XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemRakshit
rakshit poudel
摘要：本文介绍了一种用于健身运动形式检测的自动化系统，利用MediaPipe [1]进行实时姿势估计，而OpenCV [2]进行计算机视觉处理。该系统在练习中分析诸如下蹲，硬拉和二头肌卷曲等练习中的关键身体地标，从而立即提供了形式准确性的反馈。通过检测不正确的姿势，例如膝关节不当或背部曲率，该系统旨在降低受伤的风险并提高锻炼效率。所提出的方法旨在轻巧，易于访问且能够在消费级硬件上运行，从而使其可用于广泛使用。实验结果表明，检测常见形式错误的准确性很高，展示了该系统作为传统个人培训的一种具有成本效益的替代品的潜力。这项工作有助于自动健身监测的不断增长的领域，并突出了计算机愿景在改善运动安全性和性能中的作用。关键字：锻炼形式检测，媒体管，OpenCV，姿势估计，计算机视觉。
1。ShilpaMaity，Subhra Rakshit，Sukhen Das，Krishahanu Chatterjee*，增强了热电
废水和活细胞中Cr（VI）荧光感应的材料，无机化学，
高级网格尺度存储技术
本研究中使用的数据，信息和图表是基于从各种来源获得的数据，值得庆幸的是。已经采取了每项护理，以确保数据正确，一致和尽可能地完成并适当提及。但是，分配本质的时间和资源的限制并不排除错误，遗漏等的可能性。在数据中，因此在数据中，因此在报告准备中。封面上的照片是Anon。使用本研究报告的内容是免费的，但参考如下：Kumar A，Arora P，Jain H，Sharma AK，Bhosale AC，Rakshit D和Singh R； “高级网格尺度储能技术”，印度研究，2023年10月。
数学物理与力学现有基础
阅读清单 [1] 物理科学基本数学方法；KF Riley 和 MP Hobson，剑桥大学出版社。 [2] 高等工程数学；E. Kreyszic，John Wiley & Sons（纽约） [3] 物理学家的数学方法；GB Arfken、HJ Weber 和 FE Harris，爱思唯尔 [4] 数学物理学，HK Dass 和 Dr. Rama Verma，S. Chand 出版。 [5] 数学物理学-I；Krishna K. Pathak 和 Sangeeta Prasher，Vishal Publishing Co，贾拉朗达尔（德里）。 [6] 电动力学导论，DJ Griffiths。 [7] 电和磁[包括电磁理论和狭义相对论]，D. Chattopadhyay 和 PC Rakshit，2013 年，New Central Book Agency (P) Limited。 [8] 电、磁和电磁理论，S. Mahajan 和 SR Choudhury，2012 年，Tata Mcgraw。[9] Schaum 的《电磁学理论与问题大纲》，JA Edminister。[10] 电磁学，BB Laud，新时代国际出版社。[11] 费曼讲座第 2 卷，RP Feynman、RB Leighton、M. Sands，2008 年，培生教育。[12] 电和磁，Edward M. Purcell，1986 年，麦格劳希尔教育。[13] 电磁学要素，MNO Sadiku，2008 年。培生教育。[14] 电和磁，JW Fewkes 和 J. Yarwood，第 1 卷，1991 年，牛津大学出版社。
教授Amlan Chakrabarti 博士简历
具有增强词语表示的编码器架构，载于 Springer Applied Intelligence，2022 年。4. S. Sarkar、DP Mukherjee 和 A. Chakrabarti，“强化学习用于足球传球检测和控球统计数据生成”，载于 IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems，2022 年，doi：10.1109/TCDS.2022.3194103。 5. M. Rakshit、S. Bhattacharjee、G. Garai、A Chakrabarti，“正交频分复用系统中基于音调预留的峰值与平均功率比降低技术的新型差分进化算法”，Swarm and Evolutionary Computation，爱思唯尔，第 72 卷，2022 年 7 月 6. A. Saha、R. Majumdar、D. Saha、A. Chakrabarti 和 S. Sur-Kolay，“具有 n-qudit Toffoli 门高级分解的 d-ary Grover 算法的渐近改进电路”，Phys. Rev. A，第 72 卷。 105，062453 – 2022 年 6 月 28 日发布。7. AK Das、B Chakraborty、S Goswami、A Chakrabarti，“一种基于模糊集的有效特征选择方法”，模糊集与系统，爱思唯尔，印刷中，2022 年。8. T. Chatterjee、A. Das、SI Mohtashim、A. Saha、A. Chakrabarti，“Qurzon：基于分而治之的分布式量子系统量子编译器原型”，Springer Nature Computer. Science，第 3 卷，323，2022 年。9. S. Basu、A. Saha、A. Chakrabarti 和 S. Sur-Kolay，“i-QER：一种减少量子误差的智能方法”，ACM Transactions on Quantum Computing，已接受（2022 年 5 月）。
13 I 2025年1月https://doi.org/10.22214/ ... 高性能M- Term Karatsuba类似于... 的乘数 使用机器学习的AI聊天机器人 审查学生活动监控系统 基于物联网的无线监视机器人 通过集成速度破坏者增强了道路安全性，... 使用深度学习的物理疗法实践分析 多媒体传输中的加密水印 在机器中利用Yolo算法和Paddleocr ... 瘫痪的患者自动家庭控制系统... 使用机器的受众参与监控系统... 量子密码学 - 证书 人工智能 DevSecops中的零信任体系结构：增强... 中的安全性 rakshit poudel 一种机器学习方法以进行准确的健身运动... 使用ML 的医学推荐系统 对内部的生成AI模型的比较研究... 塑料太阳能电池技术的调查文件 与... 使用压电电动传感器的智能鞋 移动控制的河流清洁机器人 一项关于氩离子激光的研究 对HE-NE激光系统的审查 生成的AI和教育：共生关系 一项关于掺杂Yttrium Orthovanate的neododymium的研究...
摘要：RSA是最广泛采用的公钥加密算法之一，它通过利用模块化指数和大质量分解的数学属性来确保安全通信。但是，其计算复杂性和高资源要求对实时和高速应用构成重大挑战。本文通过提出针对RSA加密和解密的优化非常大规模的集成（VLSI）设计来解决这些挑战，重点是加速模块化凸起过程，这是RSA计算的核心。设计结合了蒙哥马利模块化乘法，以消除时间密集型的分裂操作，从而在模块化算术域中有效地计算。它进一步整合了诸如管道，并行处理和随身携带加盖之类的技术，以减少关键路径延迟并增强吞吐量。模块化启动是使用正方形和多种方法的可扩展迭代方法实现的，该方法针对硬件效率进行了优化。硬件原型是使用FPGA和ASIC平台合成和测试的，在速度，区域和功耗方面表现出卓越的性能。所提出的体系结构在保持安全性和可扩展性的同时，可以实现高速操作，使其适用于实时的加密应用程序，例如安全通信，数字签名和身份验证系统。与现有实现的比较分析突出了重大改进，将提出的设计作为下一代安全硬件加速器的可行解决方案。关键字：RSA算法，Verilog，FPGA