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机遇公告：太空天气......
机会公告：空间天气创新、建模、测量和风险 (SWIMMR) S5：用于地面中子监测的联网仪器 征集启动时间：2021 年 2 月 截止日期：2021 年 4 月 13 日星期二，16:00 1. 摘要 STFC 邀请提交有关开发和演示用于地面中子监测的紧凑型仪器原型网络的提案，该网络非常适合在相对偏远的地方无人值守操作，以减轻空间天气的潜在辐射危害。该主题是空间天气创新、建模、测量和风险 (SWIMMR) 项目的一部分，该项目由英国研究与创新 (UKRI) 战略优先基金 (SPF) 资助。SWIMMR 由 STFC 和 NERC 联合管理，由 UKRI 资助，UKRI 为整个计划拨款约 2000 万英镑。英国气象局将是 SWIMMR 开发的模型和仪器的最终用户。 S5 项目将分两个阶段实施，即设计阶段和实施阶段。申请人必须首先提交设计研究提案。成功完成设计阶段后，在获得资金的情况下，团队将被邀请申请项目实施阶段的资金。请注意，由于采用这种两阶段方法，设计阶段完成和实施阶段开始之间可能会有短暂的间隔，以便进行评估和同行评审，并且预算需要确认。提交设计研究提案的申请人必须在其支持案例中包括设计阶段和实施阶段的详细信息。STFC 为 S5 项目提供的最高资金总额为 1,400,000 英镑。UKRI 对拟议项目的资助将为 FEC 的 80%（标准例外情况为 100% FEC），最高金额为 1,400,000 英镑。授予时将按现行利率进行指数化。资金分为两个阶段，如下所示：
人工智能如何挑战可定制技术设计
定制过程。因此，本研究推测，目前关于可定制技术设计的知识不能有效地解释包含人工智能的 IS。为了研究这一猜想并挑战可定制技术设计理论，进行了一项关于膀胱监测领域人工智能个人 IS 的启示性设计研究。基于设计研究的经验证据，这项工作的主要贡献在于为可定制技术的设计提出了三个命题，最终形成了可定制技术设计的修订理论。作为设计研究的成果，这项工作的次要贡献是为人工智能支持的个性化膀胱监测系统提供具体的设计知识，该系统可为神经源性下尿路功能障碍 (NLUTD) 患者提供帮助。总体而言，本研究强调了人工智能在以患者为中心的 IS 设计中的价值。
通过设计推动工业发展 - 代尔夫特理工大学研究门户
摘要 设计教育者和行业合作伙伴是关键的知识管理者和变革的共同推动者，设计本科生和研究生可以充当新想法、新能量和新观点的催化剂。在本文中，我们将通过对荷兰设计学院与行业合作开展的活动进行纵向调查的视角，探讨设计如何推动行业发展。我们分析了七十五 (75) 篇理学硕士 (MSc) 论文成果和七 (7) 篇博士 (PhD) 论文成果（其中五篇正在进行中），以确定设计活动如何影响荷兰航空业的进步。基于这些发现，我们随后引入了一个行业设计框架，将行业/设计关系组织为一个三层系统。这种让行业参与设计研究和设计教育的新方法具有直接的实用价值和理论意义，无论是在当前还是未来的研究中。
学士学位，硕士学位课程和
高级建筑建筑Master.univ.edificacio@upc.edu建筑 - 巴塞罗那（MBARCH）的高级研究：当代项目 /城市 /城市和建筑管理以及估值 /城市主义 /城市主义 /过程，设计与编程 /理论，历史和文化 /文化 /文化 /文化 /文化 /文化 /建筑，能源和环境 /环境 /环境 /环境 /架构恢复和架构式秘诀。 （MBDesign）专业：设计 /当代设计 /设计，创新与技术 /设计研究 /工业设计工程秘书处秘书处@upc.edu Architecture的艺术指导。巴塞罗那校园秘书处sectria.etsab@upc.edu建筑。sant cugat delvallès校园marq@etsav.upc.upc.edu建筑物建筑管理Master.univ.univ.gestio.edificacio@upc.edu诊断和干预技术在建筑构建建筑Master.univ.univ.diaosi.diagnosi.edif@upc.edif@upc.edu@upc.edu landscape（mblandarch） Master.univ.dgi@upc.edu建筑环境中的可持续干预（MISMEC）mismec@etsav.upc.edu
集成设计媒体 - MS.pdf
综合设计与媒体（IDM）计划促进了新兴媒体技术的创造性实践，设计研究和多学科实验。作为纽约大学工程学院的研究活性课程，在整合数字媒体和社会的研究方面合作。IDM MS课程将基于项目的学习与新兴媒体和技术的历史，文化，道德和哲学方面的研究结合在一起。我们通过个人和协作工作强调适用于广泛媒体的技能的发展。来宾讲座和会议补充了我们的课程，并最大程度地提高了学生与以下领域各个领域的领导者的个人接触：商业，倡导，服务，娱乐和教育。该计划最终在一个自我指导的项目中结合了理论和实践，展示了学生的创造力和技术能力。
实习 6 个月 2023 年 - ISAE-SUPAERO
实习与创新型 CS-23 飞机架构的多学科设计有关，是研究主席 ISAAR（飞机架构与法规创新解决方案）的一部分。实习生将被纳入 DCAS 部门的飞机设计研究团队。实习的目的是开发模型来计算飞机初步设计阶段的环境排放。开发的模型将集成到 ISAE-SUPAERO FAST-OAD-GA（通用航空未来飞机尺寸工具）整体飞机设计软件中。模型将涵盖噪音（针对配备传统发动机和电动机的螺旋桨飞机）、飞行中的二氧化碳排放和其他污染物排放。FAST-OAD-GA 是一款用 Python 编写的软件，位于 OpenMDAO 框架内，用于 CS-23 飞机的多学科分析和优化。它在 https://github.com/supaero-aircraft- design/FAST-GA 上公开提供。实习的目标是：
石化
石化是从纤维素到岩石的转变过程，因此我们可以想象出一种形状简单的陶瓷制品，由纸、绳子、棉花、木头或纸板制成。它包括两个阶段：将二氧化硅溶液注入模型，然后进行大气热解。在此烧制过程中，碳和二氧化硅融合形成碳化硅，这是一种坚硬且耐磨的陶瓷，技术上可与钻石媲美。该项目由 Emile De Visscher 与 ESPCI（Jérôme Bibette）、UPMC（Florence Babonneau）、Chimie ParisTech（Philippe Barboux）、École des Arts Décoratifs（SACRe，PSL 大学）和洪堡大学（Cluster Matters of Activity）的科学家合作开发，将实验性科学开发与设计研究相结合，以想象一种创新的手工制造工艺。
在大学生的插电计算思维中基于问题的学习的有效性
摘要：计算思维被认为是当代教育中的关键能力，使个人准备在数字上普遍存在的世界中应对复杂的挑战。在这项具有预测试和测试后措施的准实验设计研究中，研究了高等教育学生中数学教学学领域发展计算思维的可能性。这是通过基于问题的学习（PBL）方法使用实验组中的问题解决的，或者以对照组中解决问题的分析进行分析。干预后，对照组在测试后措施中获得的得分有了统计学上的显着改善。因此，PBL和解决问题并没有导致学生的计算思维的改善，而对已解决的概率方法的分析确实如此。因此，结果表明了后一种方法对教学计算思维的潜在好处。
通过...
摘要 - 基于CPU的推理可以作为外芯片加速器的拟合作用。在这种情况下，由于其高效率，新兴的矢量体系结构是一个有前途的选择。然而，卷积算法和硬件实现的庞大设计空间使设计选项的选择具有挑战性。在本文中，我们介绍了针对基于CPU的卷积神经网络（CNN）推断的共同设计的未来矢量体系结构的持续研究，重点是IM2Col+Gemm和Winograd内核。使用GEM5模拟器，我们探讨了几个硬件微体系特征的影响，包括（i）向量泳道，（ii）向量长度，（iii）缓存尺寸和（iv）将向量单元集成到CPU管道中的选项。In the context of im2col+GEMM, we study the impact of several BLIS-like algorithmic optimizations such as (1) utilization of vector registers, (2) loop unrolling, (3) loop reorder, (4) manual vectorization, (5) prefetching, and (6) packing of matrices, on the RISC-V Vector Extension and ARM-SVE ISAs.我们使用Yolov3和VGG16网络模型进行评估。我们的共同设计研究表明，BLIS样的优化对所有类型的矢量微体系结构都不是有益的。我们还证明，与我们优化的CNN内核相比，较长的矢量长度（至少为8192位）和较大的缓存（256MB）可以提高5倍的性能，而512位和1MB的载体长度则可以提高性能。我们的共同设计研究还表明，与IM2Col+GEMM相比，Winograd需要较小的缓存尺寸（高达64MB）。在Winograd的背景下，我们通过使用每个通道的8×8图块来介绍跨输入/输出通道之间的新颖的瓷砖并行方法，以对向量长度不可知（VLA）体系结构进行载体化算法。我们的方法利用了较长的向量长度并提供了高内存重复使用，与我们在Fujitsu A64FX处理器上优化的IM2Col+Gemm方法相比，对于具有3×3内核大小的非弯曲卷积层的性能提高了2.4倍。索引术语 - CNN，GEMM，Winograd，长量架构，向量长度不可知论ISA，共同设计，优化
使用 AI 实现多样性设计：一种视角
摘要。包容性设计关注多样性。交互系统情境化的用户感知设计框架需要分析和处理复杂的多样性因素，这对传统的设计流程、工具和方法提出了挑战。因此需要新的技术进步来提供更多的创新潜力。作者指出，智能产品的设计流程正在应对不确定性而演变。未来，面向多样性的设计将倾向于以算法的方式分配设计资源和价值，而不是妥协的统一解决方案。本文分析了以深度学习为代表的人工智能技术在面向多样性的设计实践和设计研究中应用的局限性和潜力，提出了进一步研究的目标和方向，并讨论了跨学科研究环境中人工智能使能多样性设计的关键环节。关键词：包容性设计 · 多元化设计 · 人工智能