XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemJayaram
协调员，生物科学学院，Jayaram博士...
和协调员，生物信息学和计算生物学的超级计算设施电子邮件：bjayaram@chemistry.iitd.ac.ac.in网站：www.scfbio-iitd.res.in：91-11-2659 1505; 2659 6786 Jayaram博士于1990年加入IIT德里作为化学系的教职员工。在此之前，他获得了博士学位。纽约市大学的化学学院（1986年）在著名的量子化学家戴维·贝弗里奇（David Beveridge）教授的指导下，是DNA建模领域的全球领先专家之一。Jayaram博士的论文工作与在水性条件下在原子能水平上开发方法学对当时是曼哈顿中城IBM最大的计算机装置之一的方法建模。博士学位后，他与美国哥伦比亚大学的生物分子静电和生物信息学的先驱Barry Honig教授Barry Honig教授进行了博士学位。Jayaram博士在DNA静电学方面的贡献最终已进入了以前的生物膜和现在的Accelrys的Delphi软件。随后，他曾在卫斯理大学贝弗里奇教授担任高级研究助理，在那里他开发了方法来帮助了解生物分子识别的能量学。
基于NCDR注册机构的进展项目
在影响注册表中先天性心脏病中基于导管的程序后对不良事件的预测。在准备工作中83 Natalie Jayaram检查了在制备中的影响风险模型的性能88 Chandra Srinivasan导管消融的结果，用于心房心律失常在先天性心脏病中
自学报告
CKCET 最初由 Sri Jayaram Educational Trust 创办，2010 年被 CavinKare Private Limited 接管，旨在为农村社区提供技术教育。CKCET 由富有远见的慈善家、CavinKare 集团公司董事长兼董事总经理 CK Ranganathan 先生主持，通过 Win@Life 课程将社交和情感学习作为教育的一个基本方面。该机构积极鼓励教师和学生通过投资自己 (IIY) 参与在线和终身学习。CKCET 被公认为 NPTEL 活跃且表现出色的当地分会。CKCET 还根据其星级评定被教育部机构创新委员会认定为受训机构。CKCET 还被 Atal 创新成就机构排名 (ARIIA) 评为最具前途机构。
第一次人工智能与机器学习与数据国际会议
关于2004年成立的研究所，在慈善事业，技术官僚的领导下，我是Jayaram Shetty和标志性的MNBS信托基金会，Mitk已与农村社区联系，作为希望获得技术教育的希望的象征。对于那些在经济上不那么优势的年轻人来说，它成为了光明的灯塔，但仍在照顾攻读专业工程学位并成为胜任企业家，技术专家或员工的大梦想。Mitk还为技术和人文学科毕业生提供研究生管理课程。成立于2008年，MITK提供了管理研究研究生学士学位（MBA - 工商管理硕士）。该部门属于Moodlakatte技术研究所的行政管辖权。该机构隶属于贝拉加维的Visveswaraya Technology University，并获得了新德里Aicte的批准。
活动类型：一周教师发展计划
活动的报告和结果为期1周的教职计划于2024年1月8日至13日举行。资源人员讨论了新概念，并为主题提供了新的见解。Shashank先生和Chandan Jayaram先生是该FDP的资源人员。在第一天，python的基础，例如基本数据类型和循环。本次会议之后进行了有关概率和条件事件的介绍。第二天从Python的功能，列表，元组和功能强大的Pandas包装开始。下午会议上有机器学习的动手经验。在第三天，讨论了与机器学习有关的概率统计主题，例如随机变量，并讨论了分布的属性。在第四天讨论了高级Python概念和机器学习技术的第一步。下午会议是关于数据可视化和建筑模型的。第五天引入了贝叶斯分类器，回归和支持向量机。最后，在第六天，提供了有关机器学习的小型项目。这个FDP充满了概念，并提供了一个有趣的旅程。尽管目的地仍然很遥远，但到目前为止的旅程充满了知识和意义。这项FDP活动总共受益于34个教职员工。
mia.pdf
作者Tuomas Bortan [AUT，CRE]（ORCID：），Felix G.M.ernst [orcid]（orcid：h https：//orcid.org/000000-000064-0928>），sudarshan A. Shetty [orcid]（orcid：orcid：），Yang Cao [CTB]，Nathan D. Olson [TB]，Levi Waldron [CTB]，Marcel Ramos [CTB]，Marcel Ramos [CTB]，JéldaBravo，JéldaBravo，JédaBravo，Jayararam。 Domenick Braccia [CTB]，Basil Courbayre [CTB]，Muluh Muluh Muluh [CTB]，Giulio Benedetti [CTB] [CTB]，Moritz Emanuel Beber [Orcid： nitesh uraga Benchraka [CTB]，Akewa Jeba [CTB]，Hemmi Lindgren [TB]，Naah de Gunst [CTB]，ThéometFralas [CTB]，Shadman Ishraq [CTB]，Eineje Ameh [CTB]，Arturtur Sannikov [CTB]，Arturtur Sannikov [CTB] Pärnänen[CTB]，Pande Erawijantari [CTB]，Danielle Callan [CTB]
John Glongstun
1。背包语言模型。在计算语言学协会年会（ACL）年会2023年。接受率：23.5％未偿还纸张奖：39 /3872纸提交。约翰·休伊特（John Hewitt），约翰·加斯敦（John Glongstun），克里斯托弗·D·曼宁（Christopher D. Manning），珀西·梁（Percy Liang）。2。通过生成预训练的旋律转录。在国际音乐信息检索研讨会（ISMIR）2022中。接受率：43.3％的克里斯·多纳休（Chris Donahue），约翰·加斯敦（John Glongstun），珀西·梁（Percy Liang）。3。扩散lm改善可控文本生成。神经信息处理系统的进步（神经）2022。接受率：25.6％的口头呈递。Xiang Lisa Li，John Glongstun，Ishaan Gulrajani，Percy Liang，Tatsunori B. Hashimoto。 4。 淡紫色：使用发散边界来测量神经文本和人类文本之间的差距。 神经信息处理系统的进步（神经）2021。 接受率：25.7％未偿还纸张奖：6 /9122纸质提交。 奎师那·普鲁图拉（Krishna Pillutla），斯瓦巴（Swabha Swayamdipta），罗文·泽勒斯（Rowan Zellers），约翰·盖斯坦（John Gondstun），肖恩·威尔克（Sean Welleck），Yejin Choi，Zaid Harchaoui。 5。 通过Langevin Dynamics从自回旋模型进行平行和灵活的采样。 在机器学习国际会议（ICML）2021中。 接受率：21.5％Vivek Jayaram*，John Glongstun*（*同等贡献）。 6。 使用连续时间梯度更快地学习。 动态与控制学习（L4DC）2021。 7。 8。 9。 10。Xiang Lisa Li，John Glongstun，Ishaan Gulrajani，Percy Liang，Tatsunori B. Hashimoto。4。淡紫色：使用发散边界来测量神经文本和人类文本之间的差距。神经信息处理系统的进步（神经）2021。接受率：25.7％未偿还纸张奖：6 /9122纸质提交。奎师那·普鲁图拉（Krishna Pillutla），斯瓦巴（Swabha Swayamdipta），罗文·泽勒斯（Rowan Zellers），约翰·盖斯坦（John Gondstun），肖恩·威尔克（Sean Welleck），Yejin Choi，Zaid Harchaoui。5。通过Langevin Dynamics从自回旋模型进行平行和灵活的采样。在机器学习国际会议（ICML）2021中。接受率：21.5％Vivek Jayaram*，John Glongstun*（*同等贡献）。6。使用连续时间梯度更快地学习。动态与控制学习（L4DC）2021。7。8。9。10。塞缪尔·阿恩斯沃思（Samuel Ainsworth），肯德尔·洛里（Kendall Lowrey），约翰·康斯敦（John Glongstun），扎伊德·哈科伊（Zaid Harchaoui），悉达多·斯里尼瓦萨（Siddhartha Srinivasa）。一种信息瓶颈方法，用于控制理由提取中的简洁性。自然语言处理中的经验方法（EMNLP）2020。接受率：24.5％Bhargavi Paranjape，Mandar Joshi，John Glongstun，Hannaneh Hajishirzi，Luke Zettlemoyer。用深的生成先验的源分离。在国际机器学习会议（ICML）2020中。接受率：21.8％Vivek Jayaram*，John Glongstun*（*同等贡献）。卷积作曲家分类。在国际音乐信息检索研讨会（ISMIR）2019中。接受率：45.1％苛刻的Verma，John Glongstun。耦合复发模型，用于复音音乐组成。在国际音乐信息检索研讨会（ISMIR）2019中。接受率：45.1％John Glongstun，Zaid Harchaoui，Dean P. Foster，Sham M. Kakade。11。监督音乐转录的不断增长和数据增强。在国际声学，言语和信号处理（ICASSP）2018中。接受率：49.7％的口头介绍。John Gongstun，Zaid Harchaoui，Dean P. Foster，Sham M. Kakade。12。用于多个F0估计的频域卷积。Mirex摘要（技术报告）2017。John Gongstun，Zaid Harchaoui，Dean P. Foster，Sham M. Kakade。13。音乐网：从头开始学习音乐的功能。在2017年国际学习表征会议（ICLR）。接受率：39.1％John Glongstun，Zaid Harchaoui，Sham M. Kakade。
健康人工智能的伦理与治理：......
外部专家组 Najeeb Al Shorbaji，约旦电子健康发展协会 Arisa Ema，日本东京大学未来倡议研究所 Amel Ghoulia，H3Africa、H3ABioNet，突尼斯 Jennifer Gibson，加拿大多伦多大学达拉拉纳公共卫生学院生物伦理联合中心 Kenneth W. Goodman，美国迈阿密大学米勒医学院生物伦理与卫生政策研究所 Jeroen van den Hoven，荷兰代尔夫特理工大学 Malavika Jayaram，新加坡数字亚洲中心 Daudi Jjingo，乌干达马凯雷雷大学 Tze Yun Leong，新加坡国立大学 Alex John London，美国卡内基梅隆大学 Partha Majumder，印度国家生物医学基因组学研究所 Tshilidzi Marwala，南非约翰内斯堡大学 Roli Mathur，印度医学研究理事会 Timo Minssen，高级生物医学创新法研究 (CeBIL)，哥本哈根大学法学院，丹麦 Andrew Morris，英国健康数据研究中心，英国 Daniela Paolotti，ISI 基金会，意大利 Maria Paz Canales，数字权利组织，智利 Jerome Singh，夸祖鲁-纳塔尔大学，南非 Effy Vayena，苏黎世联邦理工学院，瑞士 Robyn Whittaker，奥克兰大学，新西兰 曾毅，中国科学院，中国
以及基于脑电图的运动想象脑的个体内变异性......
在脑电图 (EEG) 记录中，不同受试者之间和同一受试者内随时间推移都存在普遍且难以捉摸的受试者间和受试者内变异性 ( Saha and Baumert ， 2020 )。受试者间变异性可归因于年龄、性别和生活习惯等因素，这些因素与大脑地形和电生理有关 ( Seghier et al. ， 2004 ； Herzfeld and Shadmehr ， 2014 ； Wu et al. ， 2014 ； Seghier and Price ， 2018 ； Antonakakis et al. ， 2020 )。受试者内部的变异性可以解释为心理和生理的变化，例如疲劳、放松和注意力（Smith 等人，2005 年；Meyer 等人，2013 年；Nishimoto 等人，2020 年；Trinh 等人，2021 年；Hu 等人，2022 年）。受试者间和受试者内部的变异性对基于 EEG 的脑机接口 (BCI) 领域构成了重大挑战（Ray 等人，2015 年；Saha 等人，2017 年；Lee 等人，2019 年；Chikara 和 Ko，2020 年；Wei 等人，2021 年；Huang 等人，2022 年）。通过检测感觉运动节律 (SMR) 中的事件相关去同步/同步 (ERD/ERS)，基于运动想象的 BCI (MI-BCI) 已被提出用于神经康复应用，范围从运动障碍、严重肌肉疾病和瘫痪患者到肢体运动恢复 (Wolpaw and Wolpaw, 2012; Mane et al., 2020)。然而，来自某个受试者的训练有素的 BCI 模型不能直接应用于另一个受试者。此外，先前的研究表明 BCI 效率低下的问题，有 10% 到 50% 的用户无法操作 MI-BCI 系统 (Vidaurre and Blankertz, 2010; Liu et al., 2020)。即使是对同一受试者，BCI 系统的性能也会随着时间的推移而下降。受试者间和受试者内变异性的存在导致传统机器学习泛化能力的下降，从而限制了MI-BCI的实用化应用（Ahn and Jun，2015；Saha等，2017）。在传统机器学习框架下，训练集和测试集需要独立同分布（IID）（Duda and Hart，2006）。然而，受试者间和受试者内的变异性使得IID条件假设不再成立。通过放宽IID假设的限制要求，迁移学习被认为是一种有效的方法，可以提高模型对受试者间和受试者内变异性的可重用性和泛化能力（Jayaram等，2016；Pan，2020）。已经提出了一系列方法将知识从源域迁移到目标域。不变表示的目的是寻找跨不同会话或主题的不变学习模型，例如正则化公共空间模式 (CSP) 和不变 CSP (Blankertz 等，2007；Cheng 等，2017；Xu 等，2019)。随着深度学习技术的发展，领域自适应方法已经提出并几乎完全主导了 BCI 应用领域（Li 等人，2010 年；Liu 等人，2012 年；Samek 等人，2013 年；Fukunaga，2013 年；Dagaev 等人，2017 年；Azab 等人，2019 年；Hong 等人，2021 年）。一些端到端优势和更强的特征学习能力受到了越来越多的关注（Autthasan 等人，2021 年）。虽然受试者间和受试者内的变异性对实际应用的挑战已逐渐被注意到，并且迁移学习可以在一定程度上弥补性能下降，但对受试者间和受试者内变异性的理解仍然有限。大多数研究人员将受试者间和受试者内的变异性视为类似类型的问题（ Jayaram 等人，2016 年）。虽然受试者间和受试者内的变异性都会导致
政府。 Ofkerala
少数民族福利运动部长，WAKF和HAJ朝圣C. Sathyapalan 0471 25117174 7174 7174 9446542859-私人秘书csathyapalan@gmail@gmail.com电子邮件rameshgr38@gmail.com电子邮件：Shajahan M. 0471-2512225 0472-2996470 9447376470其他私人秘书电子邮件：shajisubah@gmail.com：shajisubah@gmail.com 9400066555私人秘书传真：0471-2326232 301电子邮件：pstoministerports@gmail.com C. P. P. Anvar Sadath 0471-2325232 7406，9526972978 9020260260260260260264其他私人秘书aps.portminister@gmail.com adv。Shaik Ahammed Haneefa 0471-2517413 7413, 9895694845 Additional Private Secretary Fax: 0471-2326232 313 E-mail : advhaneefkf@gmail.com Sijan J. Alappat 0471-2517408 7408, 9447278042 Additional Private Secretary 304 E-mail ：alappatsijan@gmail.com食品和民用用品部长P. Pradeep Kumar 9400066444 0471-2333371 7270 0471-2463175私人秘书0471-2517270电子邮件9446443064附加私人秘书0471-2517262电子邮件：jayaramtvla@gmail.com 9446380890 0471-2333371 7271 Additional Private Secretary 0471-2517271 E-mail: babycastronarayanapillai@gmail.com MINISTER FOR TRANSPORT S. Anil 9446300604 0471-2518823 8823 Additional Private Secretary 0471-2326772 E-mail: anils24254@gmail.com S. syamala 8281918653 0471-2518952 8952额外私人秘书0471-2326772电子邮件：apstomin.trans@kkerala.gkerala.gov.in