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使用机器学习的心脏病预测系统
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CPIO 官员名单报告
113 农业研究与教育部 ICAR 中央岛农业研究所，布莱尔港 Rafeeque Rahman Alyethodi 科学家，ICAR-CIARI 动物科学部 rfq_rahman@yahoo.co.in
基于天然材料的非挥发性存储器件简介
Farhana Yasmin Rahman farhana.physics@tripurauniv.ac.in Debajyoti Bhattacharjee debu_bhat@hotmail.com Syed Arshad Hussain * 通讯作者 邮箱：sa_h153@hotmail.com, sahussain@tripurauniv.ac.in (SAH) 电话：+919402122510 (M)，传真：+913812374802 (O) ORCID：0000-0002-3298-6260
引用本文Paul S，Rahman M H，Tamanna M，Halder D，Kobir M S，Munshi M H，Hajong P，Anwar M B.杂草管理技术的比较分析技术
杂草管理在芋头种植中构成了重大挑战，因为这是季风季节中长期种植的作物。其延长生长期的温暖，潮湿的条件促进了快速的杂草发芽和生长，使杂草管理工作变得复杂。为了解决这个问题，2021年和2022年在贾肖尔的孟加拉国农业研究所进行了一项研究，以评估塔罗的可持续杂草管理策略。The experiment, designed as a randomized complete block (RCB) with three replications, tested seven weed control methods: T 1 = straw mulching (SM), T 2 = pre-emergence herbicide + SM, T 3 = poly mulching (PM), T 4 = pre-emergence herbicide + PM, T 5 = intercropping + two hand- weeding, T 6 = pre-emergence herbicide, and T 7 =沿t 8 =无杂草和t 9 =杂草控制治疗的四个手质量。结果表明，所有覆盖处理均达到70％至80％的杂草控制效率，将杂草的生长显着降低到出现后120天（DAE）。间作 +手提处理的杂草控制最多90 DAE。在覆盖物中，稻草覆盖导致最高的植物和最宽的植物底，导致产量最高和收益成本比，然后进行其他覆盖物和间作 +手除草处理。出生前除草剂治疗的作用短，因此无效。此外，将覆盖物（SM＆PM）与出生前除草剂相结合，而不是仅覆盖。这些发现将稻草覆盖物作为芋头最有效的杂草管理策略，消除了对除草剂的需求。覆盖物不可用的地方，与手除草相结合可以是有效控制杂草的可行替代方法。
引用：Verma, S., Chugh, S., Ghosh, S. 和 Rahman, BM (2022)。用于优化等离子体配对纳米结构光学参数的人工神经网络建模。纳米材料 (巴塞尔)，12(1)，170。doi：10.3390/nano12010170
摘要：人工神经网络 (ANN) 已成为机器学习 (ML) 中一种分析复杂数据驱动问题的有效方法。由于其时间效率高，它在物理学、光学和材料科学等许多科学领域都很受欢迎。本文提出了一种基于 ANN 的计算高效方法来设计和优化电磁等离子体纳米结构的新方法。在本研究中，首先使用有限元法 (FEM) 模拟纳米结构，然后使用人工智能 (AI) 对不同配对纳米结构的相关灵敏度 (S)、半峰全宽 (FWHM)、品质因数 (FOM) 和等离子体波长 (PW) 进行预测。首先，使用有限元法 (FEM) 开发计算模型来准备数据集。输入参数被视为长轴 a 、短轴 b 和分离间隙 g ，它们已用于计算相应的灵敏度（nm/RIU）、FWHM（nm）、FOM 和等离子体波长（nm）以准备数据集。其次，设计了神经网络，其中优化了隐藏层和神经元的数量，作为综合分析的一部分，以提高 ML 模型的效率。成功优化神经网络后，该模型用于对特定输入及其对应的输出进行预测。本文还比较了预测结果和模拟结果之间的误差。该方法优于直接数值模拟方法，可用于预测各种输入设备参数的输出。
ODT：最佳决策树算法
描述具有组成响应和欧几里得预测指标的非线性回归。首先使用添加剂记录比率转换对组成数据进行转换，然后使用Rahman R.，Otridge J.和Pal R.（2017），的多元随机森林。
Nate Gillman |棕色CS
3。MM Baker，A。 New，M。Aguilar-Simon，Z。Al-Haalah，S.M.R。 Arnold，E。Ben-iwhiwhu，A.P。 新郎，ER Brooks，R.C。 Brown，Z。Daniels，A。Daram，R。Dellana，Eaton，H。Fu，K。Grauman，J。Hosterter，St.IQBAL，C。KENT。考虑一下，D。Kudithypudi，E。Learnd-Miller，S。Lee，M.L。 Littman，St.Madireddy，J.A。 Mend，E.Q。 nguyen，C.D。 Piatko，P.K。 Pilly，A。Raghavan，A。Rahman，S.K。 Ramakrishnan，N。Ratzlaff，A。Soltoggio，P。Stone，I。Sun，Z。Tang，S。F。K. Vedder，F。Xu，A。Yanguas-Gil，H。Yedidsion，H。Yediddsion。瓦尔巴。 不可知论的毒害用于系统的表征。 160新闻UPS 160，第274-296页，2023年3月。MM Baker，A。New，M。Aguilar-Simon，Z。Al-Haalah，S.M.R。 Arnold，E。Ben-iwhiwhu，A.P。 新郎，ER Brooks，R.C。 Brown，Z。Daniels，A。Daram，R。Dellana，Eaton，H。Fu，K。Grauman，J。Hosterter，St.IQBAL，C。KENT。考虑一下，D。Kudithypudi，E。Learnd-Miller，S。Lee，M.L。 Littman，St.Madireddy，J.A。 Mend，E.Q。 nguyen，C.D。 Piatko，P.K。 Pilly，A。Raghavan，A。Rahman，S.K。 Ramakrishnan，N。Ratzlaff，A。Soltoggio，P。Stone，I。Sun，Z。Tang，S。F。K. Vedder，F。Xu，A。Yanguas-Gil，H。Yedidsion，H。Yediddsion。瓦尔巴。 不可知论的毒害用于系统的表征。 160新闻UPS 160，第274-296页，2023年3月。New，M。Aguilar-Simon，Z。Al-Haalah，S.M.R。Arnold，E。Ben-iwhiwhu，A.P。新郎，ER Brooks，R.C。Brown，Z。Daniels，A。Daram，R。Dellana，Eaton，H。Fu，K。Grauman，J。Hosterter，St.IQBAL，C。KENT。考虑一下，D。Kudithypudi，E。Learnd-Miller，S。Lee，M.L。 Littman，St.Madireddy，J.A。 Mend，E.Q。 nguyen，C.D。 Piatko，P.K。 Pilly，A。Raghavan，A。Rahman，S.K。 Ramakrishnan，N。Ratzlaff，A。Soltoggio，P。Stone，I。Sun，Z。Tang，S。F。K. Vedder，F。Xu，A。Yanguas-Gil，H。Yedidsion，H。Yediddsion。瓦尔巴。 不可知论的毒害用于系统的表征。 160新闻UPS 160，第274-296页，2023年3月。Brown，Z。Daniels，A。Daram，R。Dellana，Eaton，H。Fu，K。Grauman，J。Hosterter，St.IQBAL，C。KENT。考虑一下，D。Kudithypudi，E。Learnd-Miller，S。Lee，M.L。Littman，St.Madireddy，J.A。 Mend，E.Q。 nguyen，C.D。 Piatko，P.K。 Pilly，A。Raghavan，A。Rahman，S.K。 Ramakrishnan，N。Ratzlaff，A。Soltoggio，P。Stone，I。Sun，Z。Tang，S。F。K. Vedder，F。Xu，A。Yanguas-Gil，H。Yedidsion，H。Yediddsion。瓦尔巴。 不可知论的毒害用于系统的表征。 160新闻UPS 160，第274-296页，2023年3月。Littman，St.Madireddy，J.A。Mend，E.Q。 nguyen，C.D。 Piatko，P.K。 Pilly，A。Raghavan，A。Rahman，S.K。 Ramakrishnan，N。Ratzlaff，A。Soltoggio，P。Stone，I。Sun，Z。Tang，S。F。K. Vedder，F。Xu，A。Yanguas-Gil，H。Yedidsion，H。Yediddsion。瓦尔巴。 不可知论的毒害用于系统的表征。 160新闻UPS 160，第274-296页，2023年3月。Mend，E.Q。nguyen，C.D。Piatko，P.K。 Pilly，A。Raghavan，A。Rahman，S.K。 Ramakrishnan，N。Ratzlaff，A。Soltoggio，P。Stone，I。Sun，Z。Tang，S。F。K. Vedder，F。Xu，A。Yanguas-Gil，H。Yedidsion，H。Yediddsion。瓦尔巴。 不可知论的毒害用于系统的表征。 160新闻UPS 160，第274-296页，2023年3月。Piatko，P.K。Pilly，A。Raghavan，A。Rahman，S.K。 Ramakrishnan，N。Ratzlaff，A。Soltoggio，P。Stone，I。Sun，Z。Tang，S。F。K. Vedder，F。Xu，A。Yanguas-Gil，H。Yedidsion，H。Yediddsion。瓦尔巴。 不可知论的毒害用于系统的表征。 160新闻UPS 160，第274-296页，2023年3月。Pilly，A。Raghavan，A。Rahman，S.K。Ramakrishnan，N。Ratzlaff，A。Soltoggio，P。Stone，I。Sun，Z。Tang，S。F。K. Vedder，F。Xu，A。Yanguas-Gil，H。Yedidsion，H。Yediddsion。瓦尔巴。不可知论的毒害用于系统的表征。160新闻UPS 160，第274-296页，2023年3月。
人工智能对教育和职业的影响
口头对话（Rahman 和 Watanobe，2023 年）。ChatGPT 的用户群实现了前所未有的增长，推出后 2 个月内就达到 1 亿活跃用户（Reuters，2023 年）。AI 的早期采用者对 AI 颠覆软件开发等众多行业的潜力持积极看法（Haque 等人，2022 年），批评或担忧很少。此外，已经进行了实证研究，以评估将生成式 AI 工具（如 ChatGPT）集成到教育中的潜在优势（Wardat 等人，2023 年；Noy 和 Zhang，2023 年）。Wardat 等人（2023 年）进行了定性研究，发现学生认为 ChatGPT 通过更全面地传递抽象概念在数学学习中具有优势，并且它可以像教育者一样支持理解。然而，人们所表达的担忧主要与教育环境有关，例如学生使用人工智能来撰写论文和准备作业，以及普遍存在的抄袭行为（Steponenaite 和 Barakat，2023 年）。尽管存在这些担忧，但人工智能在教育领域的潜力仍然巨大，涵盖个性化学习体验、强化教学以及针对学生和教育工作者的新教育方法等领域（Kasneci 等人，2023 年；Rahman 和 Watanobe，2023 年）。人工智能是一个大趋势（Haluza 和 Jungwirth，2023 年），有可能颠覆传统做法（Rahman 和 Watanobe，2023 年）。迄今为止，研究已经深入了解了教育工作者和家长对人工智能影响的看法，总体而言是积极的，但也表达了平衡使用和进一步教育的需要（Otermans 等人，2024b）。然而，有关学生及其看法的研究却很少。
航空电子全双工以太网和时间敏感网络标准
Peter Heise、Iris Gaillardet、Haseeb Rahman、Vijay Mannur 由 Pasquier、Bruno 介绍, 空中客车集团创新 Schneele, Stefan, 空中客车集团创新 2015 年 5 月 19 日 - 5 月 22 日 美国宾夕法尼亚州匹兹堡