KS Sangwan 教授,皮拉尼校区 MS Dasgupta 教授,皮拉尼校区 Abhijeet K. Digalwar 教授,皮拉尼校区 Bijay K. Rout 教授,皮拉尼校区 Manoj Soni 教授,皮拉尼校区 Rajesh P Mishra 教授,皮拉尼校区 Dhananjay Madhukar Kulkarni 教授,果阿校区 教授Pravin Madanrao Singru,果阿校区 Shibu Clement 教授,果阿校区 R. Karthikeyan 教授,迪拜校区 Amit Kumar Gupta 教授,海得拉巴校区 Jeevan Jaidi 教授,海得拉巴校区 Morapakala Srinivas 教授,海得拉巴校区 N Suresh Kumar Reddy 教授,海得拉巴校区 Sandip S. Deshmukh 教授,海得拉巴校区 Srinivasa 教授Prakash Regalla,海得拉巴校区 YV Daseswara Rao 教授,海得拉巴校区 NVM Rao 教授,Pilani 校区 Shamsher Bahadur Singh 教授,Pilani 校区 Ajit Pratap Singh 教授,Pilani 校区 Annapoorna Gopal 教授,Pilani 校区 Arya Kumar 教授,Pilani 校区 PB 教授Venkataraman,皮拉尼校区 Srikanth Mutnuri 教授,果阿校区 D. Sriram 教授,海得拉巴校区 Sanket Goel 教授,海得拉巴校区 S Gurunarayanan 教授,海得拉巴校区 Venkata Vamsi Krishna Venuganti 教授,海得拉巴校区 Bhausaheb Botre 博士,CSIR - CEERI,皮拉尼 Udit Narayan Pal 博士,CSIR - CEERI,皮拉尼
1.探索采购过程中数据共享的潜力和注意事项:虽然人们认识到在采购过程中与供应商共享数据的好处,但也承认在当前的监管环境下共享数据具有挑战性,但可以考虑进行试验和试点,以探索潜力并分享最佳实践。参与者还指出,从更广泛的角度来看,政府机构之间共享数据对于解决复杂的政策问题是必要的,但目前是一项重大挑战。在阿联酋,迪拜对这一问题的答案是由智能迪拜提供的,这是一个负责改善迪拜生活和旅游体验的政府机构。智能迪拜正在创建使政府机构能够共享数据的基础设施和流程。虽然该计划相对较新,但它是旨在增加数据共享的切实政府行动的一个例子。
人工智能 (AI) 正在改变企业处理招聘和聘用流程的方式。随着组织越来越多地转向使用 AI 来简化招聘流程,围绕其使用的道德考虑变得越来越重要。虽然 AI 可以提供减少偏见和提高效率等好处,但它也引发了对隐私、公平和问责制的担忧。本研究论文的目的是探讨在招聘过程中使用 AI 的道德考虑,并确定确保合乎道德的 AI 招聘实践的最佳实践。AI 是指开发可以执行通常需要人类智能的任务(例如决策和解决问题)的计算机系统。在招聘方面,AI 算法可用于扫描简历、进行就业前评估和分析视频面试以识别潜在候选人。AI 有可能通过识别高质量候选人并减少招聘所需的时间和资源来改善招聘结果。然而,在招聘中使用人工智能也引发了与隐私、公平和问责相关的道德问题。
aabstr abtract Act ..在这项研究中,开发了一种数据驱动的深度学习模型,以快速准确预测温度演化和金属添加剂制造过程的熔融池尺寸。该研究的重点是通过直接能量沉积制造的M4高速钢材料粉末的批量实验。在非优化过程参数下,许多沉积层(以上30)通过由覆层材料对热史的高灵敏度引起的样品深度产生了巨大的微观结构变化。在先前的研究中通过实验测量验证的批量样本的2D有限元分析(FEA)能够实现定义在不同过程设置下温度场进化的数值数据。训练了馈送前向神经网络(FFNN)方法,以重现由FEA产生的温度场。因此,训练有素的FFNN用于预测初始数据集中未包含的新过程参数集的温度字段历史记录。除了输入能量,节点坐标和时间外,还认为五个相关的层数,激光位置以及从激光到采样点的距离可提高预测准确性。结果表明,FFNN可以很好地预测温度演化,在12秒内精度为99%。
团队承认实验并不是细菌生物物理传播的完全类似物。实际上,结核病是在飞过空气的液滴中携带的,随着它们的发展而蒸发。为了进行遗传分析,该团队必须与坐在盘子上的液滴合作。在这些限制下,他们尽可能地模仿液滴变速器,通过将板放在极干燥的腔室中以加速液滴的蒸发,类似于在飞行中经历的东西。
在他们的研究中,科学家专注于果蝇的嗅觉电路,因为嗅觉决定了这些苍蝇的重要行为模式,对于它们的生存至关重要。他们发现,昆虫在p阶段暴露于昆虫的温度不仅对脑发育,而且对气味驱动的行为有影响。
测试在现实世界中的实施和绩效,研究人员报告说,印第安纳波利斯埃斯基纳济卫生系统忙碌的医疗实践中的医生经常使用无人使用的风险预测模型发现易于使用而不是时间消费。最重要的是,参加研究的医生表明,他们认为这有助于改善患者护理。非侵入性,廉价的方法为主动筛查患者提供了一种实际选择,尤其是大量具有AFIB风险较高的个体。
欧洲中央银行(欧洲央行)定量宽松(QE)计划应该刺激实际经济并能够控制通货膨胀率。然而,主要是金融部门从资产购买计划中受益。传输没有根据需要进行,商业银行是货币创造者,因此流动性分销商处于其效率低下的中心。因此,本文旨在通过银行系统和相应的银行贷款渠道(BLC)来研究中央银行货币向欧元区经济的传播。使有关BLC,银行贷款和其他宏观经济变量的有效性的经济辩论清晰明了,分为生产力和非生产性。我们分析了这些领域对过度储量的外源性货币政策冲击的反应,在部署最小二乘和惩罚局部预测(LP)方法之前,使用不同的识别方案确定了这些领域。按照估计结果,可以得出结论,通过定量宽松的流动性增加不能刺激欧元区的增强经济活动的贷款,但相反,往往会使它不利。另一方面,它将贷款推向非生产性部门。此外,这一事实证实了这一事实,即尤其是住房部门的价格对量化宽松的冲击有显着反应,而相反,工业部门的生产者价格和通货膨胀并未受到非常规货币政策的影响。
道路运输网络是世界上受伤和死亡的主要原因之一。与航空或铁路相比,道路运输的危险性更高,因为它持续依赖人类驾驶员以及经常发生不安全,复杂的情况场景。在过去的十年中,有一个重要的努力将车辆自动化引入道路运输以应对这些挑战。通过更换人类驾驶员,车辆自动化有可能彻底改变道路运输网络的安全性和效率。但是,在近年来,我们看到这种转变的进步速度较慢。我们将这种速度归因于车辆自动化的持续斗争,以处理出意外的处理问题的长尾巴,通常是由于遮挡,传感器不确定性甚至系统故障而引起的。解决意外的问题问题的一种方法是集成远程人类操作员,他们监视,协助以及在需要时控制车辆。尽管车辆自动化的关键目标是将人类带出 - 在循环中,但这些偏远的人类操作员构成了弹性层,有助于填补自动化差距,并减轻整个车辆操作中的故障。但是,通过集成远程人类运营商,我们冒着将新的人类错误引入道路运输网络的风险。在本文中,我们试图通过设计一个新的控制框架来应对这一挑战,该框架将远程人类操作员明确,安全地集成到了连接的车辆的工程和自动化中。我们的核心方式是密切检查远程人类操作员在监督连接车辆并将传统控制权调整为这些角色时扮演的角色。为此,我们详细介绍了一种结合形式方法和可及性分析以实现在线验证的新方法。我们表明,我们可以使用基于混合的逻辑树或基于汉密尔顿 - 雅各布(Hamilton-Jacobi)的可及性分析来协调一个称为时间逻辑树的计算结构,来验证操作员设计的规格。通过它们的模块化,时间逻辑树可确保当更改连接的车辆的规范时,可以实时更新验证结果。此外,我们表明,当使用汉密尔顿 - 雅各比(Hamilton-Jacobi)可达性分析构建时间逻辑树时,我们能够有效地合成符合特定符合特定的控制组的控制集,该控制集包含控制输入的控制输入,以确保其满足其要求。使用合成的控制集,我们设计了一个共享的自主系统,该系统允许远程操作可以在自动化不足的情况下安全地控制连接的车辆。通过利用这种方法,我们开发了一个框架,该框架允许远程人类操作员更改连接的车辆的驾驶规范,使车辆自动化以完成更新的规范,甚至在车辆的操作中进行干预,所有这些都可以保证车辆符合特定的特定方式。我们验证了使用5G蜂窝网络启用的小型连接的车辆测试台上开发框架的技术可行性和收益。
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