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请求提供用于教学的 Ansys 电子设计自动化工具的报价，
投标人应在收到订单之日起的 120 天内交付、安装并投入印度理工学院班加罗尔分校使用。系统应在收到订单后 120 天内交付、安装并投入使用。只有在系统安装和检查令人满意，并且印度理工学院班加罗尔分校测试了所有项目和功能/能力后，才认为物品的供应已完成。为了获得验收，供应商必须展示招标中提到的技术规格。成功安装和检查后，印度理工学院班加罗尔分校接收整个系统的日期应作为保修期的开始日期。不允许分批装运。
利用人工智能技术标准化数字取证报告的智能化、自动化生成。
摘要。本研究调查了是否可以使用某些人工智能技术（特别是自然语言处理）自动生成数字取证报告。已经开发了一个模型来评估使用人工智能技术自动生成数字取证报告是否可行。本研究的主要目的之一是，在生成数字取证报告的过程中，人为错误、报告结构、应作为数字取证报告一部分的关键证据以及调查人员在调查期间起草的证据的解释被忽略。此外，该报告的标准化迫在眉睫，尤其是在法庭上出示时。鉴于网络犯罪的兴起，需要进行更多研究，以更好地改进使用某些智能技术自动生成数字取证报告的过程。
注意域间隙：测量实际驱动开发的现实世界和合成点云之间的域间隙
摘要由于典型的长尾数据分布问题，模拟无域间隙合成数据对于机器人技术，摄影测量和计算机视觉研究至关重要。基本挑战涉及可靠地衡量真实数据和所谓数据之间的差异。这样的措施对于安全至关重要的应用（例如自动驾驶）至关重要，在这种应用中，在此驾驶中可能会影响汽车的感知并造成致命事故。以前的工作通常是为了在一个场景上模拟数据并在不同的现实世界中分析性能，阻碍了来自网络缺陷，类别定义和对象代表的域差距的不相交分析。在本文中，我们提出了一种新的方法，用于测量现实世界传感器观测值和代表相同位置的模拟数据之间的域间隙，从而实现了全面的域间隙分析。为了测量这种域间隙，我们引入了一种新型的公制狗PCL和评估模拟点云的几何和语义质量的评估。我们的实验证实了引入的
![用于成像的[18F] FCPP的全自动辐射合成...](/simg/7/75ed683cf7055f9400cbbcc58e2a426ec415edfc.webp)
用于成像的[18F] FCPP的全自动辐射合成...
摘要：刺激菌落刺激因子1受体（CSF1R）几乎仅在人脑的小胶质细胞上表达，因此有望成为成像小胶质细胞密度作为神经炎症的代理的生物标志物。[11 c] CPPC是一种对CSF1R的选择性亲和力的放射性示例，已被评估用于人类的小胶质细胞宠物成像。标记为CPPC衍生物，5-氰基-N-（4-（4-（2- [18 F]氟乙基）哌嗪-1-基）-2-（piperidin-1-基）苯基苯基苯基苯基苯基苯基苯基苯甲酰胺（[18 f]苯基）（[18 f] FCPPC），但先前是使用low proteans salthe saltys salthe salty salthe saltys salthe n protistial now protialn protials的。 在这项工作中，我们报告了[18 F] FCPPC在合成RNPLUS研究模块上的完全自动化的放射合成。 在总合成时间为50分钟的情况下，[18 f] FCPPC在衰减校正的放射化学产率中获得26.8±0.1％（n = 3），> 99％的放射化学纯度。 质量控制测试表明，[18 F] FCPPC符合所有释放标准。 总的来说，我们报告了[18 F] FCPPC的第一个完全自动化的放射合成，这是一种有希望的放射性药物，用于对人类的小胶质细胞进行成像。标记为CPPC衍生物，5-氰基-N-（4-（4-（2- [18 F]氟乙基）哌嗪-1-基）-2-（piperidin-1-基）苯基苯基苯基苯基苯基苯基苯基苯甲酰胺（[18 f]苯基）（[18 f] FCPPC），但先前是使用low proteans salthe saltys salthe salty salthe saltys salthe n protistial now protialn protials的。在这项工作中，我们报告了[18 F] FCPPC在合成RNPLUS研究模块上的完全自动化的放射合成。在总合成时间为50分钟的情况下，[18 f] FCPPC在衰减校正的放射化学产率中获得26.8±0.1％（n = 3），> 99％的放射化学纯度。质量控制测试表明，[18 F] FCPPC符合所有释放标准。总的来说，我们报告了[18 F] FCPPC的第一个完全自动化的放射合成，这是一种有希望的放射性药物，用于对人类的小胶质细胞进行成像。
人工智能作为自动论文评分工具
摘要：本研究探讨了使用人工智能（AI）语言模型Chatgpt作为自动论文评分（AES）工具（AES）工具的有效性，以将英语作为外语（EFL）学习者的论文进行评分。该语料库由50篇论文组成，代表各种类型，包括分析，比较和对比，描述性，叙述和意见论文，由10个EFL学习者在B2级别撰写。人类评估者和Chatgpt（4o Mini版本）使用国际英语语言测试系统（IELTS）任务2写作乐队描述符得分。采用定量方法，使用Wilcoxon签名的秩检验和Spearman相关测试来比较产生的分数，这两种得分方法之间存在显着差异，而人类评估者分配了比Chatgpt更高的分数。同样，各种类型的论文中的每一种都显而易见，与不同程度的显着差异也很明显，这表明论文的流派不是影响人类评估者与Chatgpt之间一致性的参数。毕竟，讨论的是，尽管Chatgpt表现出作为AES工具的承诺，但观察到的差异表明它尚未达到足够的实际使用水平。这项研究强调了在AI语言模型中需要改进的必要性，以满足EFL环境中论文评估的细微差别。
混合自动化时间计划和ML
摘要计划和机器学习（ML）的整合如今是一个非常热门的研究主题，致力于学习启发式方法，甚至从计划和执行痕迹等示例数据中进行计划模型。在这次演讲中，我将以两种相对不受欢迎的方法进行时间计划和ML的方式报告我的经验。首先，我将介绍如何在计划模型中使用模拟实体的使用允许表示学习的约束和行为：此功能来自我们在空间域中开发新的数字双胞胎服务的需求，并且正在整合到统一的计划框架中。第二，我将讨论我们对强化学习（RL）的实验应用，以自动合成指导，从而增强了自动化的时间计划，超出了传统的启发式学习的关注。
使用自动化增强摇杆机制
摇滚乐机制是机器人移动性的众所周知的设计，对于遍布坚固的地形的流浪者尤其有效。这项研究通过集成超声传感器，GPS模块和机械臂来提高自主性和多功能性，从而改善了传统的摇滚系统。该系统由Arduino Uno控制，并使用L298 2A电动机电路板由六个12V DC电动机提供动力，从而确保在充满挑战的环境中精确而可靠的运动。超声波传感器通过触发对象在50厘米以内时触发转弯来提供有效的障碍物检测。这是基于复杂AI的路径计划的更简单的选择。此外，GPS的集成增强了导航功能。机械臂允许与环境相互作用，从而实现了对象操纵和维修等任务。该项目旨在增强自主导航并改善基于传感器的障碍物，这是由实验方法的促进，包括在具有不同障碍距离的受控环境中使用超声波传感器测试漫游者的障碍物检测能力。在不同的地形上评估了流动站的导航，包括平坦的表面和不均匀的地形，以评估其移动性和稳定性。可选地，通过引导漫游者到达预定义的航位来测试GPS的精度，而在连续操作过程中监视功率效率以测量电池寿命和整体系统性能。结果表明。这项工作改善了在恶劣条件下的机器人自主权，并使用机械零件来减少农业，灾难响应机器人，自动矿业车辆，管道和基础设施检查，火山，深层洞穴和极端地形等领域的误差范围。
深层网络：基于深度学习的自动分类和
摘要：地衣是真菌与光自养藻伴侣之间的共生关联，在印度表现出广泛的多样性，记录了约2300种。在这项研究中，提出了一种新颖的深度学习方法，称为LICHENNET，以从印度西高止山脉收集的地衣分类。最初，收集的图像用明亮的对比度动态直方图均衡（BCDC）滤波器进行分解，以增强图像质量，并将这些图像增强以增加数据集中的图像。使用的区域（ROI）方法用于通过除非重叠段来生成图像贴片。扩张的Linknet与局部和全局采样集成在一起，以提取精美的功能，而鹈鹕优化（PEO）算法选择分类的最佳功能。所提出的LICHENNET的分类准确性为99.26％。XGBoost，SIFT和CNN的总体准确度分别为2.19％，4.29％和14.36％。关键字：地衣物种；深度学习；补丁提取本地和全局功能；鹈鹕优化算法；扩张的Linknet恢复：LosLíquenesson unaasociaciónimsbióntrehongos y algas y algasfotoautótrofasque que展览una gran Gran diversidad en India，con Alredor de 2.300 Espececies Registradas。en esta resportion se propone un nuevométodode aprendizaje profundo conocido conocido como como lichennet para la la la la laclasificacióndeLíquenesrecolectados en los los los ghats en los ghats en los ghats coscidentales de India。se aplicaelMétododeregióndeInterés（ROI）para通用羊皮de imagen dimen dividiendo los segmentos no superpuestos。最初，用明亮的对比度动态历史均衡过滤器（BCDC）收集的图像减少噪声，以提高图像质量并增加数据集中的图像量。 div>扩张的链接网与局部和全局采样集成以提取精细的特征，而鹈鹕优化算法（PEO）选择了分类的最佳功能。 div>拟议的地层达到了99.26％的分类精度。 div>此外，拟议的地层分别为XGBoost，SIFT和CNN的一般精度分别为2.19％，4.29％和14.36％。 div>关键词：地衣种；深度学习；提取补丁；本地和全球特征；鹈鹕优化算法。 div>
沥青路面上的自动破解分类...
摘要：沥青路面裂缝构成了表面材料的普遍和严重的困扰，在选择适当的维修策略之前，必须对劣化的类型进行分类以识别根本原因。有效的检测和分类最大程度地减少伴随成本，并同时增加路面服务寿命。这项研究采用了使用Crack500数据集和GitHub提供的其他数据集可用的辅助数据，采用卷积神经网络（CNN）进行沥青路面裂纹检测。此数据集具有四种类型的裂纹。：水平，垂直，对角线和鳄鱼。还对ImageNet训练的五个预训练的CNN模型也接受了培训和评估以进行转移学习。紧急结果表明，有效网络B3是最可靠的模型，并获得了94％F1_SCORE和94％精度的结果。通过对ImageNet预先训练的权重进行转移学习和对CNN进行微调，通过在同一数据集上进行了培训。结果表明，修改模型以96％的F1_SCORE和96％的精度显示出更好的分类性能。通过将ImageNet重量的有效传输和对有效网络B3架构的顶层进行微调以满足分类要求的有效转移，可以实现这种高分类的精度。最后，混乱矩阵表明，某些类别的裂纹在概括方面的性能要比其他裂纹更好。因此，需要进一步的进一步进步，以微调的预训练模型。这项研究表明，高分类结果是由于使用ImageNet权重的成功转移学习和微调而产生的。
用于癌症患者自动疼痛评估和人工智能分析的数据可视化仪表板的开发和验证
疼痛是癌症患者最常见和最令人虚弱的症状之一。据估计，多达 55% 的患者在抗癌治疗期间会感到疼痛，而对于转移性、晚期或终末期疾病患者，这一比例上升至 66% (1)。值得注意的是，为了有效管理疼痛，必须准确评估症状 (2)。然而，根据单维疼痛评分（例如 0-10 数字评分量表 (NRS)）进行的疼痛评估具有重大局限性。虽然这些工具简单易用，但它们容易受到社会心理因素的影响而出现报告偏差，例如倾向于灾难化或少报疼痛 (3)。多维量表，如简明疼痛量表 (4) 和麦吉尔疼痛问卷 (5)，通过考虑疼痛的各个方面（包括感觉、情感、认知和社会因素），提供了更全面的评估。然而，这些量表有局限性，例如特异性有限和易受反应偏差影响 (6)。此外，它们不能提供客观而详尽的疼痛测量。事实上，伤害感受只是负责疼痛表达的组成部分之一，多种生物心理社会因素共同构成了复杂的临床场景 (7)。