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技术硕士（全日制）
M.Tech.（兼职） 这些兼职课程由非正规和继续教育学院（SNFCE）开设。兼职课程通常在每个工作日的晚上举行。但是，其课程作业的学期负荷要求约为全日制课程的一半。此类课程的最短持续时间为三年，最长持续时间为五年。这些课程主要针对在阿拉哈巴德区工作的专业人士。录取将以测试和面试为基础。他们的入学资格和完成学位的其他学术要求与全日制学生相同。M.Tech.（资助）候选人 该学院还可接纳受资助候选人参加全日制 M.Tech. 课程。此类别的录取将遵循以下准则： 这些全日制学生（包括 QIP 候选人）获得政府/半政府的财政支持。计划/组织，例如 CSIR、AICTE、UGC、DAE、DST、DBT、NBHM 等，以及认可的研发组织，可在学院攻读硕士学位课程。在职候选人必须从组织中全日制毕业，才能在学院学习，并且必须提供雇主的赞助证书。他们不得从学院获得任何经济支持。入学资格
通过生成对抗网络生成结构现实的模型
摘要 - 上下文。模型驱动工程师（MDE）中的几项活动，例如模型转换测试，将需要大量现实模型的可用性。然而，到目前为止，在生产大型模型存储库方面已经失败了，并且缺乏免费的工业模型是MDE中最重要的问题之一。因此，MDE研究人员开发了各种工具和方法来使用不同的方法（例如图形语法，分区和随机生成）生成模型。但是，考虑其现实主义，这些工具很少专注于生产新模型。贡献。在这项工作中，我们利用生成深度学习，尤其是生成的对抗网络（GAN），提出了一种生成新结构现实模型的方法。在Eclipse建模框架之上构建，该提议的工具可以从元模型和一个大实例模型作为输入中生成新的人造模型。基于图的指标已用于评估该方法。初步统计结果表明，使用gans可以有望创建新的现实模型。索引术语 - 模型生成，MDE，生成对手网络，工具支持
滚动轴承领域自适应数字孪生...
人工智能（AI）在数据驱动的状态监测研究中不断升级。传统的基于专家知识的预测和健康管理（PHM）过程可以借助各种AI技术（例如深度学习模型）变得更加智能。另一方面，当前基于深度学习的预测存在数据缺失问题，尤其是考虑到实际工业应用中组件的不同操作条件和退化模式。随着仿真技术的发展，基于物理知识的数字孪生模型使工程师能够以较低的成本访问大量仿真数据。这些模拟数据包含组件的物理特性和退化信息。为了准确预测退化过程中的剩余使用寿命（RUL），本文基于现象学振动模型构建了轴承数字孪生模型。使用领域对抗神经网络 (DANN) 来实现模拟和真实数据之间的领域自适应目标。将模拟数据视为源域，将真实数据视为目标域，DANN 模型能够在没有任何标记信息先验知识的情况下预测 RUL。基于实际轴承运行至故障实验的验证结果，与最先进的方法相比，所提出的方法能够获得最小的 RUL 预测误差。
大脑爆炸
本月，在 NSCI 201 中，我们进行了两次讲座，一次是关于运动和运动障碍，另一次是关于睡眠和昼夜节律。在我们的第一次讲座中，Soma 博士邀请了客座演讲者 Silke Cresswell 博士来讲述帕金森病的临床方面，以所学的运动机制为基础。我们仔细研究了运动皮质的划分、乙酰胆碱信号以及皮质脊髓束的外侧和内侧。在第二堂课中，我们回顾了过去对蟋蟀的一些研究，这些研究为“我们有一个内部时钟或昼夜节律”这一观点提供了证据。然后，我们讨论了睡眠的不同阶段，以及它们产生的不同脑电图可区分的脑电波。在我们的辅导课上，每个学生都挑选了一篇来自 UBC 行为神经科学研究人员的论文，随后将展示适合普通观众的信息图。
股票投资推荐的自动降级时间相关建模
股票投资建议对于指导投资决策和管理投资量至关重要。最近的研究表明，时间相关模型（TRM）的潜力以产生过多的投资回报。然而，在完整的金融生态系统中，当前的TRM遭受了低信噪比（SNR）（SNR）的固有时间偏见，以及利用不适当的关系倾向和传播机制所引起的关系偏见。此外，分布在宏市场场景后面转移，使基础I.I.D.假设并限制TRM的概括能力。在本文中，我们先驱对上述问题对时间相关模式的有效学习的影响，并提出一种自动偏见的时间关系模型（ADB-TRM）对股票推荐。具体而言，ADB-TRM由三个主要成分组成，即（i）元学习的雅典形成了一个双阶段训练过程，内部部分可以缓解时间依赖性偏置和外部meta-learnernernernernernernernernernernernernernernernerner的分布，（II）自动抗逆向型的型号，（ii）自动化的型号的型模型，以适应性的型号的型模型，以适应性型号的型号，并介绍了对逆向型号的型号。对手培训和（iii）全球局部互动有助于从本地和全球分配的角度寻求相对不变的库存嵌入，以减轻分歧转移。在不同股票市场的三个数据集上进行的实验表明，ADB-TRM在累积和风险调整后的收益方面占28.41％和9.53％的最新技术。
人工智能辅助决策中的战略对抗攻击会降低人类的信任和依赖
随着人工智能技术与人类决策过程的融合日益紧密，对人工智能模型的对抗性攻击成为比以往任何时候都更令人担忧的问题，因为它们可能会严重损害人类对人工智能模型的信任，降低人机协作的有效性。虽然已经提出了许多对抗性攻击方法来降低人工智能模型的性能，但人们很少关注这些攻击将如何影响与模型交互的人类决策者，以及如何战略性地部署对抗性攻击以最大限度地减少人类的信任和依赖。在本文中，通过一项以人为对象的实验，我们首先表明，在人工智能辅助决策中，攻击的时机在很大程度上影响了人类对人工智能的信任和依赖的降低程度——当攻击发生在人类高度自信的决策任务上时，这种降低尤为明显。基于这些见解，我们接下来提出了一个算法框架来推断人类决策者对人工智能模型的隐藏信任，并动态决定攻击者何时应该对模型发起攻击。我们的评估表明，按照所提出的方法，攻击者可以部署更有效的攻击，并获得比采用其他基线策略更高的效用。
量子万用表的模拟
在寻求稳健和通用的量子设备的过程中，模拟的概念在理论和应用方面都起着至关重要的作用。在这项工作中，我们超越了量子通道和量子测量的模拟，研究了模拟一组测量（我们称之为万用表）的含义。为此，我们首先明确描述了万用表之间的完全正变换。然而，并非所有这些变换都对应于有效的模拟，否则我们可以凭空创造任何资源。例如，这组变换包括无论输入如何始终准备相同万用表的映射，我们称之为垃圾和准备。从实验者的角度来看，将给定的万用表作为复杂设置的一部分，不得不丢弃万用表并使用另一个万用表是不可取的。我们对万用表模拟给出了一个新的定义，即保持平凡性的变换，即当给定一个由平凡测量组成的万用表时，它们只能产生另一个平凡的万用表。在没有量子辅助的情况下，我们随后表征了保持琐碎性的变换和丢弃和准备的变换。最后，我们利用这些表征将我们对万用表模拟的新定义与三种现有定义进行比较：经典模拟、万用表压缩和保持兼容性的模拟。
2021 年 ESG 报告
本报告展示了 Energi x 对环境、社区、员工和其他关键利益相关者的承诺。2021 年是 Energi x 取得长足进步的一年。随着我们业务的出色增长和扩张，我们继续投资于与 ESG 相关的绩效和活动。我们已设定了 12 个雄心勃勃的 ESG 目标，以确保我们的愿景达到最高标准。这些目标涵盖了从应对气候变化、促进性别平等到投资当地社区等一系列问题。制定这些目标反映了我们对负责任行为和尊重所有利益相关者的真诚承诺。我们将在后续报告中继续报告我们在实现这些目标方面取得的进展，并期待与您分享这一进展。
基于对齐的对抗训练 (ABAT) 可提高基于 EEG 的 BCI 的稳健性和准确性
摘要 — 机器学习在基于脑电图 (EEG) 的脑机接口 (BCI) 中取得了巨大成功。现有的大多数 BCI 研究都侧重于提高解码精度，只有少数研究考虑了对抗安全性。尽管在计算机视觉等其他应用领域已经提出了许多对抗性防御方法，但先前的研究表明，将它们直接扩展到 BCI 会降低良性样本的分类精度。这种现象极大地影响了对抗性防御方法对基于 EEG 的 BCI 的适用性。为了缓解这个问题，我们提出了基于对齐的对抗性训练 (ABAT)，它在对抗性训练之前执行 EEG 数据对齐。数据对齐将来自不同领域的 EEG 试验对齐以减少它们的分布差异，而对抗性训练进一步增强了分类边界的鲁棒性。数据对齐和对抗性训练的结合可以使训练后的 EEG 分类器同时更准确、更鲁棒。在两种不同的 BCI 范式（运动想象分类和事件相关电位识别）的五个 EEG 数据集、三个卷积神经网络分类器（EEGNet、ShallowCNN 和 DeepCNN）和三种不同的实验设置（离线受试者内跨块/会话分类、在线跨会话分类和预训练分类器）上进行的实验证明了其有效性。非常有趣的是，通常用于破坏 BCI 系统的对抗性攻击可以在 ABAT 中使用，以同时提高模型准确性和鲁棒性。
地球：通过签名距离函数
我们引入了一种新的生成方法，用于合成3D几何形状和单视收集的图像。大多数现有的方法预测了体积密度，以呈现多视图一致的图像。通过使用神经辐射场进行体积重新定位，它们继承了一个关键限制：生成的几何形状嘈杂且不受限制，从而限制了输出网格的质量和实用性。为了打扮这个问题，我们提出了Geogen，这是一种新的基于SDF的3D生成模型，以端到端的方式训练。最初，我们将体积密度重新解释为签名距离函数（SDF）。这使我们能够引入有用的先验来生成有效的网格。然而，这些先验阻止了生成模型学习细节，从而将方法的可观性限制在现实世界中。为了解决这个问题，我们使转换可学习，并限制渲染深度图与SDF的零级集合一致。通过对手训练的镜头，我们鼓励网络在输出网格上产生更高的忠诚度细节。进行评估，我们介绍了一个从360度摄像机角度捕获的人类头像的合成数据集，以克服现实世界数据集所面临的挑战，而实际数据集通常缺乏3D同意，并且不涵盖所有摄像机角度。我们在多个数据集上进行的实验表明，与基于神经辐射场的先前发电模型相比，Geogen在视觉和定量上产生更好的几何形状。