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技术硕士M Tech（人工智能）
Nielit的人工智能计划中的M.Tech是您成为这个令人振奋领域的领导者的门户。由行业巨人和学术有远见的人精心制作，我们的课程超越了仅仅学习的学习，以激发人们对AI的核心原则的深刻理解。它不仅使您拥有工具，还可以使其解锁其无限潜力的力量。您将深入到机器学习的数学基础上，其中方程不仅仅是符号，而是了解智能系统如何从数据中学习和发展的途径。您将掌握监督学习的艺术，挥舞着回归和分类算法，例如雕刻家形状粘土，从而解开了预测和自动化的能力。无监督的学习将成为您的显微镜，在庞大的数据集中揭示隐藏的模式和见解，就像纠结的线索网络中的侦探发掘秘密一样。这一旅程超出了算法和方程式，深入研究了AI发展的道德指南针。您将学会浏览研究方法和知识产权的复杂景观，以确保您对这项强大的技术的贡献是负责任和影响力的。计划教育目标（PEO）PEO1：为学生提供对数学基础，机器学习技术和优化策略的全面理解，使他们能够有效地将此知识应用于解决复杂的现实世界中的问题。
微生物学研究生课程M. SC。第一部分（...
I.关于部门：Savitribai Phule Pune University的微生物学系成立于1977年。在教学和研究方面，它现在被广泛认为是微生物学卓越的中心。印度政府科学技术部（DST-拳头）计划还获得了基础设施支持。超过一千名学生已经完成了硕士课程，50多名学生已经完成了该系的博士学位课程。该部门的校友在各个学术和研究机构以及世界各地的行业中占据了重大责任的职位。该部门致力于推进高等教育的原因，并在微生物学领域建立了学术卓越的中心。它还为在生命科学领域的成功职业生涯的整体发展提供了合理的学术背景。该部门一直在提供一个环境，该环境通过通过其活动，诸如联系小组会议，周六会议，参观研究设施和行业，科学展览和公共服务计划等活动来灌输学生的自我发展，从而促进该主题的持续改进和创新。由高度成就的教师和友好的行政人员服务的部门努力培养学生的高道德价值观，以履行其公民责任。II。 精心制作的实验室练习以补充理论，将有助于有抱负的人利用无数的机会作为职业选择。II。精心制作的实验室练习以补充理论，将有助于有抱负的人利用无数的机会作为职业选择。NEP（CBC）和范围的简介：微生物学是一个快速增长的跨学科领域，具有不同的途径，例如细菌学，神经学，分子生物学，生物化学工程，微生物生物技术，医学微生物学，免疫学以及应用和环境微生物学。该部门指的是，必须对计划结果以及教学大纲的倾向进行适应以与全球情景中的发展保持同步。到此为止，优先级是一个教学大纲，强调了技术以及经验丰富，以及生物学基础知识的基础。这些方面将使学生能够在不需要额外培训的情况下开始在应用领域工作。结果将受到培训和熟练的人力。根据2020年国家教育政策（NEP），基于选择的信用系统（CBC）为学生提供了各种选择，可以从包括核心和选修课程的规定课程中进行选择。对这些课程的评估遵循的分级系统比常规标记系统更好。根据学生在考试中的表现，累积级平均水平（CGPA）使学生能够跨越高等教育的机构移动。这种统一性也对雇主评估候选人的表现也有益。因此，教学大纲已进行了重组。此重组的教学大纲涵盖了基本微生物学，生物化学，分子和细胞生物学，遗传学，免疫学，分析工具，生物统计学和生物信息学的原理。这些原则分布在为期两年的研究生课程中。此外，选修课程还为学生提供了在医学，工业和环境微生物学领域的技能。NEP还为学生提供了一年后获得研究生文凭或继续延续到第二年后退出的选择，该学生将获得研究生学位。文凭为学生提供了各种应用和工业工作的罪名。该学位在该地区以及研究和学术界的职业中提供了更多的工作机会。
大脑不是精神上的！人类生物中的神经元和免疫细胞加工
在过去的几十年中，已经做出了明显的努力，以了解大脑中神经机制为心理和认知过程的基础。本文认为，理解人类认知本质的前途有希望的方法是从关注神经基础上的普遍图片中缩小。它考虑了神经元如何与其他类型的细胞（例如免疫）协同起作用，以弥补整个人类有机体的生物学自我组织和适应性行为。我们专门将免疫细胞加工作为关键参与者，以补充神经元加工，以在不断变化的环境中实现成功的自组织和适应人体的适应。我们概述了关于“基础认知”的理论工作和经验证据，挑战了只有大脑中的神经元细胞具有“学习”或“认知”的独家能力的观念。对细胞而不是神经的关注，大脑加工强调了一种观念，即环境中对浮动的敏感反应需要精心制作的生物生物体多个组织水平上的多个细胞和身体系统的编排。因此，认知可以看作是分布在一系列复杂的蜂窝（例如，神经元，免疫等）和网络系统中的动态信息处理的多尺度网络，在整个身体上工作，而不仅仅是在大脑中。最终，本文旨在基于根本性的说法，即不应仅将认知单独用于一个系统，即大脑中的神经系统，无论后者多么复杂。
医学学生手册
第1节：概述简介本学生手册中的政策代表了布朗大学沃伦·阿尔珀特医学院（“沃伦·阿尔珀特医学院”或“医学院”）的实践的发展，因为它是1963年作为医学硕士课程的起源。他们继续随医学教育课程而发展。我们的意图是，它们反映了我们对卓越和专业精神的承诺，我们在整个医学教育计划中努力。本学生手册旨在确保我们的所有学术社区的所有成员都知道对他们的期望，并在机构内得到公平对待。政策，无论精心制作如何，都无法完全预期所有情况。医学院以其灵活性和对个人需求的反应而自豪。如果学生认为个人情况与某个政策所指示的行动是合理的，则学生应与他们的教师导师和适当的管理员讨论这一点。反歧视通知布朗大学没有根据性别，种族，颜色，宗教，年龄，残疾，残疾，国家或种族来源，性取向，性别认同，性别认同，性别表达，性别表达，或任何其他受适用法律保护的类别，在其教育政策，招生计划，奖学金和其他贷款方面或其他贷款或其他贷款计划或其他类别。该大学致力于与具有不同种族，宗教，性别，种族和性取向背景的个人进行诚实，开放和公平的互动。大学旨在促进一个环境，其多样性是该机构的学术，教育和社区目的不可或缺的。
![arxiv：2402.13946v2 [cs.lg] 2024年2月26日](/simg/e\e870ca6fb63efd17ae8a07b3968e3146d214b6ab.webp)
arxiv：2402.13946v2 [cs.lg] 2024年2月26日
抽象机器学习在解决几个关键硬件安全问题方面表现出了巨大的希望。特别是，搜索者开发了新的图形神经网络（GNN） - 用于检测知识产权（IP）盗版的技术，检测硬件木马（HTS）和反向连接电路，仅举几例。这些技术表现出了出色的准确性，并在社区中受到了很多关注。但是，由于这些技术用于安全应用程序，因此必须对其进行彻底评估，并确保它们是强大的，并且不会损害集成电路的安全性。在这项工作中，我们提出了AttackGnn，这是对硬件安全性基于GNN的技术的第一次红线攻击。为此，我们设计了一种新颖的增强学习（RL）代理，该学习产生了针对基于GNN的技术的对抗性实例，即电路。我们克服了与有效性，可伸缩性和通用性相关的三个挑战，以设计有效的RL代理。我们针对5种基于GNN的技术针对硬件安全性的四个关键类别的问题：IP盗版，检测/本地化HTS，反向工程和硬件混淆。通过我们的方法，我们制作的电路会欺骗这项工作中所有的GNNS。例如，为了逃避IP盗版检测，我们产生了对抗性的盗版电路，使基于GNN的防御能力将我们精心制作的电路分类为未盗版的情况。用于攻击HT定位GNN，我们的攻击产生了HT侵入的电路，使所有经过测试的电路都欺骗了防御。对于所有类别的问题，我们获得了与GNN相似的100％成功率。
大型语言模型符合光网络
自GPT出现以来，大型语言模型（LLM）在各行各业中都带来了革命性的进步。作为一种卓越的自然语言处理（NLP）技术，LLM始终在众多领域取得了最先进的表现。但是，LLM被认为是NLP任务的通用模型，当将光网络等专业领域的复杂任务应用于复杂的任务时，可能会遇到挑战。在这项研究中，我们提出了一个LLM授权光网络的框架，促进了对物理层的智能控制，并通过部署在控制层中的LLM驱动试剂（AI-Agent）与应用层有效与应用层相互作用。A-Agent可以利用外部工具并从专门为光网络建立的综合资源库中提取域知识。这是通过用户输入和精心制作的提示来实现的，从而使控制说明的生成以及在光网络中自主操作和维护的结果表示形式。在本研究中说明了LLM在专业领域的能力，并刺激其在复杂任务上的潜力，执行及时工程的细节，建立领域知识库和实施复杂任务的细节。此外，在两个典型任务上验证了所提出的框架：网络警报分析和网络性能优化。2,400个测试情况的良好响应精度和语义相似性在光网络中具有LLM的巨大潜力。
离线安全加固学习的数据集和基准
本文介绍了一个全面的基准测试套件，该套件是针对离线安全增强学习（RL）挑战的全面的，旨在促进培训和部署阶段中安全学习算法的发展和评估。我们的基准套件包含三个包：1）精心制作的安全政策，2）D4RL风格的数据集以及环境包装器，以及3）高质量的离线安全RL基线实施。我们采用有条不紊的数据收集管道，该管道由先进的安全RL算法启动，该管道有助于从机器人控制到自动驾驶的38个流行的安全RL任务中跨38个流行的安全RL任务的不同数据集的生成。我们进一步引入了一系列数据后处理过滤器，能够修改每个数据集的多样性，从而模拟各种数据收集条件。此外，我们还提供了普遍的离线安全RL算法的优雅且可扩展的实现，以加速该领域的研究。通过超过50000个CPU和800 GPU小时计算的广泛实验，我们评估和比较了这些基线算法在收集的数据集中的性能，从而提供了有关其优势，局限性和潜在改进领域的见解。我们的基准测试框架是研究人员和从业人员的宝贵资源，促进了在安全性应用中开发更健壮和可靠的离线安全RL解决方案。基准网站可在www.offline-saferl.org上找到。
针对医学图像诊断模型的对抗性攻击及其缓解技术
深度学习是人工智能的一个分支，已被证明是改变医疗诊断和医疗保健的宝贵工具。通过高效分析海量数据集中的复杂模式，深度学习推动了医学影像分析、疾病检测和个性化医疗的重大进展。具体而言，在医学影像方面，深度学习算法在解释 MRI 扫描、X 射线和 CT 扫描方面表现出卓越的精度，有助于早期识别疾病并改善患者治疗效果。此外，这些模型可以分析广泛的患者数据，以支持疾病诊断和预后，最终实现更精确、更及时的诊断和治疗决策。虽然深度学习模型在医学诊断方面具有巨大潜力，但它们很容易受到对抗性攻击的操纵。这些攻击可能会造成严重后果，可能导致误诊并损害患者的健康。对抗性攻击涉及试图通过向模型提供精心制作的输入（称为对抗性示例）来欺骗模型做出错误的预测。这些示例是合法数据的修改版本，人类无法区分，但会导致模型非常肯定地对其进行错误分类。在医学影像分析领域，即使对医学图像进行微小的修改，例如添加难以察觉的噪声或进行微小的有针对性的修改，也会导致深度学习算法误解数据，从而可能导致误诊或错误的治疗建议。同样，在疾病诊断和个性化医疗方面，对手可能会篡改患者数据，诱使模型做出不准确的预测或诊断。
外交免疫和特权的理论基础
外交豁免是国际法中的一个关键概念，该概念旨在保护外交官及其家人免受东道国的不当骚扰或胁迫，从而使他们能够在没有障碍的情况下履行职责。这个法律保护为外交官提供了一定特权和免疫力，是维也纳外交关系公约制定的精心制作的框架的一部分。本公约是现代外交实践的基石，它控制着国家之间的外交互动，并确保了全球外交官的标准化对待。，尽管有这些既定的法律，但一些州还是违反了国际规范，危害外交官的活动。本研究采用定性方法来探索外交免疫和特权的理论基础。的调查结果表明，这些特权和免疫力对于国际外交至关重要，促进主权国家之间的和平关系。他们以维也纳公约为基础，并得到代表理论，功能必要性理论和互惠原则的支持。代表性理论将外交官视为其主权的体现，随着时间的流逝，其相关性降低了。相反，功能必要性理论强调，免疫对于外交官的有效绩效至关重要，但也强调了对问责制的需求。互惠的原则，是外交实践不可或缺的，促进了国家之间的相互尊重。但是，偶尔滥用这些特权会侵蚀公众的信任，强调需要在外交豁免权与法治之间取得平衡。根据这些发现，该研究建议定期审查外交免疫的应用和局限性。这将确保尊重法治并保持公众信任的平衡方法，同时还允许外交官有效地执行其职能并促进和平的国际关系。
关键因素 - 雇员 - 训练 - the-automotive- ...
摘要该系统文献分析探讨了培训和发展（T＆D）在增强汽车行业的研发部门中的员工绩效方面的基本作用。鉴于行业不断变化的市场需求并加快技术变革的步伐，T＆D计划对于确保员工实现所需的绩效至关重要。评估的主要主题包括员工参与，技能发展，技术整合以及彻底的组织和需求研究，以确定结构化T＆D计划对劳动力绩效的影响。对重要因素进行了检查，包括培训质量，各种方法，评估程序，预算分配和计划，以确定它们如何影响T＆D计划的功效。本研究还研究了社会学习理论如何作为生产雇员合作和信息共享的基础。此外，由于创新对于在研发工业中获得竞争优势至关重要，因此该研究强调了将培训课程与技术发展匹配的重要性。最终，这篇评论为汽车行业有见地的信息提供了领导者，表明精心制作的T＆D框架不仅可以提高个人绩效和灵活性，而且还促进了正在进行的学习，创新和长期组织在不断变化的市场中的长期组织成功的文化。员工培训和发展关键字：培训和发展，技术，技能增强，员工敬业度，人格，培训需求评估，培训质量，培训方法，培训评估，员工绩效介绍员工绩效是组织成功的主要因素，尤其是在诸如自动竞争和技术的快速行业中，需要高度合格和高素质的员工。