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World File Search SystemMahalanobis
通过马哈拉诺比斯距离识别下肢外骨骼中的用户意图
摘要 — 现有的下肢机器人外骨骼控制策略对用户意图的侧重点有所不同，这些意图的分辨率各不相同，从高级目标（提高速度）到中级动作（增加步幅）再到低级关节行为（增加髋关节屈曲）。虽然外骨骼上的传感器只能通过人机界面间接感知人类，但它们在穿戴设备所需的时间方面比更直接的方法更具优势。在本研究中，要求外骨骼用户（包括身体健全和脊髓损伤）改变他们的预期步行速度。机载传感器测量结果用于离线测试基于马哈拉诺比斯距离的意图识别算法。该算法的目标是识别意图变化并正确分类其类型，但不是通过外骨骼实现该变化。该算法正确识别了用户希望以比设备标称速度更快或更慢的速度行走的情况。对于体格健全的受试者，已知意图变化与算法正确识别之间的平均延迟为 0.63 秒。对于体格不健全的受试者，这一延迟平均为 0.93 秒。这些概念验证结果表明，基于马哈拉诺比斯距离的意图识别是可能的，而对该方法的分析表明，还有进一步改进的空间。
学习迟缓且先进......
Prasanta Chandra Mahalanobis Mahavidyalaya（经 NAAC 认证） 111/3, BT Road (Bon-Hooghly), Kolkata – 700108 电话：8697169513 电子邮件：pcmm.principal@gmail.com
HU研究摘要_smart Manufacturing 自我引导之旅
使用锂离子电池，由于电池选项卡的材料差异，传统的融合焊接技术无法应用。因此，超声波焊接被认为是一个很好的选择。使用多个传感器信号开发了一种新的在线非破坏性质量评估系统，用于质量监测电池电池。最重要的功能是使用高级特征选择算法系统地选择的，并与Ultasonic焊接过程的物理匹配。SPC和Mahalanobis距离一起集成在一起，以监视焊接过程性能[5,6,7,8]。电池组装厂中这种系统的实现导致了手动检查（80％）的重大减少，同时确保一致性电池焊接。
heplots：在多元线性模型中可视化假设检验
Heplots包装。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>3 AddShealth。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 5采用。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div>3 AddShealth。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 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第 10 单元 印度的科学技术
·科学技术是印度文化不可分割的一部分。印度向世界展示了数学中的“零”的概念、化学中的蒸馏和香料、健康保健中的瑜伽和阿育吠陀，这些只是印度伟大成就中的一小部分。天文学家和数学家阿耶波多、医生丹万塔里和化学家龙树都是古印度伟大的学者科学家。斋浦尔和新德里的天文台以及新德里的阿肖克柱（由不锈铁合金制成）是印度科学技术高水平的活生生的见证。作为印度文艺复兴的一部分，本世纪初见证了斯里尼瓦瑟·拉马努金、Jc Bose、PC Roy、梅格纳德·萨哈、CV 等科学泰斗的崛起。 Raman、SN Bose、KS Krishnan、Birbal Sahni、SS Bhatnagar、Pe Mahalanobis 和 M. Visvesvaraya。这些天才科学家和工程师在纯数学和水力发电等不同领域取得的巨大进步将使任何国家都感到自豪。
弗兰克·霍兰纳的课程 div>
1998年，多伦多田野学院的客座教授课程。2000年欧盟英国的5年董事职位。2002年欧洲科学基金会科学计划的5年主席。2003年伯努利学会的L´evy演讲，里约热内卢。2004年，斯德哥尔摩欧洲数学大会邀请演讲。2005年当选为荷兰皇家科学院。 2006年，杰出的杰出主席是温哥华数学科学研究所。 2007 Saint-Flour概率讲座。 2010年邀请了海得拉巴国际数学家大会的演讲。 2010年授予欧洲研究委员会的5年高级赠款。 2011波恩研究主席，波恩·霍斯多数学中心。 2012年当选为美国数学学会的就职会员。 2013年选举了数学统计研究所的会员。 2013年荷兰教育文化与科学教育部共同授予10年重力赠款网络。 2016年Mahalanobis讲座，印度统计研究所，班加罗尔 - 迪尔希 - 科尔卡塔。 2016年荣誉博士学位的推广者授予詹妮弗·夏耶斯（Jennifer Chayes）2005年当选为荷兰皇家科学院。2006年，杰出的杰出主席是温哥华数学科学研究所。2007 Saint-Flour概率讲座。2010年邀请了海得拉巴国际数学家大会的演讲。2010年授予欧洲研究委员会的5年高级赠款。2011波恩研究主席，波恩·霍斯多数学中心。2012年当选为美国数学学会的就职会员。2013年选举了数学统计研究所的会员。2013年荷兰教育文化与科学教育部共同授予10年重力赠款网络。2016年Mahalanobis讲座，印度统计研究所，班加罗尔 - 迪尔希 - 科尔卡塔。2016年荣誉博士学位的推广者授予詹妮弗·夏耶斯（Jennifer Chayes）
研究文章
在本研究中使用了二十九个手指小米基因型，包括六个检查，即VL324，VL347，VL348，VL352，VL315和VL149，用于估计遗传多样性。这项研究揭示了所有十四个特征的基因型差异高度显着。方差系数在4.62％至14.41％之间变化。谷物的收益率显示最高的GCV（37.33％）和PCV（40.02％），其次是每个图GCV（26.21％）和PCV（29.75％）的生物产量。在1000颗谷物的重量，每图谷物的产量，天数至50％的开花和每图生物学收益率中观察到高遗传力以及高遗传进展。使用Mahalanobis d 2统计，将所有29种手指小米基因型的基因型分类为8个非重叠簇。群集I和群集VIII具有最大的群集间D值（19.80），其次是群集I和群集VII（18.72）。1000粒重量对总差异贡献最大。
年度报告2022-23
我有幸在印度统计研究所的年度报告2022-2023之前介绍。该研究所由有远见的Prasanta Chandra Mahalanobis教授于1931年12月建立，已完成了91年以上的生存。该研究所成为1959年ISI法案的国家重要性的机构。与加尔各答Baranagar的总部设有该研究所的中心，在印度各个城市，Giridih的一个分支机构以及统计质量控制和运营研究部的一些外围单位。该研究所的科学家和学生继续在统计和盟军领域进行理论和方法论发展，并在实用应用中使用这些发展，以提及规划国家发展和社会福利问题。多样性的统一仍然是研究所的指导愿景。为了应对当前时代的需求，在医疗保健，环境科学，农业，生态学，财务分析，社交网络，政策设计，经济规划，视频分析等各个领域都进行了数据驱动科学的多学科研究，仅举几例。
通过测量生理指标来检测智力任务期间的静息状态
摘要：已有多项旨在评估智力生产力和专门设计的任务的研究。然而，结果可能无法反映实际的智力生产力，因为设计的任务与办公室工作不同。同时，办公室工作人员有两种心理状态（工作和暂时休息状态），它们在脑力工作过程中交替变化。如果能检测到员工的心理状态，就能更准确地衡量生产力。在本研究中，作者旨在通过测量脑力工作时的生理指标（如脑电图、心电图和眼外肌和眼轮匝肌的肌电图）来开发一种检测暂时休息状态的方法。从这些测量指标中，作者提取了 6 个特征，即脑电波和脑电波、心率的低频和高频波以及眨眼和扫视眼球运动的间隔。它们被用来通过马哈拉诺比斯判别分析来检测暂时休息状态。实验结果显示，检测准确率为80.2%。该结果显示，生理指标作为心理状态检测方法之一具有可行性。
SPOT 和 Landsat 专题制图仪卫星系统在检测密歇根州的吉普赛蛾落叶现象
摘要：随着落叶面积的增加，监测舞毒蛾落叶的任务变得越来越困难。舞毒蛾现已遍布美国东北部大部分地区和密歇根州，即本研究的地点。1989 年，密歇根州的落叶面积超过 120,000 公顷，预计 1990 年的面积会更大。监测系统必须能够在短时间内以相对频繁的间隔收集这些越来越大区域的信息。在本文中，我们研究并比较了两个卫星系统 - SPOT 和 Landsat 专题制图仪 - 以了解它们在区分两种落叶程度（中度和重度）和非落叶方面的有效性。此项比较借助于森林/非森林掩模进行，以减少落叶区域和非森林区域之间的混淆。光学条摄影的解释和有限的地面数据被用作参考。通过使用马哈拉诺比斯距离以及监督和非监督分类计算三个类别（严重、中度和非落叶）之间的可能重叠来进行比较。结果表明 Landsat TM 为这三个类别提供了更大的可分离性。Landsat TM 分类与研究中使用的参考数据的一致性为 82%。