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组织者 - icar-cswri avikanagar rajasthan
位于拉贾斯坦邦阿维卡纳加尔的 ICAR-中央绵羊和羊毛研究所 (CSWRI) 是一家领先的科研机构，自 1962 年以来一直致力于推动绵羊和羊毛研究。该研究所因培育出 Avishaan、Avikalin 和 Bharat Merino 等高产品种而闻名。CSWRI 专注于生物技术遗传学、营养、健康、繁殖和羊毛技术方面的前沿研究。该研究所在育种计划、疾病管理和可持续农业实践方面的创新旨在提高羊毛质量和绵羊生产力，在促进农村经济、满足农民需求和支持国家农业部门方面发挥着至关重要的作用。
人工智能技术变革方向和轨迹......
政府对创新的资助不仅会对技术变革的速度产生重大影响，而且对其方向也会产生重大影响。在本文中，我们研究了政府拨款和政府部门在人工智能 (AI) 发展中发挥的作用，人工智能是一种新兴的通用技术，有可能彻底改变经济和社会的许多方面。我们分析了美国专利商标局提交的所有 AI 专利，并开发了网络度量来捕捉每项专利对所有可能的后续创新序列的影响。通过确定专利对技术轨迹的影响，我们能够解释标准专利引用度量无法捕捉的新知识的长期累积影响。我们表明，由政府拨款资助的专利，尤其是由联邦机构和州政府部门提交的专利，对人工智能的发展产生了深远的影响。这些长期影响在早期阶段尤其显著，随着私人激励的接管，这种影响随着时间的推移而减弱。这些结果对于替代规范和控制内生性具有稳健性。
Augustin Degas、Mir Riyanul Islam、Christophe Hurter、Shaibal Barua、Hamidur Rahman 等人。《空中交通管理中的人工智能 (AI) 和可解释人工智能调查：当前趋势和发展以及未来研究轨迹》。《应用科学》，2022 年，12 (3)，第 1295 页。10.3390/app12031295。hal-03673940
1 Ecole Nationale de l'aviation Civile, 7 Avenue Edouard Belin, CS 54005, CEDEX 4, 31055 图卢兹, 法国； christophe.hurter@enac.fr (C.H.); minesh.poudel@enac.fr（议员）2 人工智能和智能系统研究小组，创新、设计与工程学院，Mälardalen 大学，Högskoleplan 1, 722 20 Västerås，瑞典； shaibal.barua@mdh.se (S.B.); hamidur.rahman@mdh.se（H.R.); mobyen.ahmed@mdh.se (M.U.A.); shahina.begum@mdh.se (S.B.); md.aquif.rahman@mdh.se (M.A.R.)3 Deep Blue s.r.l., Via Manin 53, 00185 罗马, 意大利; daniele.ruscio@dblue.it (D.R.); stefano.bonelli@dblue.it (S.B.)4 罗马大学分子医学系，Piazzale Aldo Moro 5，00185 罗马，意大利；giulia.cartocci@uniroma1.it (G.C.); gianluca.diflumeri@uniroma1.it (G.D.F.); gianluca.borghini@uniroma1.it (英国); fabio.babiloni@uniroma1.it (意大利); pietro.arico@uniroma1.it (巴勒斯坦权力机构)* 通信地址：augustin.degas@enac.fr (A.D.)；mir.riyanul.islam@mdh.se (M.R.I.)
控制癌症逆转的细胞分化轨迹
细胞差异受到基因调节的复杂层的控制，涉及各种转录调节剂对基因表达的调节。由于基因调节的复杂性，识别跨不同轨迹的主调节剂一直是一个长期的挑战。为了解决此问题，提出了一个计算框架，单细胞布尔网络推理和控制（Benein）。将有益的人用于人类大肠单细胞转录组数据，MYB，HDAC2和FOXA2被鉴定为主要调节剂，其抑制作用会诱导肠细胞的不同。发现，通过协同诱导差异和抑制恶性肿瘤，可以同时敲除这些主要调节剂可以将结直肠癌细胞恢复到正常的肠细胞中，从而通过体外和体内实验验证了恶性肿瘤。
信息手册-2024 - 科克拉贾尔 CIT 入学申请
可持续食品包装与保鲜、食品废弃物价值化与管理、农业机械设计与开发、食品热加工和非热加工、水稻科学与淀粉改性、未开发植物的利用、食品安全生物传感器、功能性食品与营养保健品机械工程厌氧消化、生物炭、太阳能光伏/热物理铁磁赫斯勒合金。化学异相催化、多孔材料、绿色材料、纳米复合材料、废物管理、光催化、精细化学品、平台/中间化学品、染料降解、生物燃料、无机金属配合物的合成及其应用、分子结构、构象、弱相互作用、生物活性分子的金属配合物的计算研究。数学等离子体物理、流体动力学、数论、中智集与逻辑、模糊数学、拓扑学、数学教育人文与社会科学
萨拉热窝大学萨拉热窝大学 div>
科学和编辑委员会 /科学委员会和编辑委员会成员Savic-RadovanovićRadoslava-SerbiaMarijaCajić-Serbia Polonocatrebšetrebše-Slovenia danijeladanijela danijela danijelice至kovićKovićKovič-Serbiaaidalugušić--bosnia和Herzegovina Zarmaobradović-波斯尼亚和黑塞哥维那Alisa Tiro-Bosnia和Herzegovina vildana vildanadžemidžić-波斯尼亚和Herzegovina Enida enida Member-Kudra-Bosnia- kudra- bosnia-贾德里奇 - 波斯尼亚和黑塞哥维那Husein Ohran- Bosnia and Herzegovina Saida Ibragić- Bosnia and Herzegovina Azra Prcanovic- Bosnia and Herzegovina Lejla Drinčić- Bosnia and Herzegovina Adna Kumro-Bosnia and Herzegovina Technical Committee / Technical Committee President / Chairwoman Indira Mujić-Jahić- Bosnia and黑塞哥维那 div>
社会转移：迅速的人类轨迹预测
准确的人类轨迹预测对于诸如Au sostos evers，机器人技术和监视系统等应用至关重要。然而，现有模型通常无法完全利用非语言社会提示在浏览空间时潜意识的人类信息。为了解决这个问题，我们介绍了社会转变，这是一个基于通用变压器的模型，利用多样化和众多的视觉提示来预测人类行为。我们将提示的想法从自然语言处理（NLP）转化为人类轨迹预测的任务，其中提示可以是地面上的X-y坐标序列，图像平面中的边界框或2d或3d中的身体姿势关键点。这又增加了轨迹数据，从而导致人类轨迹预测增强。使用掩蔽技术，我们的模型通过基于可用的视觉提示捕获代理之间的空间相互作用来表现灵活性和适应性。我们深入研究了使用2D与3D姿势的优点，以及一组有限的姿势。另外，我们研究了空间和时间注意图，以确定序列中哪些关键点和时间步骤对于优化人类轨迹预测至关重要。我们的方法在多个数据集上得到了验证，包括JTA，JRDB，行人和骑自行车的人在道路交通和Eth-Cucy中进行验证。该代码公开可用：https：//github.com/vita-epfl/social-transmotion。
屏障增强的平行同位轨迹优化针对安全至关重要的自主驾驶
摘要 - 在防止过度保守行为的同时，对自动驾驶行为进行高度任务至关重要。在本文中，我们提出了一种屏障增强的平行同位轨迹优化（BPHTO）方法，使用过度删除的乘数交替方向方法（ADMM）进行实时集成决策和计划。为了促进自我车辆（EV）与周围车辆之间的安全相互作用，根据屏障功能，开发了一个时空安全模块，该模块展示了双向脉冲。在计划范围内的不同时间步骤中采用了不同的障碍系数，以解释周围HVS的不确定性并减轻保守行为。此外，我们利用驱动器操作的离散特性来初始化基于可及性分析的名义面向行为的自由式同型轨迹，并且每个轨迹在本地限制为特定的驾驶操作，同时共享相同的任务目标。通过利用安全模块和EV的运动学的双凸度，我们将BPHTO作为BI-CONVEX优化问题。然后使用约束转录和过度删除的ADMM来简化优化过程，从而可以实时生成多个轨迹，并具有可观的保证。通过一系列实验，拟议的开发显示了使用合成和现实世界流量数据集在各种交通情况下的任务准确性，稳定性和一致性的提高。
dtg：基于扩散的轨迹生成，用于无MAP的全局导航
摘要 - 我们提出了一种新颖的基于端到端扩散的轨迹生成方法DTG，用于无地图的全球导航，以挑战户外场景，并具有遮挡和非结构化的越野特征，例如草，建筑物，灌木丛等。给定一个遥远的目标，我们的方法计算出满足以下目标的轨迹：（1）最大程度地降低目标的旅行距离； （2）通过选择不位于不良区域的路径来最大化遍历性。具体来说，我们为扩散模型提供了一种新颖的条件RNN（CRNN），以有效地产生轨迹。此外，我们提出了一种自适应训练方法，以确保扩散模型产生更多可遍历的轨迹。我们在各种室外场景中评估了我们的方法，并将性能与赫斯基机器人的其他全球导航算法进行比较。实际上，我们观察到的行进距离至少提高了15％，遍历性提高了7％。视频和代码：https：//github.com/jinggm/dtg.git。