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特克萨卡纳地区经济概况
来源：JobsEQ® 数据截至 2022 年第二季度，除非另有说明 注：由于四舍五入，数字可能不相加。 1. 除非另有说明，数据基于四个季度的移动平均线。 2. 工资数据截至 2021 年，代表所有受保就业的平均值 3. 数据代表所选地区过去三十天内活跃的在线广告；数据代表抽样，而不是完整的发布内容。 缺少邮政编码信息但指定地点（城市、城镇等）的广告可能会被分配到该地点就业人数最多的邮政编码，以供此分析中的查询使用。 由于其他县分配算法，此分析中的广告数量可能与 RTI（或弹出窗口广告列表中）中显示的广告数量不匹配。 职业就业数据是通过行业就业数据和估计的行业/职业组合估算的。行业就业数据来自美国劳工统计局提供的《就业和工资季度普查》，目前更新至 2022 年第一季度，必要时进行估算，初步估计更新至 2022 年第二季度。按职业划分的工资截至 2021 年，由美国劳工统计局提供，必要时进行估算。预测就业增长使用美国劳工统计局根据区域增长模式调整的全国预测。
萨达尔·帕特尔
很久以前……就在 10 年前，如果有人说印度将开发某种复杂的技术，许多人不会相信，许多人会嘲笑它——但今天，同样的人惊讶地看到这个国家的成功。自力更生的印度在各个领域都创造了奇迹。想想看：印度曾经进口手机，如今是世界第二大制造商。印度曾经是世界上最大的国防设备买家，现在也向 85 个国家出口。今天，在太空技术领域，印度已成为第一个到达月球南极的国家。我最喜欢的一件事是，这场自力更生的运动现在不再只是政府的运动；Aatmanirbhar Bharat Abhiyan 正在成为一场人民的运动——我们在各个领域都取得了成功。就在本月，我们在 Hanle 启用了亚洲最大的“成像望远镜 MACE”，
人工智能x奇点理论=？
我们引入神经网络作为人工智能模型之一。神经网络是生物神经细胞回路中进行的信息处理的模型。神经细胞由称为细胞体的主体、从细胞体延伸出来的树突和连接到其他细胞的轴突组成。轴突的末端附着在其他神经细胞的树突上，轴突与其他神经细胞的连接处称为突触。树突接收来自其他细胞和感觉细胞的输入信号，信号在细胞体内进行处理，并通过轴突和突触将输出信号发送给其他神经元（图2（a））。 据称大脑中的神经元数量约为 10^10 到 10^11。通过结合这些细胞，每个神经元以并行和分布式的方式处理信息，从而产生非常复杂和先进的处理。一个细胞的输出通过突触传递到其他细胞，通过轴突可以分支成数十到数百个神经元。单个细胞具有的突触连接数量从数百个到数万个不等。所有这些突触连接都有助于神经元之间的信号传输。 当一个信号从另一个神经细胞到达一个神经细胞时，膜电位会因信号而发生变化，当信号超过一定的阈值时，电位就变为正值，神经细胞就会兴奋。然后它向其他神经元发送信号。无论输入值如何，该图的形状几乎都是相同的波形，一旦超过阈值，就会产生恒定形状和幅度的电脉冲。因此人们认为，神经网络中承载信息的不是电脉冲的波形，而是电脉冲的频率（图2（b））。 细胞体的阈值函数，当输入高于阈值时，发出电脉冲，当输入低于阈值时，不发出电脉冲，具有从输入到输出的非线性转换效果。此外，还有兴奋性突触，它会释放使输入神经细胞更容易兴奋的递质，还有抑制性突触，它会使输入神经细胞更不容易兴奋。接收输入神经元可以被认为是接收来自每个输出神经元的输入的总和。 神经网络的数学模型源于对神经元的观察。 1943年，McCullough和Pitts提出了正式的神经元模型。图 2（c）中的圆圈表示一个神经元的模型。 xk 取值 0 和 1，表示该神经元接收的突触数量。
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。