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通过科学和物理知识的机器学习降低模型来加速数值模拟
○ITHACA，实时高级计算应用程序，是整合已经建立了良好的CSE/CFD开源软件○RBNICS作为新手ROM用户（培训）的教育计划（FEM）。○ Argos A dvanced R educed order modellin G O nline computational web server for parametric S ystems ○ PINA a deep learning library to solve differential equations ○ EzyRB data-driven model order reduction for parametrized problems ○ PyDMD a Python package designed for Dynamic Mode Decomposition ( in collaboration with University of Texas, CERN, and University of Washington)
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。
基于机器学习的直接金属沉积中复杂刀具路径的轨道高度预测
模具行业不断要求先进的技术来提高模具在其生命周期内的性能。直接金属沉积 (DMD) 为模具翻新提供了关键机会。然而，通过 DMD 的典型刀具路径由交替的平滑段和尖角组成。在这里，能量密度和粉末数量的波动通常会导致工具恢复部分出现严重的几何偏差。这项工作提出了一种基于机器学习的新型预测方法，该方法使用与工艺参数和执行的几何形状相关的特征来表征路径。该方法的优势已在刀具路径上得到验证，刀具路径通常表征工具翻新过程。© 2022 作者。由 Elsevier Ltd 代表 CIRP 出版。这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）
随机定位机作为空间模拟 - 网络
以下论文讨论了使用微重力模拟器研究微重力效应的可能方法：随机定位机。此外，该研究旨在验证生物学和机械水平上的RPM性能。测试了RPM，以确保其准确模拟适合平面物的微重力环境，并为了找到最能模拟这种情况的机器的特性。随机定位机的研究和验证对于继续使用至关重要。它将RPM建立为可靠的微重力模拟器，为未来的研究和严格研究为微重力领域提供了科学基础。
利用生物信号进行焦虑检测的机器学习
摘要：焦虑症 (AD) 是一种主要的精神疾病。然而，由于 AD 的症状和混杂因素很多，很难诊断，患者长期得不到治疗。因此，研究人员对非侵入性生物信号的兴趣日益浓厚，例如脑电图 (EEG)、心电图 (ECG)、皮肤电反应 (EDA) 和呼吸 (RSP)。将机器学习应用于这些信号使临床医生能够识别焦虑模式并区分病人和健康人。此外，已经开发了具有多种不同生物信号的模型，以提高准确性和便利性。本文回顾并总结了 2012 年至 2022 年发表的将不同的机器学习算法应用于各种生物信号的研究。在此过程中，它提供了当前发展优缺点的观点，以指导未来焦虑检测的进步。具体而言，这篇文献综述表明，对于样本量为 10 至 102 名参与者的研究，测量准确度在 55% 至 98% 之间，非常有希望。平均而言，仅使用 EEG 的研究似乎获得了最佳性能，但使用 EDA、RSP 和心率可获得最准确的结果。随机森林和支持向量机被发现是广泛使用的机器学习方法，只要进行了特征选择，它们就会产生良好的结果。神经网络也被广泛使用，并提供良好的准确性，其优点是不需要进行特征选择。这篇综述还评论了模态的有效组合以及检测焦虑的不同模型的成功。
网络优化和管理的人工智能和机器学习
这项研究深入研究了人工智能（AI）和机器学习（ML）的应用，以优化和管理现代通信网络。随着数据流量的指数增长以及网络体系结构的增加，网络管理和优化的传统方法证明是不足的。AI和ML提供了新颖的方法来通过实现智能，自适应和自动化网络解决方案来应对这些挑战。该研究探讨了各种AI和ML技术，包括受监督和无监督的学习，强化学习和深度学习，及其在交通预测，资源分配，故障检测和自我修复网络中的应用。它还解决了AI/ML算法与网络管理系统的集成，研究了与可扩展性，实时处理和安全性有关的问题。通过模拟和现实世界案例研究，该研究表明了AI和ML提高网络性能，降低运营成本并提高整体服务质量的潜力。这项工作强调了AI和ML对网络优化和管理的变革性影响，强调了它们在下一代通信网络发展中的关键作用。
人工智能与机器学习辅修
人工智能和机器学习 (AIML) 辅修课程是一个包含三门课程的辅修课程。它对所有 VSB 学生开放，课程包括构建原型智能系统、自然语言处理、专家系统、监督和无监督学习、机器人技术以及构成广泛 AI 领域的其他领域。
使用机器学习评估美国数据经济
随着数字经济中数据收集和使用的激增，国民经济账户编制者和用户对数据存量和流量的理解和统计处理引起了关注。在本文中，我们通过总结职业中隐含的数据相关活动的生产成本来衡量美国商业部门自有数据存量和流量的价值。我们的方法通过使用机器学习模型和在线招聘广告文本代理职业级别的时间使用因素，增强了传统的成本总和方法，用于衡量国民经济账户中其他自有知识产权产品（Blackburn 2021）。在我们的实验估计中，我们发现美国商业部门对自有数据资产的年度现值投资从 2002 年的 840 亿美元增长到 2021 年的 1860 亿美元，年均增长率为 4.2%。2002-2021 年期间的累计现值投资为 2.6 万亿美元。除了年度现价投资外，我们还提供历史成本净存量、实际增长率以及对工业部门增加值的影响。