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Rohit Mallick
罗希特·马利克（Rohit Mallick）是博士学位。克莱姆森大学计算机学校内以人为本计算学位的候选人。自2020年秋季开始学位以来，罗希特（Rohit）在Nathan J. McNeese博士的建议下一直被聘为研究生研究助理，并且是计算环境（Trace）研究小组中团队研究分析的正式成员。在这四年半的时间里，罗希特（Rohit）曾从美国陆军联合能力发展司令部（CCDC），海军研究（ONR），国家科学基金会（NSF）和空军OFFI CE的资助拨款（CCDC）撰写，其价值总计价值1,1784,5551.20美元。罗希特（Rohit）利用这些赠款为人为因素，人类计算机互动（HCI），人类ai团队（HAT）和计算机支持的协作工作（CSCW）做出了明显的贡献。迄今为止，罗希特（Rohit）撰写了五篇期刊文章，十篇会议论文，一项技术，七个会议演讲以及13篇研究海报，作为定性和定量方法的混合方法研究者。与他的研究成就一起，他还一直在Trace中担任本科生协调员（2023年）和领导博士学位。学生（2024）指导新任学生的学术研究细微差别。通过在美国陆军研究实验室和普渡大学的计算认知神经科学实验室的以前的实习 /助手来吹嘘十多年的研究经验，Rohit积极致力于在AI技术设计方面提供各种观点，以促进其人类合作者的福祉。
国防和安全的新兴技术趋势
此次审查是挪威国防研究机构 (FFI) 一项新研究计划的一系列研究中的第一项，该计划的任务是确定新兴技术趋势并分析其对挪威军事行动的潜在影响。紧跟快速发展的技术可以帮助决策者避免战略意外，并为长期国防规划提供更好的基础。该项目名为“挪威军事行动的技术趋势和后果”(TEKNO)，将通过密切监测和分析新兴军事和民用技术发展来提供此类建议，寻求确定可能影响未来军事行动的颠覆性技术，特别关注这些新兴技术的相互作用方式及其应用的作战环境。
翻译研究* - 。25％从模型到农作物：植物育种的比较基因组学* - 。
摘要。转化研究的概念是从1980年代的医学领域组成的，包括改善在某种物种（可以将其视为模型或枢轴）获得的研究结果的转移效果，到这些结果对其在农业改善中都感兴趣的所有物种。在这种情况下，比较基因组学构成了转化研究的重要工具，通过识别e ffi cocement控制物种之间共同功能的基因。基因组出版工具，遗传多样性和表型的筛选必须允许对保留的基因的功能验证，这些基因保留在从枢轴物种中推断知识的物种中，即转移的枢轴物种，以及对当前选择程序中最佳等位基因和基因型相关的识别。
iitd/ird/030/2025-工业研发部门
候选人没有备用的候选人，可以看到任命世界的空中。所有地方，;“ il”。;;;“QTQ + 61 FQRIE + FTR，RNFQ{ribd frqr srdr？.4i？t？siho snc11 c {q qffisrl d reiq r {af＆d tf，r c {sfi-
体现脱碳：关键矿产、采矿和制造业巨头如何向清洁能源转型 190123.docx
在 Andrew Forrest 博士的领导下，FMG 制定了全国领先的脱碳路线图，目标是到 2030 年实现净零运营排放，并制定了世界领先的完整价值链目标，即到 2040 年实现净零排放（范围 1-3）。FMG 已承诺将其税后利润的 10% 通过 Fortescue Future Industries (FFI) 为可再生能源增长提供资金，另外 10% 则用于其他商品的增长机会。Fortescue 的资本配置与公司业绩挂钩，每年为可再生能源提供约 6.2 亿美元的稳定财务基础。到 2030 年，FMG 计划投资 62 亿美元用于引领澳大利亚的脱碳。35
将DeepFake探测器调整为新的生成技术
生成技术在这些技术的炒作驱动的驱动下继续以高度高的速度发展。这种迅速的进步严重限制了深泡探测器的应用，尽管科学界有许多E FF，但仍在努力实现Suffi suffi suffi coriant obot frol的性能与不断变化的内容。为了解决这些局限性，在本文中，我们提出了对两种连续学习技术的分析，以一系列短序列的假媒体进行分析。这两个序列都包括来自gan，计算机图形技术和未知来源的复杂和异质范围的深击（生成的图像和视频）。我们的实验表明，连续学习对于缓解对普遍性的需求可能很重要。实际上，我们表明，尽管有一些局限性，但持续的学习方法有助于在整个训练序列中保持良好的表现。为了使这些技术以一种非常健壮的方式工作，但是，序列中的任务必须具有相似性。实际上，根据我们的实验，任务的顺序和相似性可以随着时间的推移而表现出模型的性能。为了解决这个问题，我们表明可以根据其相似性分组任务。这种小措施即使在更长的序列中也可以显着改善。这个结果表明，持续的技术可以与最有前途的检测方法结合使用，从而使它们能够赶上最新的生成技术。©2024 Elsevier Ltd.保留所有权利。除此之外，我们还概述了如何将这种学习方法集成到持续集成和连续部署（CI / CD）的深层检测管道中。这使您可以跟踪DI FF ERENT资金，例如社交网络，新的生成工具或第三方数据集，并通过整合连续学习的集成，all-all-al-al-al-al-lows ventenance持续维护探测器。
人工胰腺模型预测控制（MPC），具有数据驱动的多步 - 先前的血糖预测因子
我们介绍了闭环胰岛素输送算法的设计和内部评估，用于处理1型糖尿病（T1D），该糖尿病（T1D）由数据驱动的多步进血糖（BG）预测因子集成到线性时间变化（LTV）模型预测控制（MPC）框架中。我们建议通过可用数据识别葡萄糖调节系统的开环模型，而是建议将整个BG预测拟合在MPC中使用的预定义预测范围，作为过去输入 - IPUT数据的非线性函数，以及未来胰岛素控制输入的FFI NE功能的非线性函数。对于非线性部分，提出了一个长的短期内存（LSTM）网络，而对于A ffi Ne组件，选择了线性回归模型。与传统的线性MPC相比，基于从数据确定的外源性（ARX）输入模型的自动回归的传统线性MPC相比，我们评估了在三种模拟场景中提出的LSTM-MPC控制器：每天的标称案例，每天有3顿饭，每天的饮食措施是一个随机的进餐情况，与最近出版的饮食中的餐饮造成了25％的股份和25％的股份，并与25％的造成了一份，并与25％的造成了一份。此外，在所有情况下，都没有给予前喂食推注。我们的方法提供了对整个MPC控制器的未来葡萄糖浓度和良好闭环性能的准确预测。For the more challenging random meal generation scenario, the mean ± standard deviation percent time in the range 70-180 [mg / dL] was 74.99 ± 7.09 vs. 54.15 ± 14.89, the mean ± standard deviation percent time in the tighter range 70-140 [mg / dL] was 47.78 ± 8.55 vs. 34.62 ± 9.04, while the mean ± standard严重低血糖的偏差百分比百分比，即，对于我们提出的LSTM-MPC控制器和传统的ARX-MPC，<54 [mg / dl]对9.45±11.71为1.00±3.18。
非正式小巴出租车驾驶的机器学习分析
摘要。本文介绍了非正式小巴出租车中驾驶行为的机器学习分析，重点是受控和不受控制的环境。非正式的小巴出租车在城市运输中起着至关重要的作用，尤其是在发展中国家，但它们的驾驶方式和安全含义仍然不足。我们利用探索性因素分析来分析来自小巴出租车乘客携带的智能手机GP收集的数据，从而确定关键的驾驶行为和模式。我们的研究强调了在受控环境和不受控制的环境之间的驾驶方式中，对安全性和e ffi效率的见解。这些发现为政策制定者，运输计划者和技术开发人员提供了宝贵的信息，旨在提高非正式运输部门的城市流动性和安全性。
现场可编程门阵列实现基于卡尔曼过滤器的锂离子电池组的电荷观察者的状态
本文介绍了一项有关锂离子电池的电荷观察状态，用于嵌入式应用中的能量管理。对收费状态的了解对于这些电池的安全性和最佳用途至关重要。该研究的重点是在Spartan 6 FPGA上基于Kalman滤波器的观察者算法的开发和实施，即使可以从其实际状态开始初始化电池的电池，该算法可以准确估算电池的充电状态。在本文中，我们专注于FPGA进行快速计算的机会，该计算可以将FPGA用作BMS中的从属组件，并允许以低成本观察SOC大量的单元。在低成本FPGA上实施该观察者可能会导致各种应用中的电池管理系统（例如电动汽车和任何其他需要观察电池组充电状态）的电池管理系统的成本。通过模拟和实时测试验证了观察者模型。本研究提出了一种有希望的方法，可以准确估计锂离子电池的电荷状态，以用于各种应用中的E FFI能源管理。
twinlitenet+实时可驱动区域和车道分割的更强模型
结合了标准和深度可分离的扩张卷积，降低了复杂性，同时保持了高度的准确性。它有四种配置，从强大的194万参数Twinlitenet +大到超轻量级34K参数Twinlitenet + Nano。值得注意的是，TwinliteNet +大的达到了92.9％的MIOU（平均交叉路口），用于驱动面积分割，而车道分割的34.2％IOU（与联合的交集）为34.2％。 这些结果实现了能力的性能，超过了当前的最新模型，而仅需少11倍的浮点操作（FLOP）才能计算。 在各种嵌入式设备上进行了严格评估，TwinliteNet +表现出了有希望的LASCENCE和功率效率，从而强调了其对现实世界自动驾驶汽车应用的潜力。 该代码可在https://github.com/chequanghuy/twinlitenetplus上找到。达到了92.9％的MIOU（平均交叉路口），用于驱动面积分割，而车道分割的34.2％IOU（与联合的交集）为34.2％。这些结果实现了能力的性能，超过了当前的最新模型，而仅需少11倍的浮点操作（FLOP）才能计算。在各种嵌入式设备上进行了严格评估，TwinliteNet +表现出了有希望的LASCENCE和功率效率，从而强调了其对现实世界自动驾驶汽车应用的潜力。该代码可在https://github.com/chequanghuy/twinlitenetplus上找到。