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莫纳什大学：微电网项目案例研究（最终）
Monash Microgrid将是一个多功能平台，可从各种可再生能源接收和存储能源。它将在克莱顿校园中纳入20座建筑物，包括3.5兆瓦的需求，1兆瓦的太阳能光伏，电池存储1 MWH和2个EV充电站。我们将能够控制何时以及如何使用能量，这意味着我们可以在高峰时段减少需求并折磨网络。它也将有助于稳定更宽的网格，从而使其更具弹性。这将使更广泛的社区受益，尤其是在极端天气事件中。与全球科技公司Indra合作，Monash正在开发区域量表Microgrid
启动 GX(绿色转型!!)！在山梨县启动氢能源社会
山梨县 氢气利用示范合作公司 三浦株式会社 松下 氢气用户 日立功率半导体装置株式会社 超市 山梨县荻野大学 山梨县氢能与燃料电池网络协会
seck ud ve slall pne avinashilingam家庭科学与妇女高等教育研究所，哥印拜陀
-641 043，印度泰米尔纳德邦。（被认为是大学，埃斯特。U/s 1956年的第3条，MHRD的A类A类，由NAAC重新获得“ A **等级”。 CGPA 3.65/4，UGC的类别1）生物化学，生物技术和生物信息学酶学和免疫学实验室申请咨询/样本分析U/s 1956年的第3条，MHRD的A类A类，由NAAC重新获得“ A **等级”。CGPA 3.65/4，UGC的类别1）生物化学，生物技术和生物信息学酶学和免疫学实验室申请咨询/样本分析CGPA 3.65/4，UGC的类别1）生物化学，生物技术和生物信息学酶学和免疫学实验室申请咨询/样本分析
![揭开Pytorch [0.4in] Avinash Kak Purdue University [0.1in]](/simg/d/db695a4f5d1332b2b02936636c4ea4260e2d5128.webp)
揭开Pytorch [0.4in] Avinash Kak Purdue University [0.1in]
隐藏在简单之后的是一个事实，即计算卷积要求对输入边界的工作做出假设。虽然这些假设的后果可以在计算机视觉和图像处理中忽略，但在DL中并不容易完成分辨率层次结构的深度，并且在分辨率金字塔的顶部，每个像素可能代表底部的图像的重要片段。
![第一个用于设计深网和DLSTUDIO的火炬介绍[0.4英寸] Avinash Kak Purdue University [0.1in]](/simg/3/357f0a8972ed7f16d6f5752185084fc8c126d345.webp)
第一个用于设计深网和DLSTUDIO的火炬介绍[0.4英寸] Avinash Kak Purdue University [0.1in]
对抗性学习类通过训练生成器 - 分歧仪对进行数据建模，其中生成器的作业是输出看起来像培训数据集中的数据示例，而歧视器的作业是尽力不信任生成器的输出。另一方面，GenerativeDiffusion类通过将训练图像逐渐弥补，直到被散布的Markov过渡来进行数据建模，直到它变成纯粹的噪声。此过程称为正向过程，与反向过程相互作用，该过程以纯粹的各向同性高斯噪声开头，然后逐渐降解以恢复训练图像。DeNoiser的可学习参数成为您正在寻找的概率数据模型。
![强化学习：将人类的偏好纳入大语言模型的微调[0.4英寸] Avinash Kak Purdue University [0.1in]](/simg/3/3ede8a909d069d2cb8a5418bd2da44f8ba58e66e.webp)
强化学习：将人类的偏好纳入大语言模型的微调[0.4英寸] Avinash Kak Purdue University [0.1in]
[请想象一个像所有LLM一样受过训练的LLM。按照我第15周的讲座的方式，想象一下该LLM的无监督培训是基于其摄入的文本序列的摄入，第二个是第一个的延续。显然取决于第一个序列的性质，LLM完全有可能为其延续而获得多种可能性 - 有些人使用亵渎和其他形式的犯规和可能的暴力语言。 ]
![BERT和GPT语言模型的基于变压器的学习[0.4in] Avinash Kak Purdue University [0.1in]](/simg/b/b1789adb5a6ebb10f058c438310417bef2bfc880.webp)
BERT和GPT语言模型的基于变压器的学习[0.4in] Avinash Kak Purdue University [0.1in]
[正如我第14周讲座所述，变压器学习了输入的注意力图。忽略批处理轴，如果您在其输入中喂食[n w，m]张量，其中n w是元素的数量（令牌，补丁等）在每个元素的嵌入矢量表示的大小中，变压器的输出也将被形成[N W，M]，但有所不同。当您将学习的Q和k t张量乘以最终输出时，您将获得一个N W×N W数组，该数组是输入序列的N W元素上的注意力图。注意力图数组的元素（i，j）指示输入中的ith元素在同一输入中的j th元素中何种程度。 ]
GUPTA, Himanshu, YADAV, Avinash Kumar, KUSI-SARPONG, Simonov, KHAN, Sharfuddin Ahmed 和 SHARMA, Shashi Chandra (2022)。克服障碍的策略
物流是任何组织的关键职能。在发生流行病或其他破坏的情况下，物流的作用变得更加重要。在这种情况下，物流和供应链的数字化被视为提高物流弹性的重要工具，但对于发展中国家来说，数字化带来了一定的挑战。本研究确定了阻碍疫情期间供应链物流数字化升级的创新数字化技术障碍。提出了应对和克服这些障碍的策略。使用多标准决策分析方法（贝叶斯最佳-最差方法）在印度制造组织物流部门的背景下对这些障碍进行优先排序。还根据策略对障碍的影响对策略进行优先排序，为此使用附加值函数。结果表明，“投资成本高”、“缺乏资金资源”、“互联网连接不足”、“缺乏 IT（信息技术）基础设施”和“数字投资的经济效益不明确”是疫情期间印度等发展中国家实施创新数字化技术的五大障碍。研究结果揭示了疫情期间数字化障碍，对管理人员和研究人员来说很有价值。
Menshi Cohen v。留下印第安纳州
几次，联邦法院审查了政府是否在卡斯蒂加（Kastigar）的领导下承担了其举证责任，在卡斯蒂加（Kastigar）下，证人遭到大陪审团的起诉，该陪审团早些时候听到了证人对相关事项的免疫证词。尽管在不同的程度上，每个法院都解决了这个问题，都认识到，在一个大陪审团之前所做的一切都完成了，对直接或导数使用免疫证词的询问非常复杂。正如法院在美国诉Garrett案中所观察到的，797 F.2d 656，664（8th Cir。 1986），“ [i]很可能以某种有意识或潜意识的方式考虑了免疫证词。”即使证词实质上是阐述的，陪审员也可以从拒绝行为或方式中提出内gui，如果允许证人主张第五修正案的特权，则不可能被提取。 id。 在662。 此外，要求大陪审团起诉免疫证人为起诉提供了利用“微妙的方式”的机会。 。 。 强迫证词可能不利证人。” ID。 在664。 此外，即使给定的大陪审团能够忽略先前的免疫审讯并将证人起诉完全独立的证据，该过程似乎受到污染，因此可以质疑司法程序的完整性。 id。正如法院在美国诉Garrett案中所观察到的，797 F.2d 656，664（8th Cir。1986），“ [i]很可能以某种有意识或潜意识的方式考虑了免疫证词。”即使证词实质上是阐述的，陪审员也可以从拒绝行为或方式中提出内gui，如果允许证人主张第五修正案的特权，则不可能被提取。id。在662。此外，要求大陪审团起诉免疫证人为起诉提供了利用“微妙的方式”的机会。。。强迫证词可能不利证人。” ID。在664。此外，即使给定的大陪审团能够忽略先前的免疫审讯并将证人起诉完全独立的证据，该过程似乎受到污染，因此可以质疑司法程序的完整性。id。