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关于IT在物流供应链中的影响的研究...
贝蒂·王（内布拉斯加州大学 - 林肯大学，美国。erp + e-business =企业系统的新愿景。组织中的Internet和Intranet技术管理：挑战与机遇，18。D. B. Bagul，P。D.（2014）。 研究员工的绩效。 研究员工绩效Dineva，S。（2022年，1月18日）。 https://hbr.org。 摘自https://hbr.org：https：//hbr.org/2022/01/convincing--convincing--company-leaders-company-leaders-to-invest-invest-invest-in-new-technology elango，G。S.（2018）。 信息与通信技术对南印度供应链管理的影响。 9。 gaba，y。 （n.d。）。 在供应链管理中实施信息技术（IT）方面面临的挑战。 18。 Reekum，R。v。（2008年3月）。 到ERP还是不erp？ 影响收养决定的因素。 Temjanovski，R。（2014年1月）。 物流部门信息技术和供应链管理的挑战。 Zahra Lotfi，M。M.（2013）。 供应链管理中的信息共享。 Zahra Lotfi，M。M.（2013）。 供应链管理中的信息共享。 ScienceDirect，298-304。D. B. Bagul，P。D.（2014）。研究员工的绩效。研究员工绩效Dineva，S。（2022年，1月18日）。https://hbr.org。 摘自https://hbr.org：https：//hbr.org/2022/01/convincing--convincing--company-leaders-company-leaders-to-invest-invest-invest-in-new-technology elango，G。S.（2018）。 信息与通信技术对南印度供应链管理的影响。 9。 gaba，y。 （n.d。）。 在供应链管理中实施信息技术（IT）方面面临的挑战。 18。 Reekum，R。v。（2008年3月）。 到ERP还是不erp？ 影响收养决定的因素。 Temjanovski，R。（2014年1月）。 物流部门信息技术和供应链管理的挑战。 Zahra Lotfi，M。M.（2013）。 供应链管理中的信息共享。 Zahra Lotfi，M。M.（2013）。 供应链管理中的信息共享。 ScienceDirect，298-304。https://hbr.org。摘自https://hbr.org：https：//hbr.org/2022/01/convincing--convincing--company-leaders-company-leaders-to-invest-invest-invest-in-new-technology elango，G。S.（2018）。信息与通信技术对南印度供应链管理的影响。9。gaba，y。（n.d。）。在供应链管理中实施信息技术（IT）方面面临的挑战。18。Reekum，R。v。（2008年3月）。到ERP还是不erp？影响收养决定的因素。Temjanovski，R。（2014年1月）。 物流部门信息技术和供应链管理的挑战。 Zahra Lotfi，M。M.（2013）。 供应链管理中的信息共享。 Zahra Lotfi，M。M.（2013）。 供应链管理中的信息共享。 ScienceDirect，298-304。Temjanovski，R。（2014年1月）。物流部门信息技术和供应链管理的挑战。Zahra Lotfi，M。M.（2013）。供应链管理中的信息共享。Zahra Lotfi，M。M.（2013）。供应链管理中的信息共享。ScienceDirect，298-304。
SRMIST的第二届年度Pongal节
值得注意的获奖者还包括教授露台。M. Bopathy，博士K. Magudamudi，教授K. Tamilamalan和教授西瓦。 Elango，他收到了G.U. 教皇翻译奖，泰米尔语Abdul Kalam科学技术奖，Parithimar Kalaignar奖和Muthamzh Arignar Kalaignar Karunadhi社会正义奖。 作者唐加·森卡西（Thanga Senkathir），教授Seyyon和Shvashankari还获得了Sudesamtra Tamil Ithazh奖，Tholkappiya Tamil Sangam奖和Parivendaddor Pyntamil奖，后者包括卢比的现金奖。 3号 SRMIST的亲校长（行政）博士的存在为此事件增添了优化。 Ravi Pachamuthu，副理事博士C. Muthamzhchelvan，注册商博士S. Plunsamy兼泰米尔人Perayam教授的总裁卡鲁·纳加拉扬（Karu Nagarajan）和其他贵宾。M. Bopathy，博士K. Magudamudi，教授K. Tamilamalan和教授西瓦。Elango，他收到了G.U.教皇翻译奖，泰米尔语Abdul Kalam科学技术奖，Parithimar Kalaignar奖和Muthamzh Arignar Kalaignar Karunadhi社会正义奖。作者唐加·森卡西（Thanga Senkathir），教授Seyyon和Shvashankari还获得了Sudesamtra Tamil Ithazh奖，Tholkappiya Tamil Sangam奖和Parivendaddor Pyntamil奖，后者包括卢比的现金奖。3号SRMIST的亲校长（行政）博士的存在为此事件增添了优化。 Ravi Pachamuthu，副理事博士C. Muthamzhchelvan，注册商博士S. Plunsamy兼泰米尔人Perayam教授的总裁卡鲁·纳加拉扬（Karu Nagarajan）和其他贵宾。
Sn掺杂TiO2薄膜的合成和表征...
M. Vanmathi A，，A。PriyaA，M。S. Tahir A，Sahir A，M。S. Razakh a，M。M. Senthil Kumar B，*，R。Indrajit C，R。Indrajit C，V。Elango D，G。Senguttuvan E，R v. Mangalaraja f。泰米尔纳德邦，印度-600 048 B机械工程学院，Vellore技术研究所，钦奈，泰米尔纳德邦，泰米尔纳德邦，印度-600 127 c物理系印度纳杜（NADU），600 089 E物理学系，安娜大学蒂鲁奇拉帕利大学工程学院毒性。进一步的金属掺杂可改变电导率，电气和光学特性。在这项研究中，使用喷雾热解技术进行了SN掺杂TIO 2的沉积。通过使用Hall效应技术获得了电性能，并通过X射线衍射和EDAX扫描电子显微镜分析膜的结构特性。X射线衍射的结果表明，通过喷雾热解沉积的薄膜是多晶的多晶，在（002）场的方向上优先取向。SEM分析表现出通过喷雾热解沉积的薄膜的膜结构。使用HALL效应技术获得了电导率的结果。（2024年6月7日收到； 2024年9月26日接受）关键词：二氧化钛（TIO 2），X射线衍射，扫描电子显微镜（SEM），Hall效果1。今天的引言，众所周知，大多数半导体使用二氧化钛纳米颗粒[1]。TiO 2在传感器[2]，抗菌剂[3]，氢[4]，照片催化剂[5]和水蒸发[6]中找到了其应用。tio 2以其良好的光学特性，廉价，无毒和化学稳定而闻名。
数据集大小和长期基于 ECoG 的 BCI 使用对深度学习解码器性能的影响
通过思维与效应器进行交互，可以使这些患者在日常生活中恢复一定的自主权。例如，基于运动想象的 BCI 已被用于控制脊髓损伤后截瘫或四肢瘫痪患者的上肢（ Hochberg 等人， 2012 年； Collinger 等人， 2013 年； Wodlinger 等人， 2014 年； Edelman 等人， 2019 年）、下肢（ López-Larraz 等人， 2016 年； He 等人， 2018 年）和四肢（ Benabid 等人， 2019 年）的假肢或外骨骼。在本研究中，我们重点研究基于皮层脑电图 (ECoG) 的运动 BCI，这是一种很有前途的工具，与更具侵入性的方法相比，它可以实现神经假体控制的连续 3D 手部轨迹解码，同时降低植入风险 ( Volkova 等人，2019)。BCI 记录神经元活动并将其解码为效应器的控制命令。解码器通常以监督的方式使用机器学习算法进行训练。在绝大多数研究中，由于对记录的访问有限，训练数据集受到严格限制。同时，数据集大小是机器学习分析中的一个重要因素，会极大地影响整个系统的性能。与最近的计算机视觉和自然语言处理研究（Kaplan 等人，2020 年；Rosenfeld 等人，2020 年；Hoiem 等人，2021 年）相比，对于 BCI，很少研究训练数据的最佳数量，即解码器性能在给定应用中达到稳定状态的数量（Perdikis and Millan，2020 年）。尤其是学习曲线，它提供了对模型性能和训练集大小之间关系的洞察，但却很少被提出。学习曲线可用于模型选择、减少模型训练的计算量或估计向训练数据集添加更多数据的理论影响（Viering and Loog，2021 年）。考虑到人类记录的数据集的访问权限有限，最后一点在 BCI 中尤为重要。如果不知道系统性能和数据集大小之间的关系，就很难确定提高解码器准确性的策略：增加训练数据量还是增加模型容量。对于基于 ECoG 的运动 BCI，大多数模型的容量有限。所使用的解码器是卡尔曼滤波器（Pistohl 等人，2012 年；Silversmith 等人，2020 年）并且大多是线性模型的变体（Flamary 和 Rakotomamonjy，2012 年；Liang 和 Bougrain，2012 年；Nakanishi 等人，2013 年、2017 年；Chen 等人，2014 年；Bundy 等人，2016 年；Eliseyev 等人，2017 年）。在大多数这些研究中，解码器优化都是在包含几分钟或几十分钟信号的数据库上进行的。这会产生可用的模型，但并未提供有关可以通过更多数据实现的性能提升的任何信息，也没有比较多个解码器之间的数据量/性能关系。在 BCI 中，模型特征和学习曲线并不是影响解码器性能的唯一因素。人类生成独特脑信号模式的能力对于 BCI 系统至关重要。近年来的研究主要集中在开发越来越高效的解码器上，例如深度学习 (DL)（Bashivan 等人，2015 年；Elango 等人，2017 年；Schirrmeister 等人，2017 年；Du 等人，2018 年；Lawhern 等人，2018 年；Pan 等人，2018 年；Xie 等人，2018 年；Zhang 等人，2019 年；Rashid 等人，2020 年；´ Sliwowski 等人，2022 年），而不是耐心学习或共同适应（Wolpaw 等人，2002 年；Millan，2004 年），尽管一些研究表明