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安置和实习手册2023-24
我们在IIT Madras为超越行业，学术界和学生的界限的IIT Madras的合作生态系统感到自豪，创造了一个更好的环境，并为IIT Madras毕业生创造了独特的优势。作为专业人士毕业后，我们的学生为我们国家和社会增长做出了巨大贡献，这只会在未来增加。大流行世界及其周围的不确定性的不确定性可能带来了一些挑战，但这只会激发我们的学生变得更具韧性，并在学术和研究中更加努力地进步。IIT Madras的安置和实习牢房将与您合作，以确保我们的学生将获得他们的梦想安置和实习，并且您将获得合适的学生/专业人士，供您的组织前进。让这项合作带来果实的成果，以实习和实习。最良好的祝愿所有人在IIT Madras的一个成功的安置和实习季节都表示良好。
调查记者的事实核查技能
摘要 本文的研究证明了记者在日常工作中揭穿错误、虚假和恶意信息的能力。它展示了记者如何使用核心技能和能力来核实信息，并描述了为什么虚假信息能够逃避新闻过滤并被发表。我们结合半结构化访谈和出声思考法，向 20 名爱沙尼亚记者展示了构建的虚假信息片段，然后要求他们对其进行讨论。根据结果，我们认为记者以特定的组合使用传统的事实核查技能，这通常足以验证信息。然而，在时间压力下，记者倾向于相信他们的专业经验并冒险发布未经核实的信息。当消息来源看起来值得信赖并且信息呈现在官方社交媒体平台或记者的个人社交媒体页面上时，或者记者缺乏对特定主题的更深入了解时，这种风险会更高。视频操纵（例如深度伪造）和脱离语境的照片呈现对记者来说是最难核实的，无论记者专注于哪个平台，情况都是类似的。这项研究的结果对于培训新闻专业学生和执业记者如何揭穿虚假信息很有用。
项目标题：基于创新细胞设计（2024-2027*）的中等温度固体氧化物电解细胞的国际联合研究
氢气有望像电力一样是清洁能源载体，可能会用于燃料电池车等技术。广泛采用氢可以减少碳排放；但是目前，它是由化石燃料生产的。可再生能源波动且能量密度低，因此需要存储才能有效使用它。在这项研究中，我们将开发中端温度固体氧化物电解细胞，以有效地将过量的可再生能力转化为氢以存储，尤其是通过创新细胞的发展。
评估加利福尼亚州的替代 DSO 模型.docx
根据此指导和时间范围预期，本文将有助于委员会指导公用事业公司为未来高 DER 实现电网现代化，并帮助委员会考虑一系列配电系统运营商的角色和职责，以确定最能快速发展电网能力和运营的 DSO 模型，以整合更高水平的 DER，实现该州 100% 清洁能源的目标。高 DER 程序的大部分范围旨在短期内进行更改，以改善配电规划和运营，从而实现 DER 的社会和费率价值最大化。本文通过对长期结构和运营变化的研究来补充这些短期努力。未来电网研究的一些结果可以为电网规划和运营的短期变化提供信息，但其中大部分必然侧重于长期变化。
使用机器学习预测中风 - 警告
中风是全球第二大死亡原因，对个人和国家医疗保健系统来说仍然是一个重要的健康负担。我们的项目将机器学习原理应用于大量现有数据集，以根据潜在可改变的风险因素有效地预测中风。然后，它打算开发应用程序，根据每个用户的中风风险水平提供个性化警告，并提供有关中风风险因素的生活方式纠正信息。
关于Li-Garnet固态电池设计和技术挑战的观点
基于Li-Garnet Li 7 La 3 Zr 2 O 12（LLZO）电解质的抽象固态锂离子电池近年来已经快速发展。与常规的基于电解质的同行相比，这些固态系统有望满足对安全，不易用和耐温温度的储能电池的迫切需求。在本愿景文章中，我们回顾了当前的研究追求，并讨论了LLZO固态电解质（SSE）用于固态电池的局限性。特别强调了对固态阴极，LLZO SSE和LI金属阳极层制造目前方法论的利弊的讨论。此外，我们讨论了固态阴极中LLZO厚度，阴极面积容量和LLZO含量在Li-Garnet固态电池的能量密度上的贡献，总结了它们所需的值，以匹配常规液体系统的能量密度。最后，我们重点介绍了朝着最终的Li-Garnet固态电池商业化时必须解决的挑战。
CIO 7000.3B 内部 GSA 工作场所信息技术标准
8. 工作场所、工作站和视听 (A/V) 配置的 IT 标准。GSA IT 制定标准 IT 配置。标准配置可能会随着技术和设备型号的变化而变化。当前的 GSA IT 配置标准可在会议室、工作场所、工作站配置标准（仅适用于 GSA 网络上的用户）中找到。GSA IT 可能会根据经批准的合理安排或通过上文第 7. e. 节中所述的批准豁免程序批准例外情况。
深层：使用深度学习和公共多光谱图像促进大规模自动化树库存
Deeptrees项目提供了用于培训，微调和部署深度学习模型的工具，以使用德国的数字矫正图计划（DOP）以20 cm的分辨率从德国的数字矫正图计划（DOP）中使用公共访问的图像进行诸如Tree Crown分割，树状特征检测和树种分类。这些DOP图像是根据“ Amtliches popographis-kartographissches Informationssystems”（AKTIS）指南进行标准化的，以确保其长期使用的可靠性和一致性[2]。利用深层python软件包，我们成功地绘制了萨克森州（137,293,260棵树）和萨克森 - 安哈尔特（81,449,641棵树）的218,742,901棵树，展示了该工具在森林，Urban和乡村环境中的可伸缩性（图1）。这些数据集为市政当局和机构提供了宝贵的见解，以管理街道树木，监测城市绿化和评估森林健康，从而实现更明智的决策和可持续的管理实践。