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World File Search System软壁
照明控制智能壁箱传感器
挑战在拉斯维加斯的最先进的娱乐场所需要在公共区域和办公室添加照明控件，以在空间占用并在空置时关闭时保持照明。满足自动关闭控件，占用传感器控件，内部手动控制等的2018 IECC能源法规所需的这个875,000平方英尺的场地。
铁电体中锯齿形畴壁的起源
1 西安交通大学微电子学院和材料力学行为国家重点实验室，西安 710049，中国 2 沈阳材料科学国家实验室，中国科学院金属研究所，沈阳市文化路 72 号，110016，中国 3 西安交通大学材料科学与工程学院材料力学行为国家重点实验室，西安 710049，中国 4 西安交通大学电子与信息工程学院电子材料研究实验室，西安 710049，中国 5 Ernst Ruska 电子显微镜和光谱中心，Jï¿œlich 研究中心，D-52425 Jï¿œlich，德国 6 阿肯色大学物理系和纳米科学与工程研究所，阿肯色州费耶特维尔 72701，美国（日期：2020 年 2 月 9 日）
MARK ORTIZ CHASSIS 新闻通讯 - Zonagravedad
2000.5 – 后防倾杆；车轮和车轴偏移的影响；使操纵更一致；齿轮比和 RPM 的关系 2000.6 – 后弹簧分割的影响；使用制动浮子 2000.7 – 后期车型在路面上的刹车失灵；极惯性矩（偏航惯性） 2000.8 – 冲击动力学 – 冲击测功机能告诉您和不能告诉您什么；气压的影响；控制比；固有频率、阻尼强度和抓地力 2000.9 – 如何为四轮定位对汽车进行拉线；主销后倾角的影响 2000.10 – 检查后轴的直线度；扭矩臂与拉杆 2000.11 – 建议的淡季阅读材料 2000.12 – 弹簧、滚动和转弯平衡；短潘哈德杆与长潘哈德杆 2001.1 – 短道车的风洞测试；后脚轮；堆叠式螺旋弹簧 2001.2 – 所需框架刚度；制作压载物 2001.3 – 安全问题 – HANS 装置；软壁设计要求 2001.4 – 第 5 个线圈的位置和速率；软壁更新；汽车上的软鼻子 2001.5 – 普通汽车中的铬钼；后交错与交叉
通过生物可控刚度的软气动执行器……
软机器人是为了解决传统机器人在处理人和精密生物物品时的局限性而创建的。[1-4] 软气动执行器（SPA）的工作原理是将调节的正压或负压注入柔性结构内的密封腔中。这些执行器可以弯曲、扭曲、伸展或收缩。[5] 执行器对施加压力的反应取决于腔体的材料和形状。执行器的几何形状或多材料分布可以在更广泛的意义上得到改进。软执行器和机器人的自主设计可能受益于优化壁厚和改变腔体结构。由于软机器人固有的柔顺性，软执行器可以产生相对被动的变形，并根据被处理的物体的形状进行修改。[6] 因此，腔体对弯曲和驱动的影响对于增强软执行器的能力至关重要。此外，有限元法 (FEM) 还可用于改进软机器人，预测其运动，并消除制造后出现的问题。[7] 人们已经采用了各种各样的新开发来提高软机器人的效率，并且已经使用了许多新设计来实现软机器人执行器的多功能性和增强的适应性。[8 – 13]
通过软政策管理新兴技术...
摘要：人工智能 (AI) 被定位为大多数工业领域、社会互动以及许多其他技术优势的基础技术。人工智能正在迅速发展，有望改善我们的业务、保护我们的安全并使我们社会变得更好。与此同时，我们知道会存在一些担忧，其中一些是预料之中的，而许多担忧将随着技术本身的发展而发展。其无处不在的性质和快速的发展速度使传统的治理结构难以实施。但是，有许多“软法”或非法律约束力的工具提供了安全地促进创新所需的灵活性。引用：Gary Marchant、Lucille Tournas 和 Carlos Ignacio Gutierrez，通过软法管理新兴技术：人工智能的经验教训——导论，61 J URIMETRICS J. 1–18 (2020)。
人工智能和软计算的混合方法
I. 引言 现代问题通常涉及复杂、不确定和动态的环境。传统的计算方法依赖于精确的输入和确定性过程，而这些对于现实世界的问题并不总是可行的。人工智能 (AI) 在数据驱动的任务中表现出色，而软计算则提供了处理模糊性和不完整信息的强大工具。本文研究了结合人工智能和软计算优势的混合方法。这些系统在同时需要严格精度和适应性的场景中特别有用。 背景 人工智能专注于通过机器学习、自然语言处理和机器人技术复制人类智能。当提供结构化数据和预定义规则时，它在模式识别和决策等任务中表现出色。软计算涉及模糊逻辑、神经网络和遗传算法等方法，所有这些方法都优先考虑近似推理和学习，而不是严格的基于规则的系统。这些技术对于具有不确定性或模糊性的问题很有价值。
人工智能和软技能（医疗保健领域）
“人工智能”学习活动包括： * 人工智能简介 * 专家系统及其在医疗保健领域的作用 * 机器学习简介 * 医疗保健领域的机器学习 * 机器视觉简介 * 医疗保健领域的图像识别 “软技能”学习活动包括： * 自我认知和主动性 * 适应不同情况的能力 * 沟通能力 * 团队合作 * 工作组织 * 职业道德 “基于现实的挑战”学习活动包括： 工作以国际小组的形式组织。每个小组都被分配一个挑战，以匿名数据库的形式，该数据库基于在实际实践中获得的数据构建。每个小组都必须处理他们的数据以获得一组有临床用途的信息并公开展示他们的所有工作。 所有这些模块旨在激发学习者的创造力和创业精神，让他们以合理的方式对待人工智能并开发高效且合乎道德的工作方法。
软实力与大国竞争 - OAPEN
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软粘土上的粘性回填
在亚洲理工学院 (AIT) 的拉拔试验实验室，使用红褐色风化曼谷粘土和粘土质砾石、红土残积土作为回填材料，对不同钢筋直径和孔径大小的焊接钢丝网钢筋进行了拉拔试验。使用风化粘土回填物进行了总共 87 次拉拔试验，回填物以 95% 标准普氏密度压实，并在 2 种不同的压实水分含量（最佳干侧和湿侧）下进行。测试的正常压力范围为 1 至 13 tsfri。加固垫由 1/4" 和 3/8" 直径的钢筋组成，焊接在一起形成 6" x 9"、6" x 12" 和 6" x 18" 的孔径。同样，使用 3 种不同含水量（干、最佳和湿）的红土残渣土进行了 47 次拔出试验，压实密度分别为 95% 和 100%。测试在 0.2 至 1.8 tsm 的较低压力下进行。使用的加固垫为 1/4" 和 1/2" 直径的钢筋，网格尺寸为 6"x6" 和 6"x9"。在所有进行的测试中，土壤-加固相互作用表明横向构件对总拔出阻力的被动阻力占主导地位。发现纵向构件的摩擦阻力占垫子总拔出阻力的 3% 至 5%。此外，由于钢筋的不可延展性，钢筋的屈服强度仅在 1 至 4 毫米位移的低应变下发生。研究还发现，直径较小的钢筋通过产生更高的拔出能力，可以有效增强被动抵抗的全面动员。在所有使用的网格尺寸中，6"x9" 网格几何形状似乎是最有效的。
条件下的硬/软信息融合...
David L. Hall 信息科学与技术学院教授 论文指导老师 委员会主席 Michael D. McNeese 通用电气 (GE) 智能燃气系统协作研究中心 (CCRNGS) 联合主任、信息科学与技术学院教授、心理学兼职教授、学习与绩效系统兼职教授 Guoray Cai 信息科学与技术副教授、地理学兼职副教授 Richard L. Tutwiler 网络中心认知与信息融合中心 (NC2IF) 副主任、声学教授、信息科学与技术兼职教授 Carleen Maitland 研究生项目主任、本科生和研究生学习临时副院长、信息科学与技术副教授、国际事务学院兼职教授 *签名已存档于研究生院