XiaoMi-AI文件搜索系统
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WP.29-191-06e.pdf
• 联结式人工智能 (cAI) 系统通常由许多节点（称为神经元）组成，这些节点根据手头的人工智能模型以特定模式相互连接。cAI 系统的例子有神经网络和支持向量机。在许多应用中，与 sAI 系统相比，cAI 系统更强大，例如在计算机视觉领域。在大多数情况下，cAI 系统的参数可能不是由开发人员直接设置的。相反，机器学习算法与数据一起使用来训练这些系统。生成的 cAI 系统的质量在很大程度上取决于训练数据的质量和数量。与 sAI 系统相比，cAI 系统在大多数情况下不易解释且无法正式验证。
学生名称研究主题名称Hemachander ...
Rupsha KAR应用图挖掘技术代表社交网络分析对互联网营销的影响。pallapothula sai sahithya一项研究地下水位对印度各种农作物生产水平的影响
表观基因组编辑器的瞬时递送可稳定抑制非人类灵长类动物中的 PCSK9 并降低 LDL 胆固醇
Jennifer Kwon、Alec Knapp、Andrew Hill、Kristen Browoleit、Sai An、Stuart Sundsdeth、Tyler Goodwin、Michael Hefferan、Kendra Congdon、Charles Gersbach、Blythe Sather
+91-11-40759000，电子邮件：jeemain@nta.ac.in 网站/网络
序号申请编号候选名称资格状态12 24031010660 Rohan Sai Pabba Telangana 13 240310850450 Sriyashas Mohan Kalluri Telangana 14 240310618179 Kesam Channa Channa basava basava basava basava basava basava basava basava reddy telangana 15 Iyan Maharashtra 17 240310038821 Shaik Suraj Andhra Pradesh 18 240310166809 Makineni Jishnu Sai Andhra Pradesh 19 240310033821 Rishi卡塔·塔尼（Kata Tanish Reddy Andhra） 22 240310580429 HIMANSHU THALOR RAJASTHAN 23 240310339412 THOTA SAI KARTHIK ANDHRA PRADESH 24 240310889590 TAVVA DINESH REDDY TELANGANA 8 akshat shaplot拉贾斯坦邦28 240310157524 PAREKH METED VIKRAMBHAI GUJARAT 29 240310228186 SHIVANSH NAIR HARYANA 30 240310059925塔尔邦33 240310405487 PRATHAM KUMAR BIHAR 34 240310150036 SANVI JAIN JAIN KARNATAKA 35 240310270352 GANGA SHREYAS TELANGANA 36 240310157063 52 MADHAV BANSAL DELHI 39 240310895915 POLISETTY RITISH BALAJI TELANGANA 40 240310046262 VISHARAD SRIVASTAVA MAHARASHTRA 41 24031036555555 Am Jayadev Reddy Telangana 44 240310874170 Kanani Harshal Bharatbhai Gujarat 45 240310011540 Yashneil Rawat Rawat Rajasthan 46 240310100229 Ishaan Gupta Rajasthan 47 42275 Mavuru Jaswith Telangana 50 240310535954 BHAVESH RAMAKRISHNAN KARTHIK DELHI 51 24031036475 PATIL PRANAV PRANAV MAHARAD MAHARASTRA 52 0310117290 Arsh Gupta Delhi 55 240310059329 N Shriram 泰米尔纳德邦 56 240310152921 Aadeshveer Singh 旁遮普邦
季度报告
2024 年 10 月 28 日至 11 月 1 日，我们参加了在菲律宾马尼拉举行的 IDI 审计质量管理专家 (AQMS) 教育内容开发研讨会。我们由项目主任 Meresimani Vosawale-Katuba 代表，为 IDI 的“审计质量管理专家证书”计划的课程材料开发做出了贡献。研讨会的重点是快速学习课程设计、内容规划、教学大纲开发和课程分配。斐济 SAI 是唯一派出的 PASAI 成员，Risiate Baba（质量保证经理）也出席了会议。这是我们项目主任技术培训的一部分，他领导着太平洋地区的“审计质量管理体系 (SoAQM) 试点计划，涵盖库克群岛、斐济、马绍尔群岛、图瓦卢和瓦努阿图的 5 个 SAI。
陆军部小册子 145–2
d. 初级后备军官训练团学员只能佩戴由 CG、USACC 规定或由纹章学会 (TIOH) 批准的奖章、装饰和徽章，并佩戴在其所在机构的初级后备军官训练团计划中规定的制服上。其他奖章和装饰，只要符合法律和法规，学员和学生可以接受，但不得佩戴在规定的制服上。当佩戴其他丝带时，不得在初级后备军官训练团制服上佩戴配有丝带装置的奖章。在多单位的情况下，选拔委员会可由陆军教育总监 (DAI) 在相关学校系统负责人同意的情况下召集。委员会的组成将按照本条例的规定，但 DAI 将担任委员会主席，而每个相关学校的 SAI 或 SAI 指定的个人将成为多单位选拔委员会的成员。
ICCMEH 2024计划和会议时间表。 ...
18 Nishant Nikam，Chethan K N博士，Satish Shenoy B博士和Laxmikant G Keni博士。 使用FEA 45 Jammi Moksha Tej和Majji Venkata Satya Sai Roshan评估全髋关节置换术的圆形和矩形茎设计。 肾脏：一种混合CNN方法与最大池和分割集成，以增强肾结石检测。18 Nishant Nikam，Chethan K N博士，Satish Shenoy B博士和Laxmikant G Keni博士。使用FEA 45 Jammi Moksha Tej和Majji Venkata Satya Sai Roshan评估全髋关节置换术的圆形和矩形茎设计。肾脏：一种混合CNN方法与最大池和分割集成，以增强肾结石检测。
COVID-19 疫苗接种接受度及其相关因素...
背景：接种疫苗是抗击 COVID-19 大流行和保护罹患 COVID-19 重症和死亡风险较高的人群（如癌症患者）的最有效方法。本研究旨在确定突尼斯萨拉赫阿扎耶兹研究所 (SAI) 癌症患者 COVID-19 疫苗接种的接受率并确定其相关因素。方法：这是一项横断面研究，研究对象为 2021 年 2 月期间入住 SAI 接受治疗的患者。进行了单变量和多变量分析，以确定与突尼斯癌症患者接受 COVID-19 疫苗接种相关的因素。结果：本研究共纳入 200 名患者，平均年龄为 54.4±12.7 岁，性别比为 0.5。接受调查的患者中只有 35.0% 表示同意接种 COVID-19 疫苗。多变量分析显示，相信 COVID-19 疫苗的安全性和有效性 (OR=3.1 [1.3-7.4])、参加 COVID-19 疫苗平台 (OR=8.3 [1.8-38.1]) 和愿意接种流感疫苗 (OR=3.9 [1.6-9.3]) 与 SAI 癌症患者接受 COVID-19 疫苗有独立关系。结论：本研究发现 COVID-19 疫苗接受率较低。疫苗接种活动的沟通策略应提供清晰、简单和详细的信息，说明 COVID-19 疫苗的功效和益处。有必要让卫生当局更多地参与推广 COVID-19 疫苗接种。
绘画任务中学生与人工智能交互过程的差异：关注学生对人工智能的态度和绘画技巧水平
人工智能 (AI) 的最新进展和应用增加了学生在学习任务中与 AI 互动的机会。尽管各个学术研究领域都研究过人机协作，但在学生-AI 团队场景中学生如何与 AI 协作的根本过程却很少被研究。为了在教育领域开发有效的 AI 应用，有必要了解学生-AI 交互 (SAI) 过程中因学生特点而产生的差异。本研究试图通过探索具有不同绘画能力和对 AI 态度的学生在执行公共广告绘画任务时 SAI 过程的差异来填补这一空白。基于从 20 名韩国本科生的出声思考协议中获得的经验证据，该研究首先进行了滞后顺序分析，以确定每个组的统计显着线性模式，然后按时间顺序将它们通过编码活动对齐系列纳入 SAI 持续时间，以区分每个组的整体 SAI 过程。研究揭示了对 AI 和绘画技巧态度不同的学生在 SAI 过程中的明显差异。为了更好地促进学生-AI团队的学习，本文讨论了教育AI开发和教学设计的一系列影响。 对实践或政策的启示： • 教育AI不应仅限于执行特定任务和解决明确定义的问题。 它应该以端到端学生-AI过程的整体视角进行设计，并与学习过程中的不同学习活动相互关联。 • 教育AI应该能够提高学生的元认知和情感参与度。 • 应组建一个包含不同利益相关者的教育AI系统架构师团队，以协作设计AI系统。 关键词：学生-AI交互、学生-AI协作、教育AI、教育AI开发、人机交互、序贯分析 简介 人工智能（AI）已越来越多地发展到与人类合作完成从海量数据处理到决策等各种任务。 特别是，先进的生成循环神经网络支持系统可能使AI能够在创造性任务和体验中积极与人类合作，例如对人们具有内在价值的绘画任务。这种进步引起了人们对人机协作交互的日益关注，在这种交互中，人类和智能代理需要协调执行高复杂性任务。与此相符的是，人们越来越期望人工智能将发挥重要的教育作用，例如协作同伴和个人导师，而不是简单的学习工具（Kim 等人，2022 年；Kim & Lee，2023 年）。由于这些期望，许多教育人工智能（AIED）领域的研究人员
平均血小板体积与HBA1C及其...
平均血小板体积与HBA1C的原始研究文章相关性及其在2型糖尿病中检测微血管并发症中的应用。Maramreddy Vijay Kumar Reddy 1，Mallang Manzoor Sharieff 2，Uma M A 3，Mythreini B S 4，V Sai Nikhileshwar 5，Idimadakala Sai Preethi 6 1 1 1研究生，科医学系，Pesimsr，Pesimsr，Pesimsr，Pesimsr，Kuppam，Kuppam，Kuppam，Inageshra Pradesh，印度。2印度库普姆市Pesimsr通用医学系高级居民。 3印度库帕姆市PESIMSR的普通医学系教授兼总监。 4印度库帕姆市Pesimsr通用医学系助理教授。 5个科医学系皮西姆斯尔（Pesimsr），库帕姆（Kuppam），印度安得拉邦（Andhra Pradesh）。 6印度库帕姆市Pesimsr通用医学系研究生。2印度库普姆市Pesimsr通用医学系高级居民。3印度库帕姆市PESIMSR的普通医学系教授兼总监。4印度库帕姆市Pesimsr通用医学系助理教授。 5个科医学系皮西姆斯尔（Pesimsr），库帕姆（Kuppam），印度安得拉邦（Andhra Pradesh）。 6印度库帕姆市Pesimsr通用医学系研究生。4印度库帕姆市Pesimsr通用医学系助理教授。5个科医学系皮西姆斯尔（Pesimsr），库帕姆（Kuppam），印度安得拉邦（Andhra Pradesh）。 6印度库帕姆市Pesimsr通用医学系研究生。5个科医学系皮西姆斯尔（Pesimsr），库帕姆（Kuppam），印度安得拉邦（Andhra Pradesh）。6印度库帕姆市Pesimsr通用医学系研究生。