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人工智能的工程应用 - Ajith Abraham
多级阈值处理是计算机视觉中的一个重要操作，计算机视觉是人工智能 (AI) 的一个子领域，用于理解和解释现实世界中的数据。现有的基于图像直方图的多级阈值熵方法主要处理除碎片边界之外的熵信息的最大化，这降低了准确性。这些问题导致阈值精度差且速度慢。为了解决这个问题，我们提出了一种基于相互依赖性的新技术，该技术使用碎片边界，这是一个最小化问题。研究了一个第一手目标函数，它处理碎片边界。传统的多级阈值技术由于穷举搜索过程而计算成本高昂，另一种方法是使用基于自然启发算法的进化计算。本文还提出了一种用于多级阈值的新优化器，称为自适应平衡优化器 (AEO)，它是对基本平衡优化器 (EO) 的改进，通过为表现不佳的搜索代理实施自适应分散决策。使用标准基准函数将 AEO 性能与最先进的算法——平衡优化器 (EO)、灰狼优化器 (GWO)、鲸鱼优化算法 (WOA)、松鼠搜索算法 (SSA) 和风驱动优化 (WDO) 算法进行了比较。基于定性和定量分析，AEO 的表现优于 EO、GWO、WOA、SSA 和 WDO。通过使用 AEO 最小化目标函数来获得最佳阈值。对于实验，考虑了 BSDS 500 数据集的 500 张图像。考虑了峰值信噪比 (PSNR)、结构相似性指数 (SSIM) 和特征相似性指数 (FSIM) 等流行指标进行定量分析。在计算复杂度降低的同时，阈值精度存在显著差异。强调了本文的优点，以确保其未来在使用软计算（AI 的一个子领域）的工程应用领域中的应用。
引用本文 Hemadri K, Ajith ADS, Kukanur V, Nagaral M. 用不同合金增强 Al6262 的磨损率和摩擦系数的测定
对基于铝合金 6262 的混合金属基复合材料在干滑动条件下进行了摩擦学研究，该复合材料加入了不同重量百分比的碳化钨 (WC) 和二硫化钼 (MoS 2)。具体来说，碳化钨的加入量为 3%、6% 和 9%，而二硫化钼的加入量为 2%、4% 和 6%。这些混合复合材料的制造采用搅拌铸造技术。实验设计遵循 L27 正交阵列，并采用田口优化来确定输入参数的最佳组合。采用正交阵列、信噪比和方差分析来研究开发的复合材料的最佳测试参数。最佳配方可产生最小的磨损率和摩擦系数，即 9% WC、6% MoS2、负载为 10N、滑动速度为 1 m/s 以及滑动距离为 400 m。使用扫描电子显微镜 (SEM) 对 Al6262/WC/MoS 2 混合复合材料进行表征。
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1 Ping Che ping.che@corteva.com 2 Emily Wu emily.wu@corteva.com 3 Marissa K. Simon marissa.simon@corteva.com 4 Ajith Anand ajith.anand@corteva.com 5 Keith Lowe keithslowe@gmail.com 6 Huirong Gao huirong.gao@corteva.com 7 Amy L. Sigmund amy.sigmund@corteva.com 8 meizhu yang meizhu.yang@corteva.com 9 Marc C. Albertsen marc.albertsen@corteva.com 10 William Gordon-kamm william.gordon.gordon.gordon-kamm@corteva comcortem@corteva.cortem@corteva.comcorm@corteva com
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“我们的重点一直在创建不仅创新，而且对社会产生深远，积极影响的解决方案，” Myfloradna的CSO Ajith Anand补充说。“无过敏花生的开发证明了我们的愿景和专业知识，我们有信心它将改变行业的游戏规则。众筹平台将使我们能够直接与支持者互动并加速这些挽救生命的创新。”
课程和教学大纲（2023-2024）
Ravi L.，Ajith Kumar K.，Shree Kumari G.R.，Mathew J.，Harshitha S.，Panda M.，Shivani S.，Paul A.，Chandana T.S.，Anil A.，Megha J.K.，Megha J.K.，Mukherjee T. Behenic Acid作为多个靶标，抑制抗菌植物化学对颤音促羊酸酯的抗菌植物化学和疏水性气瘤，可有效治疗水产养殖感染：一种硅内，体内和体内和体内实验。生物分子结构与动力学杂志
智能农业中的生成AI
ajith G.S助理教授，阿马尔·贾西（Amal Jyothi），科塔亚姆·喀拉拉邦工程学院摘要： - 这篇学术文章深入研究了引人入胜且多方面的角色，即产生人工智能（AI）在农业广泛的领域中发挥了巨大的农业领域，在农业领域中发挥了出色的能力，以其出色的能力来实践和提高效率，并提高了效率，并提高了效率，以及可持续性，以及可持续的生产力，以及效率，以及效率的效率，以及效率。它努力应对关键的农业困境，例如准确预测农作物的产量，有效地管理害虫，精心监测土壤健康以及预测气候变化，因此，生成的AI模型成为有希望的盟友，以寻求更可持续的农业方法，这些方法可以适应越来越多的挑战。本文旨在封装生成AI的基本应用，描述其面临的重大障碍，并阐明将生成AI整合到农业领域的令人兴奋的未来可能性。
人工智能的路线图和超导性的大数据技术
yazdan-asrami 1，∗，歌曲，穆尔塔 - 皮纳4，Pronto 4，Oliveira 3，Francesco Grilli 3，Enric Pardo 5，Michael Parish 6，Boyang Shen 7 Nhan Tran 11，Wiels Mace 12，Scottish和Nothing Vilhena 4，Guilherme Soteo 15，Zhenan Jiang 10，Veit Gross 16，Bagni 17，Bagni 17，Diego Mauro 17，Carmine Senatore，Carmine Senatore 17 25，26
计算机科学与工程系
5.1.3 能力发展和技能提升活动报告：第二届智能系统大会由印度信息技术学院阿拉哈巴德分校院长 P. Nagabhushan 教授的主宾 Christ (Deemed to Be University) 名誉副校长 Abraham VM 神父主持开幕，工程技术学院院长 Iven Jose 博士致欢迎辞。研究院长 Joseph Varghese 神父为研究提供了新的方向。开幕式结束时，系主任兼本次会议的主要灵感来源 Balachandran K. 博士致谢。CIS 2021 开幕式后，印度信息技术学院阿拉哈巴德分校院长 P. Nagabhushan 教授发表了两场主题演讲，内容涉及人工智能、机器学习和深度学习的期望。Ajith Danti 教授主持了本次主题演讲。第二场主题演讲由新德里南亚大学的 JC Bansal 博士发表，题目为“群体智能的崛起”。 Bansal 博士为群体智能领域的新研究指明了方向。AVN Krishna 教授主持了本次主题演讲。在第一天的下半场，十位
会议计划PCIM 2025
IGBT设备主席：Serge Bontemps，微芯片技术，FR 01下一代670 V RC IGBT增强了PFC应用程序中的性能和坚固性Ajith Kumar Sekar，Infineon Technologies，Infineon Technologies，Infineon Technologies，InfineOn Technologies，Infineon Technologies，在02自动化功能性能上，SWISS SWISS SWISS INSOLISE SWISS INSOLISE IANGIANIS：增强功能性能，可靠性，可靠性，可靠性，可靠性。 4.5 kV IGBT的增强钝化设计：在HV-H3TRB应力测试下可靠性提高了Hossein Davoodi，Littelfuse，DE 06 MMC输出功率增强IGBT和二极平 CRRC Times Semiconductor, CN 09 HV LinPak Platform Featuring Si IGBT Trench and SiC Technology for Enhanced Traction Reliability Slavo Kicin, Hitachi Energy, CH 11 A Double Pulse Test Based IGBT On-State Capacitance Extraction of ANN- assisted Hybrid Model Abby Shih, Keysight Technologies, DE 12 IHV-A 6.5kV IGBT4 Module for HVDC （高压直流电流）转换器设计Martin Knecht，Infineon Technologies，DE 223新的，完全模压的IPM，配备了第7代IGBT和Diodes Taejin Lee，Infineon Technologies，KR 224新型600 V CIPOS Micro IPM的热性能，用于HVAC和热水泵粉丝驱动器，供热粉丝驱动器Dive，Infline diveime，Krke
2021-22 年经济调查
该调查受益于多位官员和专家的评论和意见，特别是 BVR Subrahmanyam、Amrit Lal Meena、Amit Yadav、Anant Swarup、Amitabha Pradhan、Dr. M. Angamuthu、Gaurav Masaldan、Dr. C. Vanlalramsanga、Ishtiyaque Ahmed、Renu Lata、Rishika Choraria、Dr. Mridul Saggar、Rajiv Jain、Soumasree Tewari、Deepika Rawat、Sukhbir Singh、Yashwant Sigh、JP Singh、Jitender Sokal、Ranjeev、Samir Kumar、Dhrijesh Kumar Tiwari、Suman Patel、Dr Veena Dhawan、Dr Suhas Dhandore、V Dhanya、Saksham Sood、Bhanu Pratap Singh、Sanjay Kumar Singh、Dalip Kumar、Dinesh Kapila、Amit Shreeansh、Jasvinder Singh、Naresh Pal Gangwar、Neelesh Kumar Sah、Arun Kumar、Rajasree Ray、Sonamani Haobam、Dr.乌玛娜·萨兰吉博士Subrata Bose, Priti Singh, Sanyukta Samaddar, Shishir Seth, Kamal Kishore, Mona Chhabra Anand, Ashok Kumar, Abhay Bakre, Rajiv Ranjan Mishra, Binod Kumar, Sharmi Palit, RK Sinha, Dr Nandakumaran P, Kamal Pandey, Brij Raj, Amit Kumar, Ishita Sharma, Pawan Chowdhary, Vishal Pratap Singh, Kusum Mishra, Aditya Kumar Ghosh, Rupa Dutta, Sudhansu Sekhar Das, Aparna S. Sharma, Awadhesh Kumar Choudhary, Animesh Bharti, Ajith Kumar N, Sanjoy Roy, Sujoy Mitra, J. Rajesh Kumar, Padmakumar Sankaran Nair, Jithesh John, Gorityala Veer Mahendar, Alok Chandra, Preeti Nath, Arvind Chaudhary, Gaurav Kumar, Shakil Alam, Rajib Kumar Sen, Nandita Mishra, Ashwini Kumar, Anshuman Mohanty, Usha Suresh, Piyush Srivastava, Simmi Chaudhary, Arun Kumar, Kuntal Sensarma, Vishal Kapadia, Sunil Kumar Garg, GS Panwar、HK Hajong、Medha Shekar、Sushanta Kumar Das、Kuldip Narayan、Peeyush Kumar、Baldeo Purushartha、Ajit Ratnakar Joshi、NK Santoshi、Deepak Singh、Kalpana Dhawan、Subhash Chand、Naveen Sirohi、Arpit Bhargava、Arzoo Arora、Rohan Verma、Ram Singh。