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土木工程系
83 1)塞缪尔·布莱森 2)Tejas rakte 3)桑迪普·米斯特里 4)Shravani joshi 84 Rohit Radhakisan Shinde 85 Pratiksha Janardhan Kumbhare 86 Gade Harhal shivaji 87 Dhruv Mrinmoy Dutta 88 Karishma Somnath Pawar 89 Anitha Avirneni 90 Shruti Narthu 91 甘达维·米尔克、帕亚尔·查洛斯卡 92 D 马纳萨 93 帕蒂尔·亚什·拉朱 94 加塔尔·普贾·潘杜朗 95 哈沙德·阿里·汗 96 拉希达·贝古姆 97 阿塔瓦·冈贾尔 98 马尼什·库马尔·亚达夫 99 基兰·瓦伊迪亚 100 吉坦舒·巴夫萨 101 伊尚·库尔卡尼斯内哈尔·兰克 102 Purva Nere & Group 103 Atharva Dhumal & Group 104 Vaishnavi Chaudhari & Group 105 Mohammad Sofiya 106 Bharat Kumar 107 Deekshitha Majeti 108 Vamsi Kishore 109 Vamsi Krishna 110 Komal Salunke 111 Deepthi Kumar 112 Chetan Kshirsagar& Group 113 Vinayak Prajapati & Group 114 Piyush Patil & Group 115 Aagam Jain & Shivani Joshi 116 Atharva Gunjal 117 Vishnu Shinde 118 Durgesh Patil & Group 119 Sayali Deore & Group 120 Darshan Patil 121 Rama & Group 122 Gopal Jha & Group 123 Aditya Jadhav 124 Sathvik Singh 和 Group 125 Ankit Verma ＆ 团体
DS Bhavani 女士
1. 2022 年 3 月 12 日，由印度泰伦加纳邦海得拉巴 Chaitanya Bharathi 理工学院信息技术系组织的为期一天的全国研讨会“区块链技术的最新趋势和挑战”。 2. “教育 4.0”研讨会，2020 年 4 月 28 日至 30 日，为期 3 天，Atharva
时间序列预测在增强
Atharva Vijay Raghorte 1，Paras Dilip Ghugal 2，Aditya Vasandani 3，Shiwali Charjan 4，Gandhar Khalale 5摘要时间序列预测在推进生物人工智能（Gen AI）模型的预测能力方面起着至关重要的作用。通过利用对时间模式和依赖关系的理解，AI系统可以增强其在自然语言处理（NLP）和图像产生等不同领域的能力。这项全面的审查旨在探讨时间序列预测对提高AI产出的质量和一致性的深刻影响。了解时间序列预测如何有助于NLP和图像产生等领域的AI代模型的性能，对于释放其全部潜力至关重要。然而，时间序列与Gen AI的整合提出了挑战，例如计算复杂性和影响模型输出的偏见。应对这些挑战对于确保准确和可靠的结果至关重要。未来的研究方向应着重于优化计算需求，减轻偏见并增强AI Gen Systems利用时间序列的伦理含义，以进一步提高其能力并确保在各个领域的可信赖应用。时间序列预测对Gen Gen Model绩效的影响如何理解时间模式如何改善AI代决策？理解时间模式大大丰富了生成人工智能（Gen AI）的决策能力，尤其是在跨越各个领域的预测场景中，例如股票市场趋势，零售需求和用电使用优化[1]。通过将Gen AI应用于时间序列数据的分析，这些系统不仅可以以更高的准确性预测未来的事件，而且还可以适应时间趋势的变化，从而使它们更具弹性和灵活性[1]。通过使用先进的神经网络体系结构（例如基于变压器的模型）进一步增强了这种适应性，该模型通过利用多头自我注意力的机制来掌握时间依赖性的细微差异[2]。此外，在广泛的时间数据集上预先培训的基础模型的集成使Gen Gen可以在不同域中传输学习的模式，从而提高其概括能力并启用准确的预测，即使对于训练阶段中未遇到的数据集也是如此[1]。因此，在AI中的时间模式的理解和应用不仅提高了预测的准确性，而且还有助于开发更容易解释和可靠的模型，为在广泛的领域中更智能的决策过程铺平了道路[2]。