XiaoMi-AI文件搜索系统
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引用这篇文章Rachana PM，Sekar I，Parthiban KT，Raj SV，Akshay FM，Singh D，Sivakumar B，Kiruba M，Murthy MS。生态投资：量化
进行了研究，以量化印度泰米尔纳德邦的小型和边缘农民建立的多功能农业验证（MFA）系统的固相潜力。MFA由在0.75英亩土地上的四个四边形和边界树木上跨越316种多功能树和灌木。结果表明，不同树和灌木种类的地上和地下碳库存的显着差异。neolamarckia cadamba分别记录了70.65千克树-1和18.37 kg树-1的最高地下库存。由植被隔离的总碳为3.82吨（3823.94千克），对四元素II（1591.85 kg）的贡献最高，最低的是边界树（132.30 kg）。土壤有机碳（SOC）库存随着深度的增加而降低，在0-20 cm层中观察到最大库存。研究期间，SOC股票的总变化为12.99 mg ha -1，碳固存速率为0.18 mg ha -1 yr -1。植被和土壤的总碳含量为311.4美元（植被的140.3美元，土壤中的171.1美元）。这些发现突出了MFA系统在碳隔离和缓解气候变化中的重要潜力，特别是对于发展中国家的小型和边缘农民而言。
Rajkumar P1，G。Tanmai2，K。Ankitha2，M。Srilekha2（2024）。社交媒体上的深泡沫检测：利用深度学习和快速文本嵌入
DeepFake Technology使用AI来创建操纵媒体，对社交媒体平台上的信息完整性构成了重大威胁。在印度，Deepfake内容的兴起呈指数增长，尤其是在政治和娱乐领域，假新闻和AI生成的视频已经风靡一时，导致了错误的信息。主要目的是开发一个可靠的AI模型，该模型可以准确地检测到社交媒体平台上的深击内容，重点是使用FastText Embeddings识别机器生成的推文。传统方法涉及根据预定义的规则和关键字匹配的社交媒体帖子的人类审核，事实检查机构以及手动过滤。这些方法是耗时的，而且通常不准确，缺乏管理大量在线内容的可扩展性。手动检测深摄影和AI-AI-I-Actuct含量非常低效，容易出现错误，并且无法实时处理大量社交媒体数据。因此，在被识别或删除之前，有害和误导性信息可能会广泛传播。随着社交媒体在塑造公众舆论的日益影响，这项研究背后的动机是打击错误信息和维护在线话语的完整性。特别是深度学习模型可以通过自动化社交媒体内容的分析来显着改善对深击的检测。fastText嵌入将将推文转换为有意义的单词向量，而深度学习模型可以应用于对推文是人类生成还是AI生成的推文。与传统方法相比，这种方法提供了实时检测，提高准确性和可伸缩性。
DR。 s。 Suresh KumarDR。 s。 Suresh Kumar
during 2015-2018 ( Applied projects/programs worth of 4 Crore) Received Incubation Center Approval from MSME of DST in 2018 for VCEW Established PMKVY in VCEW for 5 courses Established Department of Robotics, AI & ML , SCET : 2020-2021 Renewed Autonomous, SCET 2 nd time 2021-2026.SCET2022-2022的NAAC 2 ND周期的等级DS，AI＆DS，AI＆DS，CSE（BS），CSE（CS），CSE（CS），SCET：2022-2023BBA，BBA，BCA，BMS，BMS SCET：2023-20224ECECSE，ECSECE，MECH ITECE，ITECE，ICE，ITECE，ITECE，ICE，ECSECE，ECSECE，ITECE，ITECE，ECSECE，ECSECE，ITECE，ECSECE，ITECE，ITECE，ECSECE，ITECE，ITECE。 CET，2024个人数据出生日期：1966年4月12日电子邮件：nice.ssk@gmail.com手机：+91 70109 90845
Anima Anandkumar：curriculum vitae
[24] K. Kashinath，M。Mustafa，A。Albert，J.L。Wu，C。Jiang，S。Esmaeilzadeh，K。Azizzadenesheli，R。Wang，A。Chattopadhyay，A。Singh，A。Manepalli，D.Chirila，R.YU，R.Walters，R.Walters，B.White，H。Xiao，H。A. Tchelepi，P。Marcus，A。Anandkumar，P。Hassanzadeh和Prabhat。物理知识的机器学习：天气和气候建模的案例研究。皇家学会的哲学交易A，379（2194），2021。
Advik Shreekumar
X射线专家：放射学（就业市场论文）医疗错误的可预测错误是结果的，但很难研究，通常需要对过去案件进行费力的人类审查。i应用算法工具在最常见的医疗决策设置之一中衡量医疗错误的程度和性质：放射科医生解释胸部X射线。我使用最先进的自然语言处理来从其自由文本报告中提取放射科医生对心脏健康的主张，并将这些主张与算法预测进行比较。i使用直接测量心脏健康的外源给药的血液测试对两者进行裁决。至少有55％的放射科医生犯了错误，可以预见的报告误解了患者心脏健康的严重程度。与医学文献中的主要假设相反，这些错误并不能反映放射学家超重的显着信息。相反，它们系统地对患者风险的信号有系统地反应。一个分解表明，这些错误大致反映了个人放射科医生的最佳临床实践（一种“人类边界”），以及最佳实践和算法预测（“机器边界”）之间的进一步差距。原则上，到达人类边界会将放射科医生的假负率降低20％，而假阳性率降低了2％；到达机器边界会将假否定性降低12％，假阳性降低2％。最后，我发现在这种情况下，机器学习所揭示的错误不会偏向代表性不足的组，从而强调了通过算法检测算法的承诺。管理情绪：在线正念冥想对心理健康和经济行为（带有皮埃尔·卢克·沃特里（Pierre-Luc Vautrey））的正念冥想的影响已受欢迎，这是由于可访问的智能手机应用程序以及对心理健康的不断增长所致。虽然声称此类应用会影响心理健康，生产力和决策，但由于样本量有限和损失量高，现有证据尚无定论。我们通过对2,384名美国成年人进行大规模，低呼吸的实验来解决这些问题，对流行的正念应用程序进行随机访问和使用激励措施。APP访问在两周后将焦虑，抑郁和压力的指数提高0.38个标准偏差（SDS），在四个星期时将0.46 SDS提高，三个月后持续效应。它还将重点校对任务的收入提高了2％。但是，我们发现对标准认知测试（一项stroop任务）以及对风险和信息获取的决策的影响接近零，在过去的经济学研究中表明情绪会影响选择。这项研究提供了证据，表明数字正念可以提高心理健康并可以提高生产力，但表明这些影响并不源于传统的认知能力措施，也不伴随着我们衡量的信息和风险偏好的更原始的变化。
r rajeshkumar-召集人 - ISO/IEC SC17/WG3
•已将单词版本提交给JTC1。需要发送PDF版本和可编程图形 - 投票将在大约6周后打开，并将运行8周。如果没有重大反对意见，ISO/IEC 7501将出版，并与第8版DOC 9303•ISO/IEC 18745-1作为ISO标准出版。将转换为ICAO TR•ISO/IEC 18745-2，由WG8发布 - 请求转移到WG3。也将转换为ICAO TR•然后可以使用相同的过程快速跟踪18745的所有部分
如何引用本文：Sampath Kini K、Kumud Ranjan、Varagantham Anitha Avula、Mohan Shashikant Ratkanthiwar、Manohar Ramulu Kondagurle、Prince Ajaykumar Tejram Agashe、Sachin Sahebrao Zende (2024)。人工智能在增强学术图书馆信息检索系统中的作用。图书馆进步国际，44(3)，22526-22541
摘要 人工智能 (AI) 与信息检索 (IR) 系统的集成通过增强信息可访问性、个性化和用户体验，彻底改变了学术图书馆的功能。传统的 IR 系统经常面临数据过载、相关性排名和用户可访问性问题，限制了它们满足学术用户动态需求的有效性。本评论探讨了人工智能技术（例如机器学习、自然语言处理和深度学习）在克服这些挑战方面的变革性作用，从而使 IR 系统更加高效和以用户为中心。通过智能推荐系统、高级搜索算法和人工智能虚拟助手，图书馆现在可以提供量身定制的信息体验，从而提高搜索准确性并加快资源访问速度。此外，本文还讨论了道德考虑因素，包括数据隐私、人工智能偏见和透明度，强调在学术环境中需要负责任的人工智能应用。通过讨论当前的应用和未来趋势，本评论旨在强调人工智能进一步发展学术图书馆 IR 系统的潜力，并提出继续研究的方向。总体而言，人工智能是重塑学术图书馆的关键推动因素，促进用户与大量信息资源的无缝和自适应交互。关键词：人工智能；信息检索系统；学术图书馆；用户体验；机器学习；数据隐私。
Vinith Menon Suriyakumar
IJCAI 2020 AI社会良好研讨会计划委员会，神经2020年健康研讨会的机器学习外部审核者，USENIX SECURICE，2021审稿人，《杂志》，《人工智能研究杂志》，《人工审查者》，ICML，ICML 2021 FACCT 2022审稿人，ICML 2022 Neurips，Neurips 2022稳健性建模研讨会计划委员会，IEEE SATML 2023审稿人，Neurips 2023计划委员会，FACCT 2024审稿人，ICML 2024IJCAI 2020 AI社会良好研讨会计划委员会，神经2020年健康研讨会的机器学习外部审核者，USENIX SECURICE，2021审稿人，《杂志》，《人工智能研究杂志》，《人工审查者》，ICML，ICML 2021 FACCT 2022审稿人，ICML 2022 Neurips，Neurips 2022稳健性建模研讨会计划委员会，IEEE SATML 2023审稿人，Neurips 2023计划委员会，FACCT 2024审稿人，ICML 2024IJCAI 2020 AI社会良好研讨会计划委员会，神经2020年健康研讨会的机器学习外部审核者，USENIX SECURICE，2021审稿人，《杂志》，《人工智能研究杂志》，《人工审查者》，ICML，ICML 2021 FACCT 2022审稿人，ICML 2022 Neurips，Neurips 2022稳健性建模研讨会计划委员会，IEEE SATML 2023审稿人，Neurips 2023计划委员会，FACCT 2024审稿人，ICML 2024
如何引用本文：Indraji C，Satishkumar Naikar，Dominic J（2024）使用机器人技术和人工智能来增强图书馆服务。
摘要图书馆的运作方式和为客户提供服务的方式正在通过机器人技术和人工智能（AI）的结合进行革命。这些尖端技术在编目，信息检索，用户支持和维护中的利用是本研究所研究的图书馆服务领域。机器人系统提供交互式和自定义的用户支持，增强了整体用户体验，但AI驱动的系统通过自动化元数据生产和分类来提高编目过程的效率。此外，通过AI算法使高级信息检索更容易，从而使用户更快，更准确地访问相关信息。此外，该研究探讨了机器人技术如何帮助诸如书籍检索和货架组织等标准维护职责，从而释放了人工劳动，从而获得更多复杂而有价值的工作。结果表明，AI和机器人技术在库中的应用提高了服务质量和运营效率，同时也提高了可访问性和用户友好性。还探索了这些技术广泛使用的可能障碍，以及未来的研究目标。