XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemWRT
欧空局对地观测技术概述
• 地球探测器-12 : 第 0 阶段任务概念 ≤ 4 个；第 A 阶段任务概念 ≤ 2 个；CMIN28 后实施 • 侦察兵-下一步 : 巩固阶段任务概念 ≤ 4 个；CMIN25 后实施 ≤ 2 个 • 发送-2 NG : 第 A/B1 阶段 → 更高分辨率，与第 1 代相同的扫描带 • 发送-3 光学 NG : 第 A/B1 阶段 → 更高分辨率，与第 1 代相同的扫描带
创新的多层OT选择器用于性能调整和提高可靠性
摘要 - 我们介绍了基于N掺杂SBSE和GE层的堆叠的卵子阈值开关（OTS）多层（ML）选择器设备的工程。通过调整单个层厚度和ML堆栈的N含量，我们证明了在集成后端（BEOL）（BEOL）期间可高度提高选择器稳定性的可能性，并降低设备对设备的变化。我们展示了OTS ML如何呈现基本的电气特性，这些特性与通过共同输入技术实现的标准散装OT兼容，但可以实现可靠的切换操作，最高可变可变异性的160°C。我们通过FTIR和拉曼光谱研究了层结构，即使在400°C下3小时后，在OTS/EDX分析中，在循环和退火的设备上进行了ots ml wrt buld ots的高稳定性，我们突出了OTS ML WRT量的无链结构的保留完整性。最后，由于对层结构和性能的更高控制，OTS ML解决方案允许可靠的耐力超过10个9周期，并提高了缩放设备的产量。
通货膨胀期望和供应链
▶投入价格被外源确定的WRT公司的通用期望▶直接衡量公司观察到的价格（̸=部门的通用）▶在1年视野时引起的期望，更接近MP Horizon jusperion gusess gusess的更高频率减少了令人困惑的因素
通过强大的优化，可证明神经网络的强大和合理的反事实解释
反事实解释（CES）已成为解释神经网络分类器的主要方法的越来越多的兴趣。通常，输入输出对的CES定义为具有最小距离的数据点，该数据点与输入分类的输入最小距离，而该输入与输出标签相比。要解决模型参数时很容易无效的确定问题（例如，重新培训）研究提出了方法来证明在模型参数变化下由标准球界定的CES鲁棒性。但是，针对这种鲁棒性形式的现有方法并不完整，它们可能会产生令人难以置信的CES，即离群值WRT WRT训练数据集。实际上，没有现有的方法同时优化邻近性和合理性，同时保留鲁棒性保证。在这项工作中，我们提出了可证明的强大和合理的反事实表达（PREPLACE）1，这是一种利用强大优化技术来促进上述文献中限制的方法。我们制定了一种迭代算法来计算可证明可靠的CES并证明其收敛性，健全性和完整性。通过涉及六个基线的比较实验，其中五个靶向鲁棒性，我们表明，在三个评估方面，预言实现了针对指标的最新表现。关键字：可解释的AI；反事实解释；解释的鲁棒性
ICAR植物病理学分部
（详细广告 wrt EN No. 3/03，发布于 2024 年 4 月 20 日至 26 日的《就业新闻/ Rozgar Samachar》（项目代码 12-197-I 和 12-197-J 职位）欢迎申请两个 (02) 个合同职位，包括研究助理 (RA)（1 个）和高级研究员 (SRF)（1 个）在外部资助的 ICAR 项目“使用基因组编辑工具增强气候适应能力和确保粮食安全”（项目代码：12-197-I 和 12-197-J 职位）下，位于植物病理学部，ICAR-印度农业研究所，新德里 - 110012。这些职位是无保留的、临时的并与项目同时终止。该机构保留修改空缺职位数量的权利。
主动学习中的无监督未知检测
摘要 - 在本文中，我们研究了基于多层结构（ML）的创新卵子阈值开关选择器（OT）。多亏了物理化学分析和电特性，我们显示了如何通过每个单独的层化学计量，厚度和接口的工程来调整MLS的性质和结构。ge/n掺杂的MLS OT，从而揭示了Asepososed材料中存在的结构特征以及接口处的单个层之间的强相互作用。我们证明了通过共扩散技术实现的电气参数的可变性wrt标准OT的可变性，并且MLS OTS的高耐力能力高达2·10 9以上，具有稳定的Na泄漏电流。此外，我们还显示了GE-N键在400℃的OT热稳定性中发挥着重要作用，以及如何在ML OT中更容易调节它们。这些发展为通往新的OTS材料及其工程的道路铺平了道路，从而确保了高温稳定性和对电气表演的最佳调整。
结构和教学大纲
SR No.Category Head of Teaching/ Assessment Abbreviation used 1 Teaching Theory Th 2 Teaching Laboratory Lab 3 Teaching Tutorial Tut 4 Teaching Open Elective OE 5 Teaching Multi Disciplinary MD 6 Teaching Computer Science CS 7 Teaching Machine Learning ML 8 Assessment Laboratory Continuous Assessment CA 9 Assessment Mid Semester Assessment MSA 10 Assessment End Semester Assessment ESE 11 Assessment Home Assignment HA 12 Assessment Course Project CP 13 Assessment Group Discussion GD 14 Assessment PowerPoint演讲PPT 15评估类测试–1 CT1 16评估类测试–2 CT2 17评估学期检查MSE 18评估末学期考试ESE 19评估书面考试WRT 20评估多项选择问题MCQ 21评估实验室实验室实验室