XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemPRABHAKAR
最大权重策略的波动界限及其在状态空间崩溃中的应用
降低分析复杂性的常用方法是流体近似，也称为流体模型。流体模型依赖于两个简化，从而可以用一组微分方程来描述（参见第 2.3 节）：（a）动态在连续时间（而不是离散时间）中演变；（b）到达过程被具有相同平均值的恒定流所取代。流体模型是处理离散时间网络的通用技术的基础：用流体解近似队列长度，然后分析流体模型。该方法已被证明在 MW 动力学研究中非常有用，并产生了关于稳定性（Dai 和 Prabhakar 2000 、Andrews 等人 2004 ）、SSC（Stolyar 2004 ；Dai 和 Lin 2005 ；Shah 和 Wischik 2006 、2012 ）和重尾到达下的延迟稳定性（Markakis 等人 2016 、2018 ）的结果。这些结果背后的一个关键因素是理解流体解近似原始队列长度过程的准确性；本文有助于理解这一点。
新闻稿 Datopotamab Deruxtecan 在美国获得突破性治疗认定，用于治疗之前接受过治疗的晚期 EGFR 突变非
参考文献 1 世界卫生组织。全球癌症观察站：肺癌。访问日期：2024 年 12 月。 2 美国癌症协会。肺癌的关键统计数据。访问日期：2024 年 12 月。 3 Szumera-Ciećkiewicz A 等人。Int J Clin Exp Pathol。2013；6(12): 2800-2812。 4 Ellison G 等人。J Clin Pathol。2013；66(2):79-89。 5 Prabhakar C。转化肺癌研究。2015；4(2), 110-118。 6 美国癌症协会。非小细胞肺癌的靶向药物治疗。访问日期：2024 年 12 月。 7 Chen R 等人。J Hematol Oncol。2020:13(1):58。 8 Majeed U 等人。 J Hematol Oncol。 2021；14(1):108。 9 莫吉洛·F 等人。 ESMO 公开赛 . 2016；1：e000060。 10 韩 B 等人。 Onco 目标 Ther 。 2018；11：2121-9。 11 Mito R 等人。帕索尔国际。 2020；70(5):287-294。 12 Rodríguez-Abreau D 等人。安·昂克。 2021 年 7 月；32(7)：881-895。
新闻稿 - Datopotamab Deruxtecan 新 BLA ...
参考文献 1 世界卫生组织。全球癌症观察站：肺癌。访问日期：2024 年 11 月。 2 美国癌症协会。肺癌的关键统计数据。访问日期：2024 年 11 月。 3 Szumera-Ciećkiewicz A 等人。Int J Clin Exp Pathol。2013；6(12): 2800-2812。 4 Ellison G 等人。J Clin Pathol。2013；66(2):79-89。 5 Prabhakar C。转化肺癌研究。2015；4(2), 110-118。 6 美国癌症协会。非小细胞肺癌的靶向药物治疗。访问日期：2024 年 11 月。 7 Chen R 等人。J Hematol Oncol。2020:13(1):58。 8 Majeed U 等人。 J Hematol Oncol。 2021；14(1):108。 9 莫吉洛·F 等人。 ESMO 公开赛 . 2016；1：e000060。 10 韩 B 等人。 Onco 目标 Ther 。 2018；11：2121-9。 11 Mito R 等人。帕索尔国际。 2020；70(5):287-294。 12 Rodríguez-Abreau D 等人。安·昂克。 2021 年 7 月；32(7)：881-895。
会议记录
PCAST联合主席 - 加利福尼亚理工学院阿诺德（Arnold）的前身；科学技术总裁助理Arati Prabhakar；马萨诸塞州理工学院的玛丽亚·Zuber（Maria Zuber）召集了会议。Arnold说，在这次会议上，Pcast将讨论并考虑批准向总统提供有关PCAST联邦政府在美国推进营养科学的愿景的报告。她指出，鉴于与饮食相关的慢性疾病是我们最大的健康负担之一，联邦政府为美国人的福祉做出贡献的最大机会之一就是通过关注营养的重要性。现代生活带来了无数的好处，但是轻松获得卡路里的一个缺点是慢性疾病的流行病，这在工资损失，健康状况丧失，丧生和美国卫生系统的巨大负担方面是昂贵的。这种负担的直接成本是幸福感，这特别是由于人口，地理，文化或经济原因而阻碍了健康食品的社区。然后，她介绍了营养工作组，凯瑟琳·沃特基（Catherine Woteki）和弗朗西斯·科隆（FrancesColón）的共同领导者。
2013 年 4 月 16 日 情报、新兴威胁小组委员会...
主席 Thornberry、排名成员 Langevin、小组委员会成员，感谢你们今天给我这个机会作证。我是国防高级研究计划局 (DARPA) 局长 Arati Prabhakar。去年夏天，在担任其他职务 19 年后，有三个主要因素吸引我重返 DARPA。首先，DARPA 对我们当前的国家安全和技术能力产生了巨大影响。其次，推动未来几年复杂世界中将成为国家安全基石的技术的挑战。第三，我很荣幸能够领导这个独特的机构，这里的人们每天都在积极地追求我们的重要使命。今天，我想向你们介绍 DARPA 的各个方面。我将讨论我们的目标和战略、具体投资领域以及总统 2014 财政年度 (FY) 要求中的预算。我们今天讨论的起点是美国的未来安全。我们都知道世界是复杂的，而且变化多端，会对我们的国家安全构成新的威胁。我们都知道，随着国防预算的调整，资源将受到限制。但尽管存在这些不确定性和压力，美国的安全能力仍必须保持首屈一指。新技术不断为我们的领导层创造更好的选择，为我们的国家带来更好的安全结果。今天，至关重要的是要了解
计算机视觉应用：实时视频的车辆计数和分类系统
Akshay Narendra Thakare，Palash Kailas Kamble，Kaushik Prabhakar Patil，Triveni Rahangdale Tulsiramji Gaikwad Patil Patil patil patil patil教授，印度纳格布尔摘要：交通分析是城市计划者已经在处理数年的问题。更智能的方法来分析流量并加快过程。交通分析可以在给定时间记录该区域中车辆和车辆类的数量。人们已经开发了数十年的机制，但是大多数涉及使用传感器来计算移动车辆的方向并确定车辆以跟踪车辆数量。尽管该系统随着时间的流逝而成熟并且非常有效，但它们不友好。问题是此类系统需要定期维护和校准。因此，该项目旨在根据视觉计算和对车辆进行分类。该系统涉及使用高斯混合模型（GMM）背景减法捕获视频以检测和计数车辆的帧，然后通过比较具有预测值的轮廓区域来对车辆进行分类。本文的重要贡献是两种分类方法的比较。使用轮廓比较（CC）和特征袋（BOF）方法进行分类。关键字：车辆计数，交通分析，轮廓比较。
海得拉巴先进计算卓越中心。......
海得拉巴 5 月 21 日 (UNI) 专门从事云计算和认知服务的信息技术 (IT) 解决方案提供商 Mphasis 周二宣布在印度特伦甘纳邦海得拉巴的 Phoenix Infocity 开设全球先进计算卓越中心 (CoE)。这家 IT 公司在一份新闻稿中表示，新中心将为全球客户开发人工智能、通用人工智能和量子计算等新兴技术解决方案。通过开设这个新中心，该公司旨在开发由人工智能驱动的尖端解决方案，从而大幅扩大其在海得拉巴的影响力。Mphasis 全球交付负责人 Ravi Vasantraj 说：“这个设施不仅将提升我们的服务水平，还能使海得拉巴的杰出人才与全球专家网络合作，为我们全球的客户提供无与伦比的价值和效率。”Mphasis 和印度理工学院马德拉斯分校已经在量子信息、通信和计算中心展开合作。鉴于网络攻击的风险日益增加，我们也认识到部署量子通信和后量子密码学的紧迫性，这将使我们能够构建安全的国家数字基础设施，”印度理工学院马德拉斯分校量子信息通信与计算中心（CQuICC）院长阿尼尔·普拉巴卡（Anil Prabhakar）教授表示。
将在15-01-2025列出的其他事项
satya mitra [p-1]，人性化[int]，[p-2]与古吉拉特邦的状态。 div>和ORS。 div>Yash Pal Dhingra [R-1]，Vinay Garg [R-1]，Venkateswara Rao Anumolu [R-1]，Saurabh Trivedi [R-1]，Rajiv Yadav [R-1]，Nishant Ramakantrao Katneshwarkar [R-1] [R-41]，Gopal Singh [R-1]，C。K。Sasi [R-1]，[R-1]，Athul Babasaheb Dakh [R-1]，Ashok Kumar Singh [R-1]，Arputham Aruna和Co [R-1]，Anil Katiyar [r-1] [R-1]，[R-40]，Sahil Bhalaik [R-6]，Guntur Prabhakar [R-6]，[R-6]，[R-6]，[R-6]，[R-6]，[R-6]，Shuvodeep Roy [R-8]，Aswathi M.K. div>[R-10]，Jayant Mohan [R-15]，Shubhranshu Padhi [R-16]，Sunny Choudhary [R-18]，Aaditya Aniruddha Pande [R-19]，Pukhrambam Ramesh kumars kumar [R-20] [R-22]，Som Raj Choudhury [R-24]，Ajay Pal [R-25]，Raghvendra Kumar [R-27]，Purnima Krishna [R-28]，Akshata [R-28] Kumar [R-30]，Adarshhyay [R-30] Parijat Sinha [R-32]，Shreekant Neelappa Terdal [R-37]，[R-38]，[R-38]，[R-38]，[R-38]，[R-39] div>
VICI综合征
参考•SK，Smith L，Gautel M，Jungbluth H. Vice综合征：Iselet。j rare dis。 2016年2月29日：21：2 doi：10.1186/s13023-016-0399-x。 引用于PubMed（https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/26927810）或PubMed Central上的免费文章（https://wwwwwwwwwwww.ncbi.nlm.nlm.nih.gov/pmc/articles/pmc/articles/pmc4772338/） U-King-Im JM, Siddiqui A, ceremony of HG, Bodi I, Smith L, MeinR, Cullup T, Dionesi-Vici C, Al-Gazali L, Al-Owain M, Brushed, The Thyli K,El-Garhy-R, Flanigan KM, Manicha K, Zmuda E, Banks W, Bershon-Baruch R, MandelH, MandelH, Dagan E，Raas-Rothschild A，Barash H，Fillloux F，Creel D， MM，Browship，McLean CA说，E，Stein A，Sewry C，Travan L，Wijburg FA，Zenkerm，Mohammed S，Fantel M，Gautel M，Jungbluth H. Epg5搭配。j rare dis。2016年2月29日：21：2 doi：10.1186/s13023-016-0399-x。引用于PubMed（https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/26927810）或PubMed Central上的免费文章（https://wwwwwwwwwwww.ncbi.nlm.nlm.nih.gov/pmc/articles/pmc/articles/pmc4772338/） U-King-Im JM, Siddiqui A, ceremony of HG, Bodi I, Smith L, MeinR, Cullup T, Dionesi-Vici C, Al-Gazali L, Al-Owain M, Brushed, The Thyli K,El-Garhy-R, Flanigan KM, Manicha K, Zmuda E, Banks W, Bershon-Baruch R, MandelH, MandelH, Dagan E，Raas-Rothschild A，Barash H，Fillloux F，Creel D， MM，Browship，McLean CA说，E，Stein A，Sewry C，Travan L，Wijburg FA，Zenkerm，Mohammed S，Fantel M，Gautel M，Jungbluth H. Epg5搭配。
数字时代非技术教育者采用 AI 工具的障碍 Rohit Reddy Chananagari Prabhakar cprohit1998@gmail.com 摘要：人工智能工具与教育的结合有望带来显著的益处，从个性化学习到管理效率。然而，非技术教育者面临着阻碍他们采用此类技术的障碍。本文通过混合方法研究了这些障碍，结合文献综述以及对来自不同学术背景的教育者进行的调查和访谈。确定的关键障碍包括缺乏技术培训、抵制变革、基础设施缺陷、对数据隐私的担忧以及对 AI 特定资源的有限访问。还探讨了其他挑战，例如 AI 工具与课程需求不一致、对工作流失的担忧以及 AI 与传统教学法结合的复杂性。该研究的结果强调需要有针对性的专业发展、资源配置和基础设施改进，以促进 AI 工具在教育环境中的有效整合。关键词：人工智能工具采用、非技术教育者、人工智能集成的障碍、教育数字化转型、人工智能驱动的教学法、教育技术、教育者的技术培训、人工智能采用的阻力、教育基础设施挑战、教育数据隐私、传统教学法中的人工智能、教育人工智能的伦理问题、人工智能集成的专业发展、人工智能与数字鸿沟
数字时代非技术教育者采用 AI 工具的障碍 Rohit Reddy Chananagari Prabhakar cprohit1998@gmail.com 摘要：人工智能工具与教育的结合有望带来显著的益处，从个性化学习到管理效率。然而，非技术教育者面临着阻碍他们采用此类技术的障碍。本文通过混合方法研究这些障碍，结合文献综述以及对来自不同学术背景的教育者进行的调查和访谈。确定的关键障碍包括缺乏技术培训、抵制变革、基础设施缺陷、对数据隐私的担忧以及对 AI 特定资源的有限访问。还探讨了其他挑战，例如 AI 工具与课程需求不一致、对工作流失的担忧以及 AI 与传统教学法结合的复杂性。该研究的结果强调需要有针对性的专业发展、资源配置和基础设施改进，以促进 AI 工具在教育环境中的有效整合。关键词：人工智能工具采用、非技术教育者、人工智能集成的障碍、教育数字化转型、人工智能驱动的教学法、教育技术、教育者的技术培训、人工智能采用的阻力、教育基础设施挑战、教育数据隐私、传统教学法中的人工智能、教育人工智能的伦理问题、人工智能集成的专业发展、人工智能与数字鸿沟