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![文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控](/simg/8/8dd469c55249d1165cc0c55c494f5b27bda7b11b.png)
文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控
文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控
Nikhil Dear，博士，P.E 2025
KAR博士的专业知识在机械工程，冶金学，材料科学，故障分析，机械和材料行为，实验室测试，污染分析和设备功能以确定故障原因的领域。他的咨询项目包括对消费产品，管道产品，结构性组件故障/断裂，自行车，航空，汽车，工业和机器组件以及与人身伤害，产品责任，前提责任，建筑缺陷和水损失或火灾有关的医疗或外国物体组件的失败。他还就专利侵权事务进行了咨询，并且是加利福尼亚州的机械和冶金学科的持牌专业工程师。作为工程实践的兼职助理教授，Kar博士为南加州大学维特比工程学院教科课程和研究生课程。 他有资格在州和联邦法院担任专家证人。作为工程实践的兼职助理教授，Kar博士为南加州大学维特比工程学院教科课程和研究生课程。他有资格在州和联邦法院担任专家证人。
A.Radha Rani 1，M.Nikhiila2，M.Manju Bhargavi2，P.Sushma 2（2024）。基于学习的基于学习的植物物种，用于精确电子农业，v 的纳米技术的视角 人工智能，种族化和抵抗艺术。* convergencia de la心理治疗y心理药物：el ... nivel depercepcióndelarobótica教育 未来焦虑和意大利年轻人心理困扰的序列调解模型：不宽容和非病理学世界的不宽容 准备de vrituraturaproduçãoAcadicmica- 人工智能在会计专业人员中的作用 aprendizaje社会成立y神经塑性 在Voleibol de Piso的práctica期间，荷尔蒙适应性的运动。 AproximaciónDesdedeporte的内分泌 公共私人合伙融资结构对的影响 algorítmic和数字文化 psilocybe cubensis：潜在的神经精神病患者de ... 9671035.pdf
准确鉴定植物物种对于各种应用至关重要，包括生态研究，农业和保护工作。统计数据表明，错误识别可能导致生物多样性管理和农业生产力的重大问题。传统的识别方法在很大程度上依赖于专家知识和手动比较，这可能是耗时的，并且容易出现不准确。手动识别植物物种通常需要广泛的植物知识和经验。此过程可能会很慢，并且会遭受人为错误，从而导致错误分类和结果不一致。手动方法无法扩展，尤其是在处理大型数据集或进行广泛的生物多样性评估时。此外，对视觉检查和比较的依赖限制了处理和对大量数据进行有效分类的能力。我们提出的解决方案利用机器学习算法根据叶子图像对植物物种进行分类。通过训练机学习（ML）模型在来自四个植物物种（Arjuna，Guvva，Chinar，Jatropha）的叶片图像数据集上，我们旨在开发一个可靠的分类系统。ML方法涉及特征提取，实现准确和自动化的物种识别。这种方法有望提高植物物种分类的效率和可靠性，并支持植物学，农业和环境管理中的各种应用。
通过整合高级视觉系统来改善制造质量控制，以增强表面检验。 Nikhileswar Reddy Manchikanti
质量控制在制造业中非常重要，以确保产品与精确规格相对应。传统上，手动检查协议已经实现了这一目标，尽管它们有效，但仍有改进的余地。例如，对水龙头等项目的检查不仅是人力的授权，而且需要大量时间，每个项目的平均时间为30到60秒。这些检查在很大程度上依赖于在具有挑战性的环境中进行的视觉评估，这可能导致受个人判断和环境影响影响的主观发现。传统检查技术由于不一致而存在问题，因为各种检查员对质量要求有不同的看法。进一步的长期重复职责可能会导致人类检查员的疲劳和错误。这些约束强调了开发更可靠的有效性和公正质量控制技术的重要性。光学技术的最新发展，尤其是在摄像机和视觉系统的领域中，提出了一种非常热爱的手动检查的替代方案。这些技术可以获取高分辨率图像并应用高级图像处理算法以识别具有精度和可靠性的缺陷[1]。通过将摄像机和先进视觉系统纳入检查程序，制造商可以大大减少检查时间并提高缺陷识别精度。自动化系统确实具有某些缺点，即使它们显着提高了准确性和效率。有时手动检查在解决困难的部分几何形状，改变气候条件和精确的校准要求方面更为成功。因此，每种情况的需求和局限性都将指导手和自动检查之间的决策。实施用于质量控制自动化的光学设备不仅可以使手动检查效率低下，而且还提高了生产操作的整体质量。自动化系统可以不经历疲倦而连续运行，这保证了对每种产品的一致和公正评估。此外，我们可以检查从这些系统中收集的数据以识别模式和趋势，从而为改善工业运营提供了宝贵的见解。
Mr-Papineni-Nikhil-30-Jun-2022.pdf
现有的发光成像技术通常使用单色摄像机来捕获空间分辨的强度信息。光谱信息需要光谱测量，通常缺乏空间分辨率，或者需要在整个测量区域进行扫描，需要长时间的测量持续时间（分钟或小时）。半导体材料，例如钙钛矿，可以用商用颜色摄像机来表征。在这项工作中，建立和研究了使用改良的商业颜色DSLR相机的增强发光成像设置，以同时在几秒钟内同时获得波长和强度信息。这可以补充现有的特征技术。波长估计。还进行了几个钙钛矿太阳能电池和薄膜样品的光致发光和电致发光成像。该技术被发现可以合理估计窄光谱发射（例如激光器）的波长，并且能够在空间和时间上显示波长的相对变化，以获得更广泛的光谱发射。这种具有成本效益的伪 - 光谱成像技术适用于由于降解和离子迁移而导致时变特性的钙钛矿。