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数字经济增强项目，深...
t emers t recrention of Procurothing S Pecialist（PS）A。b ackground信息技术和电信部（MOIT＆T）与NADRA，NITB，IGNITE和BOI和BOI合作，打算启动价值7800万美元的数字经济增强项目（DEEP），并于2023年4月6日批准了ECNEC，并由IDA融资的世界银行资助。该项目旨在将关键的公共服务和重要注册表数字化，以从孤立的方法过渡到更整合的服务交付。nadra已被选为实施深度项目的两个子组件，即国家数据交换层的设计和建立，并构建用于数字身份验证和可验证凭证（数字ID/ Vaults）的生态系统。B.咨询目标的目标是采购专家（PS）负责管理深层采购活动，并作为该项目下所有采购事项的焦点。现任者将负责管理项目的整个采购周期，包括采购计划和监控，准备投标文件，评估投标，合同准备和PPSD的准备。PS将与Moit＆T和世界银行密切协调，并确保遵守世界银行采购指南和法规以及PPRA规则。作为该领域的专家，采购专家将提供高质量的采购建议，以保持最高的诚信和道德标准。C.范围和责任，采购专家将负责； 1。管理端到端的采购周期
数字经济增强项目 - DEEP
B. 项目描述 数字经济增强项目（DEEP）旨在根据2018年数字巴基斯坦政策，提高政府开发关键数字公共基础设施（DPI）服务的能力，以支持该国的数字经济和社会，该政策呼吁建立一个全面的、全政府的企业架构，并整合政府服务和系统。该项目将支持DPI的发展（包括负责任的数据交换、数字认证和可验证凭证）和公共服务的数字化（包括通过新的国家门户网站提供这些服务），这将改善服务、经济机会和社会保障的可及性和交付。它还将增强该国面对潜在冲击（如流行病和反复发生的气候灾害）的恢复力和适应性，使政府能够更快、更有效地提供现金和其他紧急援助。除公民服务外，DEEP 还将支持：（1）建立所有联邦和省级商业 RLCO 的目录，并提出简化、精简和改进现有投资和运营业务监管要求的建议；子组件 (2)：设计和开发 PBP，作为托管所有数字化和可用 RLCO 的接口；子组件 (3)：支持政府、省级和地方实体实现监管审批数字化；子组件 (4)：制度化改革进程，探索财务和机构可持续性以及 PBP 的管理和升级；以及 (5)：组织沟通和变更管理活动，以过渡到 PBP，并传播有关 RLCO 在线审批可用性的信息。B. 咨询目标 经理 NDEL 将协助数字化转型专家 (DTS) 设计和开发国家数据交换层，用于：
混合AI模型：将符号推理与深度学习进行复杂决策 -
Aditya Mehra独立研究人员摘要：在这项研究中，作者研究了整合符号和深度学习方法的实施，以开发混合AI系统以改善复杂的决策。常规AI方法区分了基于一阶逻辑的符号推理，基于符号逻辑的系统和基于数据的系统的神经网络。每个都有其优势和局限性。也值得注意的是，符号AI很容易解释，并且可以有效地处理结构化知识。同时，深度学习擅长处理大量非结构化数据和识别模式。因此，该研究的重点是开发两种方法的合并模型，其合并将提供更大的优势，并在与决策相关的任务中提供更好，更有效的解决方案。显然，研究对AI的贡献是显而易见的。首先，它试图将符号推理与深度学习与一个弥补另一个弱点的优势联系起来，包括在深度学习中缺乏可解释性和符号系统中极端形式主义。提出的方法涉及通过新的建筑方法创建和应用符号/语义和深度学习的双重AI架构。符号推理组件是基于规则的系统。我们将符号推理组件作为基于规则的系统实现。我们将深度学习组件作为神经网络创建。这些组件可以在一个整体系统中清楚地相互交互。几个重要的发现表明，与基于符号思维或深度学习的决策模型相比，用于决策的混合AI模型可提供更好的决策精度。集成有助于改善结构化和非结构化数据的处理，从而提高系统结果的可靠性。此外，还有更好的解释性；符号推理部分可以解释为什么做出这样的决定，并且对新的和复杂的问题具有增强性。这项研究的后果突出了在应用程序和财务等特定领域开发的关键领域，在这些领域中，做出正确且易于解释的决策至关重要。AI的主要问题是考虑准确性的解释；混合模型提出了随后开发AI系统的可能方向。因此，本研究为进一步研究其他混合结构提供了方向，增强了整合方法，并将提出模型的使用扩展到其他决策问题。
对双重疼痛的调查
nuri.dudak@amasya.edu.tr摘要车辆是重要的发明，可以极大地改善人类生活的各个方面，并在几乎每个领域找到使用。一旦将工具引入了人类的存在，它们就可以节省时间，并且是复杂或无法通过人类权力来完成的任务。可以在诸如车辆分类和逃脱驾驶员的跟踪之类的情况下使用。在品牌和模型的帮助下跟踪车辆将为交通官提供独特的信息。此外，可以将不同尺寸和功能功能的车辆引向不同的车道。本研究研究了基于Yolov8（您只看一次版本8）的使用，并评估其对车辆品牌和模型分类的性能。yolov8在对象检测领域被称为一种有效方法，在本研究中用于对车辆的品牌和模型进行分类。在分类中，达到了94.3％的分类精度。关键字：车辆构成和模型识别，深度学习，Yolov8，分类
开发使用转移学习方法Kasnanda 1 Star，Helmi Imaduddin 2
糖尿病性视网膜病（RD）是糖尿病的严重并发症，可能会损害视网膜并威胁视力。早期发现RD对于防止进一步的眼睛损害非常重要。为了增加这种早期检测，深度学习技术，尤其是CNN方法，已被广泛使用。本研究旨在在视网膜图像分类中实施和比较四种不同CNN体系结构的性能，即Resnet152v2，Xception，Denset201和InceptionV3，以检测RD。首先，将数据集视网膜图像分为感染RD的类别和不感染的类别。然后，使用培训数据开发和培训CNN模型以对图像进行分类。使用数据增强技术有助于增加模型的概括。训练模型后，使用单独的测试数据集进行测试以评估每个模型的性能。测试结果表明，Xception和Denset201在检测RD方面具有出色的性能，精度，精度，召回和F1得分达到96％。该评估的结果证实，深度学习技术，尤其是以CNN的形式，在支持医学诊断方面具有巨大的潜力，尤其是在检测复杂的眼睛（例如RD）方面。这些模型的使用可以为RD患者带来重大好处，从而可以更有效的早期文本和更及时的处理。抽象的糖尿病性视网膜病（DR）是糖尿病的严重并发症，可能会对视网膜造成损害并威胁视力。丹根·德米基安（Div），Penelitian Ini成员Kontribusi penting Dalam Pengembangan solusi otomatis untuk untuk诊断RD，Yang Dapat Mening-Katkan Perawatan kehatan kesehatan kesehatan kesehatan mata secara secara secara secara secara secara secara secara keseluruhan。早期发现RD对于防止进一步的眼睛损害非常重要。为了改善这种早期检测，深度学习技术，尤其是CNN方法已被广泛使用。本研究旨在在视网膜图像分类中实施和比较四种不同CNN体系结构的实现，即Resnet152v2，Xception，Densenet201和IntectionV3。首先，将视网膜图像数据集分为RD感染和非RD感染类别。然后，使用训练数据来开发和培训CNN模型以对图像进行分类。使用数据增强技术有助于改善模型的概括。训练模型后，使用单独的测试数据集进行测试以评估每个模型的性能。测试结果表明，Xception和Densenet201在检测RD方面具有出色的性能，精度，精度，召回和F1得分达到96％。此评估的结果证实，深度学习技术，尤其是以CNN的形式，在支持医学诊断方面具有巨大的潜力，尤其是在检测复杂的眼部疾病（例如RD）方面。使用这些模型可以为RD患者带来重大益处，从而实现更多效率的早期检测和更及时的治疗。因此，这项研究为RD诊断的自动解决方案的开发做出了重要贡献，这可以改善整体眼保健。
环境DNA研究有可能提高深海生物多样性知识
使用埃德娜（Edna）为海洋生物多样性研究带来了新的机会，考虑到采样海洋动物区系的挑战，尤其是深海（> 200 m深）。这种非侵入性方法对于比传统方法更高的效率进行大规模的生物多样性评估特别有价值，确定新物种，包括那些罕见，难以捉摸或难以直接观察的物种并随着时间的流逝监测海洋人群的变化，以了解其对自然和人类干扰的脆弱性。随着科学界最近的联合努力，埃德娜（Edna）在海洋动物研究中的使用变得越来越可行，即使在深海最偏远的地区，它也有助于评估生物多样性（Adams等人2023; Le等。2022;刘等。2022）。但是，需要解决一些挑战以有效地在深海生物多样性评估中使用Edna。
Chand Pasha博士
我在细菌败血症的先天免疫反应领域工作并预测生存能力。目前，我们正在开发一种经济有效的纳米探针测定法，以识别潜在的易感患者。我已经完成了一个OU-DST-PURSE项目（基于Osmania University的DST资金），该项目涉及对在败血症患者中表达的血清蛋白的比较分析，这些患者在败血症患者中表达或屈服于败血性休克，在那里我们在很早的阶段阐明了某些败血症标志物来识别潜在的幸存者和非幸存者的作用。我目前的重点是理解称为Haptoglobin在细菌败血症病理学中的急性相标记蛋白的作用。我们已经广泛地表征了其在离体败血症模型中的作用。我们正在解剖其在
cocoscan：使用深度学习的椰子疾病预测
本研究介绍了利用深度学习技术的椰子疾病预测系统的发展，以帮助农民识别和管理椰子树中的疾病。本研究的目的是增强早期疾病检测，提高诊断准确性并提供量身定制的营养建议以促进植物健康。系统集成了在患病椰子植物图像数据集上训练的卷积神经网络（CNN）模型，该模型通过用户友好的Web应用程序访问。农民可以上传树木的图像，然后由CNN模型对其进行处理以预测潜在的疾病。该系统还根据检测到的疾病提供肥料建议。结果表明在现实情况下，疾病鉴定和实际适用性的准确性很高。该系统的实施可以通过实现早期干预，减少农作物损失和优化资源使用来显着使农民受益。总而言之，椰子疾病预测系统展示了先进的机器学习和图像处理技术来转变农业实践的潜力，为椰子种植中的疾病管理提供了一种可及可及的工具。
刑法修正案（Deepfake性材料）法案2024
ISA建议实施一项国家教育运动，以提高人们对Deepfake技术危害的认识以及滥用它的法律后果。 全国运动将支持学生，教育工作者，父母和公众的广泛信息，内容涉及创建和共享Deepfake内容的道德考虑和潜在影响。 由于这是一个迅速发展的空间，年轻人可能没有意识到，深击性材料的产生和分布是刑事犯罪。 强大的教育运动可以限制这些立法修正案引起的其他调查/指控的数量，从而减少了对警察资源的影响。ISA建议实施一项国家教育运动，以提高人们对Deepfake技术危害的认识以及滥用它的法律后果。全国运动将支持学生，教育工作者，父母和公众的广泛信息，内容涉及创建和共享Deepfake内容的道德考虑和潜在影响。由于这是一个迅速发展的空间，年轻人可能没有意识到，深击性材料的产生和分布是刑事犯罪。强大的教育运动可以限制这些立法修正案引起的其他调查/指控的数量，从而减少了对警察资源的影响。