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基于计算机视觉的位移识别及其在操作条件下的桥梁状况评估中的应用
摘要：桥梁损坏检测对于确保桥梁结构的安全性和完整性至关重要。传统的损伤检测方法通常依赖于手动检查或基于传感器的测量结果，这可能是耗时且昂贵的。近年来，计算机视觉技术在桥梁位移测量和损伤检测中显示了有希望。这项研究的目的是从基于计算机视觉的方法测量的位移中提取可靠的特征，这些方法对结构条件变化敏感，同时对操作条件的变化有牢固的变化。特别是，本研究论文使用基于基于计算机视觉的位移测量的横向影响比（DTIR）定义的指标提出了一种新颖的桥梁损伤检测方法。所提出的方法利用计算机视觉算法在移动负载下提取桥梁的位移响应。DTIR指示器定义为在两个相邻梁之间的车辆诱导的桥梁准静态位移比，被提取为对损伤敏感的特征。理论推导证明，DTIR指标仅与车辆在甲板上的结构状况和横向位置有关，而与车辆重量和速度的变化无关。为了验证所提出的方法的有效性，在具有不同结构条件的多束梁桥上进行了一系列驱动实验。结果证明了所提出的方法准确检测结构损伤的发生和可能位置的能力。此外，本文讨论了用于桥梁损坏检测的DTIR指标的优点和局限性，以及如何将所提出的方法推广到具有两个以上的交通车道的桥梁。总而言之，提出的方法为在操作条件下的桥梁提供低成本，易于部署和可扩展的健康监控解决方案提供了有希望的解决方案。
功能重新安装：迈向计算病理学中的基础模型级表现
多个实例学习（MIL）是计算病理学中最广泛使用的框架，包括分型，诊断，预后等等。但是，iS-iSting MIL范式通常需要脱机实例提取器，例如预训练的重新网络或Foun-Dation模型。这种方法缺乏在特定下游任务中进行微调进行微调的能力，从而限制了其适应性和性能。为了解决此问题，我们提出了一个重新安装的区域变压器（R 2 T），用于在线重新安装实例功能，该功能可以限制精细元素的本地功能并在不同地区建立联系。与现有的作品不同，该作品专注于预训练强大的功能提取器或设计复杂的实例聚合器，r 2 t量身定制为在线重新设计实例功能。它是一种便携式模块，可以无缝集成到主流MIL模型中。对常见的综合病理学任务的广泛实验结果验证：1）功能重新嵌入基于Resnet-50特征的MIL模型的性能到基础模型模型的水平，并进一步增强了基础模型特征的性能； 2）r 2 t可以对各种MIL模型引入更大的性能改进； 3）R 2 T-MIL，作为R 2 T-增强的AB-MIL，以大幅度优于其他最新方法。该代码可在以下网址提供：https：//github.com/dearcaat/rrt-mil。
基于 CRISPR/Cas 的植物功能基因组学和计算建模
博士Prasenjit Saikia 博士阿吉特·辛格博士Biswajit Saha 博士P. Yuvaraj 先生帕萨·马宗德博士Hridoy Jyoti Mahanta 博士Pankaj Bharali 博士Tridip Phukan 博士Romi Wahengbam 博士Saikat Haldar 博士奥雅纳罗伊博士百夏凛空博士Atul Ashok More 博士Leon Raj 博士Pravin G. Ingole 博士吉滕德拉·辛格·维尔马博士萨钦吉德先生Dhanjit Das 博士Jyoti Kumar Doley 博士Biswajit Gogoi 博士Debasis D. Mohanty 博士Hemanta Sankar Dutta 博士Jayashi Phukan 博士桑迪普·戴伊先生Rama Shankar Sharma先生JL Khongsai 先生Vaskar Rajkhowa先生Praveen Mohan Verma 先生希玛塔·萨基亚
第一课时1.1（计算机的工作原理）
解释学生在学习计算机科学的过程中需要更新设计日志，并鼓励他们在学习计算机科学的过程中随时更新日志。设计日志是记录想法、灵感、笔记、草图、问题、挫折、胜利等的好地方。
使用 IBM 量子计算机模拟器和 IBM 量子计算机硬件将量子机器学习应用于 LHC 的高能物理分析
我们小组率先在 LHC 的高能物理分析中使用量子机器学习 (QML)。我们已在门模型量子计算机模拟器和硬件上成功将几种 QML 分类算法应用于 ttH（与顶夸克对相关的希格斯粒子生成）和希格斯粒子到两个μ子（希格斯粒子与第二代费米子的耦合）这两项最近的 LHC 旗舰物理分析。模拟研究已使用 IBM Quantum Framework、Google Tensorflow Quantum Framework 和 Amazon Braket Framework 进行，并且我们已实现良好的分类性能，其性能类似于目前在 LHC 物理分析中使用的经典机器学习方法，例如经典 SVM、经典 BDT 和经典深度神经网络。我们还使用 IBM 超导量子计算机硬件进行了研究，其性能令人鼓舞，并且接近 IBM 量子模拟器的性能。此外，我们将研究扩展到其他 QML 领域，例如量子异常检测和量子生成对抗，并已取得一些初步成果。此外，我们还使用 NVIDIA cuQuantum 和 NERSC Perlmutter HPC 克服了大量子比特（25 个量子比特或更多）和大量事件情况下的密集计算资源挑战。
个人和边缘计算设备的AI硬件的安全风险
我们目前正在AI中经历关键时刻，这种趋势正在迅速扩展到各个部门，并且可能对社会，企业和政府产生巨大的影响。这一激增主要是由绩效的重大增强驱动的，几乎任何专业都可以通过合并AI技术来实现。因此，未能采用这些能力的实体可能很快发现自己处于竞争不利的位置。应对这种不断增长的需求，各种开发人员和公司正在积极将AI嵌入常用平台，例如桌面和移动操作系统（OS）。有些人甚至正在开发专门的硬件，以提高这种变革性技术的效率，以确保AI工具对更广泛的受众更容易获得和有效。
Pratibha商务与计算机研究学院
po5：获得有关Prolog，Lisp，Dot Net等编程语言的知识。po6：在不同的目的和不同情况下进行有效沟通。po7：在生活和工作的日常工作中获得自我纪律。po8：使用应用程序基础，包括信息管理和智能应用程序。
计算机科学系与 BCA ...
北京大学北京量子信息科学研究院研究员，北京，中国。主题：量子相关性简介及其在量子密码学中的应用茶歇：下午 1:00 – 下午 1:30 讲座环节 4：下午 1:30 – 下午 3:30 主席：Subhabrata Das 博士 印度总统大学数学系助理教授。发言人：
基础理论物理学、计算机科学和......
此外，遵循演讲者的指导方针：我将避免重复。量子计算（物理学）将在我的两次演讲中讨论。我还将讨论它的理论计算机科学部分。因此，我不会在演讲的物理学部分谈论它。出于同样的原因，量子物质也将简短一些。鉴于会议中的第一次演讲，HEP 将简短一些。