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World File Search SystemDutta
循环外DNA促进高风险髓母细胞瘤
OWE S. Xinlian Zhang 26，Horrad Y. Wechsler-Reya 3.8，Vineet Baphna 4.29，Jill P. 2.29.30＆Luke Chavez 2.3.14.2
非营利组织的人工智能和数据
摘自 Behl, A., Dutta, P., Luo, Z., & Sheorey, P. (2022)。在基于捐赠的众筹平台上启用人工智能：一种理论方法。运筹学年鉴，319 (1)，761–789。https://link.springer.com/article/10.1007/s10479-020-03906-z 摘要“个人或团体捐款是救灾行动的重要方面。基于捐赠的众筹 (DBC) 任务通常会列在众筹平台上，以吸引捐赠者在规定的时间内出于特定原因捐款。随着灾难发生的频率和强度随着时间的推移而增加，这些平台越来越受欢迎，它们需要持续不断的资金流来实现目标。这些渠道通常会采用人工智能 (AI) 工具来提高其运营绩效。我们通过使用与满足理论来理解采用过程，该理论受动机因素主导，例如 DBC 想要实现的功利性和象征性利益。在人工智能工具的指导下，来自全球多个捐助者的现金流入也带来了风险；因此，我们使用了一个调节变量来更好地了解 DBC 的运营绩效。我们通过 293 名灾难救援行动背景下的 DBC 任务所有者的回应收集了实证数据。我们使用偏最小二乘结构方程模型测试了我们的假设，并控制了灾难强度和众筹任务持续时间。我们的研究结果为使用与满足理论提供了重要的扩展，通过理解使用与满足收益与采用人工智能工具促进
实现低成本生物燃料的综合战略
这些途径中的许多最初是在 2013 年开始的一系列设计报告中描述的（Davis 等人 2013；Davis 等人 2015；Dutta 等人 2015；Tan 等人 2015），这些报告概述了在短期内实现每加仑汽油当量 (GGE) 3 至 5 美元范围内的临时成本预测的机会。请注意，这些途径代表了 BETO 下的一些重点领域，但并未涵盖 BETO 资助的全部研究范围。虽然这些初步预测和相关研究有助于实现技术指标，但传统液体燃料的平均零售价格仍低于 3 美元/GGE，其中传统普通汽油在 2.16 美元/加仑至 2.61 美元/加仑之间，2017 年柴油零售价格在 2.47 美元/加仑至 2.93 美元/加仑之间，美国能源信息署 (EIA) 预测批发汽油和柴油价格在可预见的未来将保持在 3 美元/加仑或以下 (EIA 2018)。因此，BETO 正在努力制定低成本生物燃料生产战略，目标是使生物燃料最低燃料销售价格 (MFSP) 1 更接近 2 美元/GGE（<2.50 美元/GGE）。本文件确定了一系列进一步降低成本以实现此类 MFSP 水平的策略和机会。本文回顾了通过基础研究和科学调查开发这些选项的持续工作。此外，报告的每个部分都重点介绍了有助于为实现成本降低目标的每条途径制定具体指标的研究领域。
研究...
我很惊讶地发现工程是我感兴趣的领域。最终决定在大学学习五年后，我对大学感到惊讶，继续上学对我来说是最好的道路。在教学而不是研究时，我感到惊讶，最终成为我最喜欢的研究生学校的一部分。我感到惊讶。没有其他人。我的家人和朋友已经见过并长期以来鼓励我花了很多年的时间才能自己意识到。我很幸运能拥有它们。我的父母罗伯特（Robert）和丹妮丝·吉娜（Denise Ghena）一直在我的努力中支持我。无论是拼写的蜜蜂，第一场机器人竞赛，还是决定在学校里停留更长的时间，他们都很兴奋。他们帮助我移动，开车数小时通过暴风雪来接我，并且在我需要说话时一直在那里。我很幸运能和我在一起，知道他们会支持我。Nate和我的兄弟和sister子切尔西·吉娜（Chelsea Ghena）也是我的盟友。他们总是在那里分享讽刺的笑话，并理解我的挣扎。我们之间的学位比合理的程度更多。我的大家庭充满爱意，与他们共度假期是我最喜欢的事情。我的祖父母可以在线论文谈论是一件很棒的礼物。在学校里，我得到了本·纳维尔（Ben Naveaux）和安迪·费尔德（Andy Felder）的支持，他们让我社交，并在D＆D上与我分享了许多笑声。从事oculus-asr的工作使我成为今天的工程师。与他们一起成长是一种荣誉，看着我们的小组与杰西卡·费尔德（Jessica Felder）和孩子们一起成长。在大学里，我很幸运地偶然发现了最神奇的大厅。 奖学金和陌生的完美结合，这正是我所需要的。 我想念Laurium House，Icicles和All，周末在客厅里度过的周末笑着抱怨Cameron Kardel或Sam Dietrick玩游戏。 我们偶尔也完成工作，与安迪·毛拉吉斯，安德鲁·缅因州和凯文·尼尔森一起度过了许多漫长的夜晚。 当我导航学术就业市场和毕业时，夏洛特·罗森（Charlotte Rosen）菲尔德（Charlotte Rosen）在那里通过我的焦虑和庆祝活动来支持和爱我。 在密歇根理工大学，我有Brad King博士和Roger Kieckhafer博士感谢您带领我走上研究生院的道路。 即使在那时，我也在收音机，计算机硬件和软件系统上工作。 在密歇根州，马克·布雷霍布（Mark Brehob）博士展示了同情和能力的结合，我希望在自己的教学中实现这一目标。 在我的研究生活中，菲尔·莱维斯（Phil Levis）博士教会了我周到的设计实践，即使作为教授，您仍然是工程师。 Prabal Dutta博士让我有机会掌握自己的知识并作为LAB11的一部分建立在基础上。 他提醒我始终专注于为什么我们所做的研究很重要以及它的影响是什么。 他告诉我，能够通过写作和言语来解释研究是研究生学校提供的最有价值的技能。在大学里，我很幸运地偶然发现了最神奇的大厅。奖学金和陌生的完美结合，这正是我所需要的。我想念Laurium House，Icicles和All，周末在客厅里度过的周末笑着抱怨Cameron Kardel或Sam Dietrick玩游戏。我们偶尔也完成工作，与安迪·毛拉吉斯，安德鲁·缅因州和凯文·尼尔森一起度过了许多漫长的夜晚。当我导航学术就业市场和毕业时，夏洛特·罗森（Charlotte Rosen）菲尔德（Charlotte Rosen）在那里通过我的焦虑和庆祝活动来支持和爱我。在密歇根理工大学，我有Brad King博士和Roger Kieckhafer博士感谢您带领我走上研究生院的道路。 即使在那时，我也在收音机，计算机硬件和软件系统上工作。 在密歇根州，马克·布雷霍布（Mark Brehob）博士展示了同情和能力的结合，我希望在自己的教学中实现这一目标。 在我的研究生活中，菲尔·莱维斯（Phil Levis）博士教会了我周到的设计实践，即使作为教授，您仍然是工程师。 Prabal Dutta博士让我有机会掌握自己的知识并作为LAB11的一部分建立在基础上。 他提醒我始终专注于为什么我们所做的研究很重要以及它的影响是什么。 他告诉我，能够通过写作和言语来解释研究是研究生学校提供的最有价值的技能。在密歇根理工大学，我有Brad King博士和Roger Kieckhafer博士感谢您带领我走上研究生院的道路。即使在那时，我也在收音机，计算机硬件和软件系统上工作。在密歇根州，马克·布雷霍布（Mark Brehob）博士展示了同情和能力的结合，我希望在自己的教学中实现这一目标。在我的研究生活中，菲尔·莱维斯（Phil Levis）博士教会了我周到的设计实践，即使作为教授，您仍然是工程师。Prabal Dutta博士让我有机会掌握自己的知识并作为LAB11的一部分建立在基础上。他提醒我始终专注于为什么我们所做的研究很重要以及它的影响是什么。他告诉我，能够通过写作和言语来解释研究是研究生学校提供的最有价值的技能。他还明确表示，在学术界取得成功有许多途径，当我意识到教学是我的道路时，他会毫无疑问地支持我。
口头会议 - 国际古生物学大会
主席：王博 14:00 - 14:15 欢迎和介绍 14:15 - 14:45 Leyla J. Seyfullah：主题演讲：琥珀和树脂的过去和未来 14:45 - 15:00 Suryendu Dutta：化石和现存达玛树脂的分子组成：植物萜类化合物的分子埋藏学见解 15:00 - 15:15 Romain Garrouste、Benjamin Carbuccia 和 André Nel：最下层始新世瓦兹琥珀：新数据、新方法 15:15 - 15:30 Vincent Perrichot、Brendon E. Boudinot、Cédric Chény、Jim Cole、Laurent Jeanneau、Alexander R. Schmidt、Jacek Szwedo 和王博：埃塞俄比亚琥珀的年龄和古生物群15:30 - 15:45 Mario Schädel、Vincent Perrichot 和 Joachim Haug：琥珀中的海洋生物 – 法国白垩纪琥珀中保存完好的小型水生等足动物幼体 15:45 - 16:15 咖啡休息 主席：Vincent Perrichot 16:15 - 16:30 Renate Matzke-Karasz、Maria L. Serrano-Sánchez、Liseth Pérez、Dietmar Keyser、Radovan Pipík、Jessica Fischer、Peter Cloetens、Paul Tafforeau 和 Francisco Vega：墨西哥恰帕斯州中新世琥珀中的介形虫 16:30 - 16:45 Agnieszka Soszynska-Maj、Wieslaw Krzeminski 和 Katarzyna Kopec：化石树脂中的蝎蛉（Mecoptera）及其对进化研究的意义
基于机器学习算法的冠状动脉疾病的诊断支持向量机，人工神经
已经对数据挖掘在包括CAD在内的疾病诊断中的应用进行了各种研究； [9,10]将建议的模型与基于PSO的自适应神经融化推理系统（PSO -ANFIS）进行了比较。结果表明，建议的模型优于PSO -ANFIS模型。建议的模型还具有2个重要好处：（1）它很快学习，（2）响应迅速。对于大型准确的数据集，快速学习和快速响应能力的重要性很重要。[11] Jackins等。进行了一项研究，以找到可用数据集中诊断糖尿病，冠心病和癌症的模型。他们使用幼稚的贝叶斯分类和随机森林（RF）分类算法进行数据集的分类。结果表明，三种疾病的RF模型的准确性高于幼稚贝叶斯分类器的精度值。[12] Das等。使用统计分析系统，引入了一种诊断心脏病的方法。神经网络集合方法位于提议系统的中心。从从克利夫兰心脏病数据库中获得的数据中获得的分类准确性为89.01％。另外，在心脏病的诊断中分别获得了80.95％和95.91％的敏感性和特异性。[14] Dutta等。[13] Olaniyi和Oyedotun提出了一个基于人工神经网络（ANN）的三步模型来诊断心绞痛，其精度为88.89％。提出了具有卷积层的有效神经网络。他们提出的模型在预测冠心病方面的准确性达到了77％。该模型还能够比传统方法（例如支持向量机（SVM）和RFS）更准确地预测负面案例。[15]
Jibo Kids Copus：儿童机器人的演讲数据集...
1。引言语言和扫盲技能的发展是基础教育的基石。然而，国家对教育进步评估的经验结果强调了现实：美国37％的四年级学生没有证明阅读能力与年级的期望相符（Irwin等人，2022）。扫盲基础是在关键的幼儿园和幼儿园时期建立的，在那里孩子们发展了诸如语音意识和信件知识之类的识字能力（Bus and van Ijzendoorn，1999年）。因此，这些早期发展阶段需要集中注意力和资源来促进语言增长。为了增强学习经验并利用这些进步，在教育空间中使用系统已变得司空见惯（Williams等人，2013年），但技术进步仍然必须解决一个重大障碍：当代的自动语音识别技术的表现不足，任务是为儿童的反应得分（Dutta等人，2022; Yeung and Alwan，2018年）。自动产生的儿童语音转录的容易出错的性质对他们整合到教育应用中构成了重大挑战。，1997; P´aez等。，2007年； Snow等。，2007年）。然而，综合儿童的语音数据库的显着稀缺性仍然存在于该领域，尤其是在纵向数据集中。，2022; Safavi等。，2012年； Yeung and Alwan，2018年）。，2018年； Kory等。研究的重点是幼儿园年龄的儿童强调了该年龄段的专门量身定制ASR系统的必要性，因为在Pre-K和幼儿园水平上开发的语音学和字母知识等识字能力可以支持识字技能的发展（Biemiller和Slonim，Slonim，Slonim，2001; Fishman and Pinkerman，2003; Hart et;这些纵向资源对于调查语言发展和精炼以儿童为中心的自动语音识别和说话者识别系统是无价的（Dutta等人。通过跟踪同一儿童，研究人员可以绘制语言获取的轨迹。这种理解可以指导专门针对儿童言语不断发展的特征的系统和技术的开发。（Yeung和Alwan，2019年）。纵向数据还促进了通过提供有关儿童语音模式如何发展，支持个性化学习环境和儿童手机互动等领域的应用程序的见解，从而促进了专门针对儿童声音的教育应用的发展。要有效地从儿童那里收集数据，研究人员必须设计涉及孩子体验的数据收集机制。社会机器人，具有交互式吸引儿童的能力，具有在临床和教育环境中实施这些数据驱动的见解的巨大潜力（Kanero等人，2013年； Westlund and Breazeal，2015年）。jibo被用来为幼儿园，幼儿园和一年级的儿童管理一系列结构化和半结构化任务。机器人可以促进针对各种目标的有针对性活动，包括评估语音发展和语音习得，以及加强发音技能。利用社会机器人的互动功能，Jibo（Spaulding and Chen，2018年），本文介绍了两年内收集的新颖的儿童演讲数据集。这些任务包括字母和数字标识以及说明任务。数据集的纵向组件，其中一部分参与者返回后续记录，促进了儿童言语中对发展轨迹的分析。作为较大的人类机器人相互作用（HRI）研究的一部分，评估了Yeung等人在课堂环境中社会机器人的有效性。（2019b），Yeung等。（2019a），Tran等。（2020），Johnson等。 （2022b）和Johnson等。 （2022a），本文对数据集的集合进行了全面讨论，包括设计注意事项和记录条件。（2020），Johnson等。（2022b）和Johnson等。（2022a），本文对数据集的集合进行了全面讨论，包括设计注意事项和记录条件。
人工智能即服务
组织越来越多地使用人工智能来执行以前被认为只有人类才能执行的复杂任务。在一些狭窄的应用领域，人工智能现在甚至超越了人类的表现。此类复杂任务的例子包括分析医疗数据以协助医生更快、更准确地做出医疗决策（Madani 等人2018 ），或在数小时或数天（而不是数月）内分析大量视频片段以支持刑事调查（Crawford 2019 ）。然而，组织面临的一个主要挑战是采用和整合人工智能的复杂而艰巨的过程，这被认为是“一段旅程，而不是目的地”（Dutta 2018 ）。这种普遍的犹豫源于人工智能专家的稀缺（Chui 和 Malhotra 2018 ）；组织缺乏能力和预算来建立和维护所需的大量 IT 资源（Romero 等人2019 ）；以及如何有效部署和配置基于 AI 的系统的知识有限（Yao 等人2017 ），等等。因此，大多数组织仍然未能采用 AI 并充分利用其潜力（Ransbotham 等人2019 ；Zapadka 等人2020 ）。为了促进 AI 的传播和应用，亚马逊、谷歌、IBM、微软、Salesforce 或 SAP 等云提供商已开始提供机器学习、深度学习、分析和推理即服务，将从云端配置 AI 功能的讨论付诸实践。此外，初创企业和中小型企业 (SME) 也在顺应这一趋势，提供独特的基于云的 AI 服务，以满足各行各业中小型企业的需求。例如，Incomaker 提供基于 AI 的销售和营销自动化工具。这些服务被称为人工智能即服务 (AIaaS)。从本质上讲，AIaaS 结合了 AI（即机器执行我们认知功能的能力）。
三重材料双门TFET的分析建模，具有异性登录门堆栈
摘要在本文中，已经开发了不对称高架源隧道场效应晶体管（AES-TFET）的二维分析模型，以获得更好的隧道连接装置性能。基于设备物理学的分析建模是通过求解2-d poisson方程进行的。表面电势分布，电场变化和带对波段隧道（B2B）的速率已通过此数值建模研究。在我们提出的结构中，来源已升高（不同的2 nm至6 nm）以融合角效应。这可以通过薄隧道屏障进行载体运输，并具有控制的双极传导。这最终为N通道AES-TFET结构产生更好的源通道界面隧道。2-D数值设备模拟器（Silvaco TCAD）已用于模拟工作。模拟图形表示最终通过AES-TFET的分析建模验证。关键字AES-TFET·表面电势分布·电场变化·B2B隧道·TCAD·数值建模。1介绍纳米科学和纳米技术在纳米级设备中的出现，晶体管的物理大小已被绝对地缩小。通过遵循2022年摩尔的法律预测，微型化已达到其对金属氧化物施加效应晶体管（MOSFET）的极限[1]。在这方面，过去二十年中已经出现了各种扩展问题。短通道效应（SCE），排水诱导的屏障降低（DIBL）[2]。 为了克服这些问题，在新型MOSFET结构中正在进行持续的研究。短通道效应（SCE），排水诱导的屏障降低（DIBL）[2]。为了克服这些问题，在新型MOSFET结构中正在进行持续的研究。但是，在目前的情况下，在60mv/十年的MOSFET上有限的子阈值摇摆（SS）是研究人员的主要缺点。ritam dutta ritamdutta1986@gmail.com
vitae
科学利益：了解蛋白质翻译起始因子，核糖体生物发生，ABC转运蛋白和多药耐药的结构功能关系。蛋白质翻译起始：古细菌的翻译起始被认为与真核病相似，而不是细菌。我们试图识别和理解古细菌中推定起始因素的结构功能关系（Gogoi等，2016，Gene； Srivastava等，2016，《理论生物学杂志》； Gogoi和Kanaujia； Gogoi and Kanaujia，2018年，2018年，科学报告和FEBS LETTLES； GOGOI LETTERS; GOGOI等，2019年GEN。 Biotechnology Journal；核糖体生物发生和抗生素耐药性：假设约200个因素与核糖体生物发生有关。其中，rRNA甲基转移酶通过修饰rRNA分子在核糖体生物发生中起关键作用，并且也已知与抗生素耐药性有关。我们的兴趣是了解对它们的结构功能关系和设计抑制剂。ABC进口商：ABC进口商仅在原核生物中鉴定出来，尽管也在少数植物中。因此，细菌ABC进口商被认为是潜在的药物靶标，也被用作药物输送系统，生物传感器和生物标志物。也已知它们参与耐药性。在这种情况下，我们一直在努力阐明少数ABC糖，金属，金属，脂质和抗菌肽等少数ABC的结构（Chandravansi等，2016，Gene; Mandal等，2019，2019，2019，Metalallomics; Metallomics; Metalolomics; Chandravanshi等，2019，Gene; Chandravanshi; Chandravanshi; Chandravanshi等人，2021年，FEBS Journal； 2021年，国际生物大分子杂志；