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对数学专家和新手的高密度脑电图数据的非线性和机器学习分析
神经科学的当前趋势是使用自然主义刺激，例如电影，课堂生物学或视频游戏，旨在在生态上有效的条件下了解大脑功能。自然主义刺激招募复杂和重叠的认知，情感和感觉脑过程。大脑振荡形成了此类过程的基本机制，此外，这些过程可以通过专业知识来修改。尽管大脑作为生物系统是高度非线性的，但通常通过线性方法分析人类皮质功能。这项研究应用了一种相对健壮的非线性方法，即Higuchi分形维度（HFD），将数学专家和新手的皮质功能分类为在脑电图实验室中解决长期且复杂的数学示范。脑成像数据是在自然主义刺激期间长期跨度收集的，可以应用数据驱动的分析。因此，我们还通过机器学习算法探讨了数学专业知识的神经标志。需要新颖的方法来分析自然主义数据，因为基于还原主义和简化研究设计的现实世界中脑功能的理论的表述既具有挑战性又可疑。数据驱动的智能方法可能有助于开发和测试有关复杂大脑功能的新理论。我们的结果阐明了HFD在复杂数学期间对数学专家和新手分析的不同神经签名，并将机器学习作为一种有前途的数据驱动方法，以了解专业知识和数学认知的大脑过程。
在环境DNA方法中的最新数据分析用于其适用于可持续的薄壁炉管理
使用海洋环境DNA（EDNA）方法进行的越来越多的研究通过帮助和简化评估被剥削的人群和生态系统状况所需的一些劳动密集型传统调查，显示了其在海洋渔业管理中的潜在应用。Edna接近（即 metabarcoding and Targeed）可以通过提供有关物种组成的信息来支持基于生态系统的薄片管理；侵入性，稀有和/或濒危物种的监视；并提供物种丰度的估计。 由于这些潜在用途和保护科学的潜在用途，在过去几年中，在海洋栖息地中应用EDNA方法的研究数量有所扩大。 但是，在应用管道进行数据分析时，整个研究缺乏一致性，这使得结果很难比较它们。 这种缺乏一致性的部分原因是在原始序列数据的管理中知识不足以及允许比较结果的分析方法引起的。 因此，我们在这里审查EDNA数据处理和分析的基本步骤，以获得声音，可重现和可比的结果，从而提供了一组对每个步骤有用的生物信息学工具。 总的来说，本评论介绍了EDNA数据分析的艺术状态，以促进可持续性的盗版管理中的全面应用。Edna接近（即metabarcoding and Targeed）可以通过提供有关物种组成的信息来支持基于生态系统的薄片管理；侵入性，稀有和/或濒危物种的监视；并提供物种丰度的估计。由于这些潜在用途和保护科学的潜在用途，在过去几年中，在海洋栖息地中应用EDNA方法的研究数量有所扩大。但是，在应用管道进行数据分析时，整个研究缺乏一致性，这使得结果很难比较它们。这种缺乏一致性的部分原因是在原始序列数据的管理中知识不足以及允许比较结果的分析方法引起的。因此，我们在这里审查EDNA数据处理和分析的基本步骤，以获得声音，可重现和可比的结果，从而提供了一组对每个步骤有用的生物信息学工具。总的来说，本评论介绍了EDNA数据分析的艺术状态，以促进可持续性的盗版管理中的全面应用。
空客 A350 系列事实与数据 2024 年 7 月
● 灵活、高价值的系列飞机由两架互补的飞机 A350-900 和 A350-1000 组成，具有高度的通用性（95% 的通用部件号）和相同的型号等级。 ● A350-900 是一个单一且最佳的平台，从短程到超长程运营，它都具有无与伦比的运营灵活性和效率。 ● A350-900 超长程 (ULR) 是 A350 系列的最新型号。A350-900ULR 能够不间断飞行 9,700 海里（18,000 公里），是当今服役的任何商用客机中航程最长的。 ● A350F 为载重量高达 1011 吨的大型货机市场带来了最新一代的效率和选择。它是唯一能够满足最新 ICAO 要求的货机（特定的 A350F 事实与数据）。
JRDB-Panotrack：一个开放世界的全景进行分割和跟踪拥挤的人类环境中的机器人数据集
自主机器人系统近年来引起了越来越多的关注，在这种环境中，环境是机器人导航，人类机器人互动和决策的关键步骤。现实世界机器人系统通常会从多个传感器中收集视觉数据，并经过重新识别以识别许多对象及其在复杂的人拥挤的设置中。传统的基准标记，依赖单个传感器和有限的对象类和场景，无法提供机器人对策划导航，互动和决策的需求的综合环境理解。作为JRDB数据集的扩展，我们揭开了一种新颖的开放世界式分割和跟踪基准，介绍了一种新型的开放世界式分割和跟踪基准。JRDB-Panotrack包括（1）各种数据室内和室外拥挤的场景，以及
detdiffusion：增强数据生成和感知的生成和感知模型
当前的感知模型在很大程度上取决于资源密集型数据集，从而促使需要创新。通过从各种注释中构造图像输入来利用综合数据的最新进展，证明对下游任务有益。虽然先前的方法已单独解决了生成和感知模型，但首次降低了两者的谐调，从而解决了为感知模型生成有效数据的挑战。通过感知模型增强图像发生，我们引入了感知感知损失（P.A.损失）通过细分，提高质量和可控性。为了提高特定感知模型的性能，我们的方法通过提取和利用感知意识来定制数据（P.A.attr）在一代中。对象检测任务的实验结果突出显示了detDiffusion的统治性能，建立了布局引导的新最新作品。此外，降低的图像合成可以有效地增强训练数据，从而显着增强下游检测性能。
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PGM 数据表 [DS-110005-04].pdf
Swift Navigation 精密 GNSS 接收器 mPCIe 模块 (PGM) 通过全球导航卫星系统 (GNSS) 定位和惯性传感器融合技术 (INS)，在最恶劣的环境中实现低成本精密导航。该产品采用行业标准的“全”Mini PCI Express 模块外形设计，非常适合作为带有 mPCIe 扩展槽的嵌入式计算平台的附加组件，以及需要精密定位的应用，例如汽车、机器人、高精度数据收集、视频/传感器位置和图像时间标记。该模块专为主机应用处理器上的 Swift Navigation Starling® 定位引擎而设计，用于实时精密导航，具有双频 L1/L5 载波相位差分 GNSS RTK 和惯性/里程表传感器融合。
消除无形的死亡：全球狂犬病数据的悲惨状态及其对2030年疏忽的可持续发展目标的影响
与其他被忽视的疾病一样，狂犬病的监视数据与准确描述疾病负担的需要是不足的，并且不兼容。在过去的二十年中，进行了估计全球人类狂犬病死亡的核心，结果每年14,000至74,000例。然而，模型参数的不确定性，建模方法的不一致以及全球负担研究中包含的每个国家 /地区的数据质量差异导致最近对狂犬病死亡率的巨大怀疑。缺乏数据不仅限制了狂犬病消除策略的效率和监测，而且严重降低了倡导国际资助机构支持的能力。同时，最脆弱的社区继续遭受可能通过更强大的报道来阻止的死亡。零by 30全球策略消除了2030年消除狗介导的人类狂犬病，建议特有国家采用部门间方法，综合咬合案例管理（IBCM），作为增强监视的成本效益方法。但是，IBCM的有效实施受到了有限能力，资源，知识，技能和对合规性态度等挑战的阻碍。为了解决这个问题，世界卫生组织和反对狂犬病论坛的联合会开发了几种开放式工具，以指导强大的数据收集实践中的国家控制计划，以及在线数据存储库，以实用简化报告并鼓励数据共享。在这里，我们讨论了如何最好地利用当前和未来的计划来改善现有监视工具的实施，并优先考虑有效的数据报告/共享，以优化2030年消除的进度。
人工智能与数据科学工程系 (1.3.2 基于项目的学习)
在我的指导下成功完成了题为“联系人管理系统”的项目，部分满足了 2023-2024 学年 Savitribai Phule Pune 大学人工智能与数据科学系工程二年级的要求。
一周的国家水平教师发展计划“ AI和数据科学的多学科研究趋势”
一周的国家一级教师发展计划（FDP）关于1月29日至2024年2月2日计划的“人工智能多学科研究趋势（AI）和数据科学”。此FDP旨在使教职员工掌握遍历AI和数据科学景观所需的知识和技能，从而促进了在学术界的创新，协作和负责任的技术文化。
