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World File Search System算法分析
印度技术学院Indore High ... -CSE/IITI
研讨会数学的简要说明是人工智能（AI）和机器学习（ML）不可或缺的一部分，为算法开发和优化提供了基础框架。来自微积分，线性代数，概率理论和统计的概念是许多AI和ML算法的基础。优化技术（例如梯度下降）在很大程度上依赖于微积分，而概率理论对于理解模型中的不确定性至关重要。数据表示通常涉及矩阵，向量和张量，需要对数学概念有很强的掌握。复杂性分析，包括了解计算效率，从离散的数学和算法分析中获取。诸如降低维度降低和信号处理之类的技术大量利用了数学原理。神经网络是现代AI的中心，深深植根于微积分，线性代数和概率理论。此外，数学对于
文章“ChatGPT 能做什么？”分析 Twitter 上对创新型 AI 聊天机器人的早期反应
摘要：在本研究中，作者收集了创新型人工智能聊天机器人 ChatGPT 在推出后的第一个月的推文。使用潜在狄利克雷分配 (LDA) 主题建模算法分析了总共 233,914 条英文推文，以回答“ChatGPT 能做什么？”的问题。结果揭示了三个一般主题：新闻、技术和反应。作者还确定了五个功能领域：创意写作、论文写作、提示写作、代码编写和回答问题。分析还发现，ChatGPT 有可能以积极和消极的方式影响技术和人类。最后，作者概述了人工智能进步需要解决的四个关键问题：工作演变、新的技术格局、对通用人工智能的追求以及进步伦理难题。
计算机与信息科学
计算机与信息科学 (CIS) 专业的必修课程强调理论和应用，以及其他领域的作用，例如数学、统计学、电气和计算机工程、商业和软件工程等。课程以两大专业计算协会（计算机协会 (ACM) 和电气电子工程协会 (IEEE)）的建议为蓝本。整个课程都强调书面和口头沟通技巧。许多课程都练习在项目中使用团队合作。还强调未来计算专业人员的专业精神和道德。CIS 课程包括软件工程、算法分析、网络、安全、编程语言、游戏设计、计算机架构、数据结构、操作系统、人工智能、数据库管理系统、图形、信息系统、机器人技术、Web 开发和顶点设计课程。CIS 课程为学生开始计算专业职业生涯或在该领域攻读研究生做好准备。
莱卡·萨蒂什
她曾担任数据科学家，使用统计和代数技术从收集的数据中解释关键点，用于人工智能算法分析和解决尖端国际项目中的复杂业务问题。她还使用来自内部和外部来源的数据提供全面的分析，推荐解决方案来解决这些问题和问题，并通过收集需求和制定项目计划，应用先进的分析方法来评估影响数据和服务产品增长和盈利能力的因素。在研究层面，她连续在 Science Direct、Elsevier、CiteseerX、Proceedia 和国家级会议上撰写论文。她最近的一篇论文涉及智能脑机系统，让瘫痪者使用人工智能和深度学习与计算机进行交互，该论文已在印度政府专利 (2022) 中注册并申请专利。她还是 ABET 认证委员会的成员，负责检查和更新 ABET（美国课程）的要求。
智能农药喷雾器机器人
技术进步彻底改变了自动农药喷雾剂，从而提高了效率，精度和可持续性。GPS指南和自动驱动系统可实现准确的导航和覆盖范围，最大程度地减少重叠并确保没有错过的区域。可变速率技术允许根据土壤类型和作物健康等因素应用不同的农药量，从而优化使用并减少环境影响。传感器集成，例如杂草检测和作物高度传感器，可实现特定地点应用，进一步最大程度地减少废物。无人机技术在具有挑战性的地形和高价值作物中提供了精确的应用，而人工智能和机器学习算法分析了数据，以优化喷雾模式，预测暴发并提高整体效率。这些进步通过减少农药使用，最大程度地降低环境影响并提高农业生产力来有助于更可持续和有效的害虫管理实践。
CECS 528 高级算法课程大纲
本课程旨在提供比本科阶段更深入的算法理解。重点是算法分析。算法需要分析的三个最常见方面包括其正确性、运行时间和实现运行时间的有效实现。分析正确性意味着证明算法对任何给定输入返回正确的输出。对于近似算法，它意味着证明算法与实际问题解决方案的近似程度。除了正确性之外，我们还希望证明算法返回其输出所需的时间或空间的严格上限和下限。此外，在证明这种界限时，通常必须提供支持所需时间和空间界限所需的数据结构。我们将回顾其中一些数据结构。我们以计算复杂性理论的介绍结束本课程，该理论的目标是确定任意决策问题的固有时间和空间复杂性。我们使用这个理论来确定哪些问题可能是“最难但可以有效解决”的，哪些问题可能无法有效解决。
基因组编辑加速再驯化（GEaReD）
图 1 GEaReD 与传统育种方法的应用对比及其省时优势。A) 传统育种方法。高产品种与另一个亲本（通常是具有有趣特征的驯化品种）一起使用。然后将筛选所得植物以获得所需特征，并与高产亲本进行回交，直到所需特征在高性能品种中固定下来。这可能需要几代杂交，并限制亲本材料与品种的可育性。B) GEaReD 作为未来育种的展望。将在高度自动化的环境中筛选野生祖先以获得所需特征。自动筛选设施将与组学设施相结合，并通过 AI 算法分析所得数据以识别有趣的特征。然后，最有希望的候选者将用于基因组编辑，在改变主要驯化基因后，将创建一个具有以前不存在的特性的新品种
数据科学计划团队表 1
Richard (Dick) Forrester 博士于 2002 年获得克莱姆森大学数学科学博士学位。他的学术研究领域是计算机科学和运筹学，运筹学是一种分析问题和做出决策的科学方法。他的大部分研究都围绕着开发可以建模为非线性 0-1 程序的问题的解决方法。他指导了许多学生-教师研究项目，这些项目已发表同行评议的出版物，包括开发一种将迪金森学生分配到一年级研讨会的技术、确定学院有机农场的最佳作物轮作以及确定有效主题公园游览的算法。作为一名应用数学家，他的教学兴趣主要集中在运筹学、统计学、数据科学、算法分析和计算数学方面。他的作品发表在《离散优化》、《运筹学快报》、《海军研究后勤》和《社会经济规划科学》等高质量期刊上。