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拉曼研究所
拉曼研究所邀请个人申请实验量子通信领域的初级研究员 (JRF) 职位。我们鼓励有志于攻读博士学位的候选人申请。该项目将使候选人进入 RRI 博士课程，前提是候选人在入职六个月后举行的面试中表现出色。候选人必须拥有优秀且一致的学术记录以及物理学方面的核心能力和研究能力。RRI 的量子信息和计算 (QuIC) 实验室正在研究几种安全量子通信方法。由于算法突破和量子计算机的即将出现都对基于传统密钥分发的通信工具构成了巨大威胁，量子密钥分发被证明是提供信息理论上安全通信途径的唯一可用方法，在银行和国防等战略部门尤为重要。以下两个项目有开放的博士职位。其中之一是印度政府科技部量子科学技术计划下“长距离量子通信：中继器和中继技术”的雄心勃勃的项目 (http://210.212.36.85/quest/People/urbasi.html)。该项目涉及与 Arun Pati 教授、Ujjwal Sen 教授和 Aditi Sen De 教授 (HRI) 的合作。第二个项目是一个大型项目，即与印度空间研究组织 (ISRO) 的 UR Rao 卫星中心 (URSC) 合作进行的卫星技术量子实验 (QuEST) [http://www.rri.res.in/quic/landing_QKD.php]。该项目旨在利用卫星开发量子通信技术。通过这个项目，RRI 将在 URSC 的支持下开发新的量子密钥分发工具，其中也将涉及基于卫星的技术。我们目前正在研究所的 QuIC 实验室、光与物质物理组寻找两名初级研究员 (JRF)。候选人最初将以 JRF 的身份受聘一年。如果候选人表现出出色的研究敏锐度，PI 将推荐他/她参加博士入学面试（入职后六个月至一年内）。面试成功后，候选人将进入 RRI 博士项目，继续与 PI 一起进行研究，攻读博士学位。通过国家资格考试 - CSIR-UGC NET 的候选人，包括讲师资格、GATE 或由中央政府部门及其机构和机构（如 DST、DBT、DAE、DOS、DRDO、MHRD、ICAR、ICMR、IIT、IISc、IISER 等）举办的国家资格考试，符合该职位的资格。
根据图统计信息生成神经图
我们描述了一种从聚合图统计数据（而不是图邻接矩阵）学习深度图生成模型 (GGM) 的新设置。匹配观察到的训练图的统计数据是学习传统 GGM（例如 BTER、Chung-Lu 和 Erdos-Renyi 模型）的主要方法。隐私研究人员已提出从图统计数据中学习作为保护隐私的一种方式。我们开发了一种架构来训练深度 GGM 以匹配统计数据，同时保留局部差异隐私保证。对 8 个数据集的实证评估表明，当两者都仅从图统计数据中学习时，我们的深度 GGM 比传统的非神经 GGM 生成更逼真的图。我们还将仅在统计数据上训练的深度 GGM 与在整个邻接矩阵上训练的最先进的深度 GGM 进行了比较。结果表明，图统计数据通常足以构建具有竞争力的深度 GGM，该深度 GGM 可生成逼真的图，同时保护本地隐私。
图1：准确性与CNN模型的时期图
摘要该项目提出了三种用于为EEG Net数据集创建神经网络模型的方法 - 使用CNN，CNN+LSTM和变异自动编码器（VAE）。研究评估并比较了两种方法在分类运动图像中的性能。结果表明，CNN+LSTM方法在准确性方面优于VAE方法。但是，VAE方法具有保留脑电图信号的关键特征的优势，同时降低其尺寸。两种方法都有其各自的优势和局限性，可以根据应用程序的特定要求使用。除了上述两种方法外，我们还为该数据集实施了随机森林，以对ML和DL模型的准确性成就进行比较分析。索引术语：机器学习（ML），深度学习（DL），VAE（变异自动编码器），长期短期存储网络（LSTM），脑电图（EEG）（EEG）
图 2：教学手册
有时索赔人选择向其保险公司提出索赔，要求立即完成维修。保险公司可能会向政府提出索赔，以收回他们已支付的费用。您的免赔额不会自动支付给保险公司；您必须向他们提供书面授权，授权他们代表他们收取这笔款项或为此提出单独的索赔。*上述内容是索赔人向美国空军 (USAF) 提出索赔的指南。本文件中的任何内容均不应被视为美国空军的法律建议，也不会产生任何诉讼原因，也不会对本文件中说明的任何内容对美国空军施加任何责任。这些说明或任何美国空军人员的声明均不应被解释为索赔（如果提交）将获得批准。文件的类型和数量因索赔而异，但此引用符合《联邦法规法典》（CFR）第 28 章第 14.4 部分的规定。