验数据验证了他们的模型。此外，人类、啮齿动物和猴子的大脑图谱的开发，以及 FAIR（可查找、可访问、可互操作和可重复使用）研究数据，为该领域树立了新标准，并为我们的建模和模拟工作提供了参考。后者已进入开创性的医疗应用领域，支持个性化的大脑模型。
甜菜中控制螺栓固定耐受性的关键定量特质基因座来自机构实验室设置的见解
在当今的数字景观中，安全通信对于保护敏感数据免受未经授权的访问至关重要。加密算法在该领域起着重要作用，通过加密传输数据来建立防止有害攻击的强大障碍。攻击者要求加密通信所需的巨大时间和计算资源证明了加密方法在改善网络安全方面的有效性。本文研究了加密算法在确保网络通信中的关键作用，尤其是在受控实验室条件（例如VIT实验室）中。最初，显示了攻击者利用加密与未加密通信所需的时间的实质差异，并强调了加密算法在当前网络安全中的重要性。之后，几种加密方法（例如RSA，AES和总共16个算法）的比较和对比度。通过查看加密/解密速度和关键产生效率等参数来发现每种算法的优势和缺点。使用经验数据和理论思想，这项研究为选择和实施加密算法提供了有用的帮助，以改善实验室环境中的网络安全。这些发现有助于为保护数字通信免受不断发展的网络威胁而制定有效措施，从而产生更具弹性和安全的数字生态系统。
维护策略选择由故障率功能支持：在串行制造线中应用
研究问题是如何在制造工厂中选择关键设备的维护程序。本文的目的是为锻造生产线的关键设备选择维护专业，包括五台机器。研究方法是定量建模和仿真。主要的研究技术是故障（TBF）与修复时间（TTR）之间时间的概率建模以及整个系统的仿真，以计算必要的可靠性参数。使用现场数据和基于故障的决策模型可以减少对主要租赁策略决策的继承风险和不确定性（Ge等，2017; Panchal等，2017; Seiti et al。，2017; Seiti et al。，Seiti等，2018a; Seiti et eiti; Seiti等人，2018b）。该研究采用了故障率函数，可以将其视为设备在整个生命周期中的可靠性的指示（Jónás等，2018）。主要新颖性是一种合适的结构，可帮助选择仅基于经验数据的关键设备的维护策略。该方法依赖于故障率函数的行为。该研究计算了个人和总体平均时间失败时间（MTBF），平均修复时间（MTTR），可用性以及每个生产订单最可能的失败数量，这些失败次数遵循泊松过程。
使用Q ...
离线增强学习（RL）是一种学习范式，代理商从固定的经验数据集中学习。但是，仅从静态数据集中学习可以限制由于缺乏探索而限制性能。为了克服它，离线到在线RL将离线预训练与on-line-fielting结合在一起，这使代理商可以实时与环境进行互动，从而完善其政策。尽管有好处，但在线阶段的脱机RL方法中存在降解和缓慢改善。为了应对这些挑战，我们提出了一个新颖的框架，称为EN基于Semble的O ffline-o o nline（Enoto）RL。通过增加Q-Networks的数量，我们无缝桥接离线预培训和在线微调而不会降低性能。此外，为了加快线条绩效的提高，我们适当放松了Q值估计和基于公司集合的勘探机制的悲观情绪，进入了我们的框架。实验结果表明，ENOTO可以实质上提高训练稳定性，学习效率以及在一系列运动和NAVIND任务上进行微调过程中现有离线RL方法的最终表现，从而极大地超过了现有的离线离线到Online-Online-Online-Online RL方法。
AI驱动的投资算法对市场的影响...
I.引言人工智能（AI）的出现已经彻底改变了各个部门，财务是受影响最大的部门之一。使用机器学习和深度学习等先进技术的AI驱动投资算法在金融市场上已经变得越来越普遍。这些算法分析了大量数据集，识别模式并以远远超出人类能力的速度执行交易。这种转型提出了有关AI对市场效率的影响的关键问题，这是市场价格如何反映所有可用信息的关键衡量标准。市场效率是现代财务理论的基石，认为资产价格应迅速适应新信息，以确保资源的公平估值和最佳分配。AI在投资策略中的应用有望提高预测和交易决策的准确性，从而有可能提高市场效率。但是，AI的引入也引入了挑战，包括增加市场波动和新型系统风险的出现。本文通过分析经验数据，比较AI驱动的投资算法对市场效率的影响，比较AI驱动和传统的交易方法，并探讨对市场稳定性和监管框架的广泛含义。
一项关于生成AI在...
摘要本文探讨了生成AI（Gen AI）对Omnichannel零售的变革性影响，并探讨了其在增强客户体验和简化数字和物理平台上的操作中的作用。通过对当前文献，行业案例研究和经验数据的全面分析，该研究调查了AI代在零售中的六个关键应用：个性化和动态内容创建，虚拟购物助理，库存和实现优化，营销内容的产生，客户见解和情感分析，以及永久的AR/VR体验。研究结果表明，AI Gen Gen显着提高了个性化，操作效率和零售中的跨通道整合。但是，该研究还确定了实施方面的挑战，包括数据隐私问题和无缝技术集成的需求。本文为零售中的AI知识越来越多，并为寻求在其全渠道策略中利用AI的零售商提供了实用见解。本文通过讨论未来的研究方向以及AI代对消费者行为和全球零售实践的潜在长期影响。关键字：生成AI，全渠道零售，客户体验个性化，零售业务优化，人工智能中的人工智能。
基于GPT的工具对理解标准化段落的不同影响
由于大型语言模型（例如生成预训练的变压器模型（GPT））的能力迅速提高，基于人工智能（AI）的工具已在大规模的教育中输入。但是，经验数据在很大程度上缺乏AI工具对学习的影响。在这里，我们确定了使用随机的交叉跨界在线研究（n = 195）对标准化美国大学测试（ACT）衍生的标准化美国大学测试（ACT）衍生的段落的阅读理解的影响的影响。所研究的四个工具是AI生成的摘要，AI-AI-ADERING概述，问答导师Chatbot和Socratic讨论聊天机器人。与我们的预注册假设一致，我们发现AI工具的差异效应是基线阅读理解能力的函数。AI工具在较低的参与者中显着提高了理解力，并且在较高表现的参与者中的理解力显着恶化。在特定工具方面，苏格拉底聊天机器人的表现最低，而摘要工具则最大的表现会恶化。这些发现表明，尽管AI工具具有增强学习的巨大潜力，但毯子的实施可能会对较高表现的学生造成意想不到的伤害，呼吁谨慎和开发人员和教育工作者进一步实证研究。
人工智能在智能制造中的应用
该系统能够识别学生的薄弱环节，并提供有针对性的反馈和资源。这种自适应学习方法已被证明能够显著提高学生对智能制造概念的掌握程度。我们最近研究的经验数据表明，与传统学习环境中的同龄人相比，使用 ITS 的学生的期末考试成绩提高了 25% [8]。此外，实践评估显示，ITS 用户在应用智能制造原理解决实际问题方面的熟练程度提高了 30%。学生的定性反馈进一步证明了该系统的有效性，他们表示，自己对理解和利用智能制造技术的能力更加自信。一名学生表示：“ITS 提供的个性化反馈和资源帮助我专注于自己的薄弱环节，并显著提高了我的实践技能。”为了确保分析的深度和特异性，我们目前正在进行纵向研究，以评估 ITS 对学生学业和职业轨迹的长期影响。初步结果表明，通过 ITS 获得的技能和知识有助于在智能制造领域取得持续成功。通过详细了解我们的智能辅导系统的机制和影响，我们旨在展示其对提高学生在智能制造领域的学习成果和实践能力的重大贡献。
转型系统工程以利用数字革命
集成 – 在组件、子系统、系统级别开发和应用数字替代真实源模型；使用更高保真度模型和经验数据验证替代模型；在 MDO 分析中部署子系统替代模型；在集成系统级别执行交易和成本研究 分析 – 定义子系统和系统级别对设计变量的敏感性；解决跨子系统的不确定性传播及其对总体系统性能和成本的影响；执行概率分析以量化系统满足性能要求的裕度和不确定性。设计 – 使用更新的数字替代模型为最敏感的设计变量部署方差减少策略设计；使用制造和维持数字替代模型进行制造和维持设计 构建 – 使用替代真实源模型来解释制造和装配公差的变化，这是开发数字孪生的前提。测试 – 优化测试以提供验证数字替代真实源所需的知识；使用测试来监控和减轻关键技术性能参数的不确定性，作为衡量要求进展的指标。操作 - 部署数字孪生来监控健康状况，获取有关系统性能的更多知识，项目最佳维持，和/或为自适应控制提供参考模型。学习 - 积累知识并实施到数字替代模型中，以提高下一个系统的性能。
无人驾驶飞机可见性建模，用于“看见并避开”操作
摘要：随着每天有更多的无人机 (UA) 升空，本来就很高的有人机与 UA 的接触率仍在持续增长。飞行员和规则制定机构意识到，UA 能见度对看见并避让概念下的运行是一个真实存在但无法量化的威胁。为了最终量化威胁，本文使用收集到的经验数据以及之前关于影响能见度的因素的研究，构建了一个新颖的基于对比度的 UA 能见度模型。这项研究表明，如果有人机和 UA 在看见并避让概念下运行且处于碰撞航线上，那么当 UA 能见度 < 1300 m 时，空中相撞将成为一个严重威胁。同样，这项研究还表明，当 UA 能见度 < 400 m 时，空中相撞可能无法避免。这项研究验证了飞行员和规则制定机构的担忧，表明在现实世界中，UA 能见度距离 < 1300 和 < 400 m 的情况经常发生。最后，该模型生成了 UA 可见性查找表，这可能对美国联邦航空管理局和国际民用航空组织等规则制定机构有用，可用于未来证明探测和避免操作的等效性。在此之前，在 UA 附近以较低空速飞行的飞行员可能会提高安全裕度。