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有条件扩散模型作为自我
不规则的时间序列在医疗保健中无处不在，应用程序从预测患者的健康状况到归咎于缺失值的应用。条件扩散模型中的最新开发方法，这些模型基于观察到的数据预测缺失值，对定期定期时间序列的构成有很大的希望。它还通过用注入可变量表的噪声替换部分掩盖的局部掩盖来概括了掩盖重建的自我监督学习任务，并显示了图像识别的竞争结果。尽管对扩散模型的兴趣日益增强，但它们对不规则时间序列数据的潜力，尤其是在下游任务中，仍然没有被逐渐置换。我们提出了一个有条件的扩散模型，该模型设计为一种自我监督的学习骨干，用于此类数据，集成了可学习的时间嵌入以及一种跨维度注意机制，以解决数据的复杂时间动态。该模型不仅适合有条件的生成任务，而且还获得了隐藏的状态，对歧视任务有益。经验证据证明了我们的模型在插补和分类任务中的优势。
自学报告
CKCET 最初由 Sri Jayaram Educational Trust 创办，2010 年被 CavinKare Private Limited 接管，旨在为农村社区提供技术教育。CKCET 由富有远见的慈善家、CavinKare 集团公司董事长兼董事总经理 CK Ranganathan 先生主持，通过 Win@Life 课程将社交和情感学习作为教育的一个基本方面。该机构积极鼓励教师和学生通过投资自己 (IIY) 参与在线和终身学习。CKCET 被公认为 NPTEL 活跃且表现出色的当地分会。CKCET 还根据其星级评定被教育部机构创新委员会认定为受训机构。CKCET 还被 Atal 创新成就机构排名 (ARIIA) 评为最具前途机构。
自我研究报告-Vellore
环保校园，并通过Tutor-Ward System 5 UGC证书课程进行良好的基础设施指导。18个增值课程为学生的教师准备了294个电子宗教模块，可提供教师目录的可用性，指导书，教师记录英语实验室，投资实验室和Tally Gold Multiuser Licensed软件可用 Secured Hostel with well furnished rooms, Hygienic Mess with Steam cooking Facilities, Huge Dining Halls, Study halls with WiFi Facilities, RO drinking Water Facilities, Hot water facilities, Recreation Square, Stationary Outlet, PCO and IOB Branch Institutional ERP Auxilium Infotech with LMS Free mid-day meals for the needy Free course Fundamentals of Computers and MS Office f or all the second year UG students.通过UGC Paramarsh计划6受指导的NAAC过程指导了3所大学，该学院获得了A，B ++和B+等级，该学院拥有3个国际和52个国际摩托车，拥有各种行业，机构和非政府组织成员ICT学院，并被公认为机器人杰出社会成员STP-IIT成员G17大学的卓越中心， Institutional membership with NCDRC for Cyber Security Life member in Volunteers International Development in Education for Socially at risk ( VIDES), Xavier Board for Higher Education, All India Catholic University Federation (AICUF) and All India Association for Christian Higher Education (AIACHE) Grant amounts of Rs.49.40 lakhs through DST FIST, 1.807 lakhs through TNSCST, 26.18 lakhs DST/WOS A and Fast-SF的奖学金金额已授予该机构
自动驾驶汽车的可靠性
Ericka Rovira等人[2]在询问有关情况控制和年龄对自动驾驶汽车的影响的文章中。想到的想法发现，高CPRS得分的人倾向于在汽车中表现出更高的信仰，而更年轻的成年人则平衡了他们对机器人化失望的下降，而不是经验丰富的成年人。关于老年人可能会从自动驾驶汽车中获得最重要的询问，但由于高度机器化水平的基本表现可能会导致无法预料的问题，因此仍然是合理的。人的身份和认知能力对比可能会影响一个人在机械化方面的表现以及如何看待它。本文重点介绍了向驾驶员提供额外数据以适当改变其与驾驶相关创新的辨别力的重要性。关于呼吁提前的思考调查如何在不可避免的小故障后使用自动驾驶汽车升级的恢复方法。
自我学习报告 3.2.2 研究项目数量...
监测系统印度 PI：Prof. Kamaraj V (Sri Sivasubramaniya Nadar 工程学院) 印度联合 PI：Dr. Rengaraj R（Sri Sivasubramaniya Nadar 工程学院）国际 PI：Dr. Prahlad Vadakkepat (新加坡国立大学 (NUS)) 国际联合首席研究员：Dr. Rajesh Chandrasekhara Panicker（新加坡国立大学
自学报告
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