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Murthy，Venkatesh L..pdf
评估摘要：教学：Murthy 博士深入参与本科生、研究生、医学院学生、住院医师、研究员和初级教员的教学和指导。除了心脏病医学和咨询服务期间的临床教学外，Murthy 博士还定期为心血管医学研究员和放射科住院医师提供心脏成像教学讲座。在他的实验室里，Murthy 博士指导和培训了来自不同背景的临床医学、生理学、生物统计学、遗传学以及细胞和分子生物学的个人。这些受训人员中的许多人都获得了学术初级教员的职位，其中两名受训人员现在是独立资助的研究员，其他几人获得了初级研究员奖。Murthy 博士喜欢用通俗易懂的方式与其他科学家、临床医生和患者分享他的实验室工作，尤其是对心血管遗传学感兴趣的临床重点受训人员。
文章：Manimuthu, A.、Venkatesh, VG、Shi, Y. 等人（另外 2 位作者）（2021 年）使用联合人工智能和智能合约设计和开发汽车装配模型。国际生产研究杂志，60 (1)。第 111-135 页。ISSN 0020-7543
摘要 借助智能传感器和嵌入式驱动器，当今的汽车行业在机器学习、人工智能和物联网等新兴技术方面取得了巨大飞跃，并开始构建数据驱动的决策策略，以在全球智能制造中竞争。本文提出了一种新颖的设计框架，该框架使用联邦学习-人工智能（FAI）进行决策，并使用智能合约（SC）策略进行完全自动化的智能汽车制造业的流程执行和控制。所提出的设计引入了一个称为信任阈值限制（TTL）的新元素，它有助于缓和嵌入式设备、工具、能源和成本函数的过度使用，从而限制制造过程中的浪费。本研究重点介绍了人工智能在具有智能合约的去中心化区块链中的用例、公司的交易政策及其在社会经济危机期间有效处理市场风险评估的优势。由实时案例支持的开发模型结合了成本函数、交货时间和能源评估。结果突出了 FAI 在基于智能合约的汽车装配模型 (AAM) 决策准确性方面的应用，从而定性地限制了采购、装配和制造中成本、能源和其他控制功能的阈值水平。定制和与云集成的图形用户界面是该模型的一些挑战。