XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemPatil
使用机器学习Dipak Shid*，Parikshit Patil **，Shrikrushna Shinde ***，Himanshu Shinde **** mani
传统的勒索软件检测技术（此类基于签名的检测）无法跟上最新的，不断变化的勒索软件变体。由于基于签名的技术取决于发现众所周知的恶意代码模式，因此他们无法识别出新颖的未发现的勒索软件菌株。攻击者会定期使用勒索软件，因为其复杂性会增加。通过检查与有害活动相关的模式和行为，机器学习提供了实时勒索软件攻击检测的能力。通过检测与典型的系统行为不同，机器学习模型与基于签名的技术相反，能够检测出新颖的勒索软件变体。基于系统活动数据，诸如随机森林和支持矢量机（SVM）之类的算法表现出有效识别和分类勒索软件的潜力。
如何引用：Espina-Patiluna Mle和Demayo CG。 2024。使用
COWRIE（Cypraeidae）由于其美丽和相对可用性而在壳收藏家中很受欢迎。某些种类的牛里物种在壳体市场中具有很高的收集价值，但是这导致种类的数量增加和分类名称的不必要的扩散，几乎没有有关其形态的信息。因此，进行了这项研究是为了描述菲律宾辛丹甘湾获得的蛋黄壳之间的形态变化。壳形态属性（例如外壳形状，颜色，带，带模式），形态计量特征（例如外壳长度，宽度，身高，牙齿数量等。）和形状的表征是使用基于距离（Coriandis）的轮廓和里程碑的几何形态分析（GM）和相关分析产生的相对经过的分数。检查并分析了113种样本的16（16）个形态学和十（10）个单位特征。主要观察到颜色，带状图案，横向边缘，横向线，横向线，尖刺，牙齿，尺寸和形状的变化。相对经线分析显示，塞普雷氏菌种之间的壳形变化显着。相关分析显示塞浦路德家族物种之间的形态，大小和形状差异。相关分析中揭示的，观察到的大小变化与形状显着相关。观察到的差异可能是由于许多因素，包括遗传，生物和非生物因素。生物对独特环境的反应中的发展过程和生理学。因此，几何形态计量学和Coriandis帮助我们了解了塞浦路德家族的多样性的性质。需要进一步研究环境异质性，种群分布中的物种位置以及观察到的表型多样性的遗传基础。这种重点会导致有关Cypraeidae家族物种的系统研究中的其他信息。
博士dy patil生物技术和生物信息学研究所
除了现代的基础结构外，DYPBBI的团队还由高素质和有能力的教师组成，具有国家和国际教学和研究经验。该中心为跨学科和协作研究提供了理想的环境。教职员工的研究活动通过来自瑞典SIDA，CSIR，DBT，DST等国家和国际机构的壁外研究资金提供了充分的资金。该机构保持了很高的学术卓越水平，并具有鼓舞人心的氛围，可促进个人在生物技术和生物信息学教育领域的能力和能力的充分利用。该研究所拥有许多设备齐全的实验室，用于教学和研究，以使用分子生物学，动物组织培养，植物组织培养等现代技术进行实验。此外，该研究所拥有现代和最先进的生物信息学实验室，用于先进的教学和研究。
在脱氧电力系统甘发的风能储存权衡，A和Seshadri，AK和patil，B探索成本效益的风效
在脱碳的电力系统甘帕德里（Gangopadhyay），A和Seshadri，AK和Patil中， 探索具有成本效益的风能储存组合，以取代传统的化石燃料发电，而不会损害脱碳电力系统中的至关重要。 我们使用帕累托前沿系统评估年度成本和不同风能存储能源组合的可靠性之间的权衡，以满足印度南部可再生富富富富富富富富富富富富富富富富富富富股的未来电力需求。 帕累托边境可以表征多个目标问题的有效解决方案，而不可能改善一个目标而不会加剧另一个目标。 取决于优先级，可以选择帕累托前沿上的点。 模拟方案考虑了对电力的需求以及基本产生的不同（图1）和化石燃料的供应侧灵活性的估计增加。 我们使用小时需求数据，估计电池充电和排放对电池寿命的影响，并根据小时的天气再分析数据模拟发电。 在州电网的基本发电量下降和有限的灵活性的背景下，满足需求的可靠性受允许的生成限制的限制。 我们表明，增加电池存储容量而不随之增加可再生生成能力的效率降低。 即使有足够的电池存储，通过在官方公认的可再生电位内保持风能安装，具有有限灵活性的完全脱碳网格可以实现约63％的可靠性。探索具有成本效益的风能储存组合，以取代传统的化石燃料发电，而不会损害脱碳电力系统中的至关重要。 我们使用帕累托前沿系统评估年度成本和不同风能存储能源组合的可靠性之间的权衡，以满足印度南部可再生富富富富富富富富富富富富富富富富富富富股的未来电力需求。 帕累托边境可以表征多个目标问题的有效解决方案，而不可能改善一个目标而不会加剧另一个目标。 取决于优先级，可以选择帕累托前沿上的点。 模拟方案考虑了对电力的需求以及基本产生的不同（图1）和化石燃料的供应侧灵活性的估计增加。 我们使用小时需求数据，估计电池充电和排放对电池寿命的影响，并根据小时的天气再分析数据模拟发电。 在州电网的基本发电量下降和有限的灵活性的背景下，满足需求的可靠性受允许的生成限制的限制。 我们表明，增加电池存储容量而不随之增加可再生生成能力的效率降低。 即使有足够的电池存储，通过在官方公认的可再生电位内保持风能安装，具有有限灵活性的完全脱碳网格可以实现约63％的可靠性。探索具有成本效益的风能储存组合，以取代传统的化石燃料发电，而不会损害脱碳电力系统中的至关重要。我们使用帕累托前沿系统评估年度成本和不同风能存储能源组合的可靠性之间的权衡，以满足印度南部可再生富富富富富富富富富富富富富富富富富富富股的未来电力需求。帕累托边境可以表征多个目标问题的有效解决方案，而不可能改善一个目标而不会加剧另一个目标。取决于优先级，可以选择帕累托前沿上的点。模拟方案考虑了对电力的需求以及基本产生的不同（图1）和化石燃料的供应侧灵活性的估计增加。我们使用小时需求数据，估计电池充电和排放对电池寿命的影响，并根据小时的天气再分析数据模拟发电。在州电网的基本发电量下降和有限的灵活性的背景下，满足需求的可靠性受允许的生成限制的限制。我们表明，增加电池存储容量而不随之增加可再生生成能力的效率降低。即使有足够的电池存储，通过在官方公认的可再生电位内保持风能安装，具有有限灵活性的完全脱碳网格可以实现约63％的可靠性。这将是昂贵的，并且需要大型风能项目超过正式评估潜力（受土地分配的约束），以实现99％的网格可靠性。完全脱碳的网格（在没有任何基本发电的情况下）具有6 gw的灵活发电，并允许每年30％的可再生能源削减，将导致网格可靠性约为93％。结果强调了对限制阈值，可再生能源潜力以及需求侧管理机会的全面检查，这些机会依赖客户愿意改变小时消费模式。
Gunvant Patil
1.Patil G 、Patel R、Jaat R、Pattanayak A、Jain P、Srinivasan R. (2009) 谷氨酰胺改善鹰嘴豆 (Cicer arietinum L.) 芽形态发生 Acta Physiologiae Plantarum 。1;31(5):1077-84。2.Patil G 、Deokar A、Jain PK、Thengane RJ 和 Srinivasan R (2009) 开发基于磷酸甘露糖异构酶的农杆菌介导鹰嘴豆 (Cicer arietinum L.) 转化系统 Plant Cell Reports , 28 (11), pp.1669-1676。3.Patil G, Nicander B (2013) 在小立碗藓中鉴定出 tRNA 异戊烯基转移酶家族的另外两个成员。植物分子生物学。1;82(4- 5):417-26。4.Deshmukh R, Sonah H, Patil G , Chen W, Prince S, Mutava R, Vuong T, Valliyodan B 和 Nguyen HT (2014) 整合组学方法，提高大豆对非生物胁迫的耐受性。植物科学前沿，5，第 244 页。5.Patil G、Valliyodan B、Deshmukh R、Prince S、Nicander B、Zhao M、Sonah H、Song L、Lin L、Chaudhary J、Liu Y、Nguyen H (2015) 大豆 (Glycine max) SWEET 基因家族：通过比较基因组学、转录组分析和全基因组重测序分析获得的见解。BMC Genomics，16 (1)，第 520 页。6.Chen W, He S, Liu D, Patil GB , Zhai H, Wang F, Stephenson TJ, Wang Y, Wang B, Valliyodan B 和 Nguyen HT (2015) 甘薯香叶基香叶基焦磷酸合酶基因 IbGGPS 可增加拟南芥的类胡萝卜素含量并增强其渗透胁迫耐受性。PLoS One , 10 (9) 7.Prince SJ, Joshi T, Mutava RN, Syed N, Vitor, M, Patil G, Song L, Wang J, Lin L, Chen W, Shannon JG, Nguyen H (2015) 大豆品系抗旱转录组的比较分析，以对比冠层萎蔫。植物科学，240，第 65-78 页。8.Chaudhary、Patil GB、Sonah H、Deshmukh RK、Vuong TD、Valliyodan B 和 Nguyen HT (2015) 扩大组学资源以改善大豆种子组成性状。植物科学前沿，6，第 1021 页。9.Syed N、Prince S、Mutava R、Patil G*、Li S、Chen W、Babu V、Joshi T、Khan S 和 Nguyen H，(2015) 核心时钟、SUB1 和 ABAR 基因通过大豆中的可变剪接介导洪水和干旱反应。《实验植物学杂志》，66 (22)，第 7129-7149 页。10.Prince SJ、Song L、Qiu D、dos Santos J、Chai C、Joshi T、Patil G、Valliyodan B、Vuong TD、Murphy M 和 Krampis K (2015) 大豆种质中根结构相关基因的遗传变异，是改良栽培大豆的潜在资源。11.12.BMC 基因组学，16 (1)，第 132 页。Sonah H、Chavan S、Katara J、Chaudhary J、Kadam S、Patil G 和 Deshmukh R (2016) 谷物中木聚糖酶抑制蛋白 (XIP) 基因的全基因组鉴定和表征。Indian J. Genet。Plant Breed，76，第 159-166 页。Asekova S、Kulkarni K、Patil G、Kim M、Song J、Nguyen HT、Shannon J 和 Lee J (2016) 野生 (G. soja) 和栽培 (G. max) 大豆杂交种芽鲜重的遗传分析。Molecular Breeding，36 (7)，第 103 页。13.Song L, Nguyen N, Deshmukh R, Patil GB , Prince S, Valliyodan B, Mutava R, Pike S, Gassmann W 和 Nguyen H, (2016) 大豆 TIP 基因家族分析和
《人工智能法案》提案中医疗器械软件分类分析 Karla A. Cepeda Zapata 1,2 、Ritesh Patil 1,2 、Tomás Ward 1,2 、Róisín Loughran 1,2 和 Fergal McCaffery 1,2
摘要 欧盟委员会 (EC) 提出的《人工智能法案》(AIA) 被认为是首次在法律上尝试协调人工智能系统规则。该提案旨在规范欧洲不同经济部门的人工智能系统，包括医疗器械 (MD)。本文旨在研究 AIA 中人工智能系统的分类及其与医疗器械法规 (MDR) 的一致性。分析重点是医疗器械软件 (SaMD) 和医疗器械中的软件 (SiMD)，不包括通用人工智能系统和机械产品（即驱动系统和安全组件），因为需要对机械指令立法进行调查。该策略是通过映射与 AIA 第 6 条相关的关键术语和定义来确定人工智能系统的分类条件。然后，将这些条件转化为适合 MD 领域的命题，并以流程图的形式呈现以供讨论。分析的主要信息来源是 MDR 和 AIA，考虑到该提案的最新修订版本（主席妥协文本，文件 11124/22）。我们通过讨论根据 AIA 对 SaMD 和 SiMD 的分类途径以及对术语相关问题和建议的额外讨论来结束本文。关键词 1 人工智能法案提案、医疗器械监管、医疗器械软件、人工智能系统分类
课程vitae shivajirao（“ shiv”）Prakash Patil，MD，MPH ...
•研究部主任（2023年4月 - 现任）家庭医学部，北卡罗来纳州格林维尔市东卡罗莱纳大学布罗迪医学院，•第4年医学生家庭医学选修学院主任（2021年7月 - 现任）家庭医学部，布罗迪医学院，布罗迪医学院，东卡罗莱纳大学，东卡罗莱纳大学，北卡罗来纳州格林维尔委员会•格林校长•2020年7月）。 •家庭医学部研究部临时主任（2022年4月至2023年3月），北卡罗来纳州格林维尔市东卡罗莱纳大学布罗迪医学院•家庭医学部研究部副主任（2016年7月至2022年3月）
从Rheo-Dielectric Spectrecroscopy Shalin Patil，1 Ruikun Sun，1 Shinian
首次采用摘要的Rheo-二聚光谱法研究了外部剪切对模型单羟基醇的debye样松弛的影响，即2-乙基1-己醇（2E1H）。剪切变形导致结构弛豫，Debye松弛和2e1H的末端弛豫的强大加速度。此外，剪切诱导的结构弛豫时间的减少，与debye时间，𝜏 𝜏 𝜏和末端流动时间𝜏 𝜏 𝜏 𝜏 𝜏 𝜏 𝜏 𝜏 𝜏𝜏 𝜏 𝜏 𝜏ఈ𝜏 𝜏ఈ𝜏ఈ𝜏ఈఈ𝜏ఈఈ进一步的分析表明，2E1H的𝜏 /𝜏 𝜏 followଶ /𝜏 𝜏 Arrhenius温度依赖性非常适用于许多其他具有不同分子尺寸，建筑和酒精类型的单羟基醇。这些结果无法通过盛行的瞬态链模型来理解，并提出H键的断裂促进了促进的亚甲板分子的重新定位，这是单羟基醇的Debye松弛的起源，类似于分子机制，用于终末放松未渗透的“生物” Polymers。
使用人工智能进行身体姿势检测和运动跟踪，用于医疗锻炼和推荐系统 Anuj Patil 1 a) , Darshan Rao 1 b) , Kaustubh Utturwar 1 c) , Tejas Shelke 1 d) 和 Ekta Sarda 1e)
1 计算机工程系，Ramrao Adik 技术学院，DY Patil 等同于大学，新孟买 摘要。锻炼在我们的日常生活中非常重要，尤其是当患者处于康复过程中并需要加快身体恢复时。因此，锻炼在我们的生活中变得更加重要。它们为提高人类能力和延长寿命提供了基石。人工智能和图像处理可用于改善和补充锻炼过程，而无需专业监督。基于软件的运动跟踪器可以跟踪您所做的所有锻炼，并在您锻炼时为您提供有关姿势的反馈。通过计算数据和分析，锻炼的有益效率将提高。MediaPipe 框架可用于此应用程序；在这个机器学习模型中，在人体姿势的几个关节处绘制点，并跟踪、存储和分析运动。这种对身体跟踪的详细分析可用于实现可以跟踪注册个人的医疗锻炼的应用程序。该软件可以进一步改进，以便将注册用户映射到经过验证的真实医生，该医生可以使用数据库访问映射患者的诊断报告和锻炼历史。关键词：MediaPipe、BlazePose、BlazeFace、二头肌弯举。