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基于人工智能的医疗聊天机器人的方法......
摘要：医疗服务对于拥有良好的生活至关重要。然而，很难就每个医疗问题与医生进行对话。我们的想法是利用人工智能创建一个医疗聊天机器人，它可以在咨询医生之前分析感染并提供有关疾病的重要信息。这将有助于降低医疗成本，并通过医疗聊天机器人提高医疗信息的可用性。聊天机器人是使用自然语言与客户交流的计算机程序。聊天机器人将数据存储在数据集中以识别句子关键词并做出查询选择并回答查询。使用 n-gram、TFIDF 和余弦接近度执行定位和句子相似度计算。将从给定的数据句子中为每个句子获取分数，并为给定的问题获取更多相似的句子。外部程序（主程序）处理向机器人提出的未识别或数据集中不存在的查询。
使用量子语境工具分析歧义名词和动词
心理语言学研究使用眼动追踪来表明多义词与同音词的消歧方式不同，歧义动词的消歧方式与歧义名词不同。组合分布语义学的研究使用余弦距离来表明动词在主语和宾语的上下文中比单独使用时更有效地消歧。这两个框架都一次关注一个歧义词，都没有考虑包含两个（或更多）歧义词的歧义短语。我们借用了量子信息论、默认语境性框架和语境影响程度的方法和指标，并研究英语的歧义主谓和动宾短语，其中主语/宾语和动词都是歧义的。我们表明，可以使用上下文影响程度的平均值来建模歧义动词和歧义名词的处理差异，以及同音词和多义词和动词的不同歧义程度之间的差异。
简历
博士学位（专业：微电子和 VLSI 设计）印度理工学院 (ISM)，印度丹巴德（2011 年 10 月 - 2016 年 11 月）论文题目：使用电流模式构建块设计模拟信号处理和生成电路。指导老师：SK Paul 教授，IIT（ISM）电子工程系教授丹巴德 M. Tech。（专业：电子设计和技术）中央大学，特斯普尔（阿萨姆邦），印度（2005 年 7 月 - 2007 年 6 月）论文题目：全定制 IC 设计以实现 2D 余弦函数，DCT 针对 SCL 1.2 µm CMOS 代工厂论文地点：中央电子工程研究所，拉贾斯坦邦皮拉尼，印度。（2006 年 7 月 - 2007 年 6 月）理学士（电子与通信工程）印度旁遮普邦朗戈瓦尔圣朗戈瓦尔工程技术学院（MHRD 资助的大学）（2000 年 7 月 - 2003 年 6 月）教学经历
皮肤类型分析通过计算机视觉和最近的邻居
这个提出的计算机视觉系统是一种创新的解决方案，可以帮助在皮肤病学诊断和个性化护肤方面革命性。在使用最新的图像分析技术时，该系统拾取了与皮肤类型，色调以及其他皮肤问题有关的基本属性，例如痤疮，色素沉着甚至细纹。这可以通过在HSV和YCBCR颜色空间中进行转换来精确确定皮肤，从而精确地确定皮肤，无论是否有任何照明或环境条件，都可以精确地确定皮肤的细分。Fitzpatrick肤色分类与K-最近的邻居（KNN）一起使用，以在音调上有很大的差异，因此具有包含和准确的结果。它通过使用一式式编码和余弦相似性来映射针对策划产品数据库的独特皮肤配置文件，从而为用户提供可行的见解。它被放置在一个基于网络的平稳平台中，该平台将允许实时视频和电子商务集成，为不同的方法集创建友好且易于访问的体验。
使用 DCT、增量调制和双移位的比较研究
摘要 存储、传输和处理高维脑电图 (EGG) 信号是一项关键挑战。EEG 压缩的目标是去除 EEG 信号中的冗余数据。EEG 等医学信号必须具有高质量才能用于医学诊断。本文使用基于离散余弦变换 (DCT) 和双移位编码的接近零均方误差 (MSE) 的压缩系统来实现快速高效的 EEG 数据压缩。本文研究并比较了对变换和量化的输入信号应用或不使用增量调制的情况。在将输出映射到正值后应用双移位编码作为最后一步。使用来自 CHB-MIT 头皮 EEG 数据库的 EEG 数据文件测试系统性能。压缩比 (CR) 用于评估压缩系统性能。与以前对相同数据样本的研究相比，结果令人鼓舞。关键词：EEG、压缩、DCT、双移位编码、增量调制、映射到正值、直方图、压缩比。巴塞特莫尔 巴塞特莫尔 巴塞特莫尔 阿尔莫尔 莫尔
CVPR 2024的第一位解决方案自主挑战赛
A100 GPU。批处理大小设置为64，随机GRA-211 DIENT下降（SGD）[2]和基本学习率为0.05。212训练包括100个时期，队列大小为213，动量编码器为3,276,800。类似于Mocov2 [4]中描述的En-214 Hancements，我们利用了相同的215损耗函数和数据增强技术； （2）点216云预测阶段。在此阶段，我们在32 nvidia a100 gpus上训练217型。训练涉及218使用5帧的历史多视图图像和迭代219 219变压器解码器6次，以预测点云220，即接下来的3秒钟，每个框架间隔为0.5 sec-221 ONDS。为了保存GPU内存，我们在每个训练步骤中分离出222个其他预测的梯度。使用ADAMW [8] Opti-224 Mizer，初始学习速率为2E-4的系统223的系统进行了8个预训练时期，并通过余弦退火策略调整了225。226
双重性的双重性和形状距离，对比较神经表示的影响
已经提出了神经网络表示之间的多种（DIS）相似性度量，从而导致了零散的研究景观。这些措施中的大多数属于两个类别之一。首先，诸如线性回归，规范相关分析（CCA）和形状距离之类的措施，都学习神经单位之间的明确映射，以量化相似性，同时考虑预期的不断增长。第二，诸如表示相似性分析（RSA），中心内核比对（CKA）和归一化Bures相似性（NBS）之类的措施都量化了摘要统计数据中的相似性，例如逐个刺激的内核矩阵，它们已经不一致地是预期的。在这里，我们通过观察Riemannian形状距离的余弦（从类别1）等于NB（来自类别2）来统一这两个广泛的方法的步骤。我们探讨了这种联系如何导致形状距离和NB的新解释，并将这些措施的对比与CKA进行对比，这是深度学习文献中的流行相似性度量。
金硅结构非线性白光发光编码，用于物理不可克隆的安全标签
发光安全标签是保护消费品免遭假冒的有效平台。尽管如此，由于标签元件的窄带光致发光特性，这种安全技术的寿命有限。在本文中，我们提出了一个新概念，用于应用通过直接飞秒激光写入制造的混合金属半导体结构中实现的非线性白光发光来创建物理上不可克隆的安全标签。我们证明了在制造阶段控制的制造混合结构的内部组成与其非线性光信号之间的密切联系。我们表明，应用基于离散余弦变换的去相关程序以及标签编码的极性码可以克服白光光致发光光谱相关性的问题。应用的制造方法和编码策略用于创建物理上不可克隆的标签，具有高度的设备唯一性（高达 99%）和位均匀性（接近 0.5）。证明的结果消除了利用白光发光纳米物体创建物理不可克隆标签的障碍。
关于大型结构工程文件的提取问题
我们的项目旨在应对通过冗长的施工文档有效搜索特定信息的挑战，在这种信息中，由于潜在的幻觉，使用典型的生成模型是不可取的。将实现两个部分提取问题答案模型。第一部分将由信息检索（IR）模型组成，例如BM25算法，查询和文档之间的余弦相似性，以及与MUGI（多文本生成集成）的BM25。对于第二部分，我们将仅编码的体系结构用作提取问题答案（EQA）模型，考虑到Bert，Roberta和Longformer之类的模型以获得最佳性能。在一小部分工程文档样本上进行的初步测试显示了基线至末端精度为.18，其中BM25具有K = 1的BM25，并使用了BERT模型。在使用MUGI和Roberta模型进行BM25进行进一步测试后，达到了.2的端到端精度。最终BM25没有Mugi No Reranking提出的结果比基线BM25更好，并且在提取问题回答部分中，Roberta模型表现最好。
零发射轮渡船的能源管理与基于燃料电池的混合能源系统：可行性评估
摘要 - 由于船舶污染者对环境的影响不断增加，以及每天收紧的预防法律，因此全电动船只的利用是最近的新兴技术。作为一种有前途的技术，将燃料电池用作海船的主要能源是一个有趣的选择。在本文中，提出并分解了基于燃料电池，电池和冷水的全电动混合能系统。到此为止，渡轮船的实际数据（包括负载纤维和路径）被认为是评估所提出的能量系统的可行性。对船和能源资源的配置以及问题的结构进行了建模和分析。最后，在一日时以每小时的形式以每小时的形式进行船的管理管理。改进的正弦余弦算法用于功率调度优化，并且所有模型均在MATLAB软件中实现。基于分析结果，拟议的混合系统和能量管理方法具有高性能作为海洋血管的适用方法。此外，要成为零排放船，提议的系统具有可接受的能源成本。