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Shikha Dubey博士
会议/研讨会参加了国际1。国际分析科学进步国际会议（RAAS），2014年3月27日至29日，印度瓦拉纳西IIT（BHU）化学系（海报介绍）。2。未来应用多功能材料国际会议（ICMFA），2015年10月27日至29日，印度瓦拉纳西IIT（BHU）化学系（海报介绍）。3。第四届国际纳米材料和纳米技术国际会议（ICANN-2015），2015年12月8日至11日，印度IIT Guwahati化学系（海报演示）。 4。纳米科学和技术国际会议（ICONSAT 2016），2016年2月29日，印度Iiser Pune，印度Iiser Pune（海报演示）。 5。2016年4月7日至9日，印度瓦拉纳西IIT（BHU）化学系（BHU），2016年4月7日至9日，国际分析科学进展（RAAS）国际会议（海报演示）。 6。纳米世界生物系统和材料科学进步国际会议（ABSMSNW），2017年2月19日至23日，印度瓦拉纳西IIT（BHU）物理学系（海报演示）。 国家1。 纳米材料与可持续合成策略的全国研讨会，2015年3月21日至22日，印度瓦拉纳西瓦拉纳西化学部化学系（海报演示）2。 第18届CRSI-RSC化学国家研讨会，2016年2月5日至7日，印度昌迪加尔旁遮普大学（海报演示）。 3。 第20届CRSI-RSC化学国家研讨会，2017年2月3日至5日，印度阿萨姆邦古瓦哈蒂大学（海报演示）。第四届国际纳米材料和纳米技术国际会议（ICANN-2015），2015年12月8日至11日，印度IIT Guwahati化学系（海报演示）。4。纳米科学和技术国际会议（ICONSAT 2016），2016年2月29日，印度Iiser Pune，印度Iiser Pune（海报演示）。5。2016年4月7日至9日，印度瓦拉纳西IIT（BHU）化学系（BHU），2016年4月7日至9日，国际分析科学进展（RAAS）国际会议（海报演示）。6。纳米世界生物系统和材料科学进步国际会议（ABSMSNW），2017年2月19日至23日，印度瓦拉纳西IIT（BHU）物理学系（海报演示）。国家1。纳米材料与可持续合成策略的全国研讨会，2015年3月21日至22日，印度瓦拉纳西瓦拉纳西化学部化学系（海报演示）2。第18届CRSI-RSC化学国家研讨会，2016年2月5日至7日，印度昌迪加尔旁遮普大学（海报演示）。3。第20届CRSI-RSC化学国家研讨会，2017年2月3日至5日，印度阿萨姆邦古瓦哈蒂大学（海报演示）。
MDBrain | MDProstate 1.1 Akhondi-Asl，A.，和 Warfield。SK......
MDBrain | MDProstate 1.1 Akhondi-Asl, A. 和 Warfield. SK (2013)。通过融合概率分割同时估计真实性和性能水平。IEEE 医学影像学报 32，1840-1852。doi：10.1I09/TMI.2013.2266258 1.2 Allay, EE. Fisher. E.. Iones. SE、Hara-Cleaver, G、Lee, LG 和 Rudick, RA (2013)。在多发性硬化症诊所中使用磁共振成像对多发性硬化症疾病活动进行分类的可靠性。JAMA Neurol. 70，338-344。doi：I0.1001/2013.jamaneuroL211 1.3 Battagiini, M.. Rossi, F.» Grove, RA、Stromillo, M. L、Whitcher, B.、Matthews, PM. 等人 (2014)。使用减影图像自动识别多发性硬化症中的大脑新病变。I. Magn. Reson. Imaging 39, 1543-1549。doi: 10.1002/jmri .24293 1.4 Baur, G、Denner, S.、Wiestler, B.、Navab, N. 和 Albarqouni, S. (2021)。用于脑部 MR 图像中无监督异常分割的自动编码器：一项比较研究。Med. Image Anal. 69:101952。doi: 10.1016/j.media.2020.101952 1.5 Bose, M.、Heitz. F.» Armspach, J.-P.» Namer, L, Gounot, D. 和 Rumbach. L (2003)。多模态序列 MR1 中的自动变化检测：应用于多发性硬化症病变演变。NeuroImage 20, 643-656。doi: 10.1016ZS1053-8119(03)00406 3 1.6 Brownlee, WJ, Altmann. DR. Prados, F., Miszkiel, KA. Eshaghi, A., Gandini Wheeler-Kingshott, Q A. 等人 (2019)。复发型多发性硬化症长期结果的早期成像预测因子。Brain 142。2276-2287。doi: !0.1093/brain/awzl56 1.7 Carass, A., Roy, log. A., Cuzzocreo。 J. L、Magrath、E.、Gherman、A. 等 (2017)。纵向多发性硬化症病变分割：资源与挑战。NeuroImage 148,77-102。doi：10.10I6/j.neuroimage20l6.12.064 1.8 Qtek、0.、Abdulkadir、A.、I.ienkamp、SS。Brox、T.» 和 Ronneberger、O. (2016)。“3D U-Net 从稀疏注释中学习密集体积分割。”国际医学图像计算与计算机辅助干预会议 (雅典：Springer)，424-432。1.9 Commowick、O.、Istace、A.、Kain、M.» Laurent. B.. Leray, F., Simon, M.. 等人 (2018)。使用数据管理和处理基础架构对多发性硬化症病变分割进行客观评估。Sci. Rep. 8, 1-17。doi: 10.1038/S41598-018-31911-7 1.10 Egger, G, Opfer, R., Wang, C.» Kepp, T.» Sormani, MP。Spies, L, 等人 (2017)。多发性硬化症中的 MR1 FLAIR 病变分割：自动分割是否与手动注释相符？NeuroImage Clin. 13, 264-270。doi: 10.1016/j.nicl.2016.11.020
第39届年度会议 - 排名持有人
学校课程分支机构Reg。否。学生名称等级SAS M.Sc.M.Sc. 业务统计2022 22MBS0032 Nedunuri Sai Srividya 1 SAS M.Sc. M.Sc. 业务统计2022 22MBS0010 HIMANSHI GARG 2 SAS M.SC. M.Sc. 业务统计2022 22MBS0003 NAVAMI S 3 SAS M.Sc. M.Sc. 业务统计2022 22MBS0002 Boggavarapu Shanmukh 4 SAS M.Sc. M.Sc. 业务统计2022 22MBS0009 ANUSHKA DEY 5 SAS M.SC. M.Sc. 业务统计2022 22MBS0006 Sachin Kumar S 6 SAS M.Sc. M.Sc. 业务统计2022 22MBS0007 Lhingnunching Lhungdim 7 SAS M.Sc. M.Sc. 业务统计2022 22MBS0016 AIRIN自SAS M.Sc. M.Sc. 业务统计2022 22MBS0013 Vigneshwaran P 9 SAS M.Sc. M.Sc. 业务统计2022 22MBS0022 Nandha Kumar S 10 SAS M.Sc. M.Sc. 化学2022 22MSH0082 Sayon Ghosh 1 SAS M.Sc. M.Sc. 化学2022 22MSH0064 Debarjya Ganguly 2 SAS M.Sc. M.Sc. 化学2022 22MSH0097 Shristi Pradhan 2 SAS M.Sc. M.Sc. 化学2022 22MSH0073 TAPOLABDHA LODH 4 SAS M.SC. M.Sc. 化学2022 22MSH0056 SNEHASISH SAMAL 5 SAS M.SC. M.Sc. 化学2022 22MSH0024 M B B Priyadharshini 6 SAS M.Sc. M.Sc. 化学2022 22MSH0006 SURANGE SARTHAK BABURAO 7 SAS M.SC. M.Sc. 化学2022 22MSH0068 AARTHI S 8 SAS M.SC. M.Sc. 化学2022 22MSH0030 POOJA S 9 SAS M.SC.M.Sc.业务统计2022 22MBS0032 Nedunuri Sai Srividya 1 SAS M.Sc.M.Sc. 业务统计2022 22MBS0010 HIMANSHI GARG 2 SAS M.SC. M.Sc. 业务统计2022 22MBS0003 NAVAMI S 3 SAS M.Sc. M.Sc. 业务统计2022 22MBS0002 Boggavarapu Shanmukh 4 SAS M.Sc. M.Sc. 业务统计2022 22MBS0009 ANUSHKA DEY 5 SAS M.SC. M.Sc. 业务统计2022 22MBS0006 Sachin Kumar S 6 SAS M.Sc. M.Sc. 业务统计2022 22MBS0007 Lhingnunching Lhungdim 7 SAS M.Sc. M.Sc. 业务统计2022 22MBS0016 AIRIN自SAS M.Sc. M.Sc. 业务统计2022 22MBS0013 Vigneshwaran P 9 SAS M.Sc. M.Sc. 业务统计2022 22MBS0022 Nandha Kumar S 10 SAS M.Sc. M.Sc. 化学2022 22MSH0082 Sayon Ghosh 1 SAS M.Sc. M.Sc. 化学2022 22MSH0064 Debarjya Ganguly 2 SAS M.Sc. M.Sc. 化学2022 22MSH0097 Shristi Pradhan 2 SAS M.Sc. M.Sc. 化学2022 22MSH0073 TAPOLABDHA LODH 4 SAS M.SC. M.Sc. 化学2022 22MSH0056 SNEHASISH SAMAL 5 SAS M.SC. M.Sc. 化学2022 22MSH0024 M B B Priyadharshini 6 SAS M.Sc. M.Sc. 化学2022 22MSH0006 SURANGE SARTHAK BABURAO 7 SAS M.SC. M.Sc. 化学2022 22MSH0068 AARTHI S 8 SAS M.SC. 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M.Sc. 物理2022 22MSP0030同志M a G Mukuula 1 SAS M.Sc. M.Sc. 物理2022 22MSP0046 ANAGHA UMESH MENON 2 SAS M.SC. M.Sc. 物理2022 22MSP0031 Anakha A 3 SAS M.Sc. M.Sc. 物理2022 22MSP0061 Devika anil A 4 SAS M.Sc. M.Sc. 物理2022 22MSP0032 Debarshi Choudury 5 SAS M.Sc. M.Sc. 物理2022 22MSP0034 Miriyala Chargeshu 6 SAS M.Sc. M.Sc. 物理2022 22MSP0042 Sreelakshmi.p。 6 SAS M.Sc. M.Sc. 物理2022 2MSP0066 Liz Johnson Panadaan 8 SAS M.Sc. M.Sc. 物理2022 22MSP00055 Srabani Tungabidya 9 Sas M.Sc. M.Sc.M.Sc.数据科学2022 22MDT0109 Sayantan Biswas 9 Sas M.Sc.M.Sc. 数据科学2022 22MDT0068 KEXERHAAN MANOJ 10 SAS M.SC. M.Sc. 物理2022 22MSP0030同志M a G Mukuula 1 SAS M.Sc. M.Sc. 物理2022 22MSP0046 ANAGHA UMESH MENON 2 SAS M.SC. M.Sc. 物理2022 22MSP0031 Anakha A 3 SAS M.Sc. M.Sc. 物理2022 22MSP0061 Devika anil A 4 SAS M.Sc. M.Sc. 物理2022 22MSP0032 Debarshi Choudury 5 SAS M.Sc. M.Sc. 物理2022 22MSP0034 Miriyala Chargeshu 6 SAS M.Sc. M.Sc. 物理2022 22MSP0042 Sreelakshmi.p。 6 SAS M.Sc. M.Sc. 物理2022 2MSP0066 Liz Johnson Panadaan 8 SAS M.Sc. 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M.Sc. 物理2022 22MSP00055 Srabani Tungabidya 9 Sas M.Sc. M.Sc.M.Sc.物理2022 22MSP0046 ANAGHA UMESH MENON 2 SAS M.SC.M.Sc. 物理2022 22MSP0031 Anakha A 3 SAS M.Sc. M.Sc. 物理2022 22MSP0061 Devika anil A 4 SAS M.Sc. M.Sc. 物理2022 22MSP0032 Debarshi Choudury 5 SAS M.Sc. M.Sc. 物理2022 22MSP0034 Miriyala Chargeshu 6 SAS M.Sc. M.Sc. 物理2022 22MSP0042 Sreelakshmi.p。 6 SAS M.Sc. M.Sc. 物理2022 2MSP0066 Liz Johnson Panadaan 8 SAS M.Sc. M.Sc. 物理2022 22MSP00055 Srabani Tungabidya 9 Sas M.Sc. M.Sc.M.Sc.物理2022 22MSP0031 Anakha A 3 SAS M.Sc.M.Sc. 物理2022 22MSP0061 Devika anil A 4 SAS M.Sc. M.Sc. 物理2022 22MSP0032 Debarshi Choudury 5 SAS M.Sc. M.Sc. 物理2022 22MSP0034 Miriyala Chargeshu 6 SAS M.Sc. M.Sc. 物理2022 22MSP0042 Sreelakshmi.p。 6 SAS M.Sc. M.Sc. 物理2022 2MSP0066 Liz Johnson Panadaan 8 SAS M.Sc. M.Sc. 物理2022 22MSP00055 Srabani Tungabidya 9 Sas M.Sc. M.Sc.M.Sc.物理2022 22MSP0061 Devika anil A 4 SAS M.Sc.M.Sc. 物理2022 22MSP0032 Debarshi Choudury 5 SAS M.Sc. M.Sc. 物理2022 22MSP0034 Miriyala Chargeshu 6 SAS M.Sc. M.Sc. 物理2022 22MSP0042 Sreelakshmi.p。 6 SAS M.Sc. M.Sc. 物理2022 2MSP0066 Liz Johnson Panadaan 8 SAS M.Sc. M.Sc. 物理2022 22MSP00055 Srabani Tungabidya 9 Sas M.Sc. M.Sc.M.Sc.物理2022 22MSP0032 Debarshi Choudury 5 SAS M.Sc.M.Sc. 物理2022 22MSP0034 Miriyala Chargeshu 6 SAS M.Sc. M.Sc. 物理2022 22MSP0042 Sreelakshmi.p。 6 SAS M.Sc. M.Sc. 物理2022 2MSP0066 Liz Johnson Panadaan 8 SAS M.Sc. M.Sc. 物理2022 22MSP00055 Srabani Tungabidya 9 Sas M.Sc. M.Sc.M.Sc.物理2022 22MSP0034 Miriyala Chargeshu 6 SAS M.Sc.M.Sc. 物理2022 22MSP0042 Sreelakshmi.p。 6 SAS M.Sc. M.Sc. 物理2022 2MSP0066 Liz Johnson Panadaan 8 SAS M.Sc. M.Sc. 物理2022 22MSP00055 Srabani Tungabidya 9 Sas M.Sc. M.Sc.M.Sc.物理2022 22MSP0042 Sreelakshmi.p。6 SAS M.Sc. M.Sc. 物理2022 2MSP0066 Liz Johnson Panadaan 8 SAS M.Sc. M.Sc. 物理2022 22MSP00055 Srabani Tungabidya 9 Sas M.Sc. M.Sc.6 SAS M.Sc.M.Sc. 物理2022 2MSP0066 Liz Johnson Panadaan 8 SAS M.Sc. M.Sc. 物理2022 22MSP00055 Srabani Tungabidya 9 Sas M.Sc. M.Sc.M.Sc.物理2022 2MSP0066 Liz Johnson Panadaan 8 SAS M.Sc.M.Sc. 物理2022 22MSP00055 Srabani Tungabidya 9 Sas M.Sc. M.Sc.M.Sc.物理2022 22MSP00055 Srabani Tungabidya 9 Sas M.Sc.M.Sc.M.Sc.物理2022 22MSP0014 Shivani Choudhury 10 SAS M.Sc.（5年综合）计算统计和数据分析（集成）2019 19miy0021 Shriya Sridharan Iyer 1 SAS M.Sc.（5年综合）计算统计和数据分析（集成）2019 19miy0045 Sai Saran B 2 SAS M.Sc.（5年综合）计算统计和数据分析（集成）2019 19miy0010 varshaa Moorthy 3 SAS M.Sc.（5年综合）计算统计和数据分析（集成）2019 19miy0031 Chandreyi Chowdhury 4 SAS M.Sc.（5年综合）计算统计和数据分析（集成）2019 19miy0020 Reba Gayathri Jesudoss 5 SAS M.Sc.（5年综合）计算统计和数据分析（集成）2019 19miy0033 Joel Johnson 6 SAS M.Sc.（5年综合）计算统计和数据分析（集成）2019 19miy0002 Kirthika S R 7 SAS M.Sc.（5年综合）计算统计和数据分析（集成）2019 19miy0037 Sarla Harshada Prasanna 8 SAS M.Sc.（5年综合）计算统计和数据分析（集成）2019 19miy0005 Aravind S 9 SAS M.Sc.（5年综合）计算统计和数据分析（集成）2019 19miy0017 Shyamalee Kalita 10
mm6108-ekh05 - 用户指南
1 简介 4 2 特性 5 3 开发环境 9 3.1 系统环境 9 3.2 开发选项 9 3.2.1 CMSIS 包 9 3.2.2 MM IoT SDK 10 3.2.3 PlatformIO + MM IoT SDK 10 4 入门 11 4.1 默认跳线配置 12 4.2 AP 设备设置 13 4.2.1 更改信道、带宽、DTIM 周期 17 4.3 软件示例 18 4.4 查看 MM6108-EKH05 演示 HTTP 服务器 19 5 软件开发 22 5.1 安装 CMSIS 包 22 5.2 构建和运行示例应用程序 25 5.2.1 UART 输出 31 5.2.1.1 Windows 31 5.2.1.2 Linux 32 5.2.1.3 Mac OS 32 5.3 更改示例应用程序33 5.4 更改示例配置 35 5.5 在 SPI 和 SDIO 之间切换 36 5.6 更改网络堆栈 43 5.7 更新 BLUENRG-M2SP 模块固件 45 6 硬件布局和配置 48 6.1 电源选择 48 6.2 使用外部调试器/编程器 49 6.3 更改 VFEM 电压 50 6.4 在 SDIO 和 SPI 之间切换 51 6.5 在 SMA 和 U.FL 连接器之间切换 52 6.6 断开传感器 53 7 功耗测量 54 7.1 功耗测量点 54
引用：Arteev DS、Sakharov AV、Nikolaev AE、Zavarin EE、Tsatsulnikov AF，基于 2DEG 的多层 AlGaN/GaN 异质结构，具有较低的 sh
由于 III-N 材料体系的独特性质，AlGaN/GaN 基异质结构可用于制造高电流 (> 1 A/mm [1, 2]) 和高功率 (> 40 W/mm [1]) 的高电子迁移率晶体管和肖特基势垒二极管等器件。此类结构中二维电子气 (2DEG) 浓度的典型值为 N s = 1.0–1.3·10 13 cm -2，电子迁移率 μ ~ 2000 cm 2 V -1 s -1 。通过增加势垒层中的 Al 摩尔分数进一步增加浓度会受到应变弛豫的阻碍 [3]。此外，当 2DEG 密度增加时，2DEG 迁移率通常会大幅下降 [4]，因此电导率保持不变甚至变得更低。使用具有多个 2DEG 的多通道设计的结构可能是实现更高电导率的替代方法 [5, 6]。有关 GaN 多通道功率器件的进展、优点和缺点的更多详细信息，请参阅最近的评论文章 [6]。这种设计能够在不降低迁移率的情况下增加总电子浓度。然而，强的内部极化电场会导致导带能量分布发生显著改变，因此一些无意掺杂的结构的通道可能会完全耗尽，总电导率会明显低于预期。另一方面，向势垒层引入过多的掺杂剂可能会导致寄生传导通道的形成。因此，需要优化设计。在本文中，我们研究了单通道和三通道 AlGaN/AlN/GaN 异质结构的设计对其电学性能的影响。
引用原始发表的论文（记录的版本）：Wang，H.，Salunkhe，O.，Quadrini，W。等（2023）。计算机视觉技术的概述
线束是现代汽车车辆中电子系统的必不可少的硬件。随着汽车行业向电力和自动驾驶的转变，越来越多的汽车电子设备负责能源传输和关键安全功能，例如操纵，驾驶员援助和安全系统。此范式转移从安全角度来看，对汽车线束的需求更大，并强调了在车辆中高质量的线束组件的更重要性。但是，熟练的工人仍然手动执行电线线束组件的大多数操作，并且某些手动过程在质量控制和人体工程学方面都是有问题的。行业对提高竞争力并获得市场份额的需求也持续存在。因此，需要确保组装质量，同时提高人体工程学并优化人工成本。由机器人或人类机器人协作完成的机器人组装，是实现越来越苛刻的质量和安全性的关键推动力，因为它可以使比完全手动操作更具复制，透明和可理解的过程。然而，由于可变形物体的灵活性，在实际环境中，机器人的汇编组装在实际环境中具有挑战性，尽管在简化的工业结构下提出了许多初步的自动化解决方案。先前的研究E↵Orts提出了使用计算机视觉技术来促进线束组件的机器人自动化，从而使机器人能够更好地感知和操纵灵活的线束。本文介绍了针对机器人线束组件提出的计算机视觉技术的概述，并得出了需要进一步研究的研究差距，以促进更实用的机器人丝带线束。
MyGovuc服务中的双子座，笔记本电脑和Google vids简介
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引用原始发表的论文（记录的版本）：Choi，B。，Tafur Rangel，A.，Kerkhoven，E。等（2024）。 SacCharomyces CE
需要高生产率和鲁棒性提高的代谢工程，以使木质纤维素生物量的可持续生物生产乳酸。乳酸是一种重要的商品化学化学物质，例如作为可生物降解聚合物的聚乳酸生产的单体。在这里，使用有理和模型的优化来设计二倍体的木糖发酵酵母酿酒酵母菌株以产生L-乳酸。通过删除ERF2，GPD1和CYB2的多种乳酸脱氢酶编码基因，将代谢通量转向乳酸。使用木糖作为碳源实现了93 g/l的乳酸，其产率为0.84 g/g。增加了木糖利用并减少乙酸合成，还从菌株中删除了PHO13和ALD6。最后，编码丙酮酸激酶的CDC19过表达，导致消耗的0.75 g乳酸/g糖的产率，当使用的底物是一种合成木质纤维素水解培养基时，含有六糖和乙酸和固定剂等合成木质纤维素水解培养基。值得注意的是，建模还为理解氧气在乳酸产生中的影响提供了潜在客户。从木糖中产生高乳酸，在氧气限制下可以通过氧化磷酸化途径减少的通量来解释。在对比度上，较高的氧气水平对乳酸的产生有益于合成水解培养基的乳酸，这可能是耐受抑制剂所需的ATP浓度较高。这项工作突出了酿酒酵母对木质纤维素生物量产生乳酸的潜力。
![文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控](/simg/8/8dd469c55249d1165cc0c55c494f5b27bda7b11b.png)
文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控
文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控