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边缘的计算机视觉：使用redmycow系统实时实时识别
在精确的牲畜种植中，牛的个体识别对于为赋予动物福利，健康和生产力做出的决定提供了至关重要的。在文字中，存在可以读取耳罩的模型；但是，它们不容易携带到现实世界中的牛生产环境，并主要在静止图像上做出预测。我们提出了一个基于视频的牛耳牌阅读系统，称为deRmycow，该系统利用视频中的节奏特性来准确检测，跟踪和读取边缘设备上25 fps的牛耳标。对于视频中的每个帧，ReDmycow在两个步骤中发挥作用。1）标签检测：Yolov5s对象检测模型和NVIDIA DEEPSTREAM跟踪层检测并跟踪存在的标签。2）标签读数：小说whentoread mod-ule决定是读取每个标签，使用trba场景文本识别模型或使用从前框架上读取的读数。该系统是在边缘设备上实现的，即NVIDIA JETSON AGX ORIN或XAVIER，使其可移植到没有外部计算资源的牛生产环境中。要达到实时速度，请阅读 - MyCow仅在当前框架中读取检测到的标签，如果它认为在当前框架中明显改善决策时，它将获得更好的读数。理想情况下，这意味着即使标签被遮挡或模糊，也可以在视频中找到标签的最佳读数并存储在视频中。在真正的中西部奶牛场住房测试该系统时，9,000头母牛，雷米科（Demmycow）系统准确地阅读了96.1％的印刷耳廓，并证明了其现实世界中的商业潜力。devmycow为商业牛农场提供了知情的数据驱动决策流程的机会。
时间表 - 2024年11月/12月B.E./B.Tech。 - 学期 - V - R2021
5。CE3003预制结构06.01.2025 FN 6。CE3005康复/遗产修复08.01.2025 FN部门：CSE1。 CS3501编译器设计27.12.2024 FN 2。 CCS332应用程序开发30.12.2024 FN 3。 CS3591计算机网络02.01.2025 FN 4。 CB3491加密和网络安全04.01.2025 FN 5。 CS3551分布式计算06.01.2025 FN 6。 CCS370 UI UX Design 08.01.2025 FN部门：AIDS 1。 ccs333增强现实和虚拟现实27.12.2024 fn 2。 CW3551数据和信息安全30.12.2024 FN 3。 AD3501深度学习02.01.2025 A 4。 CCS334大数据分析04.01.2025 FN 5。 CS3551分布式计算06.01.2025 FN 6。 CCS370 UI UX Design 08.01.2025 FN部门：CSBS1。 ccs333增强现实和虚拟现实27.12.2024 fn 2。 CW3551数据和信息安全30.12.2024 FN 3。 CS3691嵌入式系统和物联网02.01.2025 FN 4。 CCS347游戏开发04.01.2025 FN 5。 CMG341企业家的人力资源管理CE3005康复/遗产修复08.01.2025 FN部门：CSE1。CS3501编译器设计27.12.2024 FN 2。CCS332应用程序开发30.12.2024 FN 3。CS3591计算机网络02.01.2025 FN 4。CB3491加密和网络安全04.01.2025 FN 5。CS3551分布式计算06.01.2025 FN 6。CCS370 UI UX Design 08.01.2025 FN部门：AIDS 1。ccs333增强现实和虚拟现实27.12.2024 fn 2。CW3551数据和信息安全30.12.2024 FN 3。AD3501深度学习02.01.2025 A 4。CCS334大数据分析04.01.2025 FN 5。CS3551分布式计算06.01.2025 FN 6。CCS370 UI UX Design 08.01.2025 FN部门：CSBS1。 ccs333增强现实和虚拟现实27.12.2024 fn 2。 CW3551数据和信息安全30.12.2024 FN 3。 CS3691嵌入式系统和物联网02.01.2025 FN 4。 CCS347游戏开发04.01.2025 FN 5。 CMG341企业家的人力资源管理CCS370 UI UX Design 08.01.2025 FN部门：CSBS1。ccs333增强现实和虚拟现实27.12.2024 fn 2。CW3551数据和信息安全30.12.2024 FN 3。CS3691嵌入式系统和物联网02.01.2025 FN 4。CCS347游戏开发04.01.2025 FN 5。CMG341企业家的人力资源管理
Byzova, A.、Hekmatmanesh, A.、Roozbahani, H.、Handroos, H.、Hakansson, N.、Lankarani, H. (2020)。开胃期间实时人体和大脑监测
摘要 骑马是一种有效的肌肉疾病治疗方法。本研究的主要目标是开发一种物理治疗模拟器（概念验证），而不是真正的马，尽管采用了脑电图 (EEG) 放大器和惯性运动捕捉系统 (IMCS)。在实验中，专业和非专业骑手在骑马模拟器期间的身体运动和大脑行为受到监控。基于 IMCS，考虑了用于识别两组骑手骨盆区域活动变化的计算分析。EEG 系统用于调查从未使用过马模拟器的经验丰富的骑马者的大脑信号。为此，进行了以下实验，代表身体和大脑行为。结果得出结论，缺乏经验的骑马者在骑模拟器时往往会犯动作错误，这可能会导致外部臀部和背部区域不对称移位。脑电图研究表明，负责智力和注意力的额叶被激活。此外，负责运动和视觉的大脑颞叶和顶叶区域也显著激活。
秋季学期2024-2025的时间表-CSE IITB
CS 230 2 LH102数字逻辑设计和计算机架构Bhaskar Raman/Prof.Sayandeep Saha CS 635 10 CC 103超文本的信息检索和采矿和网络教授Soumen Chakrabarti
![B.Sc.林业[八（8）个学期]基于选择的信用系统（CBC）修订的日期表H.N.B. Garhw al Central University，Srinagar（Garhw al）M.A。第三学期（主/背部/特别背部）考试时间表（第2届会议B.Sc. V学期：核心学科（化学）（NEP）
Manisha Nigam博士地址：生物化学系
'日期表H.N.B.加尔瓦尔大学（Garhwal University），斯利那加（Garhwal）（Garhwal）M.A。第三学期（主/背部/特别背部）考试时间表（会议2024-25）（时间：0B.Sc. V学期：核心学科（化学）（NEP）Manisha Nigam博士地址：生物化学系'日期表H.N.B.加尔瓦尔大学（Garhwal University），斯利那加（Garhwal）（Garhwal）M.A。第三学期（主/背部/特别背部）考试时间表（会议2024-25）（时间：0](/simg/e/eecb49a8f692a9aaa3ee069b0878acdcd42730b2.webp)
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373471-DSE-Food and Dairy 3 734 76DSAgricultual Microbioloy/3 734 77- Microbiology/373472-DSE-Drug Designing and DSE-Microbial Diversity/3 734 78-DSE- Microbiology 373171-DSC-Medical 373172-DSC-Industrial Nanobiotechnology/3 734 73-DSE-Genomics and Pharmaceutical Microbiology/3 734 79-DSE- - - Microbiology Microbiology Proteomics/373474-DSE-Epidemiology/373475- Infection and Immunity/373480-DSE- - DSE-Bioprocess Technology/373483-DSE- Intellectual Property Rights/373484-DSE- Environmental Microbiology Research Methodology 343461-DSE-Fish Biology 1/343462-DSE- 343465-DSE-Fish Biology 11/343466-DSE- Zoology 343161-DSC-Animal 343162-DSC-Ecology & Entomology 1/343463-DSE-Environmental Entomology 11/343467-DSE-Environmental - - - Diversity (Chordata) Wildlife Biology 1/343464-DSE-Reproductive Biology I Biology II/ 343468-DSE-Reproductive Biology II 913462-DSE- 913463-DSE- 913464-DSE- 913161-DSC- 913162-DSC-Management 913461-DSE-Financial Markets and安全分析消费者营销M.com国际金融服务业务913163-DSC-LNCOME税法和实践机构以及投资组合行为Maneement Communication
视觉模型的有效测试时间适应
通过预训练的视觉模型进行测试时间适应，引起了越来越多的关注，以应对测试时间的分离转移。尽管事先实现了非常有前途的性能，但它们会进行密集的计算，这与测试时间适应非常不规则。我们设计了TDA，这是一种无训练的动态适配器，可通过视觉模型进行有效，有效的测试时间适应。tda可与轻巧的键值缓存一起使用，该缓存维持具有很少射击伪标签的dy-namic队列作为值，而相应的测试样本特征则是键。杠杆键值缓存，TDA允许通过渐进式伪标签的细化逐渐调整数据，而逐步测试数据，而不会产生任何反向传播。此外，我们引入了负伪标记，即当模型不确定其伪标签预测时，通过将伪标签分配给某些负类时，可以减轻伪标签噪声的不利影响。在两个基准上进行的广泛实验表明，与最先进的艺术品相比，TDA的实体有效性和效率。该代码已在https：//kdiaaa.github.io/tda/中发布。
通过整合视觉，触觉感应和软手指来实时杂货店包装
摘要 - 尽管垃圾箱是机器人操纵的关键基准任务，但社区主要集中于将刚性直线物体放置在容器中。我们通过呈现一只软机器人手，结合视力，基于运动的本体感受和软触觉传感器来识别，排序和包装未知物体的流。这种多模式传感方法使我们的软机器人操纵器能够估计物体的大小和刚度，从而使我们能够将“包装好容器”的不定定义的人类概念转化为可实现的指标。我们通过逼真的杂货包装场景证明了这种软机器人系统的有效性，其中任意形状，大小和刚度的物体向下移动传送带，必须智能地放置以避免粉碎精致的物体。将触觉和本体感受反馈与外部视力结合起来，与无传感器基线（少9倍）和仅视觉的基线相比，项目受损的填料操作显着降低（4。少5×）技术，成功地证明了软机器人系统中多种感应方式的整合如何解决复杂的操作应用。
经济政策的不确定性在COVID-19-大流行时期
Covid-19爆发使所有人感到惊讶。大流行在镇定和死亡方面一直是毁灭性的，并使经济停顿了（见Phan＆Narayan，2020年）。大流行导致了无与伦比的政策反应 - 锁定，社会疏远和刺激套餐 - 揭开了全球（Iyke，2020b）。围绕这些政策回应的确定性是巨大的，因为政策制定者和其他经济因素不是反应是暂时的还是永久的，干预措施在多大程度上影响投资和消费活动，经济将需要多长时间的经济康复等等（请参阅Altig等，2020）。图1的面板A显示，除日本和印度以外，亚洲国家的EPU索引在Covid-19-demic期间经历了极端的向上波动。为了透视事物，图1的B小组表明，全球经济政策从来没有像目前那样确定，甚至甚至2007 - 2009年的全球金融危机也能够引起这种不太艰难的水平。我们发现大流行在中国和韩国向上引起的EPU的强烈经验支持，但在其他国家中则不太如此。对于日本和印度，我们发现Covid-19对EPU没有影响，这反映了图1中这些国家的EPU的中等模式。我们表明，我们的估计值在Covid-19 Pan DemIC的规格和度量方面都是可靠的。
回顾利用自然语言处理和人工智能进行实时分析中的高级数据可视化
本综述探讨了自然语言处理 (NLP) 和人工智能 (AI) 的集成，以增强实时分析的数据可视化。在数据呈指数增长的时代，传统的静态可视化越来越不能满足实时决策的需求。NLP 和 AI 提供了复杂的工具来动态解释和可视化数据，将大量原始信息转化为各个领域的可操作见解。本文综合了 NLP 和 AI 在数据可视化方面的当前研究、方法和应用，重点介绍了关键进展，例如增强的数据可解释性、实时数据处理能力以及通过自然语言查询和交互元素改善的用户交互。它还解决了实施这些技术所面临的挑战和局限性，包括计算复杂性、数据质量问题和道德考虑。本综述确定了重要的趋势和未来方向，例如增强现实和虚拟现实 (AR/VR) 的集成以及生成式 AI 模型的使用，这些趋势和方向有望进一步推动该领域的发展。通过全面概述数据可视化中 NLP 和 AI 的现状，本文旨在为未来的研究和开发工作提供参考和指导，以利用这些技术实现更有效、更高效的数据驱动决策。
EEE 部门 2025 年 1 月至 5 月课程时间表
Abbreviation Name Abbreviation Name AB Ankush Bag SC Sonali Chouhan ABA Arun B Aloshious SD Samarendra Dandapat AD Anirban Dasgupta SDM Sudarshan Mukherjee AR A. Rajesh SG Sanjib Ganguly AS Ashwini Sawant SJD Smarajit Das ATM Arun Tej Mallajosyula SJG Sreenath JG CB Chayan Bhawal SK Srinivasan Krishnaswamy CK Chandan Kumar SKN Sisir Kumar Nayak CM Chitralekha Mahanta SLK Salil Kashyap DJ Devendra Jalihal SM Somanath Majhi DS Debabrata Sikdar SN Shabari Nath GT Gaurav Trivedi SRA Shaik Rafi Ahamed HSS Hanumant Singh Shekhawat SS Suresh Sundaram IK Indrani Kar TD Tanmay Dutta KD Kalpana Dhaka TJ Tony Jacob KK Kannan Karthik LNS Laxmi Narayan Sharma KND Kuntal Deka CB Majumdar Chayanika Borah Majumdar KRS Rakhesh Singh Kshetrimayum D. Gogoi Dimpul Gogoi MA Mahima Arrawatia J. Rabha Jatin Rabha MB Manish Bhat MP Das Madhuriya Pratim Das MBR Manoj BRMR Khan Motiur Rahman Khan MKB Manas K Bhuyan PB Barua Paban Bujor Barua PB Parijat Bhowmick PJ Goswami Pranab Jyoti Goswami PG Pritwijit Guha R. Bharali Ridib Bharali PRB Prabir Barooah R. Rabha Riju Rabha PT Praveen Tripathy R. Singha Rakesh Singha RA Ravindranath Adda S. Josephine Josephine。 S. RB Ratnajit Bhattacharjee S. Senchowa Sauravjyoti Senchowa RDK 瑞诗凯诗 DKS Singha Sumit Singha RI Ribhu S. Sonowal Sidananda Sonowal RKJ Ravindra Kumar Jha SS Mazid Syed Samimul Mazid RKS Ramesh Kumar Sonkar UK Sarma Utpal Kumar Sarma RP Roy Paily Palathinkal S. Das Sanjib Das RS Rohit Sinha K. Yasmin Khurshida Yasmin