XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemabled
（哈里亚纳邦老师资格测试-2024） - “信息公告”
1。简介2。简短标题3。定义4。HTET 5。资格6。测试7的方案/结构和内容。考试时间表8。问题论文的语言9。HTET的行为频率，可用尝试的数量以及HTET证书的有效期10。重量和改善HTET分数11。考试中心12。申请程序13。考试模式14。录取卡15。对于包括盲人候选人在内的不同的掠夺至关重要16。要记住的重要点17。照片和拇指印象18。不公平和渎职19.一般信息20。证书21的奖励。有关测试22的说明。有关测试手册的说明23。有关答题表（OMR表）的说明24。特别规定25。关于问题和回答键的反对意见26。记录的维护27。解释28。管辖权29。Annexure-I（级别I和III的教学大纲的内容）30。附件-II（示例问题）31。附件-III（示例OMR答题表）
高级学位课程/课程提供的域/常规 div>
备注：1。UOH中的教学媒介是英语。也要求接受语言课程的学生参加某些大学级别的强制性课程和选修课。因此，英语对于所有程序都是强制性的。2。在NTA宣布CUET UG结果后，有兴趣的候选人应在门户网站www.acad.uohyd.ac.in上填写海得拉巴大学的申请表。候选人可以申请多个计划，但要尝试针对各自计划规定并履行资格标准的尝试相关的测试论文。3。对于属于SC/ST的候选人和不同的含糊之类的类别（PWBD），最低资格是“合格考试”。4。候选人可以请访问http://acad.uohyd.ac.in，以获取有关上述计划的核心和合格论文的详细信息，以及录取的绩效生成过程。5。候选人在过去四（4）年内通过了合格的考试（中间人/高中等）（即2022年或更晚年），只有资格申请。
通用视频游戏 AI：竞争、挑战和机遇
简介 游戏长期以来一直是人工智能的流行基准。许多研究人员研究了各种算法和技术，试图在国际象棋、围棋、赛车游戏、吃豆人小姐、实时战略 (RTS) 游戏和超级马里奥兄弟等不同的计算机游戏中逼近最佳玩法。有时，这些研究主题伴随着某种竞赛，在统一的基准中测试不同的方法。游戏研究使算法 AI 取得了一些有趣的进展，例如使用并行 Alpha-Beta 剪枝（在国际象棋中），或在围棋游戏中看到的游戏 AI 中最流行的算法之一蒙特卡洛树搜索 (MCTS) 的进展。虽然特定游戏研究的贡献确实很重要，但特定游戏竞赛由于其固有结构而存在一个问题：提出的大多数解决方案往往过于专注于它们所应用的领域。换句话说，挑战的性质，甚至是赢得比赛的斗争，都鼓励参与者为算法提供高度定制的启发式方法，这些启发式方法仅适用于用于挑战的游戏。例如，世界冠军星际争霸代理
为人们提供人工智能工具......
由于设计不便，一些残障人士无法访问某些资源。图书馆工作人员可以观察到顾客的困难，并愿意阅读屏幕内容。获取信息是印度残疾人面临的主要问题。印度的视障人士至今仍依赖两个主要信息来源，即 I) 盲文书；和 ii) 有声读物服务。然而，通过将信息传递到他们的桌面，ICT 现已有助于缩小视力正常者和盲人之间的数字鸿沟。由于 ICT 及其工具具有高度的灵活性，各种残疾人都可以广泛使用 ICT 及其工具。普通用户现在可以访问的相同信息现在也可以供各种残疾人使用。很明显，那些懂电脑的人可以提高他们的教育水平，并且比不懂电脑的人更有权力。然而，即使有了所有这些技术，特别有能力的用户在获取信息方面仍面临问题，因为图书馆没有配备这样的技术，图书馆工作人员要么不知道这些技术，要么没有接受过使用这些技术的培训。本模块涉及此类辅助服务和技术及其使用。
康复治疗证书CRT可能...
根据2011年的人口普查，印度不同的人口为2680万。以百分比为单位，为2.21％。印度不同能力的人口的边缘增加，这一数字从2001年的2190万增加到了10年的2680万。残疾是人类的一部分，是人类经验不可或缺的一部分。它是由于痴呆症，失明或脊髓损伤等健康状况之间的相互作用以及一系列环境和个人因素所致。估计有13亿人口（占全球人口的16％）今天遭受了严重的残疾。由于非传染性疾病和寿命更长的人的增加，这个数字正在增长。残疾人是一个多元化的群体，诸如性，年龄，性别认同，性取向，宗教，种族，种族及其经济状况等因素会影响他们在生活和健康需求中的经历。残疾人早日死亡，健康状况较差，并且在日常功能中的局限性比其他人更大。仍然很难找到愿意在农村地区特别是穷人工作的受过训练的治疗师，尽管印度生产了世界上最多的治疗师。
生成数据集增强的域间隙嵌入
本文通过利用大型预训练模型来探讨合成数据的潜力，尤其是在面对分布变化时。al-尽管生成模型的最新进展已经阐明了跨分布数据发生的几项先前的作品，但它们需要模型调整和复杂的设置。为了绕过这些缺点，我们介绍了主要的g a a a a a a a a embeddings（doge），这是一个跨分布的插件语义数据augpection框架，几乎没有射击设置。我们的方法以潜在形式提取源和所需数据分布之间的差异，然后引导生成过程，以补充无数多种合成样本的训练集。我们的评估是在几个射击范式下进行亚种群偏移和三个领域适应方案进行的，表明我们的多功能方法改善了各个任务的性能，需要进行动手干预或复杂的调整。Doge铺平了毫不费力地生成遵循测试分布的现实，可转让的合成数据集的道路，从而加强了下游任务模型的现实世界效率。
无透镜 X 射线纳米成像：革命与机遇
简介我们正处于 3D 纳米成像方法飞速发展的时代。电子断层扫描可用于以原子分辨率对纳米粒子进行成像，但当样品厚度接近 1 µ m 时，多重散射效应开始降低可实现的空间分辨率。在可见光显微镜中，稀疏纳米粒子或可切换荧光团可以定位到厚度约为 1 µ m 的样品层中的几纳米范围内，而共聚焦和多光子显微镜可用于对厚度高达几百微米的样品实现大约 200 纳米的分辨率。然而，X 射线的独特之处在于它能够穿透毫米级样品，再加上相对缺乏多重散射和纳米级波长，从而实现高空间分辨率 [1]。随着同步加速器光源设施的不断改进，可用的准时间连续相干 X 射线通量几十年来一直以与电子学中的摩尔定律类似的速度增长，如图 1 所示。高相干通量通过提供足够的光子来对精细、低对比度的特征进行成像，使空间分辨率可以推至 10 纳米以下 [2]。进一步的增加将允许更快的成像、更大的视野，以及从对单个样本进行成像到从多个样本中获得具有统计意义的见解的能力。
哪些外部变量会影响感觉运动节律脑 - ...
描述基于感觉运动节律的脑机接口 (SMR-BCI) 用于获取与运动意象相关的脑信号并将其转换为机器控制命令，从而绕过通常的中枢神经系统输出。选择最佳的外部变量配置可以最大限度地提高 SMR-BCI 在健康和残疾人士中的表现。当 BCI 的目标是在严格监管的实验室环境之外的日常环境中使用时，这种性能现在尤为重要。在这篇评论文章中，我们总结并批判性地评估了当前有关外部变量对 SMR-BCI 性能的影响的知识体系。在评估 SMR-BCI 性能与外部变量之间的关系时，我们将其广泛地描述为不太依赖于 BCI 用户并且源自用户之外的元素。这些因素包括 BCI 类型、干扰因素、训练、视觉和听觉反馈、虚拟现实和磁电反馈、本体感受和触觉反馈、脑电图 (EEG) 系统组装的细致程度和 EEG 电极的定位以及记录相关伪影等因素。在这篇评论文章的最后，提出了关于外部变量对 SMR-BCI 性能影响的研究未来发展方向。我们相信，我们的评论对学术 BCI 科学家和开发人员以及在 BCI 领域工作的临床专业人员以及 SMR-BCI 用户都具有价值。
电力电子电路的未来
电力电子领域通过多种不同的创新而不断发展，从更新更好的半导体（例如功率 MOSFET、绝缘栅双极晶体管、氮化镓、碳化硅）到通过材料科学突破而改进的无源元件。此外，通过改进集成和封装，可以实现性能更高、更复杂的电路。得益于数字控制和改进的仿真工具，可以在实际设计中实现更好地利用有源和无源器件的新型电路拓扑。在第 10 届 IEEE 未来电子电能处理和转换（FEPPCON X）上，几位受邀发言者和参与者在“电力电子电路的未来”会议上发表了观点并讨论了想法。两位受邀发言者分别是瑞士苏黎世联邦理工学院电力电子系统实验室的 Johann Kolar 教授和剑桥麻省理工学院电力电子研究组的 David Perreault 教授。会议还邀请了两位特邀小组成员，分别是华盛顿特区高级能源研究计划署 (ARPA-E) 的 Isik Kizilyalli 博士和爱尔兰科克大学廷德尔研究所的 Cian O'Mathuna 教授。此外，加拿大皇后大学的 Yan-Fei Liu 教授担任记录员和小组成员。最后，加州大学伯克利分校的 Robert Pilawa-Podgurski 教授担任会议组织者和小组成员。
染色体规模的基因组组装，粗糙的littorina saxatilis
潮间带腹足动物Littorina saxatilis是研究物种形成和局部适应的模型系统。反复出现的不同生态型表现出不同水平的遗传差异使得萨克萨蒂利乳杆菌特别适合研究相同谱系中形成连续性的不同阶段。一个主要发现是存在与生态型差异相关的几种大染色体反转，并且该物种提供了一种系统来研究反演在这种差异中的作用的系统。萨克萨蒂利乳杆菌的基因组为1.35 GB，由17个染色体组成。该物种的第一个参考基因组是使用Illumina数据组装的，高度碎片（N50的44 kb），非常不完整，Metazoan数据集的BUSCO完整性为80.1％。一个全同胞家族的连锁图将587 MBP的基因组的放置放在17个连锁基团中，与单倍体数量相对应，但该参考基因组的分散性质限制了对divergent选择和在生态型形成过程中的相互作用的理解。在这里，我们提出了一个新生成的参考基因组，该基因组高度连续，n50为67 Mb，占总组装长度的90.4％，占17个超级折叠术。它也高度完成了BUSCO的完整性，占后生数据集的94.1％。此新参考将允许研究与生态型形成有关的基因组区域，并更好地表征反转及其在物种物种中的作用。