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一种小波辅助的深度学习方法，用于模拟受低频可变性影响的地下水水平
Sivarama Krishna Reddy Chidepudi，Nicolas Massei，Abderrahim Jardani，Abel Henriot，Delphine Allier等。总环境科学，2023，865，第161035页。10.1016/j.scitotenv.2022.161035。hal-03925440
ICRCSIT-20 会议纪要
项目委员会 主要赞助人： Sri. M. Laxman Reddy，主席 Sri. G. Durgaiah Yadav，副主席 Sri. G. Narasimha Yadav，财务主管 Sri. Ch. Mahender Reddy，秘书兼通讯员 Sri. G. Chandra Sekhar Yadav，执行董事 Sri. M. Rajashekar Reddy，主任 Sri. G. Raja Shekar Yadav，主任 Sri. G. Jai Kishan Yadav，主任 赞助人： Dr. P. Santosh Kumar Patra，CSE 校长兼教授 召集人： Dr. P. Udayakumar，教授兼系主任（CSE）。Dr. SV. Achuta Rao，教授兼系主任（IT）。 项目协调员 Dr. M. Venkata Rao，COE 兼教授（CSE）。联合协调员 AV Krishna Prasad 博士，CSI 秘书，海得拉巴 联合召集人：PKA. Chitra 博士，副教授 (CSE) 国际咨询委员会 Osamah Ibrahim Khalaf 博士，Al-Nahrain 大学学院，马来西亚 Sree Ganesh 博士，海德堡大学，德国 Mohammed Uvaze Ahamed 博士，Qala 大学学院，伊拉克 B. Saravana Balaji 博士，黎巴嫩法国大学，伊拉克
Sec22b 基因敲除小鼠带来新见解
2017 届博士生委员会：Pavan R Reddy 教授，主席 David Ginsburg 教授 Nicholas W Lukacs 教授 Malini Raghavan 教授 Michele S Swanson 教授
ATAL FDP IT 报告 生物计算
图 1：NIT-Goa CSE 系副教授 E. Damodar Reddy 博士、LBRCE (A) 校长 K. Appa Rao 博士、研发部主任 EV Krishna Rao 博士、
引用：Reddy S、Rogers W、Makinen V-P 等人。指导将 AI 系统实施到医疗保健环境中的评估框架。BMJ Health Care Inform 2021；28：e100444。 doi:10.1136/ bmjhci-2021-100444
摘要 目标 迄今为止，医疗保健领域已经开发了许多人工智能 (AI) 系统，但采用程度有限。这可能是由于评估不适当或不完整以及缺乏国际公认的 AI 评估标准。为了对 AI 系统在医疗保健领域的通用性有信心并使其能够融入工作流程，需要一种实用而全面的工具来评估现有 AI 系统的转化方面。目前，医疗保健领域可用的 AI 评估框架侧重于报告和监管方面，但对于评估 AI 系统的转化方面（如功能、实用性和道德组成部分）几乎没有指导。 方法 为了解决这一差距并创建一个评估现实世界系统的框架，一个国际团队开发了一个以转化为重点的评估框架，称为“医疗保健 AI 的转化评估 (TEHAI)”。对文献的批判性回顾评估了现有的评估和报告框架和差距。接下来，使用健康技术评估和转化原则，确定了需要考虑的报告组件。由八名专家组成的国际小组对这些组件进行了独立审查，以达成共识，将其纳入最终框架。结果 TEHAI 包括三个主要组成部分：能力、实用性和采用。对模型开发和部署的转化和道德特征的强调使 TEHAI 有别于其他评估工具。具体而言，评估组件可应用于 AI 系统开发和部署的任何阶段。讨论 现有报告或评估框架的一个主要限制是其重点狭窄。由于 TEHAI 在转化研究模型方面有着坚实的基础，并且强调安全性、转化价值和通用性，因此它不仅具有理论基础，而且在评估现实世界系统方面也有实际应用。结论 用于开发 TEHAI 的转化研究理论方法不仅应应用于研究环境中临床 AI 的评估，还应更广泛地指导工作临床系统的评估。
作者索引 - ASTM International
Ramnath、Venkatachalam、281 Rechak、Said、97 Reddy、Ambur D.、340 Rehfield、Lawrence W.、81、340 Rothschilds、Robert J.、161 Russell、Alan J.、259
DRDO与40 ...
行业国防研发组织（DRDO）共享了一项技术，用于制造可生物降解的包装产品，使用PBAT（一种可生物降解的聚合物，源自石油产品或植物油），免费制作了40多个工业，并免费提供了40多个行业。DRDO的科学家K Veerabrahmam博士和他的团队开发了这项技术。基于PBAT的可生物降解包装提供了一种环保替代品，而不会损害质量。这些袋子在三个月内分解，没有有害残留物。与普通的聚乙烯袋相比，每公斤的生产成本约为160至180卢比，每公斤140卢比。“ DRDO及其合作伙伴旨在扩大生产和分销。这种方法可确保这种环保解决方案的好处吸引广泛的受众。”这些袋子现在用于分发tirupati laddus。DRDO主席Satish Reddy，以及Tirumala Tirupati Devasthanam（TTD）执行官Dr.Ks Jawahar Reddy和其他EO AV Dharma Reddy在Tirumala启动了一个独家销售柜台。该飞行员是在旅游目的地，沿海地区和其他地区进一步实施的模型。可生物降解的材料可用于医疗垃圾袋，围裙，垃圾袋，苗圃袋，收缩膜和包装膜。这项技术的专利正在进行中。https://www.deccanchronicle.com/southern-states/telangana/drdo-shares-biodegradable-packaging-tech-with-40-industries-1814691https://www.deccanchronicle.com/southern-states/telangana/drdo-shares-biodegradable-packaging-tech-with-40-industries-1814691
Mindeye2：共享对象模型启用1小时数据
参考。[1] Allen等。（2022）。一个庞大的7T fMRI数据集，用于桥接认知神经科学和人工智能。自然神经。[2] Ilharco等。（2021）。OpenClip。[3] Podell等。（2023）。SDXL：改进高分辨率图像合成的潜在扩散模型。ICLR。 [4] Meng等。 （2022）。 sdedit：带有随机微分方程的引导图像合成和编辑。 ICLR。 [5] Reddy等。 （2010）。 阅读思维的眼睛：心理图像期间的解码类别信息。 神经图像。 [6] Wallace等。 （2022）。 rtcloud：一个基于云的软件框架，可简化和标准化实时fMRI。 神经图像。 [7] Scotti等。 （2023）。 重建思想的眼睛：通过对比度学习和扩散先验的fMRI至图像。 神经。ICLR。[4] Meng等。（2022）。sdedit：带有随机微分方程的引导图像合成和编辑。ICLR。 [5] Reddy等。 （2010）。 阅读思维的眼睛：心理图像期间的解码类别信息。 神经图像。 [6] Wallace等。 （2022）。 rtcloud：一个基于云的软件框架，可简化和标准化实时fMRI。 神经图像。 [7] Scotti等。 （2023）。 重建思想的眼睛：通过对比度学习和扩散先验的fMRI至图像。 神经。ICLR。[5] Reddy等。（2010）。阅读思维的眼睛：心理图像期间的解码类别信息。神经图像。[6] Wallace等。（2022）。rtcloud：一个基于云的软件框架，可简化和标准化实时fMRI。神经图像。[7] Scotti等。（2023）。重建思想的眼睛：通过对比度学习和扩散先验的fMRI至图像。神经。
物体识别过程中脑震荡活动的表征内容：对比皮质和深层神经网络层次
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使用粒子群优化算法进行可再生能源系统中的储能优化
1 莫斯科国立土木工程大学，129337，Yaroslavskoe shosse, 26，莫斯科，俄罗斯 2 电子工程系，GRIET，Bachupally，海得拉巴，特伦甘纳邦，印度。 3 机械工程系，KG Reddy 工程技术学院，Chilkur(Vil)，Moinabad(M)，Ranga Reddy(Dist)，海得拉巴，500075，特伦甘纳邦，印度。 4 奇特卡拉大学研究影响与成果中心，拉贾普拉- 140417，旁遮普，印度 5 北阿坎德邦大学，德拉敦 - 248007，印度 6 洛夫利专业大学，帕格瓦拉，旁遮普，印度 7 奇特卡拉研究与发展中心，奇特卡拉大学，喜马偕尔邦 - 174103，印度 8 计算机工程与应用系，GLA 大学，马图拉-281406（UP），印度 9 计算机技术工程系，伊斯兰大学技术工程学院，纳杰夫，伊拉克 通讯作者：nidziyen@mgsu.ru