XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemJha
引用：Alaaudeen，KM和Selvarajan，S和Manoharan，H和Jhaveri，RH（2024）智能机器人技术收获系统的水果过程，用于抓住P
本文提出并执行了一种基于深度学习的图像处理方法，用于自摘苹果。该系统包括一个轻巧的一步检测网络，用于水果识别。以及计算机视觉，以分析积分类别，并在抓取之前为每个水果提供正确的方法位置。使用高分辨率摄像头的原始输入，在RGB照片上进行了水果识别和实例分割。计算机视觉分类和抓地力系统是集成的，并提供了种植的食物的结果，作为每个苹果和橙色到机器人手臂执行的输入信息和输出方法的姿势。在从实验室和种植园环境中获取RGB图片数据之前，将评估开发的视觉方法。机器人收获实验是在室内和室外进行的，以评估拟议的收获系统的性能。研究结果表明，拟议的视力技术可以有效地控制机器人收获，而确切的情况下，在预测过程后，鉴定成功率的增加高于95％以上，而重新计算的重新计算不到12％。
Rishi D. Jha
[1] Tingwei Zhang *，Rishi Jha *，Eugene Bagdasaryan和Vitaly Shmatikov。“多模式嵌入中的对抗性幻觉”。在：第33 USENIX安全研讨会（USENIX）。获得了杰出的纸张奖（占接受论文的5％）。2024年8月。[2] Rishi Jha *，Jonathan Hayase *和Sewoong Oh。“标签中毒就是您所需要的”。：第37届神经信息处理系统（神经）会议。2023年12月。[3] Dimitrios C. Gklezakos，Rishi Jha和Rajesh P.N.Rao。 “超宇宙策略近似：学习使用超核从单个图像生成动作”。 in：Neurovision 2022：CVPR研讨会（Neurovision @ cvpr）。 2022年6月。 [4] Rishi Jha和Kai Mihata。 “关于文本分类的大地距离和上下文嵌入压缩”。 在：关于自然语言处理方法的第十五个研讨会论文集（TextGraphs -15 @ NaAcl）。 2021年6月。Rao。“超宇宙策略近似：学习使用超核从单个图像生成动作”。in：Neurovision 2022：CVPR研讨会（Neurovision @ cvpr）。2022年6月。[4] Rishi Jha和Kai Mihata。“关于文本分类的大地距离和上下文嵌入压缩”。在：关于自然语言处理方法的第十五个研讨会论文集（TextGraphs -15 @ NaAcl）。2021年6月。
建议引用：“2024 年 NSF 人工智能研究国家资源展望研讨会最终报告”。Yolanda Gil 和 Shantenu Jha。美国国家科学基金会报告，2024 年。
关键需求 参与者在两个主要领域确定了十种典型的人工智能工作流程，这些工作流程迫切需要大规模资源。在机器学习方面，它们包括 (a) 探索算法和架构的新颖性、(b) 关注数据的新颖性和数据质量、(c) 使用非常大的数据集和 (d) 比较不同的方法。在生成人工智能方面，它们包括 (a) 训练或预训练大型模型、(b) 分析预先训练的模型、(c) 微调或压缩模型、(d) 通过推理询问或探测模型、(e) 将模型与结构化知识结合使用，以及 (f) 将代理任务与模型提示相结合。国家资源将支持的人工智能研究的重要领域包括探索人工智能系统的设计空间、生成人工智能的基础、使用大量知识进行推理和学习、人类智能模型、用于科学发现的人工智能以及用于改变人类所有领域的人工智能。
能源转型机遇：贾坎德邦新兴绿色就业
生物燃料、氢及其衍生物等绿色分子在加速能源转型和实现气候目标方面发挥着关键作用，尤其是在重工业和交通运输领域（WEF，2024）。虽然电气化在减少排放方面仍然至关重要，但航空、航运和钢铁生产等本质上依赖化学过程的行业需要替代的脱碳战略。贾坎德邦是一个以这些行业为主导的工业化程度较高的邦，面临着独特的脱碳挑战。从可再生能源中提取的“绿色分子”提供了一种可行的解决方案，它在难以减排的行业中取代了基于化石燃料的原料并扩大了能源使用。表 1 概述了国家层面和贾坎德邦对使用绿色分子的支持。
贾坎德邦电力监管委员会
缩写 描述 A&G 行政和一般 ACS/ACoS 平均供应成本 APR 年度绩效评估 APTEL 电力上诉法庭 ARR 总收入要求 BG 银行担保 CC 消费者贡献 CGRF 消费者申诉论坛 CSD 消费者保证金 CWIP 资本 在建工程 DVC 达摩达河谷公司 FPA 燃料购买调整 FY 财政年度 GFA 固定资产总额 GoJ 贾坎德邦政府 HP 马力 HT 高压 IAS 灌溉和农业服务 IEX 印度能源交易所 IFC 利息和财务费用 IoWC 营运资本利息 kW 千瓦 kWh 千瓦时 kVA 千伏安 kVAh 千伏安时 MD 最大需求 MES 军事和工程服务 MOD 优先调度 MU 百万单位 NTI 非关税收入 O&M 运营和维护 PPA 电力购买协议 R&M 维修和保养 REC 可再生能源证书 RoE 股本回报率 RPO可再生能源购买义务 RTS 铁路牵引服务 SBI 印度国家银行 SERC 国家电力监管委员会 SOP 性能标准 SS 路灯
来自拉贾斯坦邦Jhalawar地区几个城市绿色空间的鸟类生物多样性案例研究
doi：https：//doi.org/10.22271/j.ento.2024.v12.i4c.9363摘要城市环境中绿色地区的可用性对生物多样性以及快速增长的大都市地区商品和服务的提供产生了重大影响。它们对栖息地质量，污染或人类干扰的变化敏感，这使它们成为这些空间中环境健康的良好指标。本评论论文绘制了有关UGS中鸟类生物指标的当前知识及其在环境评估和城市管理中的用途。基于最近关于鸟类多样性，社区和世界各地UGS生态作用的实证研究，我们总结了以下结论。我们还描述了鸟类物种的案例研究，它们与印度拉贾斯坦邦Jhalawar地区五个绿色地区的栖息地特征和人类干扰有关。本文强调了结构，连通性和管理在确定城市环境中鸟类社区中的作用。从贾拉瓦尔（Jhalawar）的情况下，可以看出鸟类的数量取决于植被结构，面积和干扰程度，在较大，复杂且较少受干扰的绿色区域中发现了较高的鸟类。我们考虑了这些发现对城市环境中鸟类保护的影响，并概述了将鸟类监测纳入城市规划和管理中的建议。关键字：城市绿色空间，生物多样性，环境健康，保护1.因此，鸟类可以作为生物指导者有用，以评估和改善城市环境中绿色空间的生态状况，其保护应被视为城市环境管理的重要任务之一。引言城市化是一个正在世界各地发生的过程，并影响了生物多样性和生态系统服务（Aronson等，2017； Lepczyk等，2017）[1，8]。随着城市的生长和致密性，自然栖息地的损失，它们的破碎和降解是不可避免的，这导致物种的丰度和生物统一性减少（McKinney，2006年）[9]。尽管如此，世界城市还拥有大量的物种丰富度，许多物种都依赖于公园，花园，森林和湿地等城市绿色空间（Beninde等，2015）[2]。鸟类是城市物种多样性的最关键要素之一，在城市中具有重要功能。他们控制害虫，授粉花和水果，分散种子，从而影响营养循环和食物网。鸟类也有其他社会经济价值观，因为它们被许多人认为是美丽的，并且它们为观察它们的人提供了快乐和放松（Cox＆Gaston，2018）[4]。但是，城市鸟类受到许多威胁，例如栖息地，污染和捕食的损失和分裂，以及发生结构和车辆的事故（Chace＆Walsh，2006）[3]。鸟类对从单个鸟类到整个鸟类社区以及从短期行为到长期人口变化的环境变化的不同水平和尺度非常敏感。某些鸟类在全球的城市中的数量萎缩，尤其是那些依赖于本地栖息地的人，并且对城市化的影响很敏感（Sol等，2014； Aronson等，2017）[1，16]。鸟类被称为环境状态及其动态的有效生物学指标，因为它们几乎无处不在，有多种形式，并且对栖息地和人们对它们的影响敏感。
Abhishek-Jha.pdf
醇/壳聚糖复合纳米纤维与银纳米粒子和卢立康唑包裹的聚乳酸-乙醇酸纳米粒子共同负载用于治疗糖尿病足部溃疡。”国际生物大分子杂志 (2023)：128978。https://doi.org/10.1016/j.ijbiomac.2023.128978
屋顶太阳能技术员-RDSDE，Jharkhand
基于恒定照明时温度的光伏电池的图I-V曲线。以各种倾斜和方向的角度在阳光下测试光伏电池。规范不同的太阳能电池板，并比较规格以选择一个太阳能电池板的端子框中的额定额定电线，并使用MC 4连接器连接端端子。将太阳能电池板串联连接，并测量电压和电流。
使用多模式LLM /作者= Kambara，Motonari的人类行动理解基于机器人计划； Hori，Chiori； Sugiura，Komei； ota，kei; Jha，Devesh K。； Khurana，Sameer； Jain，Siddarth； corcodel，radu;罗梅雷斯，迭戈； Le Roux，Jonathan /CreationDate = 2024年6月11日 /受试者=人工智能，计算机视觉，机器人技术，语音< /div>
摘要在未来的智能家居中，机器人有望处理日常任务，例如烹饪，取代人类的参与。为机器人自主获得此类技能是高度挑战的。因此，现有方法通过通过监督学习来控制真实的机器人和培训模型来解决此问题。但是，长途任务的数据收集可能非常痛苦。为了解决这一挑战，这项工作着重于从人类视频中生成动作序列的任务，展示了烹饪任务。通过现有方法为此任务而生成的动作序列的质量通常不足。这部分是因为现有方法不会有效地处理每个输入模式。为了解决此问题，我们提出了Avblip，这是一种用于生成机器人动作序列的多模式LLM模型。我们的主要贡献是引入多模式编码器，该编码器允许多种视频，音频，语音和文本作为输入。这使下一个动作的生成可以考虑到人类的语音信息和环境产生的音频信息。结果，在所有标准评估指标中，所提出的方法优于基线方法。