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审查全球和印度的网格规模储能技术
免责声明本文件是作为美国政府赞助的工作的帐户准备的。虽然该文件被认为包含正确的信息，但美国政府，其任何机构，加利福尼亚大学或其任何雇员的董事均未对任何信息，设备，产品或流程的准确性，完整性或有效性，都不会有任何法律责任，或者承担任何法律责任，这些责任是任何信息，设备，产品或流程所披露或代表其私人私有权利的使用权。以此处提到任何特定的商业产品，流程或服务的商标，商标，制造商或其他方式，并不一定构成或暗示其认可，推荐或受到美国政府或其任何机构或加州大学摄政的认可，建议或偏爱。本文所表达的作者的观点和意见不一定陈述或反映美国政府或其任何机构的观点或加利福尼亚大学的摄政。欧内斯特·奥兰多·劳伦斯·伯克利国家实验室是机会均等的雇主。版权通知本手稿是由劳伦斯·伯克利国家实验室的作者撰写的，DE-AC02-05CH11231与美国能源部一起。 美国政府保留了出版物，并承认，美国政府保留了非排他性，有偿，不可撤销的，全球，全球许可，以出版或复制该手稿的已发表形式，或者允许其他人出于美国政府的目的。 任何错误或遗漏都是我们自己的。DE-AC02-05CH11231与美国能源部一起。美国政府保留了出版物，并承认，美国政府保留了非排他性，有偿，不可撤销的，全球，全球许可，以出版或复制该手稿的已发表形式，或者允许其他人出于美国政府的目的。任何错误或遗漏都是我们自己的。致谢我们感谢红杉气候基金会的支持。我们还要感谢劳伦斯·伯克利国家实验室的Nihan Karali，经济，环境和水委员会的Rishabh Jain，Rocky Mountain Institute的Sonika Choudhary和Benny Bertagnini，Prayas Energy的Ashwin Gambhir的Beyas Energy Group的Ashwin Gambhir，以审查此报告并提供了宝贵的评论。此分析已与印度的各种福用和机构共享，包括印度电力基金会，中央电力局和中央电力监管委员会。
塞拉利昂的手工和小型金矿开采中汞的环境和健康影响。
手工和小规模的黄金开采（ASGM）是塞拉利昂许多农村社区的重要收入来源，尤其是年轻人和单身母亲。但是，该行业对汞提取的汞的依赖构成了重大的环境和健康挑战。汞由于其效率和低成本而被用于合并，但释放到水体，土壤和空气中会引起广泛的污染，损害了水生生态系统和生物多样性。这些污染物在食物链中生物蓄积，影响采矿场以外的人类和环境健康。本研究采用混合方法方法，整合了来自原始和次要来源的定量数据，定性见解和地理分析。调查结果表明，尽管ASGM提供了关键的财务稳定性，但近地表黄金的可用性降低迫使矿工不得不深入研究，增加了成本和风险。大约4,000名手工矿工每年共同使用估计156公斤的汞，加剧了环境损失。有限的访问财务资源，技术专长和行政支持，再加上依赖非正式的购买黄金网络，使不可持续的做法永存，并且不符合环境法规。该研究要求采取有针对性的干预措施来解决经济依赖和环境退化，例如促进无汞提取技术和支持矿工。
机器学习算法引入了诱发潜力，作为扩展的残疾状态量表预后的替代生物标志物
机器学习（ML）见证了医疗领域内的显着意义，这主要是由于与健康相关数据的可用性增加以及ML算法的逐步增强。因此，可以利用ML来制定有助于疾病诊断，预测疾病进展，量身定制治疗以满足个人患者需求并提高医疗保健系统的运营效率的预测模型。及时检测疾病有助于有效的症状管理，并保证提供适当的治疗方法。在多发性硬化症（MS）中，诱发电位（EPS）与扩大的残疾状态量表（EDSS）有很强的相关性，这表明其潜力是残疾进展的可靠预测指标。本研究的目的是应用人工智能（AI）技术来识别与残疾指数（EDSS）评估的MS进展相关的预测因素。必须阐明EP在MS预后中的作用。我们对从125个记录组成的医学数据库获得的经验数据进行了分析。我们的主要目标是构建能够通过应用高级知识挖掘算法来预测EDSS索引的专家AI系统。我们开发了智能系统，可以预测使用ML算法，特别是决策树和神经网络的MS的进展。中，获得的精度分别为88.9％，92.9％和88.2％，可与获得88.2％，96.0％和85.0％精度的MRI相当。可以将EPS确定为MS的预测指标，其功效类似于MRI发现。对于验证EPS是必要的，该EPS明显低于MRI，并且比MRI更便宜，并且更简单，与成像或生化方法同样有效，可作为MS的生物标志物发挥作用。
通过RICEAN分布拟合
对位置敏感的SIPM在所有光检测应用中都有用，需要少量读出通道，同时保留有关传入光的相互作用位置的信息。专注于2x2阵列的LG-SIPM，覆盖15的面积。5×15。 5 mm只有6个读数，我们提出了一种定量方法来评估图像重建性能。 该方法基于一种统计方法，以评估设备的精度（空间分辨率）和重建重点重心的精度（线性）。 通过大米概率分布函数拟合来实现此评估。 我们获得了平均传感器空间分辨率的最佳值81±3 µm（标准偏差），这是通过以通道输出信号的幅度重建每个位置来实现的。 相应的精度为231±4 µm。5×15。5 mm只有6个读数，我们提出了一种定量方法来评估图像重建性能。该方法基于一种统计方法，以评估设备的精度（空间分辨率）和重建重点重心的精度（线性）。通过大米概率分布函数拟合来实现此评估。我们获得了平均传感器空间分辨率的最佳值81±3 µm（标准偏差），这是通过以通道输出信号的幅度重建每个位置来实现的。相应的精度为231±4 µm。
使用血糖幸福量表评估2型糖尿病患者及其治疗医生的心理社会状况：MU
1。内分泌学，Bharti糖尿病与内分泌研究所（新娘），Karnal，Ind 2。内分泌学，医学科学研究所和SUM医院，布巴内斯瓦尔，印第安纳州3。内分泌学，KGN糖尿病和孟买Endo Center，Ind 4。内分泌学，孟买Saifee医院，印第安纳州5。内分泌学，Deenanath Mangeshkar医院和研究中心，Pune，Ind 6。内分泌学和糖尿病，Instride，Pune，Ind 7。内分泌学，孟买Bhaktivedanta医院，印第安纳州8。内分泌，糖尿病和内科保健诊所，布巴内斯瓦尔，印第安纳州9。内分泌学和糖尿病，班加罗尔糖尿病中心，班加罗尔，印第安纳州10。内分泌学，糖尿病和代谢，Vijay糖尿病，甲状腺和内分泌诊所，Puducherry，Ind 11。内分泌学，Sri Sai Ram内分泌和糖尿病中心，Kurnool，Ind 12。医学部，雷迪博士实验室有限公司，海得拉巴，印第安纳州13。医学部，雷迪博士实验室有限公司，海得拉巴，印第安纳州14。临床研究，雷迪博士实验室有限公司，海得拉巴，IND
信息和通信技术工具和方法的博士学位论文，用于分布式和大规模培训的深度神经网络
深度神经网络（DNN）一直处于机器学习（ML）和深度学习（DL）（DL）的最新突破的最前沿。dnns越来越多地用于各种任务，从对卫星图像的地球观察和分析到医学诊断和智能聊天机器人。在这些进步方面的主要贡献是培训数据，计算资源和框架的丰富性，可以在范式中有效地培训越来越多，更复杂的DNN，该范式被称为分布式DL，尤其是分布式培训，这是该博士学位的重点。在分布式培训中，数据和计算分布在几个工人中，而不是单主培训，其中数据和计算都驻留在单个工人上。在这种设置中，分布式培训可以帮助克服单主训练的局限性，例如内存限制，计算瓶颈和数据可用性。但是，分布式培训带来了许多需要仔细解决的挑战，以便具有有效利用它的系统。这些挑战包括但不限于工人中计算和数据的有效分布，Straggler工人在集群中的统计（与其他工人相比，在计算步骤中大大落后于工人），尤其是在同步执行的工作，以及工人之间的交流和同步。这意味着系统应在计算和数据维度上提供可伸缩性。另一方面，从编程和可用性的角度来看，使用分布式培训范式通常需要了解分布式计算原理和具有分布式和数据密集型计算框架的经验以及对单霍斯特培训使用的代码进行重大更改。此外，随着训练A DNN涉及几个步骤和阶段（例如，数据准备，超参数调整，模型培训等。），希望可以重复使用彼此不同步骤的计算结果（例如，在高参数调谐试验中学习的权重，以便改善训练时间，以便在高参数调整试验中学习的权重）。最后，当开发更大，更复杂的DNN时，我们还需要了解每个设计选择的贡献。本博士学位论文的贡献解决了上述挑战，并共同优化了大规模的DNN培训，使其更易于访问，高效和计算可持续性，同时又可以在ML/DL工作流中延长冗余，并为进行消水研究提供了有用的工具。
政府扩大PLI预算以加速制造
为了支持这一目标，印度政府提出了一项自由的外国直接投资（FDI）政策，以促进制造业和经济扩张。大多数部门，包括制造业，允许在自动路线下100％的FDI，从而消除了政府事先批准的需求。在2019年至2024年之间，实施了重大的外国直接投资改革，例如允许100％的煤炭和合同制造中FDI（2019年），将外国直接投资的保险限制提高到74％，同时将电信部门在自动路线下（2021）以及使太空行业的自由化（2024）。这些措施旨在吸引全球投资者，增强工业能力并促进国内生产。
基于区块链的碳信用生态系统
2科学技术学院，Qaminis 3高级科学与技术研究院，Alqarayt摘要：人工智能（AI）和机器学习（ML）的迅速采用已经创造了对高质量标记数据的前所未有的需求。大规模数据标记是AI系统开发的关键组成部分，通常涉及来自不同人群的大量数据集，并使用自动化过程和人工劳动的结合进行了注释。但是，与这些实践相关的道德挑战引起了极大的关注。本文探讨了大规模数据标签和用法中的关键道德问题，重点关注四个关键领域：偏见，隐私，劳动实践和透明度。偏见是由注释者的固有主观性和许多数据集的不代表性产生的，这加剧了AI应用程序中不公平或歧视性结果的风险。侵犯隐私性侵犯敏感信息未经适当同意而使用，通常会挑战匿名技术的有效性。此外，对数据注释的众包劳动力的依赖引起了人们对工人剥削，低补偿和标记敏感或明确内容的心理损失的担忧。最后，数据收集和标签过程中缺乏透明度和问责制破坏了公共信任和道德标准。通过对现有实践的全面审查，本文重点介绍了现实世界中的案例研究和争议，包括偏见的数据集和侵犯隐私行为。当前的技术和政策驱动的解决方案（例如隐私的技术，劳动力改革和缓解偏见的算法）都经过了严格的研究。最后，本文讨论了按大规模实施这些解决方案并确定未来研究方向的挑战。通过解决这些问题，这项工作旨在在AI数据管理的生命周期中促进更公平，透明和道德实践。关键字：伦理AI，数据标记，机器学习中的偏见，AI隐私，众包数据注释，数据透明度，算法公平，负责任的AI实践，联邦学习，差异性学习，数据伦理，数据伦理，注释者，注释者，注释者单位，AI政，数据隐私法规，数据隐私规定，可持续的AI开发。
Citrix安全访问客户端-NetScaler
1。支持Android 10及以后的网关配置中的VPN虚拟服务器上的客户端配置设置代理。仅支持具有IP地址和端口的基本HTTP代理配置。2。只有QR代码范围的令牌才有资格自动填充。自动填充在NFACTOR身份验证流中不支持。3。nFactor对Android设备的身份验证支持正在预览，并且默认情况下该功能会删除。与启用此功能的联系NetScaler支持。客户必须向支持团队提供NetScaler Gateway的FQDN，以实现Android设备的nFactor Authentica。4。有关详细信息，请参阅使用SSL VPN虚拟服务器配置DTLS VPN虚拟服务器。5。基于FQDN的拆分隧道支撑和Android设备的反向拆分隧道处于预处理状态，并且默认情况下该功能被禁用。与启用此功能的联系NetScaler支持。客户必须将其NetScaler Gateway的FQDN提供给支持团队，以便为Android设备启用它。6。对于拆分DNS，两种模式，必须在网关上配置DNS后缀，并且只有DNS将这些后缀结尾的记录查询发送到网关。其余查询将在本地解决。Citrix安全访问Android还支持Split DNS本地模式。7。tls 1.3默认情况下是MacOS和iOS的Citrix Secure Access客户端中禁用的。如果需要，请联系Citrix支持。