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创新中心 - 2023 - 2024 年度报告
印度理工学院马德拉斯分校通过农村发展教育项目、国际、跨学科 MT 技术课程和在线文凭课程，在促进和为印度各地乃至印度领土以外地区的学生提供教育方面取得了不可磨灭的成就。我们的在线课程受欢迎程度和影响力可以从以下事实中看出：大约有 25,000 名年龄从 17 岁到 82 岁不等的学生跨越国界报名参加这些课程，其中约 30% 来自印度农村。作为印度理工学院的首创举措，该学院通过在非洲桑给巴尔建立国际校园巩固了其在世界地图上的地位，目前约有 45 名学生被录取参加不同的课程。创新和创业精神根植于我们所有的努力中——我们在火箭和太空探索、实验室培育钻石的开发、超级高铁、大脑研究中心等方面的雄心勃勃的事业就是明证。初创企业生态圈也体现了这种精神，去年，70 家初创企业成功诞生，这些企业由我们的卓越中心、创新中心、Nirmaan（预孵化器）、孵化单元、技术中心（如印度理工学院马德拉斯研究园区的“IITM-Pravartak”）等成功培育。今年，我们的目标是孵化至少 100 家不同行业的初创企业。预计至少 20% 的毕业生将成为他们自己企业的骄傲 CXO！ 2023 年，我们研究所还获得了 221 项国内专利和 105 项国际专利，我们希望在本财年结束时能够获得 366 项专利，实现“每天一项专利”的目标。
世界铀矿地质、勘探、资源和生产
本出版物的主要目的是提供关于铀矿地质和全球铀矿化潜力的综合信息汇编。所包含的信息基于国际原子能机构和经济合作与发展组织核能机构 (OECD/NEA) 从 1978 年到 1980 年代初开展的国际铀资源评估项目 (IUREP) 中汇编的数据，并根据这些数据进行了更新。为了完整起见，本出版物还包括对 IUREP 各种输出的全面审查和比较，并使用新的数据可视化技术整合了以前难以获取的信息。重点是与资源相关的地质，而不是铀市场和供需关系，这些内容在 2006 年作为 NEA-OECD/NEA-IAEA 联合项目的一部分出版的《四十年的铀资源、生产和需求展望：红皮书回顾》中得到了充分介绍。尽管如此，本报告还是包含了自《红皮书回顾》出版以来全球形势发展的部分。总体而言，信息至少是 2009 年的最新信息，并更新至 2018 年，当时重大发展影响了世界铀原料供应。这项评估得到了 1965 年至 2018 年经合组织/核能机构-国际原子能机构联合出版物《铀：资源、生产和需求》（通常称为“红皮书”）的历史铀勘探、资源和生产数据的支持，这些数据由国际原子能机构汇编、可视化和解释。分析不是逐字重复最新版本的红皮书中的数据，而是侧重于各个国家随时间变化的趋势和汇总信息，以此为基础提供对未来铀潜力的洞察。其他公开可用的数据补充了这一分析。要查看完整的历史信息，有必要参考红皮书的早期版本，其中许多版本可能不容易获得。本出版物旨在全面概述和解读历史红皮书信息中的趋势，特别是这些趋势与支持铀潜力评估相关的地方，并使所有对铀感兴趣的用户更容易获得这些信息。非国际原子能机构和经合组织/核能机构成员国的国家也包括在内，只要它们的铀地质、资源和产量与相邻或附近的国家相关，即使根据对公共来源的评估表明铀矿化潜力较低。被认为铀潜力微不足道且与遥远国家没有地质相关性的偏远岛国不予考虑。国际原子能机构感谢参加本出版物规划和编辑咨询会议的专家所做的贡献。特别是，国际原子能机构要感谢已故 J.McMurray（美国），并感谢 JR Blaise（法国）在手稿准备的各个阶段的广泛审查和贡献，以及 EJM Carranza（菲律宾）提供的全面技术编辑支持。为了进一步提供全球铀矿化地质框架的背景信息，国际原子能机构目前认可的 15 种铀矿床类型的大比例尺世界地图都作为附件提供，并可作为单独的补充文件在线获取。负责本出版物的国际原子能机构官员是核燃料循环和废物技术司的 M. Fairclough 和 A. Hanly 以及保障司的 J. Slezak。
孩子们可以利用人工智能服务编写什么程序？
核心理念#1：计算机利用传感器感知世界。感知是从感觉信号中提取信息的过程。计算机具有足够“看”和“听”的能力并能实际应用，这是人工智能最重要的成就之一。学生必须了解机器感知口语或视觉图像需要广泛的领域知识；例如，对于口语来说，一个人不仅要知道语言的声音，还要知道语言的词汇、语法和使用形式。缺乏这样的知识，机器语音识别就无法达到人类的准确度。 K-2 的学生应该知道如何与基于语音的解决方案进行交互，并具有一些机器视觉方面的经验（例如，他们可以使用网络摄像头和基于网络的应用程序进行面部或物体识别，或者演示 Google 的 QuickDraw）。 3-5。在课堂上，学生应该能够修改采用结合儿童人工智能原理的编程框架编写的基于感知的应用程序。例如，他们可以创建对口头表达或视觉标记或特定面孔的出现做出反应的应用程序。 6-8。在课堂上，学生应该能够自己创建更复杂的应用程序。 9-12。在课堂上，学生应该能够识别和展示机器感知系统的局限性，并使用机器学习工具来训练感知器分类器。核心理念#2：代理维护世界的模型/表征并使用它们进行推理。人工智能系统通常被定义为感知和表征世界并产生有意图的、影响世界的输出的智能代理。表征是自然智能和人工智能的基本问题之一。学生应该理解表示的概念，例如地图如何表示某个区域或图表如何表示棋盘游戏的情况。学生还必须了解，计算机使用数据构建表示，并且可以通过应用从已知信息中获取新信息的推理算法来操纵这些表示。虽然人工智能代理可以思考非常复杂的问题，但它们的思考方式并不像人类。许多人类可以轻松进行的推理超出了当今人工智能系统的能力。在 K-2 年级，我们希望学生能够检查智能代理创建的演示文稿（例如，Calypso 为 Cozmo 创建的世界地图）并能够使用纸和铅笔创建简单的演示文稿。 3-5。在课堂上，我们希望学生能够使用简单的计算机程序中的表示，例如 Scratch 中的精灵可以将画布和精灵视为世界的表示，并使用触摸块来查询它。这个级别的学生，哪种动物有“翅膀”？他们还可以通过练习来检查推理算法，例如建立决策树来根据一系列是/否问题确定他们的想法，例如： 6-8。在课堂上，学生应该能够检查诸如 Google 知识图谱之类的演示文稿并模拟简单的图形搜索算法。 9-12。在课堂上，学生应该能够使用基本数据结构（列表和字典）来编写简单的推理算法。重要创意#3：计算机可以从数据中学习。机器学习算法允许计算机使用人类提供的或机器本身接收的训练数据来创建自己的表示。近年来，得益于机械工程技术，人工智能的许多领域都取得了重大进展，但要取得成功，就需要大量的数据。例如，Open Image Dataset V4, 9