XiaoMi-AI文件搜索系统
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引用：Yogitha Bala Dugyala和Shanthi Kumari Kuthadi。 “从Velankanni水源分离的微球菌YSD1的抗菌活性，
Biochemical tests YSD1 YSD2 PSD1 WSD1 WSD2 INDOLE TEST Negative Positive Negative Negative Negative METHYL RED TEST Positive Negative Positive Positive Negative VOGES-PROSKAUER TEST Positive Positive Negative Positive Positive CITRATE UTILISATION TEST Negative Negative Negative Negative Negative CATALASE TEST Positive Negative Negative Negative Negative MOTILITY TEST Non-motile Non-motile Non-motile Non-motile Non-motile OXIDASE TEST Positive Positive Negative Negative Negative
学术日历2023-2024- Vels University
我们的首要任务一直是汇集熟练和有能力的教师，吸收最先进的教学和研究方法，并开发适合该行业当前期望的课程。我们的管理委员会，学术委员会和研究委员会拥有学术界和行业的最佳状态，不断鼓励我们在课程上进行创新，以使我们的学生能够发现令人惊叹的工作前景，还可以灌输企业家的能力。Vistas，今年将庆祝其被视为已被视为大学的15年。到目前为止，这是一次令人兴奋的冒险，我们一直在训练精心选择的专业课程，以便学生毕业后为职业做好准备。
机器学习估计雷达的最大垂直速度
摘要：尽管它们固有的对流及其相关的恶劣天气危害，但仍无法进行风暴上升的量化。上升的代理，例如从卫星造成的高层区域，与恶劣的天气危害有关，但仅与一定程度的总暴风雨上升到达有关。这项研究调查了机器学习模型，即U-NET是否可以巧妙地从单独的三维栅格雷达雷达反射性中巧妙地检索最大的垂直速度及其面积范围。使用模拟的雷达反射性和垂直速度对机器学习模型进行了训练，该模型从国家严重风暴实验室的对流中允许警告搜索系统（WOFS）训练。使用SINH - ARCSINH - 正态分布的参数回归技术适用于U-NETS运行，从而可以对最大垂直速度的最终和概率预测。超参数搜索后的最佳模型提供了小于50％的根平方误差，一个大于0.65的确定系数，以及由WOFS数据组成的独立测试集上的联合（IOU）的相交（IOU）超过0.45。除了WOFS分析之外，使用真实的雷达数据和超级电池内垂直速度的相应的双重多普勒分析进行了案例研究。U-NET始终低估了双重多个多置速度上升速度估计值50％。同时，5和10 m s 2 1上升气流核的面积显示为0.25。尽管上述统计数据并非例外，但机器学习模型可以快速蒸馏3D雷达数据，该数据与最大垂直速度有关，这对于评估风暴的严重潜力可能很有用。
使用机器学习的每月风速预测
摘要。非可再生能源资源的利用需要电力部门采用替代能源，包括光伏和风力发电系统。这项学术研究采用了两种机器学习方法，尤其是该研究利用了随机森林和支持向量机算法。进行分析。预测伊拉克迪亚拉省风的速度在随后的时间间隔内。这仅通过使用历史每月时间序列数据作为输入预测因素来实现。采用的三个性能指标涵盖了保证系数（R2），残酷的正方形错误（RMSE）和残酷的彻底失误（MAE）。调查结果表明，在时间序列数据中使用12个月的滞后（已测试的最大滞后持续时间）作为输入预测指标，导致最准确的预测在性能方面。但是，所使用的两种算法的预测性能几乎相似（RF的RMSE，MAE和R2为0.237、0.180和0.836，而SVM的预测性能为0.223、0.171和0.856）。鉴于其当前的电力行业困境，预期风速的能力构成了对伊拉克的最高优势，这有可能使利益相关者预测过度供应或供应供应并实施先发制人的措施。
已发布版本的引文 (APA)：Scheper, MC, van Velzen, M., & LU van Meeteren, N. (2024)。在日常实践中负责任地使用人工智能：物理治疗师需要知道、考虑和做什么？《物理治疗杂志》，70 (2)，81-84。https://doi.org/10.1016/j.jphys.2023.07.012 EUR 研究信息门户上的出版物链接
结合丰富的可用数据（例如医疗记录）及其多功能性，人工智能驱动的应用程序通常可以轻松地在数字系统中实现，并且几乎立即影响其使用环境。最常见的人工智能形式也称为“机器学习”（ML）；然而，被称为“深度学习”的其他形式的人工智能正变得越来越频繁地使用，并且在未来会变得更加普遍。6、8 在详细介绍机器学习的技术方面之前，应仅在专业人员和患者共同决策期间在支持角色的背景下考虑人工智能或机器学习的使用。根据机器学习的发展模式，它可以分为：监督学习、无监督学习或强化“学习”。 6 在监督学习中，每个人的数据及其背景都会根据历史数据中某个事件的发生或缺失来创建预测或分类算法（例如，检测慢性疲劳等合并症、预测从 ICU 安全出院或个性化锻炼方案）。无监督学习侧重于未标记的数据集（没有发生预设的结果或事件），旨在探索、解开或确认数据集内现有的模式。强化学习是 ML 的一个子类别，侧重于通过最大化正确和/或不正确结果的可能性来优化预测/分类。虽然所有形式的 ML 都可能用于物理治疗，但监督 ML 算法最为常见，因为其输出类型通常类似于临床推理过程（例如决策树或决策规则）并且通常易于理解/实施。第二个重要特征是，AI 算法首先在数据集的一部分（训练集）上进行训练，然后在独立数据集上进行交叉验证，其性能以类似于物理治疗中常用的标准化临床测试的方式记录。AI 算法的性能指标（灵敏度、特异性、曲线下面积和其他 AI 特定的召回率和偏差指标）遵循与标准化临床测试大致相同的原则。3、6、7
自我研究报告-Vellore
环保校园，并通过Tutor-Ward System 5 UGC证书课程进行良好的基础设施指导。18个增值课程为学生的教师准备了294个电子宗教模块，可提供教师目录的可用性，指导书，教师记录英语实验室，投资实验室和Tally Gold Multiuser Licensed软件可用 Secured Hostel with well furnished rooms, Hygienic Mess with Steam cooking Facilities, Huge Dining Halls, Study halls with WiFi Facilities, RO drinking Water Facilities, Hot water facilities, Recreation Square, Stationary Outlet, PCO and IOB Branch Institutional ERP Auxilium Infotech with LMS Free mid-day meals for the needy Free course Fundamentals of Computers and MS Office f or all the second year UG students.通过UGC Paramarsh计划6受指导的NAAC过程指导了3所大学，该学院获得了A，B ++和B+等级，该学院拥有3个国际和52个国际摩托车，拥有各种行业，机构和非政府组织成员ICT学院，并被公认为机器人杰出社会成员STP-IIT成员G17大学的卓越中心， Institutional membership with NCDRC for Cyber Security Life member in Volunteers International Development in Education for Socially at risk ( VIDES), Xavier Board for Higher Education, All India Catholic University Federation (AICUF) and All India Association for Christian Higher Education (AIACHE) Grant amounts of Rs.49.40 lakhs through DST FIST, 1.807 lakhs through TNSCST, 26.18 lakhs DST/WOS A and Fast-SF的奖学金金额已授予该机构
博士罗伊·斯蒂芬（Roy Stephen） - 农业学院，Vellayani
我于1999年在卡萨拉戈德（Kasaragod）的喀拉拉邦农业研究站开始了我的旅程。这是在印度园艺研究所担任农业科学家的一年之后。在热情的教学驱动下，我在这个领域的经验中积累了二十年的经验。多年来，我的角色发展了；我在Vellayani的RARS（Southern Zone）担任研究副主任，目前是Vellayani农业学院教师的代理院长。在植物生理学系期间，我从事各种机构发展计划，包括技术单元，图书馆发展委员会，职业指导中心和PTA。我的研究主要围绕着水稻中热敏性的雄性无菌性，重点是通过花粉选择和选择性施肥来繁殖干旱的水稻品种。
光子多普勒速度法（PDV）中的技术和时间尺度
确定材料密度ρ和纵向应力p（在静液压极限）后面，后面是一维稳态冲击。这种实验揭示了从速度测量的人类经验（数千至数百万个气氛）的材料条件。光子多普勒速度（PDV）[2，3]是一种光学技术，用于跟踪速度从小于1 m s-1到10 km S-1以上。诊断在概念上很简单，但对于许多应用来说是完全不切实际的，直到二十一世纪开始[4，5]。本文考虑了PDV测量方法是如何通过实验时间尺度定义的。PDV的关键原则 - 在技术，基本分析及其收益的范围内，已在第2节中进行了描述。第3节通过使用PDV的实验时间尺度进行旅行。第4节总结了当前状态
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