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博士塔潘·库马尔·莫汉塔
Yugal K Mohanta、Sujogya K Panda、Rasu Jayabalan、Nanaocha Sharma、Akshaya K 2017 .64 Bastia、Tapan Kumar Mohanta*。（2017 年）。Erythrina suberosa（Roxb.）叶提取物合成的银纳米粒子的抗菌、抗氧化和细胞毒活性。Frontiers Mol. Bioscience，
课程：Tapabrata Ray - MDO 实验室
职业概要 • 我是新南威尔士大学（UNSW）堪培拉分校工程技术学院的教授。2005 年，我在新南威尔士大学堪培拉分校成立了多学科设计优化小组。我于 1990 年获得理学学士（荣誉学位），1993 年获得理学硕士学位，1997 年获得博士学位，毕业于印度理工学院（Kharagpur）。1995 年至 2004 年间，我在新加坡的国家研究机构（新加坡国立大学信息技术研究所、高性能计算研究所和淡马锡实验室）担任过多个职位。自 2004 年 12 月以来，我一直在新南威尔士大学堪培拉分校担任学者。• 我已获得接近 320 万澳元的外部竞争性研究补助金、价值 43 万澳元现金的内部补助金以及 13 项博士奖学金的资助，其中包括 2 项 Elite UNSW Scientia 博士奖学金。我撰写了 300 多篇经过全面评审的出版物（120 篇在期刊上；其中 85 篇在第一季度）。截至 2025 年 1 月，我的 h 指数为 43，引用次数为 7442 次（SCOPUS），Google Scholar 为 51，引用次数为 10460 次。该小组开发的代码已被世界各地的许多团体使用。新南威尔士大学的 MDO 小组曾是澳大利亚空间研究计划的唯一优化技术提供商。我已成功指导了新南威尔士大学的 31 名 HDR（24 名博士生和 7 名硕士生）完成学业。目前，我正在指导 3 名 HDR 学生（2 名作为联合导师，1 名作为二级导师）。• 在教学方面，我曾担任所有机械工程设计课程的设计和交付协调员，即机械设计-1（本科三年级）和机械设计-2（本科四年级）。2024 年，我承担了计算问题解决（本科一年级）课程的交付工作，并且多年来，我为本科一年级学生教授计算机辅助设计工具 CATIA。我还为新南威尔士大学的本科生讲授过船舶建筑学。1997 年至 1999 年间，我在新加坡海事学院为从业人员（总工程师和船长）讲授过船舶建筑学领域的多门课程，即船舶稳定性、船舶操纵性、阻力和推进以及船舶设计。• 我曾担任澳大利亚研究委员会专家学院成员（2017-2019 年）、IEEE 进化计算学报（2017-2019 年）和 IEEE 控制论学报（2016-2019 年）副主编以及 IEEE 计算智能协会 ACT 分会主席（2015-2016 年）。目前，我担任 ACM Transactions on Evolutionary Learning and Optimized（2020-）的副主编和《工程优化》期刊编辑顾问委员会成员、国际工程建模、分析和仿真社区协会 (NAFEMS) 的学术专家小组成员以及 IEEE 工作组成员（约束优化；昂贵问题的数据驱动进化优化；多目标优化）。我还担任过主要国家和国际资助计划（ARC、EPSRC、瑞典知识基金会）等的审稿人。我被任命为 FWO 审查学院成员（2025 – 2027 年）。
Tapani Suksi - Suxen 能源咨询公司
目前，我在可再生能源领域担任顾问，专注于氢经济。在创办自己的公司之前，我在能源领域积累了大约五年的工作经验，其中近三年我在德国工作。此外，我还是一家人力资源公司的活跃董事会成员。
diffsim：生成相的分类概率模型，用于生成相的杂物，suihong xu*，suihong Song，Tapan Mukerji Stanford University Summ
DiffSim: Denoising diffusion probabilistic models for generative facies geomodeling Minghui Xu*, Suihong Song, Tapan Mukerji Stanford University SUMMARY Constructing high-resolution and realistic geomodels plays an important role in the decision-making processes of earth resources exploration and other sustainability strategies like subsurface carbon dioxide sequestration.生成模型在地系上表现出巨大的希望，因为它们能够嵌入抽象的地质知识。因此，我们探讨了降解扩散模型，新的生成方法的能力，以学习地下相地模型的复杂和高维数据分布。合成通道数据集的实验说明了无条件扩散模型在保证空间模式，数据分布和多样性中的有效性。重要的是，这些模型产生了与地质真实性相矛盾的文物的实现。此外，我们还测试了有条件的扩散模型，以创建逼真的相模型，同时调节井相数据。引言生成符合地质学家知识和空间统计关系的模型对于理解地质过程和地球资源探索至关重要。传统的地址化方法，例如基于变量图或基于多个统计的方法（MPS），已经证明了它们学习空间模式并在许多情况下产生相对逼真的地质模型的能力（González等，2008; Linde等，2015）。但是，它们有效地描述了有效的地质模式的能力有限。例如，变量图仅依靠两点关系来构建地质模型，该地质模型无法描述高度非线性的模式。与基于变异函数的方法相比，MP可以捕获更复杂的地质现象。然而，国会议员仍然面临着在强烈异质地质环境中准确再现复杂现实主义的挑战。深度学习的生成模型通过有效捕获输入数据集的基本分布来综合高维数据，在综合高维数据中取得了出色的性能。许多研究人员已将生成对抗网络（GAN）应用于地理编码（Zhang等，2019; Song等，2021a，2021b）和反转问题（Mosser等，2020; Song等，2023）。但是，gan的培训可能会面临挑战，因为两个神经网络（发电机和歧视者）以对抗性方式同时训练。
whare tapa wha -hauora/wellbeing的四个支柱
重要的是要注意，健康的四个领域重叠和相互关联。如果缺乏一个区域，它可能会流向其他区域。例如，如果您的情绪在您的角度上，您将专注于营养的多少都没关系。重要的是要检查您的健康的各个方面，以支持您的整体健康并过上幸福健康的生活。
推荐引用 推荐引用 Asatiani, Aleksandre；马洛，佩卡； Nagbøl，佩·拉德伯格；彭蒂宁，埃斯科；林塔-卡希拉，塔帕尼；和 Salovaara, Antti (2020)“解释黑盒人工智能系统行为的挑战”，MIS 执行季刊：第 1 卷。 19：一号。 4、第 7 条。可参见：https://aisel.aisnet.org/misqe/vol19/iss4/7
人工智能代理的最后一个要素是其运行的环境。环境决定了传入数据的来源和有效性，代理通过其输出影响环境（例如，对公司未来的风险评估可能会影响公司的行为）。这种反馈循环在“强化学习”中尤为重要，在强化学习中，人工智能代理通过反复试验从与环境的交互中学习，并因表现良好而获得奖励。如果将人工智能代理部署在不同的环境中，它不太可能正常运行（例如，经过训练以识别业务风险的系统在非业务环境中可能表现不佳）。因此，人工智能代理的不当行为可能是由于它部署在未经训练的环境中而导致的。
