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引文：Jayanta Bhattacharya。“近50年来医学及其他学科的发展史”。PriMera Scientific Surgical Resae
版权所有：© 2025 Jayanta Bhattacharya。本文为开放获取文章，根据知识共享署名许可协议发布。该许可协议允许在任何媒体上不受限制地使用、分发和复制本文，但需正确引用原文。
基于情绪智力Jaya算法
摘要。要及时检测到早期的火灾，并追踪产生的气体，从而避免了人类生命和财产的丧失，并减少了对生态环境的损害，本文提出了一种基于情绪智能Jaya Algorithm（EijAYA）的火烟追踪方法。该算法在可追溯性任务中为无人机（UAV）分配了拟人化的精神状态，以实现其自我评估和社会评估。在模拟浓度场，EijAAYA算法，基本Jaya算法和PSO算法中用于验证仿真燃气透胶质性的模拟，并且模拟结果证明了eijaya算法的优势在成功率和迭代时间上。在本文中，选择TT无人机作为实验工具，以充分利用其扩展模块的功能，并通过将其与相应的传感器结合来构建实验硬件系统。相应的实验场景是在室内环境中构建的，EijAAYA算法用于使多个无人机合作并进行可食用性实验，该实验验证了实际应用中的算法可行性，并证明该算法可以快速并准确地追踪火烟雾。
印度国务部长（独立负责）Jayant Chaudhary 代表印度出席 WEF 2025：倡导技能、创新和
可持续增长 2025 年 1 月 20 日——世界经济论坛 (WEF) 2025 年年会将于今天（1 月 20 日至 1 月 24 日）在瑞士达沃斯-克洛斯特斯齐聚一堂，推动全球技能、创新和可持续增长议程。印度政府技能发展和创业部国务部长（独立负责）、教育部国务部长 Shri Jayant Chaudhary 将作为由主要部长和代表组成的高级代表团成员代表印度出席这一享有盛誉的平台，分享印度培养熟练劳动力、推动创新和推进可持续发展的愿景。此次参与凸显了印度致力于合作与创新，以满足快速变化的世界的迫切需求。 Shri Jayant Chaudhary 将参加在享有盛誉的达沃斯年会上的一系列小组讨论、圆桌会议以及政府对政府 (G2G) 和政府对企业 (G2B) 活动。今年年会的主题强调了创新伙伴关系和有效解决方案在应对全球挑战方面的相关性。今年的议程重点关注五个相互关联的优先事项：通过国际合作重建信任、重塑不断发展的全球经济中的增长、通过促进人力资本发展和创造良好的就业机会进行投资于人、通过创新伙伴关系催化能源、气候和自然行动来保护地球，以及解决行业如何平衡短期目标和长期转型。技能在所有这些议程项目中都发挥着至关重要的作用，因为培养熟练的劳动力是促进合作、推动可持续增长、应对气候挑战和转变未来行业的关键。印度总理贾扬特·乔杜里 (Shri Jayant Chaudhary) 在推文中表示：“期待代表印度参加 2025 年达沃斯-克洛斯特斯世界经济论坛年会。随着技术进步重塑我们的世界，全球合作对于制定标准和最佳实践至关重要。我们有机会重新构想增长和社会公平；投资于人才并建设可持续发展的产业。期待与全球领导人就这些关键问题进行交流。” 部长将讨论关键议题，包括为不断发展的技术格局做好劳动力准备、设想面向未来的劳动力、加强经济关系、推动投资以及探索人工智能在新兴市场中的影响。讨论还将集中于技能和规模在推动海湾合作委员会地区转型变革中的作用，以及女性在印度劳动力转型和缩小技能差距中的关键作用。尊敬的部长参加 2025 年世界经济论坛，凸显了印度对国际技能标准化、技能定位的关注
引用此研究：Ramesh D. 和 Jaya T. 博士 (2025)。《使用机器学习的 WSN 中的可扩展多聚类聚合方案》，《土耳其工程杂志》
由于 WSN 中的资源有限，数据包在路由到接收器时会发生冲突，因此可以通过数据聚合消除冗余数据，从而最大限度地减少传输的数据总量并延长网络的使用寿命。最小化能耗和提高数据聚合率是 WSN 中最关键的因素。利用机器学习的可扩展多聚类聚合 (SMCA-ML) 专注于异构无线传感器网络的数据聚合方法，使用神经元作为机器学习方法中的无线传感器网络节点。机器学习方法累积传感器节点收集的捕获数据，并将累积的数据与多聚类路由集成。所提出的方法在训练之前随机生成隐藏层的阈值和输入层的权重。这会导致不稳定的输出，影响数据聚合的效率并导致较长的延迟。更重要的是，根据无线传感器网络 (WSN) 中能量消耗不均匀的特点进行了不同的阈值设置，通过在具有足够能量的远接收器中设置较小的阈值，允许数据包更快地传输。为了最大化数据聚合，能量紧张的近接收器区域采用更大的阈值。结合该算法可以实现数据融合程度高、能耗低、时延小，仿真结果表明，基于SMCA-ML的数据聚合算法相较于传统的稳定选举协议（SEP）、反向传播算法、极限学习机等算法，可以显著延长网络寿命、大幅降低能耗、提升网络能量、拓展网络性能、提高数据聚合效率。
Ayub Baig1，M。Sowmya2，G。Amulya2，K。Jayasaumya2（2024）。 AI驱动的服务器日志管理用于自动错误分辨率，第15卷（5）.296-308
现代技术环境会生成大量的服务器日志，每个服务器日志可能包含有关系统错误的关键信息。解决这些错误的传统方法通常涉及跨多个平台的耗时的手动搜索 - 从诸如Google和Bing等搜索引擎到各种在线论坛的搜索引擎，希望找到正确的解决方案。这个过程通常证明是效率低下的，因为用户必须通过广泛的搜索结果进行筛选，并比较不一致或无关紧要的信息，从而冒着进一步的错误和延迟。为了响应，该研究旨在开发一种AI驱动的服务器日志管理软件，该软件通过分析历史日志数据和相应的分辨率来为错误提供准确的自动解决方案。通过合并服务器日志并培训预测性AI模型，该提出的平台提供了一种一站式解决方案，能够减少目前与错误分辨率相关的时间，精力和复杂性。用户只需输入错误，该系统提供了一种智能派生的，上下文感知的解决方案，即确定对手动搜索的需求。这样做，平台简化了工作流，减少用户挫败感，并提高了在现实世界环境中管理复杂技术问题的总体效率。
推荐引用 推荐引用 Olan, F., Liu, S., Suklan, J., Jayawickrama, U., & Arakpogun, E. (2021) ‘人工智能网络在食品和饮料行业可持续供应链金融中的作用’, International Journal of Production Research, 60(14), pp. 4418-4433。可从以下网址获取：https://doi.org/10.1080/ 00207543.2021.1915510 本文由 PEARL 艺术、人文和商业学院免费提供给您。它已被 PEARL 的授权管理员接受纳入普利茅斯商学院。有关更多信息，请联系 openresearch@plymouth.ac.uk 。
在过去十年中，食品和饮料供应链管理已成为全球运营战略的重要组成部分。由于需求不断增长，全球食品和饮料行业（FDI）正在跨国建立供应链运营，这种扩张为协调连接多供应商的运营带来了挑战，而多供应商正是多层供应链网络的财务推动者。然而，关于 FDI 中人工智能（AI）的文献有限，本研究探讨了供应链网络中的人工智能理论以及 FDI 的替代供应链融资。本研究根据通过文献确定的理论贡献提出了一个新的概念框架，建立了一个概念框架并进一步发展为元框架。本研究探讨了用于数据分析的集合论比较方法，本研究的结果表明，由人工智能技术驱动的供应链网络可能为食品和饮料供应链提供了可持续的融资流。关键词
深Q学习，Alphago和AlphazeroDinesh Jayaraman -Penn Engineering
15。Ashwin De Silva, Rahul Ramesh, Lyle Ungar, Marshall Hussain Shuler, Noah J. Cowan, Michael Platt, Chen Li, Leyla Isik, Seung-Eon Roh, Adam Charles, Archana Venkataraman, Brian Caffo, Javier J.How, Justus M Kebschull, John W. Krakauer, Maxim Bichuch, Kaleab Alemayehu Kinfu, Eva Yezerets, Dinesh Jayaraman, Jong M. Shin, Soledad Villar, Ian Phillips, Carey E. Priebe, Thomas Hartung, Michael I. Miller, Jayanta Dey, Ningyuan Huang, Eric Eaton, Ralph Etienne-Cummings，Elizabeth L. Ogburn，Randal Burns，Onyema Os-Os- Os- Os- Os- uagwu，Brett Mensh，Alysson R. Muotri，Julia Brown，Julia Brown，Chris White，Weiwei Yang，Weiwei Yang，Andrei A. Rusu A. Rusu Timothy timothy timothy timothy verstynen，Konrad P.Konrad P.Konrad P.Kording，pratik vogel vogelers chaudharrim and johaudharrien t。前瞻性学习：对未来的原则外推。在第二届有关终身学习代理商第二届会议的会议上。PMLR，2023
任命 Chitra Jayasimha 女士为
Chitra Jayasimha 女士是一名合格的精算师，是印度精算师协会、英国精算师协会和学院以及印度保险协会的资深会员。她是马德拉斯大学统计学学士学位的金牌获得者。她在人寿保险、一般保险、再保险、员工福利和养老金等不同领域拥有超过 34 年的丰富经验。她还曾担任印度精算师协会养老金、员工福利和社会保障计划咨询小组主席超过 9 年。她还是 Universal Actuaries and Benefit Consultants 的创始董事和咨询精算师，Sanima Reliance Life（尼泊尔）、GIC Reinsurance Company Limited（不丹）、尼泊尔再保险公司的指定精算师和马尔代夫再保险公司的 IBNR 精算师。
使用高级机器学习模型在YouTube评论上检测垃圾邮件：比较研究Gregorius Airlangga 1* 1 Atma Jaya天主教大学
摘要在YouTube等平台上产生的用户生成内容的指数增长导致垃圾邮件评论的增加，这对用户体验和内容审核的工作产生了负面影响。本研究介绍了各种机器学习模型的全面比较研究，用于检测YouTube上的垃圾评论。该研究评估了一系列传统和集合模型，包括线性支持向量分类器（LinearsVC），Randomforest，LightGBM，XGBoost和fotingClassifier，目的是识别自动垃圾邮件检测的最有效方法。数据集由标记的YouTube注释组成，并使用术语频率插图频率（TF-IDF）矢量化进行文本预处理。使用分层的10倍交叉验证对每个模型进行训练和评估，以确保鲁棒性和概括性。LinearsVC优于所有其他模型，其精度为95.33％，F1得分为95.32％。该模型表现出优异的精度（95.46％）和召回（95.33％），使其在区分垃圾邮件和合法评论方面非常有效。结果突出了线性垃圾邮件检测系统的线性潜力，在准确性和计算效率之间提供了可靠的平衡。此外，研究表明，尽管Random Forest和投票classifier之类的集合模型表现良好，但在这种情况下它们并没有超过更简单的线性模型。未来的工作将探索深度学习技术的结合，例如卷积神经网络（CNN）和经常性神经网络（RNN），以捕获更复杂的模式并进一步提高YouTube等社交媒体平台上的垃圾邮件检测准确性。