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APPSC 第 2 组课程大纲 PDF
印度历史 (30M) 古代史：印度河流域文明和吠陀时代的显著特征 - 佛教和耆那教的兴起 - 孔雀王朝和笈多王朝：他们的行政管理、社会经济和宗教状况、艺术和建筑、文学 - 戒日王及其成就。中世纪历史：朱罗王朝的行政管理制度 - 德里苏丹国和莫卧儿帝国：他们的行政管理、社会经济和宗教状况、艺术和建筑、语言和文学 - 巴克提和苏菲运动 - 希瓦吉和马拉地帝国的崛起 - 欧洲人的到来。现代史：1857 年起义及其影响 - 英国在印度的权力崛起和巩固 - 行政、社会和文化领域的变化 - 19 世纪和 20 世纪的社会和宗教改革运动 - 印度民族运动：其各个阶段以及来自全国各地的重要贡献者和贡献 - 独立后国内的巩固和重组。
JRDB-Social：一个多方面的机器人数据集，用于理解社会群体内人类互动的上下文和动态
了解人类的社会行为对于综合愿景和机器人技术至关重要。微观的观察（例如，分裂行动）不足，需要采取一种全面的方法来考虑个人行为，组内动态和社会群体层次，以彻底理解。要解决数据集限制，本文引入了JRDB-Social，JRDB的扩展[2]。旨在填补跨室内和室外社会环境的人类理解的空白，JRDB-Social提供了三个层次的注释：个体属性，组内侵入和社会群体环境。该数据集旨在增强我们对机器人应用的人类社会动态的理解。利用最近的尖端多模式大型语言模型，我们评估了我们的基准，以表达其破译社会人类行为的能力。
NOF Group Company个人资料
自1937年成立以来，NOF Group的我们一直致力于通过满足当前需求的产品的供应来为各个行业领域的发展做出贡献。我们忠于“为人类和社会作为一个企业群体做出贡献的管理哲学，从生物圈到外太空创造新价值，从而创造新价值”。现代世界面临着各种各样的问题，包括气候变化，资源和能源问题以及健康与安全问题。帮助解决这些问题作为一个开发并提供有助于繁荣的功能材料的公司集团，NOF集团将通过将我们的公司资源投资于生命/医疗保健，环境/能源和电子学/IT的三个业务领域来增长。我们为客户提供创新的技术以及满足其需求的定制产品，旨在建立长期的合作伙伴关系并与他们一起成长。此外，我们主动进行企业社会责任活动，以促进实现可持续社会的贡献，希望我们的利益相关者将继续被信任的公司视为可信赖的公司。我们要感谢大家对NOF Group的业务运营的持续理解和支持。
人工智能及其影响工作组...
信息与民主论坛主席 Christophe Deloire 表示：“我们非常感谢这群杰出研究人员的贡献，他们继续在制定有关人工智能系统的重要政策方面发挥着关键作用。他们的努力对于塑造我们共同信息空间的未来至关重要，可以避免过去的错误，即技术发展既快于民主反应，又主要受私人利益驱动。他们的努力将确保公民及其对民主的影响成为政策考虑和政策行动的重中之重。”
患者和临床医生组输入
“[我们的女儿] 自 2023 年 11 月以来一直在服用 Daybue。......我们的体验有好有坏。我们目前正在经历一些腹泻的副作用，并且仍在努力控制它。目前，我们还没有达到全剂量。我们一直在增加剂量，也一直在减少剂量。我们正试图找到一个最佳点来帮助控制我们正在经历的一些副作用。但总的来说，我看到我女儿的情况有所改善。我绝对认为从沟通的角度来看，她正在更多地使用她的眼动仪。她对周围环境更加了解，我也认为她总体上更快乐了，脸上大部分时间都挂着笑容，我认为这对她的生活质量有很大的改善。” – 一位患有雷特氏综合症的孩子的妈妈，DAYBUE 的真实体验
底物表面对升华的光致变色日二乙烯的晶体生长
摘要：底物表面的状态是某些有机化合物的升华方法产生的晶体形态的关键因素之一。在这项工作中，我们成功地准备了1,2-双（2,5-二甲基-3-噻吩基）全氟细胞烯（1A）的不同形态，这些晶体被分类为空心晶体和叶片样晶体，通过与玻璃表面相处，并与玻璃表面进行玻璃表面，并与水文表面相处。为了澄清玻璃基板每个表面上的晶体生长过程，我们研究了在升华的早期阶段附着在底物表面的米勒指数，并通过X射线衍射测量和极化显微镜散发器的晶体面晶体的晶状体生长方向和晶体生长方向。结果表明，在早期和升华阶段产生的晶体面之间的异质结会导致两种不同的晶体形态。此外，已经证实，异质结在这些晶体面之间的特定方向上发生，因为这些晶体面上的晶格点非常吻合。最后，我们展示了空心和羽毛状晶体的光学行为。
INFOMAR 地面实况调查和采样策略
鉴于生物多样性和对生态系统的了解，采样在海洋调查中变得越来越重要。随着 GIS 平台的采用，可以在底栖和远洋环境中查询样本的相关性，从而最大限度地提高科学家对海洋的了解。因此，仔细分析、存储和解释对于保持随后的数据库达到高标准至关重要。样本描述很容易受到人为偏见的影响，对沙子和淤泥之间沙粒大小的错误判断会影响海洋建模的输出，并可能导致遗漏受气候变化严重影响的区域。因此，我们试图在本文档中预先消除数据收集过程中可能存在的任何歧义或分歧。
卫星和地面视图之间的跨注意，以增强细粒度的机器人地理位置
跨视图图像地理位置定位旨在通过用GPS标记的卫星图像补丁绘制当前的街道视图图像来确定户外机器人的位置。最近的作品在识别卫星贴片中达到了显着的准确性，该卫星贴片在机器人所在，其中将中央像素在匹配的卫星贴片中用作机器人粗糙位置估计。这项工作着重于机器人在已知的卫星贴片中的细粒度定位。现有的细颗粒定位工作利用相关操作来获得卫星图像本地描述符和街道视图全局描述符之间的相似性。基于衬里匹配的相关操作简化了两个视图之间的相互作用过程，从而导致距离误差很大并影响模型的概括。为了解决这个问题，我们设计了一个具有自我注意力和跨注意层的跨视图功能fu-sion网络，以取代相关操作。此外，我们将分类和回归预测结合在一起，以进一步降低位置距离误差。实验表明，我们的新型网络体系结构的表现优于最先进的，可以在看不见的地区更好的概括能力。具体而言，我们的方法在同一区域和在活力基准的同一区域和看不见的区域中分别将中位定位距离误差降低了43％和50％。