XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System驱动设计
研究论文 VR与AI技术在大学英语教学中的应用与探索
为了提高大学英语教学效果，本文将VR和AI技术应用到大学英语教学中。根据英语教学图像的像素结构及其阵列驱动设计，本文提出了一种半有源地址驱动的像素结构。并且，本文通过调节计算机或FPGA产生的时钟信号CLK的周期来控制扫描速率，从而决定图像传输的速度。此外，为了确定共源共栅结构的输出DC值，对负反馈环路进行偏置，构建了智能教学系统。通过教学评估研究可以看出，本文提出的基于VR技术和AI技术的大学英语教学方法可以有效提高大学英语的教学效果。
航空电子系统、集成和轻型技术...
术语 AFDX 航空电子全双工以太网 AMLCD 有源矩阵液晶显示器 APEX 应用程序执行 API 应用程序编程接口 ARINC 航空无线电整合 COTS 商用现货 CSIR 科学与工业研究理事会 CTQ 质量关键 DGCA 民航总局 EICAS 发动机仪表和机组人员警报系统 FAA 联邦航空管理局 FARs 联邦航空规则 IFRs 仪表飞行规则 HIL 硬件在环 HMI 人机界面 IAP 集成飞机平台 ILS 仪表着陆系统 IMA 集成模块化航空电子设备 ISIS 集成备用仪表系统 IVHM 集成车辆健康监测 LAN 局域网 LRUs 线路可更换单元 LTA 轻型运输机 MDD 模型驱动设计
AI的蛋白质结构预测进展
摘要：AI驱动技术的最新进展，尤其是在蛋白质结构预测中，正在显着重塑药物发现和发育的景观。本综述着眼于以下问题：这些技术突破是如何用Alphafold2示例的，正在彻底改变我们对蛋白质结构和功能发生变化的理解，并改善我们对抗它们的方法。通过提高确定药物靶标的精度和速度并可以设计和优化药物候选者，这些技术正在简化整个药物开发过程。我们探讨了alphafold2在癌症药物开发中的使用，审查其疗效，局限性和潜在的挑战。我们还将alphafold2与其他算法（如ESMFold）进行了比较，解释了该领域中采用的多种方法以及这些差异在应用特定算法中的实际效果。此外，我们讨论了这些技术的更广泛应用，包括蛋白质复合物结构的预测以及新型蛋白质的生成AI驱动设计。
印度理工学院德里分校 HAUZ ...
设计、传播设计、交互设计以及其他相关设计领域。候选人应在以下一个或多个领域有研究兴趣：创造力、文化与设计、创造力的神经认知、用户体验设计、信息设计、产品设计、计算机辅助设计、医疗和辅助设备设计、视觉传达、电影制作、动画、数字媒体、游戏设计、文化建构、设计研究、人为因素和人体工程学、久坐行为与健康、包容性设计、环境设计研究、身体意识设计、设计中的社会和文化因素、建筑环境中的健康与保健设计、数据驱动设计、机电一体化、工程设计、能源效率设计、人机交互、情感和说服设计、可用性设计、行为设计、人类发展设计、（经济）金字塔底层设计、社会创新、设计创造力与创新、设计理论与方法（包括设计思维）、虚拟现实、设计中的人工智能、新产品开发、漫画研究、插图、平面设计、为儿童设计、交通设计、可持续性设计、设计草图、设计创新。
已接受稿件未经编辑
不同保真度之间的个体损失。他们展示了这些改进对几个基本多尺度材料建模挑战的影响，包括二维传热、相变和枝晶生长问题。在这些问题上，与没有此类约束的网络相比，所提出的多保真度、基于物理的约束将预测误差降低了一个数量级。这实现了与底层方程的直接数值解相当的精度。Sarkar 等人在题为“高维工程设计和校准的多保真度和多尺度贝叶斯框架”的论文中，提出了一种用于优化的多保真度建模和信息论顺序采样策略。该方法基于通过高斯过程对各种保真度信息源进行建模，并辅以有效的主动学习策略，这些策略涉及在多尺度架构中顺序选择最佳点。该策略通过压缩机转子的设计优化和微结构预测模型的校准来演示。在题为“工程设计深度强化学习案例研究：应用于流动雕刻微流体设备”的论文中，Lee 等人。通过克服基于进化优化的方法的一些关键弱点（即样本效率低和优化收敛速度慢），解决了如何设计微流体流动雕刻设备。本文将深度强化学习 (DRL) 技术应用于流体雕刻任务，并研究了迁移学习在加速目标流形设计方面的有效性。本文表明，与同类 GA 模型相比，DRL 能够使用明显更少的雕刻支柱来匹配 90% 的目标流形，并提供了一种解释学习模型的方法（使用主成分），而现有的流体雕刻方法无法提供这种解释。Lynch 等人在他们的论文《机器学习辅助拓扑优化数值参数调整》中，提出了一个基于 ML 的元学习框架来确定拓扑优化中的调整参数。这些参数是从过去进行的类似优化问题中学习到的，并根据当前的问题进行调整。这有助于避免手动参数调整中代价高昂的反复试验。在论文《数据驱动的设计空间探索和利用增材制造设计》中，Xiong 等人。提出了一种数据驱动的方法，用于在设计过程的连续阶段进行设计搜索和优化。他们在具体设计阶段使用贝叶斯网络分类器，在详细设计阶段使用高斯过程回归。通过定制踝关节支架的设计说明了该方法。Odonkor 和 Lewis 将数据驱动设计应用于复杂系统（特别是分布式能源资源）的运营策略设计。这篇论文的标题是“分布式能源系统控制策略的数据驱动设计”。最大化套利价值的问题被表述为优化问题，并使用重新解决
已接受稿件未经编辑
不同保真度之间的个体损失。他们展示了这些改进对几个基本的多尺度材料建模挑战的影响，包括二维传热、相变和枝晶生长问题。在这些问题上，与没有此类约束的网络相比，所提出的多保真度、基于物理的约束将预测误差降低了一个数量级。这实现了与底层方程的直接数值解相当的精度。Sarkar 等人在题为“高维工程设计和校准的多保真度和多尺度贝叶斯框架”的论文中提出了一种用于优化的多保真度建模和信息论顺序采样策略。该方法基于通过高斯过程对各种保真度信息源进行建模，并增强了有效的主动学习策略，该策略涉及在多尺度架构中顺序选择最佳点。该策略通过压缩机转子的设计和微结构预测模型的校准得到了演示。在题为《深度强化学习在工程设计中的案例研究：在流动雕刻微流体装置中的应用》的论文中，Lee 等人讨论了如何通过克服基于进化优化的方法的一些关键弱点（即样本效率差和优化收敛速度慢）来设计微流体流动雕刻装置。本文将深度强化学习 (DRL) 技术应用于流动雕刻任务，并研究了迁移学习在加速目标流形设计方面的有效性。本文证明，DRL 能够使用比同类 GA 模型少得多的雕刻柱来匹配 90% 的目标流形，并且提供了一种解释学习模型的方法（使用主成分），而现有的流体雕刻方法并不提供这种方法。 Lynch 等人在其论文《机器学习辅助拓扑优化中的数值参数调整》中提出了一种基于 ML 的元学习框架来确定拓扑优化中的调整参数。这些参数是从过去进行的类似优化问题中学习到的，并根据当前的问题进行调整。这有助于避免手动参数调整中代价高昂的反复试验。在论文《数据驱动的设计空间探索和利用增材制造设计》中，Xiong 等人提出了一种数据驱动的方法，用于设计过程的连续阶段的设计搜索和优化。他们在具体设计阶段使用贝叶斯网络分类器，在详细设计阶段使用高斯过程回归。该方法通过定制踝关节支架的设计进行了说明。Odonkor 和 Lewis 将数据驱动设计应用于复杂系统的操作策略设计，特别是分布式能源资源。这篇论文的标题是“分布式能源系统控制策略的数据驱动设计”。最大化套利价值的问题被表述为一个优化问题，并使用重新求解
印度理工学院德里分校 HAUZ ...
设计、传播设计、交互设计以及其他相关设计领域。候选人应在以下一个或多个领域有研究兴趣：创造力、文化与设计、创造力的神经认知、用户体验设计、信息设计、产品设计、计算机辅助设计、医疗和辅助设备设计、视觉传达、电影制作、动画、数字媒体、游戏设计、文化建构、设计研究、人为因素和人体工程学、久坐行为与健康、包容性设计、环境设计研究、身体意识设计、设计中的社会和文化因素、建筑环境中的健康与保健设计、数据驱动设计、机电一体化、工程设计、能源效率设计、人机交互、情感和说服设计、可用性设计、行为设计、人类发展设计、（经济）金字塔底层设计、社会创新、设计创造力与创新、设计理论与方法（包括设计思维）、虚拟现实、设计中的人工智能、新产品开发、漫画研究、插图、平面设计、为儿童设计、交通设计、可持续性设计、设计草图、设计创新。
博士后研究员
7. 设计：我们正在寻找专门从事所有设计领域的候选人，例如工业设计、传播设计、交互设计和其他相关设计领域。候选人应在以下一个或多个领域有研究兴趣：创造力、文化与设计、创造力的神经认知、用户体验设计、信息设计、产品设计、计算机辅助设计、医疗和辅助设备设计、视觉传达、电影制作、动画、数字媒体、游戏设计、文化建构、设计研究、人为因素和人体工程学、久坐行为与健康、包容性设计、环境设计研究、身体意识设计、设计中的社会和文化因素、建筑环境中的健康与保健设计、数据驱动设计、机电一体化、工程设计、能源效率设计、人机交互、情感和说服设计、可用性设计、行为设计、人类发展设计、（经济）金字塔底层设计、社会创新、设计创造力与创新、设计理论与方法（包括设计思维）、虚拟现实、设计中的人工智能、新产品开发、漫画研究、插图、平面设计、为儿童设计、交通设计、可持续性设计、设计草图、设计创新。
2024First®机器人竞赛季节 - Net
Altair Inspire™ - 用于使用3D CAD几何形状的3D模拟驱动设计和工程 - 以模拟机器人是否会通过结构分析，拓扑优化 /生成设计和运动动力学在功能上执行功能。AltairRapidMiner® - 用于代码选项数据科学和AI/ML - 特别有助于快速处理，可视化和分析First®团队侦察数据以选择最佳联盟合作伙伴。altaircompose® - 用于极为易于使用的方程式（即0D）工程建模和模拟 - 例如“类固醇计算器”。作为面向工程的补充或Excel，Python，Java和/或C ++的替代方案。Altair Twin Activate™ - 用于开放的多学科系统模拟，尤其是电气/电力机械设备，例如机器人。使用3D建模工具轻松集成的有用基于块数（1D）建模。学生版捆绑包 - 除了上面列出的产品外，还可以访问许多Altair软件产品，例如用于建模和模拟电源电子设备和电池和电动机系统之间的电源转换，涉及直流电（DC）（DC）（AC）（AC），例如第一个机器人。也可以帮助进行电源管理。访问Altair的专用页面，以支持第一机器人团队（Altair.com/first-robotics）。
参见蒙特雷推出人工智能增强网站和“灵感在这里相遇”活动
加利福尼亚州蒙特雷，2024 年 12 月 17 日——See Monterey 推出了重新设计的网站，利用旅行 AI 以及新的会议活动“灵感在这里相遇”，彻底改变了会议和活动空间。这些举措将蒙特雷县定位为一个具有前瞻性的目的地，在这里，技术、创造力和自然美景融为一体，提供卓越的会议体验。蒙特雷县是举办精彩会议的自然之地，拥有壮丽的风景、最先进的场地和世界一流的住宿条件，毗邻世界著名的景点。该目的地激发了众多有影响力的思想家的灵感，从约翰·斯坦贝克在 1945 年撰写的著名著作《罐头厂街》，到史蒂夫·乔布斯和史蒂夫·沃兹尼亚克构思苹果电脑和 1984 年在蒙特雷会议中心举行的第一届 TED 大会。See Monterey 已成为美国第一个推出新网站的目的地，该网站采用旅游技术领导者 Mindtrip 的 AI 驱动行程构建技术。该技术是会议策划者的重要工具，可轻松提供个性化的旅行计划、场地推荐和行程。该平台的数据驱动设计将规划者与蒙特雷的