XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System理论
软计算：理论和应用 - （SOCTA2024）
上一次SOCTA会议在以下场所成功组织：SOCTA2016：印度斋浦尔的Amity University Rajasthan。（2016年12月28日至30日）SOCTA2017：印度北方邦的Bundelkhand University Jhansi。（2017年12月22日至24日）SOCTA2018：印度旁遮普邦Jalandhar的B R Ambedkar Nit博士。（2018年12月21日至23日）SOCTA2019：印度比哈尔邦巴特纳国家理工学院国家理工学院。（2019年12月27日至29日）SOCTA2020：在虚拟模式下（由于大流行19）。（2020年12月25日至27日）SOCTA2021：印度印度信息技术研究所，印度。（2021年12月17日至19日）SOCTA2022：喜马al尔邦大学Summerhill，印度西姆拉。（2022年12月16日至18日）SOCTA2023：印度印度信息技术研究所UNA，印度。（12月24日至26日，2023年）第9系列，SOCTA2024在印度拉贾斯坦斋浦尔国家理工学院（MNIT）在印度斋浦SOCTA2024是在印度旁遮普邦Jalandhar的B R Ambedkar Nit博士的技术合作中组织的； Shobhit认为大学Meerut和科学，技术，工程与管理（STEM） - 研究学会。会议有5个主题演讲，由来自世界各地的著名院士和从业人员发表。总的来说，在18个口头演讲会议上介绍了12个不同的会议不同主题的技术论文。我们感谢Springer Plc。给我们机会在网络和系统（LNNS）中发表诉讼的机会。我们真诚地感谢您持续的支持，鼓励和信任我们。提交给SOCTA2024的所有论文都经历了同行评审过程，随后进行了修订，然后最终被接受。SOCTA系列成功的荣誉，请参阅我们的导师，主题演讲和邀请演讲者，首席嘉宾，荣誉嘉宾，顾问委员会成员，顾问委员会（国家与国际），计划委员会成员，Springer团队作为出版伙伴（特别是Aninda Bose，特别是Aninda Bose，尤其是执行编辑 - 跨学科应用科学委员会；我们也期待在即将到来的SOCTA系列中获得这种出色的支持。我们很高兴通知您，SOCTA系列中的下一个，即SOCTA 2024计划在印度的Mnit斋浦尔拉贾斯坦邦。期待在SOCTA系列中做出重大贡献……
理论，临床人为的影响
结果与讨论：Spearman的相关性分析表明，陆地生态质量影响宏观生物多样性。主要物种Pirenella sp。的丰度主要受到标准化的差分积聚和裸土指数（NDBSI）的影响。此外，生物环境匹配（BIO-ENV）分析，线性模型的基于距离的多元分析（不喜欢）和基于距离的冗余分析（DBRDA）都将NDBSI定位为影响Hwangdo Island泥浆中巨大群的主要因素。NDBSI的季节性变化主要归因于黄道岛上农业活动导致的裸露土壤区域的变化。总体而言，黄多岛泥土中的大型社区主要受到农业活动的间接影响。此外，我们的研究提供了关于韩国泥土泥浆的保护的新看法，并为韩国政府提供了关键的参考，以制定和实施泥泞的保护政策。
通常是绝缘子，在新的理论模型中受到较大应变
机械工程是一门具有悠久技术创新历史的学科，它是以数字化，连通性和智能为特征的新技术突破浪潮的边界。机械工程学的MSC拥有世界一流的教职员工，设施和严格但灵活的课程，为结构，动态和控制措施的基本理论奠定了坚实的基础，并为学生提供了分析，设计，生产，生产和服务各种产品和系统的最新工具。
将阴阳理论与免疫学教学融合
这篇观点文章深入研究了阴阳理论的新颖融合 - 一个古代中国哲学基石 - 与复杂的免疫学领域。鉴于免疫学固有的复杂概念，许多学生发现理解有关免疫平衡和调节的微妙机制具有挑战性。鉴于中国学生对阴阳理论的深刻理解，我们主张采取一种教育策略，该策略将Yin-Yang框架内的免疫平衡概念背景而来，从而提供了更直观和引人入胜的学习经验。这种方法不仅利用了阳阳的文化意义，而且还对应于其平衡和和谐的原理，从而反映了免疫反应的稳态本质。本文批判性地评估了该技术在中国学生中增强免疫理解的能力，同时也考虑了其局限性。尽管存在这些局限性，但这些看似不同的领域的融合仍然具有增强免疫学教育，促进批判性思维和推进跨文化学术话语的实质性希望。古老的哲学见解与现代科学探索的融合促使免疫学内的教育方法进行了重新评估，强调了一种新颖的教学方法，该方法将传统智慧与当代科学教育联系起来。
使农民能够通过游戏理论和人工智能服务印度科学研究所，班加罗尔
人工智能（AI）结合了计算机科学和强大的数据集，以解决问题。AI于1985年首次由McKinion和Lemmon在农业中使用，以开发一种名为Gossym的棉花作物仿真模型，该模型使用AI来利用大量的农业数据来优化棉花生产，并应用先进的分析技术来找到模式，并发现新颖的见解。今天，AI在农业中起着至关重要的作用，以确定最佳的灌溉时间表，养分施用时间，监测植物健康，检测疾病，识别和清除杂草，并建议有效的害虫控制方法和合适的农艺产品。在作物管理中，这些解决方案可以进一步分为农作物疾病诊断，产量预测，作物建议，价格预测和市场设计等领域。但是，由于这些技术的复杂性和缺乏专门针对农业领域的用户友好平台的复杂性，印度农业景观中的AI和机器学习（ML）仍然有限。
伪科学的意识综合信息理论
媒体报道始于公共活动，大规模对抗协作的作者分享了他们的发现，这些发现被报道为经验测试，并部分支持IIT 1-5。此消息在预印本之前直接传达给记者和公众1,2，因此在同行评审之前。这些实验似乎由不同实验室的大批学员巧妙地执行。然而，通过设计，研究仅测试了某些理论家做出的一些特质预测，这些预测与IIT 3,6,7的核心思想在逻辑上并不相关，因为其中一位作者本人也承认8。因此，这些发现并不支持该理论本身实际上经过有意义测试的说法，或者它具有“主导”，“良好的”或“领先”状态1-5,8。不幸的是，这种重要的细微差别在媒体报道1-5中丢失了。在科学界9-11中也质疑了这些主导地位的主张，但在6,8,12-16年中，IIT的支持者反复向公众广播。
脑电图分析：理论与实践
脑电图 (EEG) 信号的分析总是涉及量化问题；这些问题可能涉及主频率的精确值以及从同时或不同时间记录的两个对称推导信号之间的相似性。在这些例子中，有一个问题只能通过对 EEG 信号进行测量来解决。没有这样的措施，EEG 评估仍然是主观的，很难导致逻辑系统化。经典的 EEG 评估总是涉及借助简单的标尺测量频率和/或幅度。这种简单方法的局限性很大，特别是当必须评估大量 EEG 数据并且强烈感受到数据缩减的需要时，以及当提出相当复杂的问题时，例如 EEG 信号的变化是否与内部或外部因素有关，以及不同推导中发生的 EEG 现象有多同步。要清楚地回答这些问题，需要某种形式的 EEG 分析。然而，这种分析不仅是一个量化问题，还涉及模式识别的元素。每一位脑电图医师都知道，对于诸如尖峰、尖波或其他异常模式等脑电图现象，有时很难引用精确的测量值；经验丰富的专家只能通过“目测”来检测它们。这些类型的问题可以通过模式识别分析技术解决，其原理是必须测量脑电图现象的特征。在特征提取阶段之后，将现象分类为不同的组。因此，脑电图分析不仅意味着简单的量化，还包括特征提取和分类。脑电图分析的主要目的是通过数字或图形形式的客观数据支持脑电图医师的评估。然而，EEG 分析可以走得更远，实际上可以扩展脑电图师的能力，为他们提供新的工具，使他们能够执行诸如癫痫患者长时间 EEG 的定量分析以及睡眠和精神药理学研究等困难任务。分析方法的选择主要取决于应用的目标，但也必须考虑预算限制。制定适当的策略取决于一些实际情况，例如分析结果是否必须实时在线提供，还是可以离线呈现。在过去，前一种要求会带来相当大的问题，只有采用一种相当简单的分析形式才能解决；新计算机技术的发展提供了更可接受的解决方案。另一种
算法 - 名称理论局势 - 框架曲线 -
剑桥大学出版社对本出版物中提到的外部或第三方互联网网站的URL的持久性或准确性不承担任何责任，并且不能保证此类网站上的任何内容都是准确或适当的。有关价格，旅行时间表和本工作中提供的其他事实信息的信息是正确的，但剑桥大学出版社并不能保证此后此类信息的准确性。