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World File Search System自动合成
AI驱动的模拟和混合信号电路设计的自动化：
随着技术向前推动和电路发展为复杂且复杂的设计，传统的手动电路设计方法将自己处于十字路口。随着引入许多挑战的尖端流程，从概念到创造的旅程变得越来越艰巨，要求大量的时间投资。为了克服这些挑战，自动化是一种关键创新，在确保精确度的同时加速了产品开发。这项研究通过研究模拟和数字电路发生器的结构并开创一种称为“正确构造”的自动合成方法来探索模拟电路设计。这种创新的方法优化了设计过程，同时从一开始就优先考虑准确性。此外，本研究还评估了模拟发生器的性能，重点是使用AUTOCKT进行准确性和电路指标。诸如自动布局生成的ALIGN和用于数字设计自动化的OpenFASOC等工具进一步提高了模拟电路设计中的效率和可访问性。这些工具的集成以及它们与开源CAD平台的兼容性，还显示出自动化的重大进步。此外，图形用户界面（GUI）的开发提供了一个用户友好的平台，可与与电路设计和仿真相关的各种功能进行交互，从而增强了总体设计工作流程。
用于有机激光发现的材料加速平台
传统材料的发现是一个费力且耗时的过程，从最初构思到商业化可能需要几十年的时间。材料加速平台的最新发展有望通过结合机器学习的实验自动化来加速材料发现。然而，化学领域的大部分自动化工作都集中在合成和化合物识别上，而综合目标特性表征则受到较少的关注。在这项工作中，引入了一个自动化平台，用于发现作为有机半导体激光器增益介质的分子，这是传统方法面临的一个挑战。该平台包括自动化的乐高式合成、产品识别和光学表征，可以以完全集成的端到端方式执行。使用此工作流程筛选有机激光候选物，发现了八种有机激光器的潜在候选物。测试了四种分子在薄膜器件中的激光阈值，并找到了两种具有最先进性能的分子。这些有希望的结果显示了自动合成和筛选在加速材料开发方面的潜力。
多模式细粒训练助理的自主工作流程
自主人工智能（AI）代理已经成为有前途的协议，以理解基于语言的环境，尤其是在大型语言模型（LLM S）的指数发展中。然而，多模式环境的细粒度，全面的不阐述不足。这项工作设计了一种量身定制的AU级工作流，该工作流无缝地集成到混合现实中（MR）进行细粒度的培训。我们在飞行员MR环境中为乐高砖组装的多模式细粒训练助手提供了演示。具体来说，我们设计了一种大脑语言代理，将LLM S与MR工具和视觉语言代理的内存，计划和互动集成在一起，使代理能够根据过去的经验来决定其行动。此外，我们推出了Lego-MRTA，这是一种多模式细粒组件Di-Alogue DataSet，在商业LLM提供的工作流程中自动合成。该数据集包括多模式指令的操作，对话，MR响应和视觉问题回答。最后，我们将几个流行的开放式LLM S作为基准，评估了他们在建议的数据集中进行微调的情况下的性能。我们要抗衡，该工作流的更广泛的影响将推动对MR环境中无缝用户互动的更智能分析的发展，从而促进了AI和HCI社区的研究。
从 Lustre 到 Simulink：用于验证嵌入式系统应用程序的反向编译。
在构建嵌入式系统（更具体地说是控制器）时，基于模型的设计如今已不可避免。在可用的模型语言中，同步数据流范式（如 MATLAB Simulink 或 ANSYS SCADE 等语言中实现的）已成为关键嵌入式系统行业的主流。这两个框架都用于设计控制器本身，但也提供代码生成方法，从而能够更快地部署到目标，并在设计过程的早期阶段（模型级别）更轻松地执行 V&V 活动。同步模型还通过使用同步观察器简化了正式规范的定义，使用工程师掌握的同一种语言将需求附加到模型上，并使用模拟方法或代码生成工具。然而，很少有研究涉及从较低级别的模型或代码自动合成 MATLAB Simulink 注释。本文介绍了从 Lustre 模型到真正的 MATLAB Simulink 的编译过程，无需依赖外部 C 函数或 MATLAB 函数。此转换基于 Lustre 到命令式代码的模块化编译，并在生成的 Simulink 模型中保留输入 Lustre 模型的层次结构。我们实施了该方法并使用它来验证编译工具链，将 Simulink 映射到 Lustre，然后映射到 C，这要归功于等效性测试和检查。从 Lustre 到 Simulink 的反向编译还提供了自动生成 S
电池2030+及其研究路线图
在电池2030 +内建立了一个用于欧洲前瞻性电池研究的长期公路图，其愿景从根本上改变了我们发现，开发和设计超高性能，耐用，安全，可持续性，可持续和负担得起的电池的方式。总体目标是“重塑我们如何发明未来的电池”。尽管此处的焦点设置在地图和传感上，但是上面提到的所有六个研究领域都是非常有希望的，并且可能会极大地影响我们的生产，应用和体验可充电电池。电池2030 +和路线图中概述的研究子字段基本上是基于化学中性方法的，即使此处经常提到锂离子电池术语。地图旨在开发能够传输当今电池材料研究过程的方法。愿景是建立自主，“自动”实验室，以加速和优化电池材料，接口和细胞的优化。实际上，研究依赖于高通量自动合成和表征，材料和界面模拟，自动数据分析和数据挖掘以及人工智能（AI）和机器学习（ML）的组合方法。因此，可以缩短未来高性能电池的最终发现时间。传感旨在探索传感器技术，以通过无与伦比的空间和时间分辨率在操作过程中监视关键的电池电池参数。例如，电池传感器可以确定电池的电池状态（SOC），荒地状态（SOH），权力状态（SOP），电池故障模式，甚至可以通过激活/添加自我建造功能来修复的单元格中的有缺陷的区域或组件。
在Bbox之外思考：无约束的生成对象合成
生成的AI模型和社交媒体的兴起引发了图像编辑技术的广泛兴趣。现实且可控的图像编辑现在对于内容创建，营销和娱乐等应用是必不可少的。在大多数编辑过程中的一个关键步骤是图像合成，无缝地将前景对象与背景图像集成。然而，图像构成的挑战带来了许多挑战，包括结合新的阴影或反射，照明错位，不自然的前景对象边界，并确保对象的姿势，位置和刻度在语义上是连贯的。以前关于图像合成的作品[5,30,32,59,61]专注于特定的子任务，例如图像融合，协调，对象放置或阴影一代。更多的方法[9,36,50,62]表明，可以使用扩散模型同时处理一些单独的组合方面（即，颜色协调，重新定位，对象几何调整和阴影/反射生成）[18,46]。这种方法通常以自我监督的方式进行训练，掩盖地面真相图像中的对象，并将蒙版的图像用作输入[9,62]，或者在反向扩散过程中仅在掩模区域内deno [9,50]。因此，在本文中，我们提出了一个生成图像合成模型，该模型超出了掩码，甚至使用空掩码，在这种情况下，模型将自然位置在适合尺度的自然位置中自动合成对象。我们的模型是图像合成的第一个端到端解决方案，同时解决了图像合成的所有子任务，包括对象放置。因此，在推理过程中需要掩模作为输入，导致了几个限制：（i）对普通用户进行精确掩码可能是不乏味的，并且可能会导致不自然的复合图像，具体取决于输入蒙版的位置，规模和形状； （ii）掩模区域限制了生成，其训练数据不考虑对象效应，从而限制了合成适当效果的能力，例如长阴影和反射； （iii）物体附近的背景区域往往与原始背景不一致，因为该模型在面具覆盖的情况下不会看到这些区域。为了实现此目的，我们首先使用图像介绍来创建包括图像三重态的训练数据（前景对象，完整的背景图像和
领先
尊敬的新南威尔士大学化学工程社区成员和支持者们，作为历史悠久的全球研究强校，新南威尔士大学化学工程学院在 2022 年取得了创纪录的成绩。今年年初，联邦政府为新南威尔士大学颁发了 5000 万美元的开拓者奖，以加速澳大利亚的清洁能源转型。Rose Amal 教授的 Power-to-X 将在该项目中发挥重要作用，我们很高兴能成为如此有价值且前所未有的计划的一部分。我校还获得了五项享有盛誉的澳大利亚研究委员会 (ARC) 奖学金，分别授予 Cyrille Boyer 教授、Kang Liang 博士、Zhaojun Han 博士、Emma Lovell 博士和 Rahman Daiyan。Cyrille Boyer 教授的 ARC 桂冠奖学金将使他能够继续进行世界领先的 (可) 可编程材料光驱动制造研究。我校还很高兴得知联邦政府拨款 3500 万美元在新南威尔士大学建立 ARC 碳科学与创新卓越中心。该卓越中心将由戴黎明教授领导，其他新南威尔士大学化学工程学院的学者将担任首席研究员，包括 Rose Amal 教授、毛广昭教授和 Nick Bedford 博士。最后但同样重要的是，我校获得了创纪录数量的 ARC 发现项目资助，这是政府对个人研究项目的首要支持。在八个 ARC 发现项目中，有四个由我校学者领导，包括由 Jason Scott 副教授和 Rose Amal 教授领导的“将二氧化碳串联光催化转化为高价值碳氢化合物产品”；由 Per Zetterlund 教授领导的“序列定义聚合物自动合成先进材料”；由毛广昭教授领导的“示踪功能化纳米粒子的合成与表征”；以及由 Kourosh Kalantar-Zadeh 教授领导的“获取用于低温化学反应的液态贵金属”。2022 年对于新南威尔士大学化学工程学院来说是一个真正激动人心的时刻，我们都期待着发现 2023 年会发生什么。感谢我们所有的学术和专业员工、学生、合作伙伴和支持者，让 2022 年成为如此成功和有意义的一年。祝一切顺利，毛光照教授