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引用本文：Shubhi Jain (2024) 使用深度学习技术的智能可穿戴心脏健康监测系统。健康信息学前沿
摘要 每年，患心血管疾病 (CVD) 的人口比例急剧上升。根据世界卫生组织 (WHO) 的数据，这种疾病每年导致数百万人死亡，这令人心碎。可穿戴技术的显著进步为提供许多有效应对这一疾病的智能方法创造了机会。此外，早期发现 CVD 可以改善药物治疗并加快临床专业人员的治疗过程。这个问题的严重性促使我们提出了一款集成深度学习 (DL) 和物联网 (IoT) 技术的可穿戴智能手表。DL 模型采用变压器编码器设计，用于预测心脏健康状况。为此，使用了来自 MIT-BIH 数据库的心电图 (ECG) 数据。从准确性和执行时间方面评估模型的有效性。此外，将模型的输出与卷积神经网络 (CNN) 模型进行了比较。所提出的模型在 2500 个测试样本上实现了 98.04% 的最高准确率。所提出的模型部署在云端。 ECG 传感器固定在手表上，用于收集人体 ECG 信号并将其发送到云端。云端使用部署的 DL 模型分析数据并预测心脏健康状况。如果心脏健康异常，云端会立即向注册的手机号码发送警报。所提出的智能可穿戴手表可以帮助个人监测健康状况并改善生活质量。
vidhi Jain -
2024年8月Anavi：使用室内室内视觉效果进行导航的音频噪声意识。Vidhi Jain，Rishi Veerapanini，Yonatan Bisk。在德国慕尼黑的机器人学习会议（CORL）会议上接受。纸|网站2024年3月FlexCap：在图像中生成丰富，本地化和灵活的字幕。Debidatta Dwibedi，Vidhi Jain，Jonathan Tompson，Andrew Zisserman，Yusuf Aytar。在加拿大温哥华的神经信息处理系统（Neurips）的会议上接受。纸|网站2024年1月VID2ROBOT：端到端的视频条件策略学习，跨注意变形金刚。Vidhi Jain , Maria Attarian, Nikhil J Joshi, Ayzaan Wahid, Danny Driess, Quan Vuong, Pannag R Sanketi, Pierre Sermanet, Stefan Welker, Christine Chan, Igor Gilitschenski, Yonatan Bisk, Debidatta Dwibedi, In Proceedings of Robotics: Science and Systems (RSS) 2024年，荷兰代尔夫特。纸|网站|视频2023年11月，如何提示您的机器人：用代码作为政策的操纵技巧的促进书。Montserrat Gonzalez Arenas, Ted Xiao, Sumeet Singh, Vidhi Jain , Allen Z. Ren, Quan Vuong, Jake Varley, Alexander Herzog, Isabel Leal, Sean Kirmani, Dorsa Sadigh, Vikas Sindhwani, Kanishka Rao, Jacky Liang, Andy Zeng.在国际机器人与自动化国际会议上（ICRA）2024年，日本横滨。2023年11月的纸张开放X-设备：机器人学习数据集和RT-X模型。开放X-授权协作。在国际机器人与自动化国际会议上（ICRA）2024年，日本横滨。（最佳纸）纸|网站2023年6月，巴掌：空间关注政策。Priyam Parasher，Vidhi Jain，Xiaohan Zhang，Jay Vakil，Sam Powers，Yonatan Bisk，Chris Paxton。在美国亚特兰大的机器人学习会议论文集（CORL）2023年，论文|网站2023年6月：荷马植物：开放式摄影库移动操作。Sriram Yenamandra, Arun Ramachandran, Karmesh Yadav, Austin S Wang, Mukul Khanna, Theophile Gervet, Tsung-Yen Yang, Vidhi Jain , Alexander Clegg, John M Turner, Zsolt Kira, Manolis Savva, Angel X Chang, Devendra Singh Chaplot, Dhruv Batra, Roozbeh Mottaghi，Yonatan Bisk，Chris Paxton。在美国亚特兰大的机器人学习会议论文集（CORL）2023年。纸|网站|竞赛 @ Neurips 2023 2022年12月，变压器是适应性的任务计划者。Vidhi Jain，Yixin Lin，Eric Undersander，Yonatan Bisk，Akshara Rai。在新西兰奥克兰2022年机器人学习会议论文集（CORL）。纸|网站|视频|代码
插入一个：单发稳健的视觉力伺服彩将用于新的对象插入6-DOF跟踪 /作者= Chang，Haonan; Boularias，Abdeslam； Jain，siddarth /creationdate = 2024年10月4日 /主题=计算机视觉，机器人技术< /div>
自主机器人组装的摘要最新进步已显示出令人鼓舞的结果，尤其是在应对精确插入挑战方面。但是，在不同的对象类别和任务之间实现适应性通常需要一个学习阶段，需要昂贵的现实世界数据收集。先前的研究通常假定插入的对象对机器人的末端效果的刚性附着，或者依赖于结构环境中的精确校准。我们提出了一种单发方法，用于高精度接触富含的操作装配任务，从而使机器人仅使用单个演示图像从随机呈现的方向上执行新对象的插入。我们的方法结合了一个混合框架，该框架将基于6-DOF视觉跟踪的迭代控制和阻抗控制融合在一起，从而通过实时视觉反馈促进高精度任务。重要的是，我们的方法不需要预先训练，并且证明了对摄像头姿势校准误差和物体内部姿势的干扰产生的不确定性的弹性。我们通过在现实世界中的广泛实验进行了拟议框架的效果，涵盖了各种高度精确的组装任务。
量子计算及应用 Rahul Jain 教授
课程概述 量子计算在世界范围内越来越受欢迎，一些国家提供了旗舰资助，一些大型私营公司也在尝试制造量子计算机。其中一个原因是与密码学相关的战略重要性，因为 Shor 的量子算法可以破解许多现有的密码系统。量子计算还在金融、化学、人工智能 (AI)、模拟、通信等不同领域得到应用。本课程提供了熟悉这种日益流行和重要发展技术的机会。本课程的主要目标如下：本课程将首先介绍量子计算的基础知识。然后，它将介绍各种众所周知的量子算法，例如 Deutsch-Jozsa 算法、Simon 算法、量子傅里叶变换、相位估计、顺序查找、Shor 算法和 Grover 算法。最后，它将介绍一些应用，包括量子金融、量子密码学等。在课程结束时，学员将：
Bhardwaj r和Jain H. Ionic Phusters用于深空。 Astro 2024，2（2）：000123。
自1960年代以来，高功率非空气呼吸推进系统在太空探索中起着至关重要的作用。离子推进器已成为一种革命性的技术，其效率提高了。目前，有250多个人工卫星利用电动推进来进行地球静止的地球轨道（GEOS）和低地球轨道（LEOS）[1]。诸如太空系统/Loral之类的公司已证明了固定等离子体推进器（SPTS）的可靠性，并在地面测试和卫星操作中进行了10,000多个操作时间[2]。电动推进的广泛使用强调了其在现代太空技术中的重要性，离子推进器提供了高特异性的脉冲和有效的推进剂用法，因此它们是长期任务的理想选择[3]。
使用大型语言模型进行部分可观察的机器人任务 /作者= Sun，Lingfeng的互动计划； Jha，Devesh K。； Hori，Chiori； Jain，Siddarth； corcodel，radu;朱，Xinghao; tomizuka，masayoshi；罗梅雷斯，迭戈 /creationdate = 5月14日，2024年 /object = robotics < /div>
抽象设计机器人代理执行开放词汇任务一直是机器人技术和AI的长期目标。最近，大型语言模型（LLM）在创建用于执行开放词汇任务的机器人代理方面取得了令人印象深刻的结果。但是，在不确定性的存在下为这些任务进行规划是具有挑战性的，因为它需要“经过思考链”推理，从环境中汇总信息，更新状态估计以及基于更新的状态估计来生成操作。在本文中，我们提出了一种使用LLM的部分可观察到的任务的交互式计划技术。在拟议的方法中，LLM用于使用机器人从环境中收集丢失的信息，并从收集的观测值中推断出基本问题的状态，同时指导机器人执行所需的操作。我们还通过自我教学使用了精致的Llama 2模型，并将其性能与像GPT-4这样的预训练的LLM进行比较。在仿真和现实环境中的几个任务上都证明了结果。
Jain R 等人。人工智能决策的透明度
人工智能 (AI) 系统已渗透到现代生活的方方面面，在医疗保健、金融、刑事司法等关键决策领域发挥着重要作用。然而，许多 AI 模型固有的不透明性在信任、问责和公平性方面带来了重大障碍。为了应对这些挑战，可解释人工智能 (XAI) 已成为一个关键的研究领域，致力于增强 AI 系统的透明度和可解释性。这篇综述论文全面探讨了 XAI 方法的最新进展及其实际应用。我们深入研究了一系列技术，从与模型无关的方法到可解释的机器学习模型，仔细审查了它们各自的优势、局限性和现实世界的影响。XAI 的领域丰富多样，有多种方法可以解决可解释性的不同方面。
Jain R等。 5G无线技术对云计算和物联网（IoT）的影响。 Adv Rob Tec 2024，2（1）：000107。 Chen Yeh。免疫检查点治疗今天... lakshmi chandini m和chandrapriyanka B.细胞色素P450，其调节剂以及心血管功能和疾病中的代谢物。 Clin Pathol 2024，8（1）：000199。 使用机器学习模型减少食物浪费 分子检测和抗抗菌 - 敏感性 - Muhammad Waqar Mazhar等。 Omicron B.A 2
凭借其无与伦比的速度，低潜伏期和广泛的设备连接的承诺，5G无线技术的引入代表了电信开发的关键转折点。本研究研究了5G将如何显着影响云计算和物联网（IoT），两个重要的技术领域。5G通过促进最终用户设备和云服务器之间的更快，更可靠的连接来促进云计算领域的范式变化。高数据传输速率和低延迟可实现实时服务交付和处理，为诸如边缘计算，虚拟现实和增强现实等资源密集型应用程序创造了新的机会。5G与云计算的集成有可能改变基于云的服务的体系结构和功能，从而增强其响应能力和活力。此外，通过与物联网的5G合并，预示了一个新的自动化和沟通时代。5G扩大的网络容量可以容纳大量的物联网设备，这有助于他们之间的平稳沟通和协调。通过启用从未见过速度和可靠性的物联网应用程序，这种协同作用为包括工业自动化，智慧城市，医疗保健和农业等行业开辟了新的机会。5G和IoT的收敛性不仅加快了IoT解决方案的实施，而且还可以扩大其效率和可扩展性。，但在5G的革命承诺方面存在障碍。随着越来越多的设备连接并交换了数据，安全性和隐私问题变得至关重要。此外，还需要大量的财务支出和仔细的计划来满足推出5G的基础设施需求。在本文中对5G，云计算和物联网之间的共生联系进行了详尽的研究。它试图为技术环境的知识做出贡献，并指导未来的研发活动，以便通过分析这种融合所带来的可能性和困难来充分实现5G支持创新的希望。
引用：Jain M，Duvendack M，Shisler S等。在低收入和中等收入计数中改善常规儿童免疫的有效干预措施
抽象目标的伞审查提供了对有效提供常规免疫性结果的干预措施（L＆MICS）的常规免疫性结果。设计系统评价的系统评价或雨伞审查。数据来源我们全面搜索了11个学术数据库和23个灰色文献来源。从2020年5月5日进行的有关L＆MICS常规儿童免疫部门的证据差距图中采用了搜索。我们于2021年10月更新了搜索。资格标准，我们纳入了系统的审查，以评估L＆MICS常规儿童免疫结果的任何干预措施的有效性。数据提取和合成搜索结果由两名审稿人独立应用预定义的包含和排除标准筛选。数据由两名研究人员独立提取。用于审查证据清单的专业单位用于评估审查质量。混合方法合成的侧重于荟萃分析和叙事元素，以适应所包括的评论中可用的定量和定性信息。结果62在本伞审查中包括系统评价。我们发现面向护理人员的干预措施具有很大的积极和统计学意义的影响，尤其是那些专注于短期敏感和教育运动以及给护理人员的书面信息的干预措施。对于此类别下的所有其他干预措施，证据要么有限或不可用。存在很大的证据差距，需要解决。针对卫生系统的干预措施，证据基础很薄，源自叙事综合表明对家庭访问的积极影响，对付费的表现方案的影响以及对向非政府提供者提供服务的不确定效果。对于以社区为导向的干预措施，最近的一项高质量混合方法评论提出了积极但很小的影响。总体而言，证据基础在范围，干预类型和结果方面是高度异质的。针对护理人员和社区的结论干预措施有效地改善了常规的儿童免疫结果。以卫生系统为导向的干预措施的证据基础很少让我们得出确定的结论，除了家庭访问。
推荐引用 推荐引用 French, A., Shim, J., Risius, M., Larsen, K. R., & Jain, H. (2021). 由人工智能、区块链和 5G 集成推动的第四次工业革命。信息系统协会通讯，49，pp-pp。 https://doi.org/10.17705/1CAIS.04910
21 世纪带来了第四次工业革命，它描述了一种同时改变社会、经济和政治环境的工业范式转变。区块链、人工智能和先进的移动网络等创新技术为这场数字革命提供了动力。这些技术提供了一个独特的组件，当它们集成在一起时，将为推动未来的创新奠定基础。在本文中，我们总结了 2019 年信息系统协会美洲信息系统会议 (AMCIS) 小组会议，专门研究这些技术的研究人员讨论了新的创新及其集成。这个主题对商业和学术界都具有重要意义，因为这些技术将颠覆社会、经济和政治格局。