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存在反作用时混沌与关联特性的全息研究
在本研究中，我们进行了全息研究，以估计反作用对形成热场双态 (TFD) 的两个子系统之间的相关性的影响。每个子系统都被描述为强耦合的大 N c 热场理论，而赋予它的反作用则源于均匀分布的重静态夸克。我们在此考虑的 TFD 状态全息地对应于两个 AdS 黑洞的纠缠态，每个黑洞都由均匀分布的静态弦变形。为了在存在反作用的情况下对两个纠缠边界场理论之间的相关性进行全息估计，我们计算了反作用永恒黑洞中的全息互信息。早期扰动的后期指数增长是边界热场理论中混沌的标志。利用对偶体积理论中的冲击波分析，我们通过计算全息蝴蝶速度来表征这种混沌行为。我们发现，由于依赖于反作用参数的修正项，蝴蝶速度有所降低。早期扰动的后期指数增长会破坏双边关联，而反作用总是有利于双边关联。最后，我们计算了纠缠速度，它本质上编码了两个边界理论之间关联的破坏率。
印度海军 - Dhyeya IAS
他在随后的著作中重申了他的信念：世界不仅因其本身而神圣，还因为它是人类的家园。当我们观察印度和西方儿童的成长方式、他们所受的教育以及父母灌输给他们的价值观时，我们会惊讶地发现，他们成长过程中的故事大不相同。印度儿童从神话中的男人和女人的传说中汲取营养，并学会接受它们作为他们（特别是婚姻）生活的指南，而西方儿童则是听着灰姑娘和其他类似故事长大的。我们可以认识到，印度在文学和神话方面更加丰富多彩，而且这些神话（与希腊或罗马神话不同）仍然存在，并且是印度生活充满活力的框架的重要组成部分。
系统 - Dhyeya IAS
他随后写道，他重申了他的信念，即世界不仅因为其本身而神圣，还因为它是人类的家园。当我们看看印度和西方孩子的成长方式、他们的教育以及父母灌输的价值观时，我们会对孩子成长过程中的故事差异感到震惊。印度的孩子在神话中的男人和女人的传说的熏陶下，学会接受它们作为他们生活（特别是婚姻）的指南，而西方的孩子则是听着灰姑娘和类似的故事长大的。我们可以认识到，印度在文学和神话方面更加丰富多彩，而且这些神话（与希腊或罗马神话不同）仍然存在，并且是印度生活充满活力的框架的重要组成部分。
在计划潜在危险物体（PHO）缓解的计划中的不确定性量化。 C. S. Plesko 2，S。A。Becker 2，M。B。Boslough 1，W。K。
简介：行星防御缓解尝试需要大量的高级任务计划和任务模拟。模拟工作是使用流体力学代码和状态数据方程进行的[1]。这些发布前模拟的结果用于任务计划中，以预测定位和时机要求，并量化为特定对象施加必要变化（ΔV）所需的能量和输送机制。2022 DART任务是对动力学影响缓解的过程的故意测试，从氢化校准和预测开始[2，3]，并与影响实验进行比较[4]。考虑通过对峙核破裂缓解的情况存在类似的不确定性，尤其是在不可能进入目标对象围绕轨道的情况下。在这些快速接口的情况下，可能无法预测目标相对于爆发的方向，并且从爆发到目标的距离可能会产生严重的不确定性，这是由于硬件能力和目标位置不确定性引起的。不确定性，例如，目标的质量，形状和材料特性可能会给ΔV预测带来进一步的不确定性，但我们对它们的效果有不完全的理解。通过减少赋予pho的能量的不确定性来最大程度地减少pho的不确定性，减少了缓解尝试的模拟，这对任务设计构成了不可行的约束。 在这里，我们探讨了缓解模拟对已知不确定性的敏感性，以建立可行的任务设计约束。减少了缓解尝试的模拟，这对任务设计构成了不可行的约束。在这里，我们探讨了缓解模拟对已知不确定性的敏感性，以建立可行的任务设计约束。
奥斯卡·皮特（Oscar Piette）
我拥有马德里大学（UAM）大学的生物化学学位，目前正在马德里大学（UPM）获得硕士学位。我的利益主要是生物信息学的领域，例如基因组学，进化生物学，生物物理学和生物系统建模。对于我的最终学位项目，我曾在Biogulogiar分子Severo Ochoa（CBMSO）的生物信息学单元（CBMSO）工作。该项目于2021年2月至2021年12月在生物信息学部门Ugo Bastolla的负责人的监督下进行。我在研究了用于研究蛋白质超家族演化的不同相似性措施的同时，大大提高了我在数据管理任务中的技能和bash的技能。由于主人和实践的多样性，该硕士学位帮助我成为计算生物学的横向研究人员。我还大大提高了我的编程技能，并扩大了我对机器学习技术及其应用的了解。此外，作为我硕士论文的一部分，我目前正在UPM的本体论工程小组实习。该项目的结果将是一个自动，定期审查与19 covid-19相关信息源的系统，并将此新信息集成到知识图中。
最近的趋势和前景
编辑：尽管水对于人类生存至关重要，其分布不平衡以及暴露于无数污染来源，但Daniel CW Tsang仍然使水短缺变得越来越紧迫。膜技术提供了一种有效的解决方案，可减轻缺水的影响。通过合并具有不同性质和尺寸尺寸的添加剂，可以提高膜的选择性和渗透率。然而，由于关于水处理应用中纳米级材料的环境和经济可行性的巨大辩论，我们可以推断出，第一个工业纳米复合膜的商业化需要很长的路要走。这个绊脚石促使科学社区搜索具有可持续特征的替代修改路线和/或材料。在本文中，我们提出了一项特学评论，通过应用自然添加剂（例如，粘土，阿拉伯胶，沸石，木质素，水可通道蛋白），将可持续性，纳米技术和膜技术融合在一起，将其添加剂（例如，Bio Char，eReTER）和recel and receyl（例如，E.G），E.苯二甲酸酯，再生聚苯乙烯）用于聚合膜的合成和修饰。在存在的可持续天然和废物基材料的存在引起的聚合物膜上赋予了特征。此外，还阐述了与这些纳米和微型添加剂在复合膜修改中应用的障碍相关的障碍的策略。
评论文章指数级颠覆性技术和...
21 世纪见证了从生活方式到新兴技术的急剧变化。我们已进入一个新兴的范式转变（工业 4.0），科幻小说已成为科学事实，技术融合是主要驱动力。因此，确保任何技术进步都能惠及所有人是每个人的理想机会。在本研究中，我们探索了工业 4.0 的颠覆性技术，并根据它们在已发表文献中的出现次数对其进行了量化。这项研究旨在确定先前研究人员定义不明确的工业 4.0 关键技术，并列举工业 4.0 所需的技能。我们在多学科数据库中进行了全面的文献调查，涵盖了工程、生产和管理领域：Google Scholar、Science Direct、Scopus、Sage、Taylor & Francis 和 Emerald Insight。从电子调查中，量化了 35 项颠覆性技术，并确定了 13 项关键技术：物联网、大数据、3D 打印、云计算、自主机器人、虚拟和增强现实、网络物理系统、人工智能、智能传感器、模拟、纳米技术、无人机和生物技术。报告了工业 4.0 需要传授给人力资源的技术和个人技能。审查发现，需要调查发展中国家在适应工业 4.0 变化方面的能力和准备情况
人工智能在电气工程中的应用概述报告
*电气工程系，斯瓦米·维韦卡南达工程技术学院，Chaitanya Parsad，马丹普尔，科尔达，奥里萨邦 - 752054 电子邮件 ID- 31TU aniladyasa@gmail.com U31T ** 电气工程系，斯瓦米·维韦卡南达工程技术学院，Chaitanya Parsad，马丹普尔，科尔达，奥里萨邦 - 752054 电子邮件 ID- 31TU kailashchandrasenapati@gmail.com U31T *** 电气工程系，斯瓦米·维韦卡南达工程技术学院，Chaitanya Parsad，马丹普尔，科尔达，奥里萨邦 - 752054 电子邮件 ID- 31TU sonalitripathy95@gmail.com U31T 摘要：本文首先认识到心智和认知之间的区别，并假设认知是心智的一个方面，提出了一个可分离性假设作为工作假设，该假设假定认知架构可以从更通用的认知架构中分解出来。思维，从而避免了对“强人工智能”假设提出的许多哲学异议。因此，寻找一个能够解释所有有趣认知现象的架构层次可能是徒劳的。计算机辅助工程已应用于当前的电气工程，主要涵盖电力系统和电机与驱动器领域，并用于展示人工智能在这些领域的应用潜力。与计算机模型不同，有几个相互作用的层次，这种相互作用使得即使是相对简单的认知现象，用一个层次来解释也是相当不完整的。由于人工智能技术具有永久和一致的能力，以及便于记录和复制的能力，因此可以在高压电源和其他电气工程领域的新技术开发中赋予这一特性。关键词：人工智能（AI）、神经网络、可分离性假设
喀拉拉邦水务局
1关于PHE培训计划P.H.E. 培训计划于1956年由印度政府启动，目的是为各州公共卫生工程部门，供水和下水道委员会，城市当地身体等各个州公共卫生工程部门的服务工程师和工程工作人员提供培训。1关于PHE培训计划P.H.E.培训计划于1956年由印度政府启动，目的是为各州公共卫生工程部门，供水和下水道委员会，城市当地身体等各个州公共卫生工程部门的服务工程师和工程工作人员提供培训。cpheeo一直在要求所有州有关上述计划，以提名与PHED/ULB/ULB/ULB/ULB/ULB/ULBS/BOARDS合作的提名。PHE培训计划的目标是专业人力的能力建设是成功实施，运营和维护供水和卫生设施的重要组成部分。公共卫生工程部门，供水和下水道委员会以及其他部门，包括从事供水和卫生服务提供不同级别的专业人士，他们应该具有与供水和卫生领域相关的必要技术和管理技能。他们的知识和技能需要定期更新，以便与公共卫生工程/环境工程领域的最新发展保持一致。考虑到上述客观的PHE培训计划正在由住房和城市事务部实施，目的是为在职工程师和参与人员提供培训。部门正在开展研究生（M.Tech/ME）课程，以期为PHED/ULB等提供能力建设。公共卫生工程 /环境工程学研究生（M.Tech/ME）课程的持续时间为24个月（4个学期）。在以下12个公认的学术机构中进行了此培训：1印度理工学院德里，新德里
人工智能单元-I 题库...
最佳优先搜索是一般树搜索或图搜索算法的一个实例，其中根据评估函数 f(n) 选择要扩展的节点。选择具有最低评估的节点进行扩展，因为评估衡量了到目标的距离。这可以使用优先级队列来实现，优先级队列是一种数据结构，它将边缘保持在 f 值的升序顺序中。2.1.2. 启发式函数启发式函数或简称启发式函数是一种函数，它根据可用信息在每个分支步骤中对各种搜索算法中的替代方案进行排序，以便决定在搜索期间要遵循哪个分支。最佳优先搜索算法的关键组成部分是启发式函数，用 h(n) 表示：h(n) = 从节点 n 到目标节点的最便宜路径的估计成本。例如，在罗马尼亚，人们可以通过从阿拉德到布加勒斯特的直线距离来估计从阿拉德到布加勒斯特的最便宜路径的成本（图 2.1）。启发式函数是向搜索算法传递附加知识的最常见形式。贪婪最佳优先搜索贪婪最佳优先搜索尝试扩展最接近目标的节点，理由是这可能快速得到解决方案。它使用启发式函数 f(n) = h(n) 来评估节点。以罗马尼亚的路线寻找问题为例，目标是从阿拉德市出发到达布加勒斯特。我们需要知道从各个城市到布加勒斯特的直线距离，如图 2.1 所示。例如，初始状态是 In(Arad) ，直线距离启发式 h SLD (In(Arad)) 为 366。使用直线距离启发式 h SLD ，可以更快地到达目标状态。