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使用 Cisco Packet Tracer 模拟软件提高 IT 学生创造力和成果的定量研究 Demeter, R.; Kövári, A.; Katona,
为工程专业的学生设计足够的实验室以激发他们的创造力并理解实际问题非常重要。虽然世界和学习目标都在发生变化，但基于问题的学习 (PBL) 可以被视为教授高级计算机网络的理想教学工具 [17]。用于教授计算机网络和嵌入式系统的 PBL 意味着重要案例的实际说明。目前，有几种应用程序可以让学生测试他们在网络方面的知识和实践技能。这些工具在提供的功能方面有很大不同，从功能有限的最简单工具到功能众多的最复杂工具。更高级课程的一个常用示例是 Boson Net（参见 [18]），这是一个模拟程序，例如 Cisco Packet Tracer。它由三部分组成：
在GE，SB和TE元素系统中氮的氮掺入的光谱研究：迈向了解相变材料中氮效应的一步 开发用于拆卸应用的紧凑型Alpha和Beta摄像头 通过直接数字合成的可扩展低延迟FPGA体系结构量子验控制 智能写算法以增强RRAM宏的性能和可靠性 关键驱动因素和促使6G时代 全基因组关联研究确定了与法洛的四边形相关的12q24和13q32的基因座 用户实施例比较虚拟现实中半自治和完全捕获的头像运动 绿色回收方法处理锂离子电池电子废物 开发一个方法学框架，用于评估行星边界内电池升级的绝对可持续性 主动学习中的无监督未知检测 创新的多层OT选择器用于性能调整和提高可靠性 多层OTS选择器工程高温稳定性，可伸缩性和高耐力 模型驱动的设计空间探索模拟中的多机器人系统 燃油库，TAF-ID数据库和OC软件
氮化物材料中的氮掺杂是改善材料特性的一种有希望的方法。的确，GESBTE相位变化合金中的N掺杂已证明可以极大地提高其无定形相的热稳定性，这是确保最终相变存储设备的数据保留所必需的。尽管建议这种合金中的N掺杂导致GE-N键的优先形成，但有关键的进一步问题，尤其是SB-N和TE-N，并且结构排列尚不清楚。在本文中，我们介绍了使用大量的N含量从0到50 at at 50 at，我们介绍了沉积的元素GE，SB和TE系统及其氮化物（即Gen，SBN和10合金）的研究。％。通过傅立叶变换红外和拉曼光谱法研究了AS沉积合金。我们确定与GE-N，SB-N和TE-N键形成相关的主动振动模式，强调了N融合对这些元素系统结构的影响。我们进一步定性地将Gen，SBN和十个实验光谱与相关理想氮化物结构的“从头开始”进行了比较。最后，对氮化元素层的分析扩展到N掺杂的GESBTE合金，从而在记忆技术中采用的此类三元系统中对氮键有更深入的了解。
软件包 ‘geomeTriD’
geomeTriD 包 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 alignCoor . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 availableGeometries . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 create3dGenomicSignals . . . . . . . . . . . . . 4 extractBackbonePositions . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 loopBouquetPlot . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 mdsPlot . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ..................................................................................................................................................................16 view3dCells ..................................................................................................................................................................................17 view3dStructure ..................................................................................................................................................................................18
RTPCR：QPCR数据分析 DACC：气候变化的检测和归因分析 接吻：保持简单的物种迁移模型 SGOF：多个假设测试 创建R对象的紧凑型哈希摘要 MLMTS：多元时间序列的机器学习算法 分析依赖量表的生物多样性变化与MOBR 机器：机器学习模型和工具 nmf：非负矩阵分解（NMF）的算法和框架 软件包'mobr' ddml：双/辩护机器学习 胚胎：通过期望最大化的稳健贝叶斯变量选择 'Google gemini'api 的接口 Jackstraw：无监督学习的统计推断 ODT：最佳决策树算法 具有组成反应的多元随机森林 软件包'joinet' rgbif.pdf OpenCV.pdf 软件包'mapme.biodoverity' MLR3DATA：“ MLR3'的机器学习数据集的收集 生存：使用机器学习的灵活生存分析工具 bio3d.pdf
描述各种方法用于实时PCR（定量PCR或QPCR）数据的统计分析和图形表示。'rtpcr'负责基于多达两个参考基因的实时PCR数据的扩增效率计算，统计分析和图形表示。通过考虑放大效率值的考虑，“ RTPCR”是由Ganger等人描述的一般计算方法开发的。（2017）和Taylor等。（2019），涵盖了livak和pfaffl方法。基于实验条件，“ RTPCR”包装的功能使用t检验（用于具有两级因子的实验），方差分析（ANOVA），协方差分析（ANCOVA）分析（ANCOVA）或重复测量数据分析以计算到calcu- colcu- flta delta delta delta delta delta ct方法（delta cta）或dela dela dela dela（re）（re）（re）。该功能进一步提供了平均值的标准误差和置信度间，采用统计平均比较并具有重要意义。为了促进功能应用，使用了不同的数据集作为示例，并解释了输出。“ RT- PCR”软件包还使用各种控制参数提供条形图。“ rtpcr”包装是用户友好且易于使用的，并提供了用于分析实时PCR数据的适用资源。
使用Bosch Sensortec的BMV080软件（此处bmv080 SDK）的许可条款和条件（以下是“条款和条件”）
2.9终止这些许可条款和条件的权利，恕不另行通知。如果出现事实，则应根据该当事方的所有事实存在事实，应终止一方终止的原因，该事实不得不期望继续本协议，考虑到个人案件的所有情况并权衡合同双方的利益。对于BST而言，这种原因应特别存在，如果用户犯有罪名违反这些许可条款和条件的规定，或者如果BST无权获得Sublicense第三方软件组件，则不再是软件的一部分。在BST终止的情况下，用户不得有权索取损害赔偿索赔，而BST保留索赔额外损害的权利。
生成的AI和经验软件工程
摘要 - 软件工程中广泛采用的生成AI标志着范式的转变，提供了新的企业来设计和使用软件工程工具，同时又影响了开发人员及其创建的文物。已建立了软件工程中的传统经验方法，包括定量，定性和混合方法方法。但是，这种范式转移引入了新颖的数据类型，并重新填充了软件工程过程中的许多概念。开发人员，用户，代理商和研究人员的作用越来越重叠，模糊了这些社会和技术参与者之间的区别。本文研究了如何将AI集成到软件启动挑战传统研究范例中。它重点介绍了我们研究的研究现象，我们采用的方法和理论，我们分析的数据以及对在这种新背景下出现的有效性的威胁。通过此探索，我们的目标是了解AI采用如何破坏已建立的软件开发实践，从而为经验软件工程研究创造新的机会。索引项 - 软件工程，生成AI，经验方法。
HCI 研究人员如何描述他们的软件工具？多模式交互工具概要调查的见解
[1] Abdullah X. Ali、Meredith Ringel Morris 和 Jacob O. Wobbrock。2019 年。Crowdlicit：一种用于开展分布式最终用户诱导和识别研究的系统。2019 年 CHI 计算机系统人为因素会议论文集。ACM，美国纽约州纽约，1-12。https://doi.org/10.1145/3290605.3300485 [2] Khalil J. Anderson、Theodore Dubiel、Kenji Tanaka、Marcelo Worsley、Cody Poultney 和 Steve Brenneman。2019 年。化学舱：一种用于课堂的多模式实时回顾工具。2019 年国际多模式交互会议（ICMI '19）论文集。 ACM，纽约，纽约州，美国，506–507。https://doi.org/10.1145/3340555.3358662 [3] Muhammad Zeeshan Baig 和 Manolya Kavakli。2020 年。多模态系统：分类、方法和挑战。arXiv：2006.03813 [cs.HC]
使用赋形剂预测软件（Expreso）
由于新的方式和更高的预期药物浓度，蛋白质生物药物的制定发展变得越来越具有挑战性。药物供应的约束以及对整体分析方法的需求意味着，只能在湿实验室中彻底测试少量的赋形剂。到目前为止，几乎没有开发出用于完善用于湿实验室测试的候选赋形剂的工具。为了填补这一空白，我们开发了赋形剂预测软件（Expreso），这是一种机器学习算法，该算法建议基于蛋白质药物和靶产品概况的特性，建议不活跃成分。创建了超过350种肽/蛋白质药物制剂的数据集，具有可靠的长期稳定性。该数据集具有预测特征，包括蛋白质结构特性，蛋白质语言模型嵌入和药物产品特征。进行了监督的机器学习，以创建一个模型，该模型为数据集中的每种药物提供了赋形剂。expreso可以成功预测九种最普遍的赋形剂的存在，验证得分远高于随机预测，并且过度拟合最少。仅使用基于序列的输入特征的快速变体显示出与依赖分子建模的模型较慢的模型相似的预测功率。有趣的是，仅具有基于蛋白质的输入功能的Expreso变体也显示出良好的性能，证明该算法对数据集中平台配方的影响有弹性。据我们所知，这是机器学习首次被用来建议生物制药赋形剂。总体而言，Expreso在制定过程中与赋形剂筛查相关的时间，成本和风险显示出巨大的潜力。关键字：配方开发，机器学习，赋形剂，不活跃成分，CMC，生物制药，单克隆抗体，可发展性，蛋白质疗法缩写：Expreso，excipient预测软件； ROC，接收器操作特征； AUC，
使用赋形剂预测软件（Expreso）
由于新的方式和更高的预期药物浓度，蛋白质生物药物的制定发展变得越来越具有挑战性。药物供应的约束以及对整体分析方法的需求意味着，只能在湿实验室中彻底测试少量的赋形剂。到目前为止，几乎没有开发出用于完善用于湿实验室测试的候选赋形剂的工具。为了填补这一空白，我们开发了赋形剂预测软件（Expreso），这是一种机器学习算法，该算法建议基于蛋白质药物和靶产品概况的特性，建议不活跃成分。创建了超过350种肽/蛋白质药物制剂的数据集，具有可靠的长期稳定性。该数据集具有预测特征，包括蛋白质结构特性，蛋白质语言模型嵌入和药物产品特征。进行了监督的机器学习，以创建一个模型，该模型为数据集中的每种药物提供了赋形剂。expreso可以成功预测九种最普遍的赋形剂的存在，验证得分远高于随机预测，并且过度拟合最少。仅使用基于序列的输入特征的快速变体显示出与依赖分子建模的模型较慢的模型相似的预测功率。有趣的是，仅具有基于蛋白质的输入功能的Expreso变体也显示出良好的性能，证明该算法对数据集中平台配方的影响有弹性。据我们所知，这是机器学习首次被用来建议生物制药赋形剂。总体而言，Expreso在制定过程中与赋形剂筛查相关的时间，成本和风险显示出巨大的潜力。关键字：配方开发，机器学习，赋形剂，不活跃成分，CMC，生物制药，单克隆抗体，可发展性，蛋白质疗法缩写：Expreso，excipient预测软件； ROC，接收器操作特征； AUC，
关于航空电子系统和软件的第七届研讨会...
1空客防御和太空GmbH，RechlinerStraße，85077 Manching，Andreas.schweiger@airbus.com 2德国航空航天中心E.V（DLR），飞行系统研究所，LilientHalplatz 7，38108 Braunschweig，umut.durak@drrr.decr.decr.decr.de chemnit.braunschweig Marina.reich@airbus.com，Stuttgart University of Stuttgart，飞机系统研究所，PFA 6 B. Annighoefer等人，关于航空电子系统和软件工程（Aviose'20）的第二名研讨会。 7 B. Annighoefer等人，第3条航空电子系统和软件工程的研讨会（Aviose'21）。 8 B. Annighoefer等人，第4届航空电子系统和软件工程研讨会（Aviose'22）。 9 B. Annighoefer等人，第5台关于航空电子系统和软件工程的研讨会（Aviose'23）。 10 M. Reich等，第6届航空电子系统和软件工程研讨会（Aviose'24）。6 B. Annighoefer等人，关于航空电子系统和软件工程（Aviose'20）的第二名研讨会。7 B. Annighoefer等人，第3条航空电子系统和软件工程的研讨会（Aviose'21）。8 B. Annighoefer等人，第4届航空电子系统和软件工程研讨会（Aviose'22）。9 B. Annighoefer等人，第5台关于航空电子系统和软件工程的研讨会（Aviose'23）。10 M. Reich等，第6届航空电子系统和软件工程研讨会（Aviose'24）。