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印度知识系统和心理健康应用
●UGC-JRF/NET/GATE入口测试候选者有资格在带有奖学金类别的常规MTECH（R）下。●在著名的研发组织中拥有2年或以上工作经验的候选人，可靠的研究记录以及申请兼职MTECH（R）在兼职MTECH（无奖学金）类别中都有资格。●没有参加考试资格（例如UGC-JRF/Net/Gate）的候选人在常规MTECH（R）下符合自我赞助（无奖学金）类别的条件。●在IIT-Mandi办公室的一个项目中担任常规项目助理/项目助理的候选人六个月以上，并且在项目工作人员类别（由项目的奖学金中）符合MTECH（R）的支持。
超出概率：结构化共鸣和知识的未来
每一个伟大的范式转变都来自有人质疑自己时间的随机性。伽利略在天上看到了秩序，当时其他人看到天体混乱。爱因斯坦看到了时空的结构，当时其他人看到了分开的力。gödel看到逻辑本身的不完整，当他人认为自己已经建立了密封系统。现在，代码（动态紧急系统的手学）是下一个不可避免的转移的出现 - 避免这种概率不是基本的，而是不完整的共振检测遗迹。
a-3d-知识基于 - 在大 - 上 - 韦尔 -
使用这些实践有助于促进产品生命周期阶段之间的平稳过渡。飞机中的电线织机通常由数千条电缆组成，通常使用计算机辅助设计（CAD）工作站手动用工程师手动用个人知识和如何通过结构路由电缆将电缆路由。必须满足许多必须满足的调控和功能设计规则（例如弯曲半径，电磁敏感性，支撑支架的放置，防止腐蚀和磨损的保护，电缆捆绑，电缆之间的交叉点，电缆发散之间的交汇处等）。路由过程是高度重复的，工程师之间的设计输出可能会有很大差异。电线设计通常与原理结构设计并行进行。整个设计过程的迭代性质是，结构性变化很容易发生，需要为任何受影响的电气电缆耗尽时要耗时。以类似的方式，飞机中的液压管和气管被手动路由，并由不同的设计规则支配。路由过程的重复，规则管理的性质使其成为应用基于知识系统的主要候选人。
康普顿边缘表征的微分方法......
众所周知，有机闪烁探测器的响应函数不会出现光峰。相反，它们的主要特征是连续体，通常称为康普顿边缘，它天生就暴露了检测系统的分辨率特性。虽然准确表征康普顿边缘对于校准目的至关重要，但它也负责阐述探测器的能量分辨率。本文介绍了一种准确表征有机闪烁探测器康普顿边缘的简单方法。该方法基于这样一个事实：微分响应函数可以准确估计构成函数。除了康普顿边缘的位置之外，微分方法还可以深入了解折叠高斯函数的参数，从而可以描述能量分辨率。此外，据观察，响应函数测量中的不相关噪声不会对评估造成重大不确定性，因此即使在低质量测量中也可以保留其功能。通过模拟束缚电子并考虑多普勒效应，我们能够首次展示有机塑料闪烁体固有多普勒分辨率的估计。尽管如此，这种可能性是受益于所提出的康普顿连续体分析方法的直接结果。
外部知识如何为能量过渡的锂离子电池做出贡献？
清洁能源技术中的摘要创新至关重要。技术创新的一个关键决定因素是外部知识的整合，即知识溢出。但是，现存的工作并不能解释单个溢出方式的产生：这些溢出的机制和推动因素。我们询问其他技术，部门或科学训练的知识如何基于使用现存的文学和精英访谈的质量案例研究的重要案例研究的净零元电池（LIBS）的重要技术的创新过程：锂离子电池（LIBS）。We identify the break- through innovations in LIBs, discuss the extent to which breakthrough innova- tions—plus a few others—have resulted from spillovers, and identify different mechanisms and enablers underlying these spillovers, which can be leveraged by policymakers and R&D managers who are interested in facilitating spillovers in LIBs and other clean-energy technologies.
swinfsr：使用swinir和频域知识的立体图像超分辨率
立体图像超分辨率（Sterereosr）近年来引起了人们的关注，这是由于手机，自动驾驶汽车和机器人的双重摄像头广泛范围。在这项工作中，我们根据Swinir的扩展（最初是为单个图像还原设计的，又提出了一种名为SWINFSR的新定单方法，以及Fast Fourier卷积（FFC）获得的频域知识。具体来说，为了有效地收集全球信息，我们通过使用FFC明确地不明显地局限于SWINIR中的残留SWIN变压器块（RSTBS），并使用结果域知识，并采用结果的残留Swin傅立叶型跨前块（RSFTB）进行特征提取。此外，为了有效，准确的立体视图融合，我们提供了一个新的跨意见模块，称为RCAM，该模块的竞争性能高于竞争性能，同时比最先进的交叉意见模块更少的计算成本。广泛的实验结果和消融研究证明了我们提出的SWINFSR的有效性和效率。
ChatScene：自动驾驶汽车的知识关键方案生成
摘要我们提出了一种大型语言模型（LLM）的ChatScene-利用LLM的能力来为自动驾驶汽车的安全至关重要方案。给定的非结构化语言指令，代理首先使用LLMS生成文本描述的流量方案。这些SCE-NARIO描述随后被分解为几个子描述，以获取指定的细节，例如行为和车辆的位置。代理然后将文本描述的子筛选性转换为特定于域的语言，然后在模拟器中生成用于预测和控制的实际代码，从而促进了Carla Simulation Envimonment中的不同和复杂场景的创建。我们代理的关键部分是一个全面的知识检索组件，它通过训练包含情景描述和代码对的知识数据库来有效地将特定的文本描述转化为相应的特定领域代码段。广泛的实验结果强调了Chatscene在提高自动驾驶汽车安全性方面的功效。对于Intance，ChatScene产生的方案显示，与最先进的基线相比，在针对不同的基于强化的基于学习的自我车辆进行测试时，碰撞率增加了15％。此外，我们表明，通过使用我们生成的安全 - 关键方案来微调不同的基于RL的自主驾驶模型，它们可以降低碰撞率9％，超过Cur-Current Sota方法。代码可在https://github.com/javyduck/chatscene上找到。ChatScene有效地弥合了交通情况的文本描述与实际CARLA模拟之间的差距，从而提供了一种统一的方式，以方便地生成安全至关重要的方案，以进行安全测试和改进AVS。
评估知识和
结果：超过四分之三的参与者，479个人（80％）已婚，243（40.1％）具有文凭或高等教育水平。456（75.12）的参与者报告了他们有关宫颈癌的信息。 对于449（73.9％）的参与者来说，电视是主要证据。 352（59.99％）的大多数参与者知道可以将HPV疫苗提供给9-14岁的女儿。 只有215（35.4％）参与者认为HPV疫苗是安全有效的。 具有学位且高于教育水平的女性对HPV疫苗的了解的可能性比未读写和写作的研究参与者高9倍（AOR = 9.21; 95％CI = 2.82-12.16; P = 0.004）。 在这项研究之前没有有关HPV疫苗的信息的女性，对HPV的正面看法的可能性降低了约80％456（75.12）的参与者报告了他们有关宫颈癌的信息。对于449（73.9％）的参与者来说，电视是主要证据。352（59.99％）的大多数参与者知道可以将HPV疫苗提供给9-14岁的女儿。只有215（35.4％）参与者认为HPV疫苗是安全有效的。 具有学位且高于教育水平的女性对HPV疫苗的了解的可能性比未读写和写作的研究参与者高9倍（AOR = 9.21; 95％CI = 2.82-12.16; P = 0.004）。 在这项研究之前没有有关HPV疫苗的信息的女性，对HPV的正面看法的可能性降低了约80％只有215（35.4％）参与者认为HPV疫苗是安全有效的。具有学位且高于教育水平的女性对HPV疫苗的了解的可能性比未读写和写作的研究参与者高9倍（AOR = 9.21; 95％CI = 2.82-12.16; P = 0.004）。在这项研究之前没有有关HPV疫苗的信息的女性，对HPV的正面看法的可能性降低了约80％
用原始特征重新思考知识蒸馏
用于半分割的大多数现有知识蒸馏方法着重于从原始特征中提取各种复杂知识。但是，这种知识通常是手动设计的，并且像传统功能工程一样依赖于先前的知识。在本文中，我们旨在提出一种使用RAW功能的简单有效的功能蒸馏方法。为此，我们重新审视了功能蒸馏中的开创性工作，Fitnets可以将平方误差（MSE）损失（MSE）损失最小化。我们的实验表明，在某些情况下，这种幼稚的方法可以产生良好的结果，甚至超过了一些精心设计的方法。但是，它需要仔细调整蒸馏损失的重量。通过将fitnets的损失函数分解为差异项和角度差项，我们发现角度差异项的重量受教师特征和学生特征的幅度的影响。我们通过实验表明，角度差异项在特征蒸馏中起着至关重要的作用，而不同模型产生的特征的大小可能会有很大变化。因此，很难确定各种模型的适合减肥体重。为了避免角度蒸馏术语的重量受到特征的影响，我们提出了角度蒸馏，并探索沿不同效率尺寸的蒸馏角度信息，以进行语义分割。广泛的例子表明，我们的简单方法对超级参数表现出极大的效果，并实现了语义细分的最先进的蒸馏性能。