XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemRamamurthy
T. Manjari 博士，助理教授
1. E. Muthu Kumar、T. Manjari 和 K. Ramamurthy。(2020 年)。“低水泥含量 AAC 二元、三元和四元混合物用作砌体单元的性能研究。”《砌体国际杂志》，国际砌体学会 33(2)，36–63。2. T. Manjari 和 K. Ramamurthy (2023)，“固化方法对矿山覆盖层基地质聚合物骨料性能的影响。”《建筑工程杂志》，第 -71 卷，106502，ISSN 2352-7102。3. T. Manjari、V. Manoharan 和 K. Ramamurthy (2023)，“通过制粒生产骨料时有效利用矿山覆盖层土壤。”建筑与建筑材料杂志，第 -407 卷，133408，ISSN 0950-0618。研讨会 TCL2 青年研究员研讨会 2023 年 1 月 30 日至 2 月 3 日 IITM 印度 |12/30 国际决赛入围者 | 演讲、海报和视频比赛
Bionutrients-1：利用基因组学和转录组学评估微生物在长期
1。Zwart SR，Kloeris VL，Perchonok MH，Braby L，Smith SM。在ISS上长期太空飞行后，从太空食品系统中对食品中的养分稳定性进行评估。J食品科学。2009 2。Bionutrients-1：开发长期持续任务的按需营养生产系统Natalie Ball，Hiromi Kagawa，Aditya Hindupur，Kevin Sims。ICES-2020- 119 3。 Hauserman，M.R.，Ferraro，M.J。，Carroll，R.K。等。 通过多摩卡数据分析检测到的太空飞行期间，金黄色葡萄球菌的群体传感和生理学改变了。 NPJ微重力。 2024 4。 Wilson JW，Ott CM，HönerZuBentrup K，Ramamurthy R等。 太空飞行改变了细菌基因的表达和毒力，并揭示了全球调节剂HFQ的作用。 Proc Natl Acad Sci U S A. 2007 5。 Overbey，例如Saravia-Butler AM，Zhang Z，Rathi KS等。 NASA Genelab RNA-Seq共识管道：短阅读RNA-Seq数据的标准化处理。 Iscience。 2021ICES-2020- 119 3。Hauserman，M.R.，Ferraro，M.J。，Carroll，R.K。等。 通过多摩卡数据分析检测到的太空飞行期间，金黄色葡萄球菌的群体传感和生理学改变了。 NPJ微重力。 2024 4。 Wilson JW，Ott CM，HönerZuBentrup K，Ramamurthy R等。 太空飞行改变了细菌基因的表达和毒力，并揭示了全球调节剂HFQ的作用。 Proc Natl Acad Sci U S A. 2007 5。 Overbey，例如Saravia-Butler AM，Zhang Z，Rathi KS等。 NASA Genelab RNA-Seq共识管道：短阅读RNA-Seq数据的标准化处理。 Iscience。 2021Hauserman，M.R.，Ferraro，M.J。，Carroll，R.K。等。通过多摩卡数据分析检测到的太空飞行期间，金黄色葡萄球菌的群体传感和生理学改变了。NPJ微重力。2024 4。Wilson JW，Ott CM，HönerZuBentrup K，Ramamurthy R等。 太空飞行改变了细菌基因的表达和毒力，并揭示了全球调节剂HFQ的作用。 Proc Natl Acad Sci U S A. 2007 5。 Overbey，例如Saravia-Butler AM，Zhang Z，Rathi KS等。 NASA Genelab RNA-Seq共识管道：短阅读RNA-Seq数据的标准化处理。 Iscience。 2021Wilson JW，Ott CM，HönerZuBentrup K，Ramamurthy R等。太空飞行改变了细菌基因的表达和毒力，并揭示了全球调节剂HFQ的作用。Proc Natl Acad Sci U S A.2007 5。Overbey，例如Saravia-Butler AM，Zhang Z，Rathi KS等。NASA Genelab RNA-Seq共识管道：短阅读RNA-Seq数据的标准化处理。Iscience。2021
探索胎儿大脑：成像，预后和咨询
BST分钟会议1：第一三个月的演讲者 - 前缀，全名，国家 /地区08：00 10欢迎和简介Francesco d'Antonio（意大利）08:10 20 20筛查和诊断性胎儿神经形态图：ISUOG指南ASMA Khalil（UK）（英国）08:30 20 20 efter termester afirster afirst imemosemosemosion simainsiman sigration inlimantions abreations necrioning asemantion inly of inagrions of 50（ Spina Bifida 11-14周Simon Meagher（澳大利亚）09:10 20 3D评估Rabih Chaoui（德国）09:30 09:30 30小组讨论 - 实时问答10:00教职员工10:00 20早产时间2：Sesond中期：SESOND MIDERS：SESOND COND MISTERS：COMMON CNS ANOMALIES 10:20 ANOMALIES 10：20 10:40 20 Callosum Callosum Simon Meagher（澳大利亚）
下载
Patricia B. Patricia B. Paviline, Ahmed, 7 Lesit L.Sodes, 8 , Martin from Hetonio, Stephen M. Backer, 6 Sheikh, Faliar Qarar, 4 Advertising Eid 4 Brendan Brethuna, 6 of them Inachio Manodomdo, 5 Arts Azilshole, 4 Fatima Azi, 4 Friends Qurife, Ramadan Ramad, 14 H. Roberts, 13萨哈，oce，15 Suzanne E. Stroup，2 Dipper Tamana，15 Mami Taniuchi，2 Sharon M. Nataro，13 Myron M. Levine，5，16，16，19 Eric R. Houp，
电子邮件 ID 姓名 房间号 PABX @iitm.ac.in 董事会号码
电子邮件 ID 姓名 房间号 PABX @iitm.ac.in 董事会编号：IVRS 8000/9000 主任 Bhaskar Ramamurthi ADB 5 8001 bhaskar 22570694 主任办公室 director 秘书 1 ADB 5 8002 dirsecy 秘书 2 ADB 5 传真 ADB 5 8003 办公室/董事会会议室 ADB 5 8004 dooffice 访客室 ADB 5 8005 会议室 ADB 5 8006 院长 院长（行政） P. Sriram ADB 2 8020 sriram 秘书（和传真） ADB 2 8021 sitala 办公室 ADB 2 8022 deanadmn 院长（学术课程） deanac K. Ramamurthy ADB 4 8030 vivek 秘书 ADB 4 8031 dacoffice 办公室 ADB 4 8032 院长（学术研究） deanar Saritkumar Das ADB 4 8040 skdas 秘书 ADB 4 8041 daroffice 办公室（传真） ADB 4 8042 院长（学生） MS Sivakumar 电话 EX 2nd F 8050 mssiva 秘书 电话 EX 2nd F 8051 dost 办公室（传真） 电话 EX 2nd F 8052 dostoffice 院长（I&AR） R. Nagarajan ICSR SF 8070 deaniar 院长（IC&SR） Krishnan Balasubramanian ICSR FF 8060 balas 秘书 ICSR FF 8061 deanicsr 办公室 ICSR FF 8062 传真 22570545 院长（规划） deanplan R. David Koilpillai ADB 3 8080 davidk 秘书 ADB 3 8081 dpoffice 传真 ADB 3 8082
从人类反馈
语言模型的训练过程具有Demon-043在减少虚假，有毒和其他044不想要的模型生成输出方面具有潜在的潜力。但是，Cur- 045租金RLHF（Ramamurthy等人，2023; Bai等。，046 2022a，b）始终依靠整体反馈，047在识别具有长文本输出049（例如数学）的048多步推理任务中识别特定错误的局限性。050最近，细粒度RLHF（Wu等人，051 2023）提议提供细粒的进料-052回到LMS输出，将UN-053类别的类别相关联（例如，false或false或无关的属 - 054个tions）和一个密度的文本跨度（例如，句子或055 subs-sendence sendence sendence sendence leellevel）。他们将多个精细奖励奖励整合到近端政策优化057（PPO）中（Schulman等人。，2017年）用于训练LMS 058，具有基于偏好的人类反馈，该反馈概念显示了疗效和数据效率060（具有密集奖励的培训模型的培训效率）比较了061与两个LAN-LAN-062 Gaige Instrice separtions的整体序列奖励奖励（GEHMAN 063 ET。，2020年）和长期问题回答064（QA）（Stelmakh等人，2022）。另一项紧密的重新统计工作，程序监督奖励模型066（PRM）（Lightman等人，2023），使用过程067监督培训为每个068中间推理步骤提供反馈，表明过程069监督比结果监督更可靠的奖励070型号。RE-074病房模型能够提供句子级别或075步骤级奖励。071尽管有这些优势，但仅限072才证明了收集人类反馈和073培训的方式是更可靠的奖励模型。虽然在近端策略076优化（PPO）培训期间，策略模型为077仍针对样本级别的奖励进行了优化，每个示例的策略更新为078。PPO培训中的广义AD-079 Vantage估计函数（GAE）080导致偏差，尤其是对于需要081生成长形式文本的任务，例如复杂的082数学任务。因此，它也很重要083