XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System设计
基于计算机辅助的药物设计
它易于使用，并产生几乎实时的结果。您可以迅速迭代设置并较早地识别低电位的潜在客户 - 更快的决定。使用传统方法，知道您是否失败了，需要很长时间（或可能的几周）。使用MT，它通常可以起作用或不起作用，您会很快发现它，因此您决定综合或放弃结构。我们可以使您的答案比合成化合物更快。想筛选配体吗？使用MovableType对其进行测试，您将在几分钟内得到答案。
CC046872_directive_OAS 7005.1A，内部空间分配、设计和管理政策
○ 担任每个服务和员工办公室的主要客户和租户代表。 ○ 管理和监督 GSA 的投资组合。 ○ 审查和批准所有入住协议。 ○ 制定空间分配、设计和管理的政策、指导和措施。 ○ 获得建议并选择参与项目启动会议、市场调查、需求评估访谈、设计研讨会和空间验收演练。 ○ 审查和批准空间获取、重新定位或重新配置的所有要求包。 ○ 审查和批准本政策设计策略和指南部分的所有豁免请求。 ○ 审查和批准所有概念和设计意图图。 ○ 采购变更管理服务。 ○ 按照现有的 GSA 政策和/或指南实施智能入住和/或酒店式策略和协议。 ○ 确保在预算过程中提供资金请求和支持估算。 ○ 为所有超过 25,000 美元的项目制定、实施和管理治理流程。
Team Inspration 2025 Roboboat的设计...
摘要 - 团队灵感从Roboboat 2024，Robosub 2024和Robotx 2024中汲取了教训，将我们的自主地面车辆（ASV），Barco Polo升级为2.0版。我们通过显着改善了我们的软件并安装新的壁球发射器和水枪，提高了Barco Polo的性能和可靠性，从而使尝试所有任务的能力。团队计划通过融合不同的全球导航卫星系统（GNSS）和一个具有深度感知的立体摄像头来完成使用同时本地化和映射（SLAM）的所有任务。我们还组织了电气系统，以解决测试期间观察到的电气连接的不稳定性。有条不紊的测试策略，包括单位测试，测试计划和状态会议，简化了开发过程，使远程成员能够与当地队友有效合作。设计审查，连续集成以及通过系统工程和敏捷过程的迭代反馈使团队能够快速失败并及时改善子系统。
室内设计启示
人工智能持续快速发展，引发人们对人工意识的思考。以人为中心的理解认为意识是人类独有的特征，其他生物不具备这种特征。然而，软件和硬件的发展展示了处理、分析和推断越来越全面的数据的能力，接近人脑性能的图像。此外，人工智能应用于可以与人类交流的人性化物体，唤起了这些物体中意识的存在。本文讨论了人形机器人中人工意识的存在，这是人工智能的进化延续。它估计了它对建筑的影响，主要是在室内设计方面。意识在建筑中占有特殊的地位，因为它指导工程中的智能并将其带到抽象层面，例如美学。本文从互联网对话和已有科学期刊的理论中提取了热门信息。本文得出结论，双方的适应性以及未来双方立场的平衡将影响人工智能与人类融合的室内设计方法的发展。
RoboSub 2024技术设计报告
摘要 - 今年，由中学和高中学生组成的团队Inspion的新团队正在建立未来几年的STEM管道。凭借更少的机器人经验，该团队利用过去的课程和能力，并将部署更有能力的自动驾驶水下汽车（AUV）Onyx来执行任务，而较小的AUVGræy，Græy，正在用作测试台，并且有推动者可以展示Intersub交流。团队集成了一个新的光纤陀螺仪（FOG）和多普勒速度日志（DVL）算法，该算法与水力机，摄像头和一个机上惯性测量单元（IMU）相结合，可实现更准确的导航。团队继续改善软件，并结合了更强大的本地化算法。团队的开源Robosub 101指南[1]已更新以加速和文档学习作为全球新RoboSub参与者的参考文献文档。
CS151，面向对象设计，06，秋季，2022
● 编程作业 (25 %) 将会有几项编程作业，涉及 OO 编程、OO 设计和 UML 图。所有作业都是个人作业。逾期的作业将不被接受。 ● 测验 (10 %) 每章之后都会有简短的测验。这些测验的目的是鼓励学生阅读课程材料并理解概念。这些测验的目的是帮助学生更好地理解概念并将其应用于作业以及为期中和期末考试做准备。 ● 项目 (20 %) 每学期最后一个月，每个小组由 3 名成员组成一个小组项目，涉及 OO 设计和 GUI 编程。 ● 期中和期末（各占 20 %） 将会有一次期中考试和一次期末考试，包括选择题和书面答案。问题可以来自测验、课堂笔记、幻灯片、作业和课堂讨论。 ● 课堂参与 (5 %) 为鼓励参与，您的期末成绩的 5% 将来自您的参与。请注意，参与并不等于出席。
生成AI在时尚中针对针织纺织品设计的应用
摘要近年来，人工智能（AI）的形式是深度学习模型的形式，已作为促进或在各个设计领域展现创造力的工具。在时装设计方面，AI的现有应用程序更加严重地解决了一般的时装设计元素，例如样式，轮廓，色彩，色彩和图案，并且更少注意对基本纺织品属性的关注。为了解决这一差距，本研究探讨了将生成深度学习模型专门用于时装设计过程的纺织品组成部分的效果，它是利用生成性的对抗网络（GAN）模型来为编织纺织品设计的新图像，然后基于与200名受访者的审美调查中的审美质量进行评估。结果表明，基于生成深度学习（GAN）的方法具有具有创造性和实用性的新纺织品设计的能力，从而促进了时装设计过程。
类比设计中人与人工智能的交互协同创造力
简介 十一年前，马希尔 (Maher) 问道：“谁在创造？” (Maher 2012)，并提出了几个创造性应用的分析空间，包括构思和互动两个维度。马希尔的问题引出了乔丹诺斯 (Jordanous) 的 PPP 视角框架，其中创造行为可以由人类或人工智能 (Jordanous 2016) 执行，以及坎托萨洛 (Kantosalo) 和塔卡拉 (Takala) 的 5C 框架，其中创造行为由人类和人工智能共同组成的集体执行 (Kantosalo and Takala 2020)。1然而，对于人与人工智能互动中创造力的位置，人们的共识较少。混合主动性创造性界面方法提出了一组基本的细粒度活动，这些活动可以由人类或人工智能以某种结构化对话的形式执行（Deterding 等人，2017 年；Spoto 和 Oleynik，2017 年），随后扩展到生成应用（Muller、Weisz 和 Geyer，2020 年），针对特定算法方法进行了改进（Grabe、Duque 和 Zhu，2022 年），并针对其他算法方法进行了批评（Zheng，2023 年）。虽然这些方法生成了重叠的分析动作词汇，但它们并没有解决创造力在何处发生（以及由谁或什么通过这些动作发生）的问题。在这篇短文中，我们提供了对该问题的一个答案的几个例子。我们重新利用 Kantosalo 和 Takala (2020) 的 5C 中的集体概念，提出一种类型的创造力可能会在以下互动空间中不对称地出现 (Rezwana and Maher 2022)
