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Suman Raj和Yogesh Simmhan
Primary Publications • S. Raj , S. Padhi, R. Bhoot, P. Modi and Y. Simmhan, “Towards Collision Avoidance for UAVs to Guide the Visually Impaired”, IEEE/RSJ IROS Late Breaking Results, 2023 • S. Raj , H. Gupta and Y. Simmhan, “Scheduling DNN Inferencing on Edge and Cloud for Personalized UAV Fleets”, IEEE/ACM CCGRID，2023年•S。Raj，S。Padhi和Y. Simmhan，“眼镜：探索基于无人机的辅助技术，对视觉上受损”，扩展摘要，Sigchi，Sigchi，2023•S.Raj and Y. Simmhan，“朝着使用Edge and Cloud的个性化casse and Caster/Shows casse and Caste/shows的移动应用程序平台，ACM，ACM，s。 Raj，H。Gupta和Y. Simmhan，“来自无人机车队的视频供稿的实时边缘分析”，IEEE HIPC的SRS海报，2021年
人工智能在文学和文化中的接管：真相、后真相和模拟 Sumanta Pramanik 1 *，& Shri Krishan Rai 2
1,2 印度杜尔加布尔国立科技学院人文与社会科学系 摘要 在一个越来越沉迷于叙事、深度造假、现实模拟和人工智能 (AI) 生成的虚假新闻传播的世界里，我们正在走向后真相时代。我们的思想被操纵和扭曲，信息（错误）被用来造福当权者；因此，我们的同意是在人工智能的帮助下制造出来的，导致了意识形态帝国主义。在这种情况下，当人工智能慢慢控制地球并通过克隆我们的意识来创造我们的数字复制品时，我们的未来会是什么样子？人类的创造性追求已经在各种电影、漫画、小说和网络连续剧中预测了这样的未来，描绘了即将到来的人工智能接管所带来的无数复杂情况。因此，本文将当今的情景置于未来的背景下，旨在剖析各种文化组织（包括电影、漫画、小说和网络连续剧）提供的一些流行的推测性叙事，以理解这些叙事产生的后果，从而掌握在代码和模拟世界中真实与虚幻、真相与后真相之间不断变化的关系。关键词：人工智能 (AI)、后真相、模拟、监视、意识形态帝国主义、推测性叙事。
![使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助](/simg/1/1fdb5acc25bc271c70249c1550ace6ea5f773f89.png)
使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助
使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助
课程Dr. Sumanta Kumar Sahu
我们开发了不同的药物输送系统，该系统是NMOF，将靶向配体的荧光剂组合在一个锅合成方法中。同时，开发的药物输送系统具有高癌症药物加载含量和pH敏感药物的释放。NMOF的合成过程也非常容易，并且保持稳定性，可以适用于实用性。我们开发了纳米载体系统，它们是针对金黄色葡萄球菌的多药耐药细菌的高效抗菌剂。不同的荧光碳点的设计以这种功能的方式设计，可用于不同的有毒金属离子传感，细菌感测和成像。我们还为酶固定设计了不同的支持，这些支持用于不同类型的生物催化反应。建立了用于制造WLED的低成本，无毒和更长的波长碳量子点。
推荐引用 推荐引用 Goyal, Hemant MD；Mann, Rupinder MD；Gandhi, Zainab MBBS；Perisetti, Abhilash MD；Ali, Aman MD；Ali, Khizar Amani；Sharma, Neil MD；Tharian, Benjamin MD；Saligram, Shreyas；以及 Inamdar, Sumant，“人工智能在结直肠癌筛查和诊断中的应用范围”（2020 年）。PCI 出版物和项目。42. https://researchrepository.parkviewhealth.org/oncol/42
1 美国宾夕法尼亚州斯克兰顿 Wright 研究生医学教育中心内科系 2 美国加利福尼亚州弗雷斯诺市圣艾格尼丝医疗中心 93720；rupindrmann@yahoo.com 3 美国宾夕法尼亚州斯克兰顿 Geisinger 社区医疗中心医学系 18510；drzainabgandhi@gmail.com 4 美国阿肯色大学医科大学胃肠病学和肝病学系，美国阿肯色州小石城 72205；abhilash.perisetti@gmail.com 5 美国宾夕法尼亚州威尔克斯-巴里联邦医学院威尔克斯-巴里综合医院胃肠病学分部 18764；amanali786@hotmail.com 6 美国宾夕法尼亚州金斯顿消化护理协会 18704； aminali92403@gmail.com 7 美国印第安纳州韦恩堡 Parkview 癌症研究所介入肿瘤学和外科内镜科（IOSE）；neil.sharma@parkview.com 8 美国印第安纳州韦恩堡 46805 印第安纳大学医学院介入肿瘤学和外科内镜科 9 美国德克萨斯州圣安东尼奥市德克萨斯大学健康圣安东尼奥分校医学系，美国德克萨斯州圣安东尼奥 78229；drsaligram@yahoo.com 10 美国阿肯色医科大学普通和高级内镜科，美国阿肯色州小石城 72205；Btharian@uams.edu 11 美国阿肯色医科大学高级内镜研究金，美国阿肯色州小石城 72205； Sinamdar@uams.edu * 通讯地址：doc.hemant@yahoo.com 或 goyalh@thewrightcenter.org；电话：+ 1-570-914-8897