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计算机辅助药物设计
Student¹，助理教授，校长1。摘要：医学设计，发现和钦佩的计算方法。一般而言，医学发现大约需要12次和比隆的资本时间。它包括创建新的动作，将靶向蛋白质靶向，分析分子贸易，估计结合强度和药品包裹。计算机支持的药物设计（CADD）具有成本效益，并且没有一些自然试验。结构接地医学设计（SBDD）和配体接地医学设计（LBDD）是计算机支持的医学设计（CADD）方法的两种类型。sbdd样式剖析了大分子靶标3维结构信息（通常是蛋白质或RNA），以识别至关重要的斑点和关系，这些斑点和关系对于它们的独立自然功能很重要。LBDD样式集中在已知的抗生素配体上，以建立其生理化学包裹与抗生素条件之间的关系，这些抗生素与抗生素条件相关的抗生素调节是一种结构 - 劳存关系（SAR），可用于优化已知药物或指导新药物与高级劳动的设计的信息。关键字：计算机辅助药物设计，Inimilico设计，配体，药物发现3.介绍：几个抗生素胶囊可用，机械使用的杏仁时间比其他最大胶囊的时间更长，人类与环绕的微型有机体对感染的斗争是正在进行的，并且可能正在进行中，并且可能是为了供您使用。为此做出贡献是抗生素耐药性的一致上推力，导致需要品牌打屁股的新抗生素（1,2）.closer来设计最近的抗生素，计算机辅助药物布局（CADD）可以与湿行战略相结合，以阐明湿lab策略以阐明耐药的目标，以搜索新的目标，并搜索新的小说和新的小说。解决抗生素耐药性问题的重要机会是确定最近的抗生素目标，该目标构成了对细菌生存至关重要的新型机制。作为一个实例，研究人员的生物信息学策略在计算上显示了许多数据库，并认识到7种参与细菌代谢途径的酶，除了在麦膜上放置在膜上的15种非同顺型蛋白质外，在gram nice细菌中，葡萄球菌（SA），这表明它们是潜在的目的。这种发现也可能有助于克服这种细菌常见抗生素的抗性，例如甲氧西林，氟喹诺酮类和黄唑烷酮。如今，诊断为新型抗生素靶标的A的一个例子是蛋白质血红素氧酶，与细菌的血红素代谢有关，以吸引铁。已有效地应用了CADD技术，以发现铜绿假单胞菌和奈瑟氏菌脑膜化肽的细菌血红素氧酶的抑制剂，从而使血红素氧酶作为抗菌对象的潜在位置（4,5）。
空中多天线辅助航空通信...
摘要 — 为了在所有飞行阶段提供无缝覆盖，航空通信系统 (ACS) 必须整合天基、空基和地面平台，以形成面向航空的天空地一体化网络 (SAGIN)。在大陆地区，L 波段航空宽带通信 (ABC) 因支持空中交通管理 (ATM) 现代化而越来越受欢迎。然而，由于传统系统，L 波段 ABC 面临着频谱拥塞和严重干扰的挑战。为了解决这些问题，我们提出了一种新颖的多天线辅助 L 波段 ABC 范式来解决可靠和高速率空对地 (A2G) 传输的关键问题。具体而言，我们首先介绍 ABC 的发展路线图。此外，我们讨论了 L 波段 ABC 传播环境的特殊性以及相关多天线技术的独特挑战。为了克服这些挑战，我们从信道估计、可靠传输和多址接入的角度提出了一种先进的多天线辅助 L 波段 ABC 范式。最后，我们阐明了 SAGIN 航空部分的引人注目的研究方向。
工商管理学士（计算机辅助...
*学生需要根据自己的喜好/选择从 Swayam 门户网站或 UGC/监管机构不时批准的任何其他 UG 级在线教育平台中选择一门 2 学分的 MOOC 课程，完成课程后，学生必须出示成功完成课程的证书才能获得学分。学生选择的课程应在第一学期通知相关机构的 MOOC 协调员。注意：作为增值课程，学生可以选择学习 BBA-CAM-118 印度知识系统论文，而不是 BBA-CAM-110 MOOC。
UG程序有助于（2024-2025批次）
9 B.Sc计算机科学加两个（+2）任何具有数学 /商业数学 /计算机科学 /信息学实践 /多媒体和Web技术 /计算机应用程序的小组< / div>
混合集成计算机辅助设计和制造。
“- 编制了混合设计和制造生命周期概述。讨论了 CAD/CAM 接口。重点介绍了数据库规范和类型。总结了混合微电子技术领域的现有和计划中的 MAN TECH 计划。进行了一项行业调查并进行了分析，以确定制造技术进步将最大程度降低成本的领域。利用 IDEFo 1 的 ICAM 建模方法，提出了一种 HICADAM 系统架构。
人工智能时代下的计算机辅助教学软件设计
摘要 近年来，随着软硬件技术、网络技术的发展与普及，多渠道、多内容的教学形式为计算机辅助教学（CAI）发挥日益重要的作用奠定了深厚的社会基础，使CAI逐渐成为现代教学环节中的重要手段。基于此，本文对人工智能影响下的CAI软件设计进行了研究分析。首先分析了CAI的特点，探讨了智能代理技术在CAI中的应用，并引入框架流程图呈现CAI软件的工作流程；其次通过不同的算法介绍CAI软件的智能响应过程。最后通过实验验证了人工智能影响下CAI软件的可行性。可用于实际应用学生的学习。课程内容丰富，功能展示新颖，充分满足学生高效学习的需求。
人工智能辅助疾病预测
人工智能（AI）是一种在经过编程以模仿人类行为的机器中模拟和扩展人类智能的新技术[1,2]。人工智能主要包括机器学习（ML）、机器人、图像识别、语言识别、神经网络（NN）、自然语言处理和专家系统[3]。人工智能的基本内容包括研究知识表示、机器感知、机器思维、机器行为和机器学习。其中，机器学习是人工智能的核心。机器学习主要研究如何使计算机获得类似于人的学习能力，使其能够通过学习自动获取知识[4]。目前，机器学习的常见算法包括：决策树[5]、朴素贝叶斯分类器（NBC）[6]、支持向量机算法（SVM）[7]、随机森林、多元线性回归（MLR）、人工神经网络（ANN）算法、boosting和bagging算法、逻辑回归（LR）、k最近邻（KNN）。图1显示了人工智能、机器学习和医学的领域和关系。机器学习的学习机制是模拟人类获取知识和技能的能力。ANN是一种信息处理工具，由多个感知器以一定的方式连接起来[8, 9]。与人脑中的神经元类似，神经元堆叠并连接
人工智能辅助夜视技术模拟
摘要——提出了一种新的自然色彩映射方法，将目标图像的渲染图像输出与庞大的参考图像数据库进行匹配。已经在使用的方法最终会产生假色。如果目标图像的“全局”颜色统计数据与实际夜视场景的统计数据差别太大，就会导致视觉不自然。在当今情况下，美国军方使用最先进的夜视系统，该系统结合了图像增强、可见图像和热图像。然后通过“图像超分辨率”用深度卷积网络处理融合数据。然后使用 YOLO 算法识别视觉中的主体（即背景、前景和物体），这有助于 AI 根据参考图像数据库识别和匹配颜色。由于系统 AI 结合了庞大的数据库学习，因此夜视图像中目标场景的预测配色方案匹配的概率很高。有许多可用的颜色映射方法，但本研究论文使用的是直方图匹配。
正电子发射断层扫描可以通过纠缠
1。J. Bordes等。 ，“对纠缠伽玛光子的量子反应性的首次详细研究”，物理。 修订版 Lett。 133，132502（2024）。 2。 A. L. McNamara等。 ，“使用PET进行最佳成像：一硅可行性研究”，物理。 Med。 生物。 59，7587（2014）。 3。 P. Moskal等。 ，“与J-PET检测器相比光子超出光波长的极化的可行性研究”，Eur。 物理。 J. C 78，970（2018）。 4。 D. P. Watts等。 ，“ MEV制度中的光子量子纠缠及其在PET成像中的应用”，Nat。 社区。 12，2646（2021）。 5。 A. Ivashkin等。 ，“测试歼灭光子的纠缠”，Sci。 Rep。13，7559（2023）。 6。 S. Parashari等。 ，“在an灭量子的'conde固定难题上关闭门”，物理。 Lett。 b 852，J. Bordes等。，“对纠缠伽玛光子的量子反应性的首次详细研究”，物理。修订版Lett。 133，132502（2024）。 2。 A. L. McNamara等。 ，“使用PET进行最佳成像：一硅可行性研究”，物理。 Med。 生物。 59，7587（2014）。 3。 P. Moskal等。 ，“与J-PET检测器相比光子超出光波长的极化的可行性研究”，Eur。 物理。 J. C 78，970（2018）。 4。 D. P. Watts等。 ，“ MEV制度中的光子量子纠缠及其在PET成像中的应用”，Nat。 社区。 12，2646（2021）。 5。 A. Ivashkin等。 ，“测试歼灭光子的纠缠”，Sci。 Rep。13，7559（2023）。 6。 S. Parashari等。 ，“在an灭量子的'conde固定难题上关闭门”，物理。 Lett。 b 852，Lett。133，132502（2024）。2。A. L. McNamara等。 ，“使用PET进行最佳成像：一硅可行性研究”，物理。 Med。 生物。 59，7587（2014）。 3。 P. Moskal等。 ，“与J-PET检测器相比光子超出光波长的极化的可行性研究”，Eur。 物理。 J. C 78，970（2018）。 4。 D. P. Watts等。 ，“ MEV制度中的光子量子纠缠及其在PET成像中的应用”，Nat。 社区。 12，2646（2021）。 5。 A. Ivashkin等。 ，“测试歼灭光子的纠缠”，Sci。 Rep。13，7559（2023）。 6。 S. Parashari等。 ，“在an灭量子的'conde固定难题上关闭门”，物理。 Lett。 b 852，A. L. McNamara等。，“使用PET进行最佳成像：一硅可行性研究”，物理。Med。生物。59，7587（2014）。 3。 P. Moskal等。 ，“与J-PET检测器相比光子超出光波长的极化的可行性研究”，Eur。 物理。 J. C 78，970（2018）。 4。 D. P. Watts等。 ，“ MEV制度中的光子量子纠缠及其在PET成像中的应用”，Nat。 社区。 12，2646（2021）。 5。 A. Ivashkin等。 ，“测试歼灭光子的纠缠”，Sci。 Rep。13，7559（2023）。 6。 S. Parashari等。 ，“在an灭量子的'conde固定难题上关闭门”，物理。 Lett。 b 852，59，7587（2014）。3。P. Moskal等。，“与J-PET检测器相比光子超出光波长的极化的可行性研究”，Eur。物理。J.C 78，970（2018）。4。D. P. Watts等。，“ MEV制度中的光子量子纠缠及其在PET成像中的应用”，Nat。社区。12，2646（2021）。5。A. Ivashkin等。 ，“测试歼灭光子的纠缠”，Sci。 Rep。13，7559（2023）。 6。 S. Parashari等。 ，“在an灭量子的'conde固定难题上关闭门”，物理。 Lett。 b 852，A. Ivashkin等。，“测试歼灭光子的纠缠”，Sci。Rep。13，7559（2023）。 6。 S. Parashari等。 ，“在an灭量子的'conde固定难题上关闭门”，物理。 Lett。 b 852，Rep。13，7559（2023）。6。S. Parashari等。 ，“在an灭量子的'conde固定难题上关闭门”，物理。 Lett。 b 852，S. Parashari等。，“在an灭量子的'conde固定难题上关闭门”，物理。Lett。 b 852，Lett。b 852，