XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemHands
机器学习技术的动手研讨会...
计算机工程系始于1987年，目的是为学生提供必要的技能，以浏览IT要求的动态景观，为未来做准备。该部门配备了计算机工程和信息技术所有主要领域的最先进的实验室。该部门很荣幸能在过去10年中拥有将近100％的成绩记录。该部门同样活跃于研究，每年在IEEE，Sciencectect，ACM，Springer，Wiley等的许多质量出版物中。对于整体发展，该部门还涵盖了生活的其他方面，例如健康管理，道德和道德发展。
IREDA 与印度海外银行携手合作......
IREDA 董事长兼董事总经理 Shri Pradip Kumar Das 表示：“IREDA 与印度海外银行之间的战略合作标志着我们致力于加速印度可再生能源发展的重要一步。通过结合我们的优势和资源，我们旨在为各种可再生能源项目提供强有力的资金支持，促进可持续发展和环保意识。通过谅解备忘录和与其他领先金融机构达成的先前协议，IREDA 有能力为大型可再生能源项目提供资金，这与尊敬的总理在 COP26 上宣布的到 2030 年实现 500 吉瓦非化石能源发电能力的目标保持一致。
严谨 - 教育性 - 注重 STEM - 动手实践 - 趣味
学生将通过参与实践活动和演示来体验化学如何应用于日常生活。他们将学习基本的化学概念，例如物质的三种状态、化学键等等！他们将探索化学的各个领域，包括环境、法医、非牛顿液体和厨房化学。在这堂实践课上，学生将在实验室工作并参加讲座演示，探索神奇的化学世界。安全至关重要！我们将教他们如何在安全的环境中工作，同时享受乐趣。为确保满足所有安全措施，我们要求所有学生必须穿着包头鞋和长裤上课。我们将在 CMU 化学实验室工作，并提供实验室围裙和护目镜/面罩以采取额外的安全预防措施。
利用实践人工智能重塑商业教育
管理：将 AI 引入 MBA 课程应从对该领域的全面概述开始 - 其历史、发展和现状。这些基础知识奠定了后续的基础：对机器人、自然语言处理、语音识别和机器学习等 AI 系统的更复杂探索。学生必须了解 AI 的广度和深度，认识到其优化流程的潜力及其对未来工作的影响。通过案例研究，学生可以学会使用 AI 驱动的洞察力做出明智的决策。教授 AI 如何帮助人才获取、员工保留、绩效评估和劳动力规划可以成为 MBA 课程的重要组成部分。不要忽视向 MBA 学生教授基本 Python 数据分析的机会，这不仅可以培养 AI 素养，还可以让他们充分利用这种编程语言的潜力。这样，学生也会意识到这些系统背后的复杂性，这可能会在考虑使用它们时有所帮助。像 Kaggle 这样的平台可以帮助找到可管理的数据集，以进行基本的数据分析和可视化。
动手培训“半导体设备技术
行政教育对于建立一种促进新技术和解决方案的文化并建立了一支劳动力的文化至关重要，该文化与对技术，商业和监管景观的快速转变需求保持一致。致力于使所有人都可以接受优质教育的原因，IIT Delhi已在Evidya@iitd（IITD（IITD）下启动了在线证书计划：启用虚拟和互动性学习，以推动印度和国际参与者的ITD@iitd@iitd@iitd@iitd。These outreach programmes offered by the Indian Institute of Technology Delhi (IIT Delhi) are designed to cater to the training and development needs of various organizations, industries, society and individual participants at national and international level with a vision to empower thousands of young learners by imparting high-quality Online Certificate Programmes in cutting- edge areas for their career advancement in different domains of engineering, technology, science, humanities and management.有关更多详细信息，请访问：http：//cepqip.iitd.ac.in
假肢手控制视角：从大脑到手
摘要：人类的手是一个复杂而多功能的器官，它使人类能够与环境互动、交流、创造和使用工具。大脑对手的控制是人类认知和行为的一个重要方面，但也是神经科学和工程学面临的一个挑战性问题。本研究的目的是从神经科学的角度回顾手和抓握控制的当前最新技术，重点关注手控制感觉整合背后的大脑机制以及开发可以模仿和与人脑交互的假手的工程意义。大脑通过使用不同的神经通路处理和整合来自视觉、本体感觉和触觉的感觉信息来控制手。可以使用不同的接口（例如肌电图、神经电图和脑电图）来获取用户控制假手的意图。这种和其他感官信息可以通过不同的学习机制来利用，这些机制可以帮助用户适应感官输入或输出的变化，例如强化学习、运动适应和内部模型。本研究总结了手部和抓握控制研究各个方面的主要发现和挑战，并强调了当前方法的差距和局限性。在最后一部分，通过强调需要一种能够弥合大脑和手部之间差距的神经科学方法，提出了手部和抓握控制研究的一些未解决的问题和未来方向。
从奶牛，牛奶，环境和工人的手中分离出多药的抗铜铜的流行
1卫生和人畜共患系，曼苏拉大学兽医学院，曼苏拉大学35516，埃及； adelelgohary@yahoo.com（A.E.-G。）; monamohy@yahoo.com（M.M.E.）2个人畜共患系，本ha大学兽医学院，埃及13518； dr_samarmohame@yahoo.com 3曼苏拉大学兽医学院食品卫生与控制系35516，埃及； radwa.reda@yahoo.com（R.S.）; nahedkasem92@gmail.com（N.K.）4贾赞大学药学院临床药学系，贾赞82722，沙特阿拉伯； nrahman@jazanu.edu.sa（N.A。）; sriyazahmad@jazanu.edu.sa（S.A.）5临床药学系，国王哈利德大学药学院，阿巴62529，沙特阿拉伯； ss.alqahtani@kku.edu.sa 6 6贾桑大学药学系，贾赞82722，沙特阿拉伯； msali@jazanu.edu.sa 7内科和传染病系，曼苏拉大学兽医学院，曼苏拉大学35516，埃及； Alzhraa.6712@gmail.com 8诊断射线照相技术，应用医学科学学院，贾赞大学，贾赞82722，沙特阿拉伯； hbahkiry@jazanu.edu.sa（H.S.E.-B。）; rradwan@jazanu.edu.sa（r.m.r。）*信函：basma_moharam@mans.edu.eg（B.B.）; mzakaria@jazanu.edu.sa（m.z.s.-a.）
5天的自我赞助在线短期课程“触手...
机器学习（ML）是人工智能（AI）的一个分支，致力于开发算法以学习和提高其在复制人类学习过程的特定任务的绩效。深度学习（DL）是ML的子场。ML和DL之间的主要区别是ML需要手动提取的特性或功能，而DL自动确定并提取与手头任务相关的功能。从这个意义上讲，DL是对ML的改进，因为它降低了人类的依赖性。该动手课程的模块-I主要关注数据：特征，统计和视觉分析，特征分析和减少以及机器学习模型：分类，回归，聚类和加强与实际动物使用现实世界中的实际动物相关的应用程序与理论概念相关联。此外，该模块还应处理卷积神经网络（CNN）。但是，模块II应专注于动手应用。
项目 80 - 生态驱动 Handsworth
英国已制定了一项具有法律约束力的目标，即到 2050 年将其所有温室气体排放量降至净零。2019 年，政府宣布计划制定未来住宅标准，旨在确保从 2025 年起建造的所有新住宅的碳排放量将比按照 2013 年法规建造的住宅减少 75-80%。Midland Heart 与建筑联盟合作，决定将伯明翰附近的 Eco Drive 开发项目作为示范项目，该项目将按照预期的 2025 年法规进行设计和建造。示范项目的目标是展示如何以经济有效的方式实现标准，而不会产生意想不到的后果。两居室、三居室和四居室住宅的方案采用标准房屋布局，并根据最初的 2013 年建筑法规设计进行改编，以满足名义上的 2025 年未来住宅标准。伯明翰城市大学 (BCU) 参与其中，对开发项目进行案例研究，进行详细监测，并与居住者交流，记录他们的经验和教训。一个由 Midland Heart、设计师、承包商、分包商、材料供应商、专家和 BCU 组成的团队成立，以协作和学习的方式完成该项目。
2023 年 CHI 计算机系统人为因素会议扩展摘要：追随大师之手：捕捉钢琴演奏，用于混合现实钢琴学习应用
直觉。我们引入了端到端工作流程，以准确捕捉钢琴家的技术手势并使其与乐谱保持一致。我们记录了钢琴家弹奏的技术练习和乐曲。我们开发了一个多模态性能数据集 (MPD)，其中包括虚拟手模型、键盘 (MIDI) 录音和相应的乐谱，以及捕捉运动的手部轨迹的不同可视化。最后，我们开发了 Pianoverse，一款辅助钢琴学习的 MR 应用程序，并对新手钢琴演奏者进行了探索性用户测试，以了解运动的多模态表示对技能学习的影响。我们的初步观察表明，通过物理键盘理解录制表演的运动轨迹可以提高学习者正确定位身体和手的能力，并在弹奏乐谱时复制手势。进一步的研究将集中于自动化性能数据收集和对主要运动轨迹在钢琴学习中的使用的全面评估。