XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemBhattacharjee
2022 年人工智能指数报告 - 斯坦福大学
Robotics Survey Pieter Abbeel, David Abbink, Farshid Alambeigi, Farshad Arvin, Nikolay Atanasov, Ruzena Bajcsy, Philip Beesley, Tapomayukh Bhattacharjee, Jeannette Bohg, David J. Cappelleri, Qifeng Chen, I-Ming Chen, Jackie Cheng, Cynthia Chem, Chemo, Steve Chryso Collins, David Correa, Brandon DeHart, Katie Driggs-Campbell, Nima Fazeli, Animesh Garg, Maged Ghoneima, Tobias Haschke, Kris Hauser, David Held, Yue Hu, Josie Hughes, Soo Jeon, Dimitrios Kanoulas, Jonathan Kelly, Oliver Kroemer, Changlio Liu, Maud, Martin, and Sajum. buro Matunaga, Satoshi Miura, Norrima Mokhtar, Elena De Momi, Christopher Nehaniv, Christopher Nielsen, Ryuma Niyama, Allison Okamura, Necmiye Ozay, Jamie Paik, Frank Park, Karthik Ramani, Carolyn Ren, Jan Rosell, Jee-Hwan Ryu, Tim Salcudean, Oliver Scheider, Peter Sommons, Alva Schoen, Stone ne, Michael Tolley, Tsu-Chin Tsao, Michiel van de Panne, Andy Weightman, Alexander Wong, Helge Wurdemann, Rong Xiong, Chao Xu, Geng Yang, Junzhi Yu, Wenzhen Yuan, Fu Zhang, Yuke Zhu
项目研究科学家1（非医学）的一年合同职位的简短候选人名单，标题为“发展
S.简短列出的候选人资格清单1。phule dutta baburao符合条件2。Surya Pratap Singh合格3。aarti kushwaha符合条件4。akhtar parwez符合条件5。vaibhav kumar tamrakar符合条件6。Manogat Tatkare合格7。Pushpendra Singh博士合格8.Ravikumar Lunavath符合条件9。suman kumar射线合格10。varsha jha合格11。kavyanjali sharma符合资格12。Anjaneyulu Mandari符合条件13。Ramakanta Rana符合条件14。MD Gulam Jilani合格15。uttaran bhattacharjee符合条件16。Deepak Krishnan合格17。santosh kumar符合条件18。Archi Ghosh符合条件19。Vipul Chaudhary博士符合条件20。Maumita Saha合格21。yashwant kumar ratre符合条件22。ritu kumari符合条件23。Anjali Devi Athanerey符合条件24。jayanthi bisai符合条件25。L. Shivlata博士合格26。Eswararao Tatta合格27。Chinmayee Bar Routararay合格28。sweta negi符合条件29。adasrh kumar shukla临时符合条件30。Garima Singh临时符合条件31。babita kanoje临时符合条件32。Shivani Jha临时符合条件33。Harjeet Kaur临时符合条件34。Dharmsheel Shrivastav临时符合条件35。Rajan Kumar Mishra临时符合资格
教授Amlan Chakrabarti 博士简历
具有增强词语表示的编码器架构，载于 Springer Applied Intelligence，2022 年。4. S. Sarkar、DP Mukherjee 和 A. Chakrabarti，“强化学习用于足球传球检测和控球统计数据生成”，载于 IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems，2022 年，doi：10.1109/TCDS.2022.3194103。 5. M. Rakshit、S. Bhattacharjee、G. Garai、A Chakrabarti，“正交频分复用系统中基于音调预留的峰值与平均功率比降低技术的新型差分进化算法”，Swarm and Evolutionary Computation，爱思唯尔，第 72 卷，2022 年 7 月 6. A. Saha、R. Majumdar、D. Saha、A. Chakrabarti 和 S. Sur-Kolay，“具有 n-qudit Toffoli 门高级分解的 d-ary Grover 算法的渐近改进电路”，Phys. Rev. A，第 72 卷。 105，062453 – 2022 年 6 月 28 日发布。7. AK Das、B Chakraborty、S Goswami、A Chakrabarti，“一种基于模糊集的有效特征选择方法”，模糊集与系统，爱思唯尔，印刷中，2022 年。8. T. Chatterjee、A. Das、SI Mohtashim、A. Saha、A. Chakrabarti，“Qurzon：基于分而治之的分布式量子系统量子编译器原型”，Springer Nature Computer. Science，第 3 卷，323，2022 年。9. S. Basu、A. Saha、A. Chakrabarti 和 S. Sur-Kolay，“i-QER：一种减少量子误差的智能方法”，ACM Transactions on Quantum Computing，已接受（2022 年 5 月）。
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简介：Debabrata Datta教授在计算机科学和应用程序的本科和研究生水平上拥有多年的教学经验。他的主要研究兴趣是数据分析的领域。他是电子和电信工程师机构的终身成员。他还担任各种期刊/会议/书籍的技术委员会成员。课程教学：机器学习，数据仓库和数据挖掘，密码学和网络安全，计算机网络，套接字编程，面向对象的编程概念，微处理器，数据库管理系统，数据结构，数据结构，对书籍章节的编程贡献简介：1。Madhumita Choudhury，Durba Paul，Anal Acharya，Nisha Banerjee和Debabrata Datta，“实时的面具面具和社会遥远的检测”，载于：有关社交福利应用程序的优化和增强计算机应用的观点，由P. Sivaram等编辑。al。，Igi Global，doi：10.4018/978-1-6684-8306-0.CH011。2。Anweshan Mukherjee，Rajarshi Saha，Ashwin Gupta，Debabrata Datta和Anal Acharya，“使用LSTM的情感分析”，载于：数据科学和机器学习百科全书，由John Wang，IGI Global编辑，IGI Global，PP。983 - 1006，doi：10.4018/978-1-7998-9220-5.CH057。3。Soumili Dey, Suchandra Datta, Rohan Das, Debabrata Datta , Anal Acharya, “Crime Analysis on Spatial Domain using Machine Learning”, In: Artificial Intelligence for Societal Development and Global Well- Being, edited by Abhay Saxena, Ashutosh Kumar Bhatt, Rajeev Kumar, IGI Global, DOI: 10.4018/978-1-6684-2443-8.CH005。4。肛门Acharya，Soumen Mukherjee，Arup Kumar Bhatcharjee，Debabrata Datta，Arpan Deyasi，“ Covid-19：这是印度高等教育的游戏变化吗？”
EMER 报告 - 林德研究所
研讨会赞助商： 加州理工学院林德科学、社会与政策中心 加州理工学院 Resnick 可持续发展研究所 研讨会组织者： John P. Marken 加州理工学院 Mary E. Maxon Schmidt 科学 Richard M. Murray 加州理工学院 科学作家： Yudhijit Bhattacharjee 研讨会参与者： Zack Abbott ZBiotics Steph Batalis 乔治城大学安全与新兴技术中心 Kirsten Benjamin Pivot Bio Alejandro E. Camacho 加州大学欧文分校 Luis A. Campos 莱斯大学 Yonatan Chemla 麻省理工学院 Tammy Collins Burroughs 威康基金 Gӧzde Demirer 加州理工学院 Steven L. Evans BioMADE Bruce A. Hay 加州理工学院 Subray Hegde 美国农业部 Kelly Hill Corteva 农业科学 Andrea Hodgson Schmidt 科学 Xiao (Eric) Huang Corteva 农业科学 Natalie Hubbard Pivot Bio Smruthi Karthikeyan 加州理工学院 Jennifer BH Martiny 加州大学欧文分校 Keith A. Matthews 马修斯律师事务所 Michael Mendelsohn 环境保护署 Matthew Pava 国防高级研究计划署 Larisa Rudenko 生物政策解决方案 / 麻省理工学院 Bentley Shuster ZBiotics Vincent JH Sewalt 国际香精香料公司 Wiebke Striegel 环境保护署 Yumin Tao Living Carbon PBC Christopher A. Voigt 麻省理工学院 Jared W. Westbrook 美国栗树基金会 Christopher A. Wozniak Wozniak 生物农药咨询公司 Felicia Wu 密歇根州立大学 Yasuo Yoshikuni 联合基因组研究所 Laurie Zoloth 芝加哥大学
使用人工智能（AI）的医疗诊断系统
图 1：诊断过程的框图 2.相关工作 在这一部分，我们将讨论已经在使用或正在审查的技术和技术。 Van Mourik 等人 [14] 进行了一项关于医院相关感染的机器驱动监测系统的调查。 Luo 等人 [15] 将此疾病与转移性合胞病毒 (RSV) 一起进行了审查，RSV 是一种导致细支气管炎的根本原因。 Bhattacharjee 等人 [16] 进行了一项科学审查，以研究医院感染检测的这一最新趋势。 Sinha 等人 [17] 对感染进行了另一项研究。他们报告了血培养检测感染的一些缺点。 简而言之，这是一项通过机器学习和深度学习技术对疾病预测进行全面审查的努力。此外，与文献中现有的调查文章不同，这项研究集中于一系列特定疾病，包括心血管疾病、神经疾病、前列腺、肝病和肾病。2.模糊逻辑与疾病诊断逻辑是一种多值逻辑，其中变量的实际值可以是十进制数，也可以是零到一之间的任何复数。通常，如图 2 所示的用于疾病识别的模糊逻辑过程由以下步骤创建。1）模糊器：模糊化过程由模糊器完成。它是一种将明确的输入值调整为模糊集的方法。因此，模糊器用作从观察输入到模糊值的映射。2）推理引擎：在完成模糊化过程时，推理引擎使用一组规则处理的模糊值作为认知内容的一组规则。 3）知识库：这是模糊逻辑系统的主要组成部分。整个模糊系统取决于
利用Ichip技术从泥炭土壤微生物组中发现新型抗生素，以打击抗菌抗性
抗菌素抵抗（AMR）构成了关键的全球健康威胁，使全球感染管理变得复杂。关于世界卫生组织（WHO）在2019年释放的抗生素抗药性患病率的数据导致127万人死亡（Murray等，2022； Who，2023）。此外，世界银行估计，到2050年，AMR的经济影响可能会损失高达1万亿美元的医疗保健费用，而到2030年，国内生产总值（GDP）损失了3.4万亿美元（Jonas等人，2017年）。迫切需要发现新药替代耐药性抗生素已变得越来越重要。最大的新抗生素生产商来源之一来自土壤，其中99％的微生物物种。抗菌化合物是由土壤中的微生物产生的，由于传统培养技术的局限性，这些化合物在实验室中通常仍然无法培养，而传统培养技术无法复制微生物的自然栖息地（Choi等，2015； Bhattacharjee，2022222）。具有获取新抗生素剂的巨大潜力的土壤类型是泥炭土（Kujala等，2018； Liu等，2022； Atapattu等，2023）。泥炭土包含富含养分的有机沉积物，这些养分支持微生物生长和多样性（Nawan and Wasito，2020）。必须利用泥炭土中丰富的微生物含量来开发新的抗生素。当前的微生物培养技术通常仅限于微生物的一部分，从而限制了二级代谢产物的分离。克服这些局限性需要创新的方法来培养产生抗生素的微生物，这些微生物在实验室条件下仍然无法养活。未经培养的土壤技术（UST）或原位孵育是最新的发展之一，涉及使用环境中存在的自然生长因子进行培养（Berdy等，2017； Chaudhary等，2019）。
b.tech（Minor（AI＆ML））
l t p c 3 0 0 3课程目标：1。审查和加强AI和ML所需的重要数学概念。2。从数据中介绍学习模式的概念，并为理解艺术机器学习算法的状态建立了强大的理论基础。课程成果：完成后，学生将能够：1。设计和实施机器学习解决方案，以解决分类，回归和聚类问题。2。评估和解释不同ML技术的结果。3。在一系列真实的应用程序中设计和实施各种机器学习算法。单元 - 我定义人工智能，使用谓词逻辑定义AI技术，并表示知识作为规则，代表逻辑，可计算功能和谓词中的简单事实，程序与声明性知识，逻辑编程单元-II数学基础：矩阵理论和机器学习的统计学。机器从数据中学习，问题的分类 - 回归和分类，监督和无监督的学习。单元-III线性回归：单个变量的模型表示，单个变量成本函数，线性回归的梯度体面，实践中的梯度不错。单元-IV逻辑回归：分类，假设表示，决策边界，成本函数，高级优化，多分类（一个与全部），过度拟合的问题。单元 - v讨论集群算法和用例围绕聚类和分类的讨论。教科书：1。2。Saroj Kaushik，人工智能，Cengage Learning，第一版2011年。Yuxi（Hayden）Liu，“以身作则的Python机器学习”，Packet Publishinglimited，2017年。参考书：1。Anindita Das Bhattacharjee，“实用的工作簿人工智能和针对初学者的软计算，Shroff Publisher-X Team Publisher2。汤姆·米切尔（Tom Mitchell），机器学习，麦格劳·希尔（McGraw Hill），2017年。3。Christopher M. Bishop，《模式识别与机器学习》，Springer，2011年。4。T. Hastie，R。Tibshirani，J。Friedman。统计学习的要素，2e，2011年。相应的在线资源：1。人工智能，https://swayam.gov.in/nd2_cec20_cs10/preview。
年报
HM Delwar Hussain，主任，Md.莫菲祖尔·拉赫曼·汗·乔杜里 (Mofizur Rahman Khan Chowdhury)，董事，Md. Abul Kalam Azad，主任 Kaniz Fatema Dipankar Bhattacharjee，主任 Kakoli Jahan Ahmed，主任 SM Salim Uddin，主任 Md. Shabbirul Alam Chowdhury，主任，Md. Mazbah Uddin，主任 Mamunur Rahman，主任 Mohammad Shamsuddin Ahmed，主任 Mohammad Abul Hashem，主任 Nahid Rahman，主任 SM Kamaluzzaman Kamal，主任 Dipti Rani Hazra，主任 Md. Golam Moula，主任，Md. Golzare Nabi，主任医师Sakhawat Hossain，主任 Chandan Saha，主任 Md. Monjurul Haque，主任，Md. Rafiqul Islam，主任，Md. Arifuzzaman，主任，Md. Sayedur Rahman Khan，董事，Md. Ali Akbar Faraji，董事，Md. Harun Ar Rashid，主任，Md. Ibrahim Bhuiyan，主任 Rokeya Khatun，主任 Dr. Imam Abu Sayed，主任 Shafayet Arefin，主任 Md. Tafazzal Hossain，董事 Sudhangshu Kumar Sarker，董事 Manoj Kumar Howlader，董事 Md. Anis Ur Rahman，主任 Khondaker Siddiqur Rahman，主任 Abu Saleh Mohammad Shahab Uddin，主任 Md.莫萨拉夫·侯赛因 (Mosarraf Hossain)，主任，Md. Abul Bashar，主任 Khaled Mahbub Morshed，主任 Md. Khasru Parvez，主任，Md. Enamul Karim Khan，董事，Md. Obaid Ullah Chowdhury，主任，Md. Rafiqul Islam，主任 Saeda Khanam，主任 Md. Muksuduzzaman，主任 Khaled Ahmed，主任 Md. Amir Uddin，主任，Md. Hafizur Rahman，董事 Arief Hossain Khan，董事 Md. Zabdul Islam，主任 Istequemal Hussain，主任 Md. Liakat Ali Molla，董事，Md. Rajab Ali，主任，Md.纳兹鲁尔·伊斯兰 (Nazrul Islam) 博士，主任马里兰州Sirajul Hoque，董事 AKM Kamruzzaman，董事
教授苏伦德拉·辛格·拉托德
1. 专利名称：车辆事件记录器和碰撞恢复系统 发明人：Kankonkar Prateek、Ghadi Ameya、Patil Parth 和 Surendra Rathod 申请号：816/MUM/2015，申请日期：2015 年 3 月 13 日，公布日期：2017 年 11 月 17 日 2. 专利名称：记录和显示系统。发明人：Malia Viraj、Gala Jugal、Gupta Samiksha、Surendra Rathod 申请号 4485/MUM/2015，申请日期：30/11/2015，公布日期：02/06/2017 3. 专利名称：超声波宽带发生器 发明人：Vakadkar Amogha、Rege Kunal、Thakur Rohan、Bhataria Manoj 和 Surendra Rathod，申请号 1401/MUM/2013，申请日期：13/03/2015，公布日期：28/04/2017 4. 电子签名印章系统和方法 发明人：Kharade Sanish、Kumar Amit、Mukne Ankita、Rathod Surendra 申请日期：13/06/2019 5.用于在邮局无人协助分离包裹并维护其时间/日期记录的系统和方法 发明人：Gupta Shreya、Dongre Isha、Govindayapalli Manasvi、Rathod Surendra 申请日期：2019 年 6 月 13 日 6. 用于从沙滩分离和回收塑料的机电系统 发明人：Rathod Surendra、Haldankar Govind、Bhat Bhardwaj、Bath Tejveer Singh、Dhar Gopala、Bhattacharjee Soumyadeb、Mainkar Yash、Gokhale Rutuja 申请号 202021010812，申请日期：2020 年 3 月 13 日，公布日期：2021 年 4 月 2 日 7. 用于交付的智能控制系统沐浴用水 发明人：Rathod Surendra 和 Dave Jenil 申请号：202221002564 申请日期：2022 年 1 月 17 日 8. 基于人工智能单开关的老年人远程健康监测系统 发明人：Rathod Surendra 和 Kalbande Dhananjay 申请号：202321008008，申请日期：2023 年 2 月 8 日 公布日期：2023 年 3 月 3 日