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基于碳纳米材料的新型混合平台，用于药物中的电化学传感器应用
摘要如今，医疗和药物领域的快速改善增加了药物的多样性和使用。然而，诸如在疾病治疗中使用多种或联合药物的问题以及对非处方药的无敏使用的问题引起了人们对药物的副作用概况和治疗范围以及由于药物浪费而引起的副作用概况和治疗范围。因此，对各种培养基（例如生物学，药物和环境样本）中药物的分析是讨论的重要主题。电化学方法对于传感器应用是有利的，因为它们的易于应用，低成本，多功能性，高灵敏度和环保性。碳纳米材料，例如钻石样碳薄膜，碳纳米管，碳纳米纤维，氧化石墨烯和纳米原子石用于增强具有催化作用的电化学传感器的性能。为了进一步改善这种效果，它旨在通过将不同的纳米材料一起或与导电聚合物和离子液体等材料一起使用不同的碳纳米材料来创建混合平台。在这篇综述中，最常用的碳纳米型将根据电化学特征和理化特性进行评估。此外，将在过去五年中对最新研究中对电化学传感器的最新研究产生的影响进行检查和评估。
媒体平台的内容提供策略和利润来源
一些媒体平台的利润来自消费者和广告商（例如，Spotify、Hulu），而其他媒体平台的利润则来自广告商（例如，Jango、Tubitv）或消费者（例如，Tidal、Netflix）。因此，媒体平台根据如何在内容和广告之间分配有限的空间或带宽而采用不同的策略。在本文中，我们研究了媒体平台的内容提供策略及其对媒体平台和内容供应商利润的影响，同时考虑到多边媒体市场的交叉效应和内容供应商市场的竞争性质。为了便于分析，我们提出了一个媒体平台与三方互动的模型：内容供应商、消费者和广告商。首先，我们对完全竞争内容市场的分析表明，虽然消费者对内容的需求提高了支付意愿，但它会损害平台的利润。其次，与我们的直觉相反，平台的利润会随着内容采购成本的增加而增加。第三，广告商对消费者的渴望降低了在付费内容广告策略下垄断内容供应商的利润。第四，垄断内容供应商无法从竞争平台榨取所有利润。此外，竞争内容供应商甚至可能收取比垄断内容供应商更高的价格。最后，我们强调了内容市场竞争的性质如何影响平台对无广告策略的选择。
Brian Drake 是国防情报局未来能力与创新办公室的人工智能主管。他领导该机构的人工智能研究和开发投资组合。作为一名分析师，他领导多个团队应对来自国家和非国家行为者的威胁，涉及技术、反情报和禁毒等主题。他曾担任德勤咨询公司的经理和托夫勒联合公司的管理顾问，专门为商业和政府客户提供战略规划、业务发展、合作咨询、技术和创新服务。他还曾担任系统规划和分析公司的军事平台和政策分析师以及 DynCorp 公司的核武器计划分析师。他拥有默瑟大学的文学士学位和乔治城大学的硕士学位。除了官方职责外，他还是国防情报纪念基金会的总裁兼首席执行官；该基金会是为阵亡国防情报官员的子女设立的奖学金基金。
Brian Drake 是国防情报局未来能力与创新办公室的人工智能主任。他领导该机构的人工智能研究和开发投资组合。作为一名分析师，他领导多个团队应对来自国家和非国家行为者的威胁，涉及技术、反情报和禁毒主题。他曾担任德勤咨询公司的经理和托夫勒联合公司的管理顾问，专门为商业和政府客户提供战略规划、业务发展、合作咨询、技术和创新服务。他还曾担任系统规划和分析公司的军事平台和政策分析师以及 DynCorp 的核武器计划分析师。他拥有默瑟大学的文学学士学位和乔治城大学的硕士学位。除了他的官方职责外，他还是国防情报纪念基金会的总裁兼首席执行官；为阵亡国防情报官员的子女设立的奖学金基金。
M.Tech。嵌入式和机器学习系统课程和教学大纲-M.Sc.应用数学电子与ICT学院，NIT WARANGAL https://forms.gle/ ...
关于FDP：有关人工智能（AI）的教师发展计划（FDP），用于计算机视觉，医学成像应用将帮助教育者和研究人员了解AI基础知识及其如何应用于具有多个安全应用的医学成像技术。参与者将探索机器学习和深度学习概念，专注于使用AI进行医学成像，这有助于诊断，医疗保健，农业，零售和监视系统。AI通过基于面部识别，虹膜识别，指纹分析和语音识别的准确有效的身份验证方法，在计算机视觉中起关键作用。通过实践活动和实例实例，与会者将获得实用技能，可以在教学和研究中有效地使用不同的AI使用AI。在计划结束时，参与者将准备将AI工具集成到他们的工作中，提高他们通过现代技术教授和解决安全挑战的能力。这将通过增强他们在这些关键领域的专业知识和教学能力来使参与者受益。主要课程内容：针对计算机视觉应用程序的最新实施介绍。机器学习基础知识，使用数据预处理和数据可视化。监督和无监督的学习方法，SVM分类，神经网络和应用程序。深度学习方法的简介和基于DL的其他架构及其应用程序。用于计算机视觉，生物特征和医学成像实现的深度学习体系结构。使用Python/Matlab的动手会话。医学图像数据处理和分析。用于生物医学成像，基于CT扫描/MRI的图像分析，眼底和医学图像分类的AI/ML。对象检测/跟踪算法（例如Yolo等），诸如UNET等分段算法等使用张量流/Pytorch识别人类活动/动作/生物识别识别张量流/keras/pytorch/jupyter和colab的基础知识。使用Python/Matlab使用数据预处理和数据可视化。CV和AI算法在硬件平台上实现，例如Jetson Nano，TX2和Pynq等。主持此计划的教师：该计划将由Nit Warangal的教职员工进行；邀请来自IIT/NIT/IIIT的有关领域的院士在该计划中发表讲座。也有望作为课程的一部分提供行业的演讲者。
教育机器人 - 平台 - 竞争与预期 - ...
摘要是由于最近对教育机器人技术的兴趣爆炸（ER）的爆炸，本文试图通过提出新的思考和探索相关概念的新方法来探讨这一领域。本文的贡献是四倍。首先，未来的读者可以将本文用作探索教育机器人技术的预期学习成果的参考点。从详尽的潜在学习收益列表中，我们提出了一组六个学习成果，可以为机器人活动设计的可行模型提供一个起点。第二，本文的目的是作为最近的ER平台的调查。在越来越多的可用机器人平台的驱动下，我们收集了最新的ER套件。我们还提出了一种对平台进行分类的新方法，该平台没有制造商的模糊年龄范围。所提出的类别（包括无代码，基本代码和高级代码）源自学生需要有效地使用它们的先验知识和编程技能。第三，随着ER竞赛的数量和比赛与ER平台的增加同时增加，该论文介绍并分析了最受欢迎的机器人事件。机器人竞赛鼓励参与者在促进特定学习成果的同时发展和展示自己的技能。本文旨在提供这些结构的概述并讨论其效率。最后，本文探讨了提出的ER竞争的教育方面及其与六个拟议的学习成果的相关性。这提出了一个主要特征组成竞争并实现其教学目标的问题。本文是第一项研究，将潜在的学习收益与我们的竞争与我们的最佳知识相关联。
海洋平台浅水回声测深仪的设计与开发
摘要 — 水下回声测深仪是水面和水下舰艇声纳套件不可或缺的一部分。这些系统通过提供船体龙骨和海底之间的实时距离来确保舰队的安全作业。本文我们报告了一种用于舰队舰艇的具有出色声学参数的浅水回声测深仪的设计和开发。原型回声测深仪的峰值发射电压响应 (TVR) 为 170 dB，接收电压灵敏度 (RVS) 为 –187 dBV/µPa，电阻抗为 193 Ω。此外，这种声学换能器的设计具有通过控制传感器几何形状来调整工作频率的灵活性。这种灵活性确保了对工作频率的控制和根据要求进行定制。关键词：浅水回声测深仪、PZT、单波束、声学匹配层、水文
Blackman，Ryan T.
空间实验在技术上具有挑战性，但是天文学和星体化学研究的科学重要组成部分。国际空间站（ISS）是一个非常成功且持久的研究平台的太空实验的一个很好的例子，在过去的二十年中，它提供了大量的科学数据。但是，未来的太空平台为进行实验提供了新的机会，该实验有可能解决天体生物学和星体化学领域的关键主题。从这个角度来看，欧洲航天局（ESA）主题团队天文学和星体化学（带有更广泛的科学社区的反馈）确定了许多关键主题，并总结了2021年的“ ESA Scispace Scipace Science Community Community Community White Paper”《天体生物学和星体化学》。我们重点介绍了未来实验的开发和实施的建议，讨论原位测量，实验参数，暴露场景和轨道的类型，以及确定知识差距以及如何提高目前正在开发或高级计划阶段的未来太空曝光平台的科学利用。除了国际空间站外，这些平台还包括立方体和小萨特人，以及较大的平台，例如月球轨道门户。我们还为月球和火星上的原位实验提供了前景，并欢迎新的可能性支持搜索我们太阳系内外的系外行星和潜在的生物签名。
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（或）Sahir Kumar Samanta M.pharm。，Ph.D（J.U.）校长B. C. Roy博士药学院和AHS Durgapur，西孟加拉邦-713206 B. C. Roy
人工智能：欧洲和罗马尼亚初创企业格局概览及其决定其成功的因素 Adina SĂNIUȚĂ 国立政治研究和公共管理大学 6-8 Povernei St., Sector 1, 012104 布加勒斯特，罗马尼亚 adina.saniuta@facultateademanagement.ro Sorana-Oana FILIP 罗马尼亚 sorana.filip@gmail.com 摘要 人工智能 (AI) 已融入我们生活的许多方面；在科技驱动的时代，企业使用 AI 来提高生产力、更好地了解消费者行为或通过机器人提供服务。该研究基于 Filip (2021) 为论文进行的在线桌面和试点研究，概述了欧洲和罗马尼亚初创企业的格局以及决定其成功的因素，如产品开发核心团队专业知识、核心团队承诺和商业战略。该研究旨在为进一步研究罗马尼亚人工智能初创企业环境的论文创建一个框架，因为经济期刊预测，鉴于罗马尼亚在这一领域的潜力以及 IT、技术和机器人领域的人才库，市场将在不久的将来增长。关键词人工智能；初创企业；成功因素。介绍人工智能的一般性讨论人工智能 (AI) 有多种形式，从人脸检测和识别系统、搜索和推荐算法到数字助理、聊天机器人，
人工智能：欧洲和罗马尼亚初创企业格局概述及其决定其成功的因素 Adina SĂNIUȚĂ 国立政治研究和公共管理大学 6-8 Povernei St., Sector 1, 012104 布加勒斯特，罗马尼亚 adina.saniuta@facultateademanagement.ro Sorana-Oana FILIP 罗马尼亚 sorana.filip@gmail.com 摘要 人工智能 (AI) 已融入我们生活的许多方面；在技术驱动的时代，企业使用人工智能来提高生产力，更好地了解消费者行为或通过机器人提供服务。基于 Filip (2021) 为论文进行的在线桌面和试点研究，该研究概述了欧洲和罗马尼亚初创企业的格局以及决定其成功的因素，如产品开发核心团队专业知识、核心团队承诺和业务战略。该研究旨在为进一步的论文创建一个框架，该论文将深入研究罗马尼亚的人工智能初创环境，因为经济期刊预测，鉴于罗马尼亚在这一领域的潜力以及 IT、技术和机器人领域的人才库，该市场将在不久的将来增长。关键词人工智能；初创企业；成功因素。介绍人工智能的一般性讨论人工智能 (AI) 有多种形式，从人脸检测和识别系统、搜索和推荐算法到数字助理、聊天机器人或社交媒体。它的复杂性和动态性很难用一个定义来概括 (Zbuchea、Vidu 和 Pinzaru，2019)。据统计，到 2024 年，全球人工智能市场规模预计将达到 5000 亿美元（Statista，2021a），预计人工智能软件市场收入将达到 3275 亿美元（Statista，2021b）。尽管人工智能在过去几年似乎发展迅速，普及度不断提高，但人工智能的历史可以追溯到 20 世纪 50 年代，当时这一概念诞生于科学家、数学家和哲学家的头脑中。艾伦·图灵是第一个对这一主题进行广泛研究的人，他在他的论文“计算机器和智能”中描述了人工智能一词，以及它的构建和测试（Anyoha，2017，第 1 页）。随着图灵测试的引入，他