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经颅磁刺激 (TMS) 实验
[1] Siegmund 等人。通过功能性磁共振成像理解源代码。（2014 年）。[2] Huang 等人。使用 fMRI 和 fNIRS 提取数据结构操作的神经表征。（2019 年）。[3] Peitek 等人。程序理解和代码复杂度指标：一项 fMRI 研究。（2021 年）。[4] Krueger 等人。神经鸿沟：一项关于散文和代码写作的 fMRI 研究。（2020 年）
AI进步：探索Github副驾驶，使用LSTM的假新闻检测以及AI对运输的影响
摘要：人工智能（AI）严重影响了各个部门，突破了技术和重新定义过程的界限。本文研究了AI进步的三个关键领域：用于软件开发的GitHub Copilot，长期记忆（LSTM）网络检测假新闻以及AI对运输的更大影响。Github副副词是AI-Power Edsing Assistant，正在彻底改变开发人员编写代码的方式。LSTM，一种复发性神经网络（RNN）的形式，提供了一种有效的解决方案来检测错误信息。最后，AI通过自动驾驶车辆和交通管理对运输的贡献，展示了AI如何重塑运输领域的基础设施，安全性和效率。本文旨在全面了解这些技术的工作方式及其社会影响。
采用 ATMEGA328P 的智能购物车系统...
摘要：在超市，购物车是购物的必备工具。传统上，它被顾客在商店内用来在购物期间将商品运送到收银员处，并且设计为不离开商店。对于想要使用传统购物车在商店中找到所需产品的顾客来说，这很不方便，而且浪费时间。我们的目标是开发一种带有智能购物设备的自动移动手推车来解决这个问题。我们的智能购物车基于两轮移动机器人。本项目介绍了智能手推车系统的硬件和软件设计。手推车被建模为两轮移动机器人。传感器将通过向微控制器发送信号来控制机器人。该系统也配备了传感器最后，展示了机器人导航测试的结果。结果是我们基于传感器框架的智能手推车系统可以移动。关键词：智能购物车、传感器、微控制器、直流齿轮电机。一、引言技术一直是创新新理念和连接世界的一条启迪之路，现代世界为我们带来了许多将人与技术联系起来的可能方式，例如物联网和工业自动化。从技术领域开始创新一开始，其意义就是减少不必要的困难和提高人类的生产力。现代世界最重要的休闲活动之一是花时间在商场、购物中心等购物。因此，购物和零售店领域的一项创新可以是智能购物车系统。它会自动跟随顾客而无需推车。智能购物车以 ATmega328 微控制器为核心，代表了零售业的范式转变。通过集成大量传感器、通信模块和数据处理功能，这款智能设备提供了大量功能，旨在简化消费者的购物旅程，同时为零售商提供有关消费者行为和库存管理的宝贵见解。二、文献综述 自动驾驶与人类跟随手推车是由 Shaurya Rajput 和 Nikhil Tanwar 提出的。[1]。它来自 Jaypee 信息技术大学 (JUIT)，并于 2021 年出版。该项目基于使用 Arduino 的人类跟随手推车。这辆手推车会自动避开障碍物，并且手推车会跟随特定的人。这个项目将在各个领域有所帮助。它可以用作机场或商场的手推车、军队中的运载车辆、运送药物等。智能购物车是由 Midatani Mohansai 提出的。[2]。它来自 Sathyabama 科学技术研究所，并于 2021 年出版。该项目通过引入物联网概念来连接杂货店中的所有商品，形成了一个自动化智能购物系统。在这个系统中，嵌入了一个廉价的 RF-ID 标签。这款购物车内置了一个系统，使客户可以在购物车上为他们的商品结账，而无需排长队结账。使用 RFID 的智能购物车是由 Shubham Singh、Vaibhav Dwivedi、Shweta Kumari、Salony Gupta 和 Navneet Kumar 提出的。[3]。它来自《新兴技术与创新研究杂志》（JETIR），并于 2021 年出版。该项目是基于物联网 (IoT) 的智能购物车，其中包括射频识别 (RFID) 传感器、Arduino 应用程序。系统设计
国防部设计标准
“H” 修订版最重要的变化之一是解决性别问题，以满足国防部长阿什顿·卡特备忘录《武装部队全面整合女性的实施指南》（2015 年 12 月 3 日）中的指示，该备忘录解决了女性人口的适应问题。卡特部长的备忘录指出，“各军种将开始执行其批准的计划，尽快开放所有军事职业专业、职业领域和分支，供女性加入。” MIL-STD-1472 的这一修订提供了设计标准，以消除男女参军不必要的障碍。例如，关于起重要求，设备必须符合混合性别起重要求并贴上相应的标签。因此，可能会增加某些装备和设备所需的起重器数量，或者需要重新设计或修改以减轻重量或增加起重点或手柄。实现真正“与作战相关且性别中立的标准”的目标反映了作战要求（例如经过作战验证的军事职业专业 [MOS] 相关起重标准）与尽可能广泛的用户的合理便利之间的平衡。必须确保此处概述的用于指导军事系统、设备和设施设计的标准的书写方式不会以可能限制军人职业发展的方式应用。采购活动有责任在设计中考虑所有因素，包括用户群体属性。为此，军事体能测试标准不适合用作设计标准或量化人类表现极限。解释和使用本设计标准时不应造成采购活动意外或故意定义其目标用户群体的情况，导致军队中被分配任务的男性或女性人数过多，无法有效互动和使用某些设备来完成任务。需求生成、开发过程、生产和最终产品采购都应协调一致，以解决性别中立指令。
心脏病系 - 勒克瑙
我想在我的项目开发，实施和评估心脏疾病，以改善印度心脏病孕妇的孕产妇心脏，产科和胎儿结局的情况下，在我的项目开发，实施和评估中任命一项项目技术支持。因此，请在KGMU网站上宣传以下提到的帖子。
学术学生实施机器学习算法
抽象教育是改变知识的一种方式，以便人类能够发展潜力。教育鼓励每个人发展并适应不断变化的时代，例如技术领域的进步。学生的学习成绩是成功管理学习计划的关键指标。学术绩效检测可以帮助研究计划经理监视并对有可能遇到困难的学生采取积极行动。机器学习可以是通过帮助分类和检测学生学术能力来克服这一挑战的解决方案。机器学习技术已被证明非常有效地分析复杂的数据并揭示了人们难以检测的隐藏模式。本研究旨在探索在检测学生学业表现的机器学习算法的实施，尤其是在NIAS大学数学教育研究计划中。随着技术进步，机器学习已被证明在分类数据和检测传统方法无法识别的隐藏模式方面有效。本研究使用支持向量机（SVM）算法根据从学生主要数据中收集的数据集来预测学生的学习成绩。数据集包括各种因素，例如GPA值，出勤，参与和学习资源的使用。在要使用的方法中，将使用调查表收集数据，其中有许多受访者多达193人。已收集的数据将使用SVM处理，以在预测学生的学习成绩中获得结果。分析结果表明，使用的SVM模型的精度为77.59％，在学业表现良好的学生班级中的偏见更加倾向。这项研究的结果有望在开发更有效的学习方法和对三级机构的学术干预的个性化方面做出实际贡献。关键字：机器学习，学业表现和支持向量机
2024 年 10 月商务预约申请
1. 您根据政府的《前部长商业任命规则》（以下简称“规则”）联系了商业任命咨询委员会（以下简称“委员会”），寻求有关担任 Wellbank Park, FNS Ltd（Wellbank Park）销售和业务发展顾问一职（有偿）的建议。 2. 该规则旨在保护政府的诚信。委员会考虑了您在任职期间采取的行动和做出的决定所带来的风险，以及您作为前部长可能向 Wellbank Park 提供的信息和影响力。委员会考虑的重要信息列于附件中。 3. 委员会的建议并不代表对任命的认可 - 它规定了若干条件来减轻根据规则进行任命给政府带来的潜在风险。 4. 《部长守则》规定，部长必须遵守委员会的建议。管理任何任命的适当性是申请人的个人责任。希望前任内阁大臣和国会议员能够恪守最高的礼仪标准，并遵守公共生活的七项原则。