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乌克兰：建立信任防御的选择
俄罗斯的全力罢工深受乌克兰的最初防守而感到沮丧。在乌克兰武装部队重新夺回领土之后，该部队分为两个阶段（春季和夏末/秋季2022年），战斗变成了第一次世界大战期间法国对抗的一场立场战争。冬季进攻（2022/2023），俄罗斯军队犯罪团伙试图扭转局面，显然遭受了巨大的损失。领土收益很小。
在使用Ayur Prakriti Web门户使用Prakriti评估量表之前，基本上需要培训。用户必须接受培训（CCRAS）B
我非常感谢Bharti博士在CCRAS领导的团队所做的努力，由Sarada Ota博士，Renu Singh博士和Lalita Sharma博士组成，他们在我的指导下白天和晚上在我的指导下塑造了这份文档，并使这一长期的梦想成为现实。我感谢10个中心的所有调查人员，他们帮助了问卷的临床验证。我也感谢来自各个知名机构的著名专家，他们在各种咨询会议上提出了宝贵的建议，以取得富有成果的结果，尤其是浦那的Shashi Kant Sathey博士； Baldev Dhiman教授，V.C。kurukshetra ayush大学；教授kar，ims，bhu;新德里AIIA的Mahesh Vyas教授；帕万教授Godatwar，尼亚，斋浦尔。T. Saketh Ram博士对他在开发PAS（Prakriti评估软件）方面的一贯努力需要高度赞赏。我还要感谢CCRAS的其他官员 - Sunita博士，Shruti博士和V.K.博士Lavaniya不时提供了宝贵的投入，Rakesh Rana和Richa Singhal博士提供了统计支持。
empartimanasi kriptografi视觉秘密共享dan
当前时代的技术非常迅速地导致交换信息的过程变得更加容易。但是，对于黑客攻击消息或机密信息的当事人，通常会使用这种易感性。密码学和隐身学成为保护和改善消息安全性或机密信息安全性的解决方案之一。这项研究研究了以灰度成像形式确保数据的最小显着性的视觉秘密共享密码学和隐肌的实施。消息图像被视觉秘密共享密码学伪装，然后隐藏在另一个图像中，加密摄影增强了最小的显着位。增强的最低显着位是至少有意义的位方法，在将其用作隐藏消息的地方而不是最后一个LSB位，而是最后一个LSB位的两个或三个。结果表明，此合并具有很高的安全性，因为它减少了看到发送消息图像的人的怀疑。
sansgpt：在梵语中推进生成预培训
在过去的十年中，在数字化梵语文本和推进语言的计算分析方面取得了重大进展。然而，为促进NLP的努力促进了诸如语义类比预测，命名实体识别和其他人的复杂语义下游任务，而其他人仍然有限。此差距主要是由于缺乏建立在大规模梵文文本数据上的坚固，预先训练的梵文模型，因为这需要大量的计算资源和数据准备。在本文中，我们介绍了Sansgpt，这是一种生成的预培训模型，已在大量的梵文文本上进行了培训，旨在促进下游NLP任务的微调和开发。我们的目标是该模型是推进梵语NLP研究的催化剂。此外，我们开发了一种专门针对梵语文本优化的自定义令牌，从而实现了复合词的有效令牌化，并使其更适合生成任务。我们的数据收集和清洁过程涵盖了各种各样的可用梵文文献，以确保培训的全面代表。我们通过对语义类比预测和明喻元素提取进行微调来进一步证明该模型的疗效，分别达到了大约95.8％和92.8％的令人印象深刻的精度。
乌克兰：建立信任防御的选择
俄罗斯的全力罢工深受乌克兰的最初防守而感到沮丧。在乌克兰武装部队重新夺回领土之后，该部队分为两个阶段（春季和夏末/秋季2022年），战斗变成了第一次世界大战期间法国对抗的一场立场战争。冬季进攻（2022/2023），俄罗斯军队犯罪团伙试图扭转局面，显然遭受了巨大的损失。领土收益很小。
俄罗斯对乌克兰战争的证据
在本工作论文中，我们想问的是新技术如何影响克劳塞维茨的战争迷雾？我们利用俄罗斯正在全面入侵乌克兰的例子来解决这个研究问题。证据包括“高科技”系统，如可携带核弹的高超音速武器，以及“低科技”系统，如廉价的商用无人机和负担得起的开源情报 (OSINT) 技术。就前者而言，我们发现俄罗斯的威胁和宣传创造了围绕武器的神话，而这些武器的军事用途并不明确。对于后者，媒体和专家的说法是耸人听闻的，因为这些系统改变了战斗动态，但没有带来革命性的影响。这两种情况都表明，对性能的期望和战场现实之间存在明显的差距。因此，新兴武器技术未能提供有关地面力量和条件平衡的明确性——这是减少战争迷雾的两种途径。在陆战中，历史早已表明，新技术很少能决定胜负。提出相反的说法只会加剧战争迷雾，并需要新的策略来对抗对武器过高预期的炒作。
自主横向控制系统的论文设计...
这项研究分析了模糊逻辑控制器（FLC）类型-2用于自动车辆方向盘控制的应用，使用误差形式的输入值和从主控制器产生的输出与从脉冲机构计算获得的转向角度值之间的差异的输入值。然后通过ROS（机器人操作系统）处理此数据。本研究将FLC -2类型的性能与7个成员和5个成员以及在各种情况下的PID控制器进行了比较。结果表明，具有7个成员的FLC -2平均误差为4.97％，比5个误差为7.71％的成员的配置要好。在避免障碍测试中，FLC型-2显示出卓越的准确性，人类回避的平均误差为1.54％，一辆停车车的4.28％，左侧两辆停车车的平均误差为1.2％，左侧两辆停车车为2.13％，左侧为1.2％。与PID控制器进行了比较，PID控制器记录了分别为2.19％，3.49％，1.12％和3.49％的错误。从电气工程部门到工程学院的完整路线测试，FLC型-2型的平均误差为8.87％，而PID的平均误差为12.35％，而PID的FLC型误差为4.52％，FLC型-2型和7.57％。flc型-2具有7个成员的被证明在保持动态驾驶条件下的准确性和性能更有效，尽管PID对较小的误差值的响应更平滑。 这一发现显示了FLC -2型在提高转向准确性和整体自动驾驶汽车性能方面的潜力。被证明在保持动态驾驶条件下的准确性和性能更有效，尽管PID对较小的误差值的响应更平滑。这一发现显示了FLC -2型在提高转向准确性和整体自动驾驶汽车性能方面的潜力。关键字：自动驾驶汽车，FLC型-2，PID控制器，转向角，5个成员，7个成员
委员会成员：Ing. Ondrej Mokry，Ing. Jan Kufa 博士Martin Fajkus (Vitesco Technologies Czech Republic sro) Vojtěch Míček (赛默飞世尔科技
委员会成员：Ing.沃伊泰克·瓦瑟鲍尔，Ing. Viktor Jurák Petr Chmelíček（Garrett Motion 捷克共和国 sro） Tomáš Bajánek（ABB sro）、Jiří Pikula（Garrett Motion 捷克共和国 sro） Denisa Bajánková（E.ON 捷克共和国 sro）