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印度Patna博物馆的案例研究
I. i troduction自主交付机器人的出现意味着在应对交付挑战的最后阶段时发生了实质性的技术变化。在当今迅速的城市化世界中，在便利，速度和有效性统治至高无上的地方，这些机器人的整合正在重塑商品的发展方式。这项创新不仅可以加快交付的最后一层，同时还可以在减少交付过程的环境影响方面发挥作用。该项目试图在Little India的最终交付设置中发掘自动交付机器人的巨大可能性，解决普遍的问题并提出一个可以改变该地区整个交付框架的整体系统。1.1概述和问题解决了交付商品的最后阶段（称为最后一英里交付）在物流行业持续提出了挑战。像印度小的城市地区面临着更高的问题，例如交通拥堵，停车限制以及对迅速，可靠的服务的需求。传统交付方法努力满足现代消费者的期望，从而导致交货延迟，运营费用更高以及由于效率低下而增加的碳排放量增加。为了应对这些障碍，自主交付机器人提出了一个有希望的解决方案。这些机器人配备了高级传感器，人工智能和自动化，使它们能够浏览复杂的城市地形，安全地越过街道，并直接将包裹交付给客户或指定的拾取点。他们不懈地全天候工作，减轻拥堵，提高交付速度，并为传统方法提供可持续的替代方案。
朝网络入侵检测的量子增强机器学习
I. i troduction使用机器学习（ML）对安全性违规（ML）进行了广泛研究[1] - [8]。入侵检测系统（IDSS）是用于检测此类活动的工具。网络IDSS（NIDSS）特别检测网络中的恶意活动，并且是该领域中最著名的ML应用程序中的上下文之一[3]。idss和nidss可以分类为基于签名或基于异常的[1]。基于签名的（n）IDS通过将分析的数据流与存储在已知攻击的签名数据库中的模式进行比较来检测攻击。基于异常的（N）ID通常使用受监视系统的正常行为模型和模型外部的平常行为模型检测异常，以异常或可疑。基于签名的IDS可以以高精度检测众所周知的攻击，但无法检测或发现未知攻击，而基于异常的IDS具有该能力。在本文中，我们专注于基于异常的NIDSS。量子计算机，其中包括嘈杂的中等规模量子（NISQ）计算机，旨在利用量子物理学执行超出最强大的古典计算机功能的计算任务，并有可能实现量子至上[9] - [11]。随着QBIT的数量和量子计算机的准确性增加，超过最新经典计算的问题引起了很大的关注。在不久的将来预测了量子优势的明确证明[9] - [11]，并且已经提出了一个论点，即它已经实现了[12]，尽管竞争对手已经提出异议[12] [13]。量子至高无上的结果是，量子计算者可以在学习效率方面二次优于其经典对应物，甚至在绩效方面呈指数级别[10]。这是在网络入侵检测的背景下研究量子辅助机器学习（QAML）的潜力的动机。
使用 AI/ML 工具跟踪社交媒体中的恶意信息，以帮助减轻有害的 GenAI，从而改善社会福祉
对社会福祉的威胁正在迅速发展，这种威胁来自社交媒体上广泛传播的错误信息。更令人担忧的是“恶意信息”，它在某些社交网络上被放大。现在，这种威胁又增加了一个维度，即使用生成式人工智能故意增加错误信息和恶意信息。本文重点介绍了一些“边缘”社交媒体渠道，这些渠道的恶意信息水平很高，这在我们的人工智能/机器学习算法中有所体现。我们讨论了各种渠道，并特别关注其中一种渠道“GAB”，作为潜在负面影响的代表。我们概述了一些当前的恶意信息作为示例。我们捕捉元素，并观察其随时间的变化趋势。我们提供了一组人工智能/机器学习模式，可以表征恶意信息，并允许捕获、跟踪，并可能用于响应或缓解。我们强调了对恶意代理使用 GenAI 故意发送恶意信息以破坏社会福祉的担忧。我们建议将所提出的特征作为一种方法，以启动一种更加慎重和定量的方法来解决社交媒体中这些会对社会福祉产生不利影响的有害方面。本文强调了“恶意信息”（包括虚假信息、网络欺凌和仇恨言论）扰乱社会各个阶层的可能性。恶意信息的扩散可能会导致严重的现实后果，例如大规模枪击事件。尽管试图在 Facebook 等主要平台以及某种程度上在 X/Twitter 上引入审核，但现在越来越多的社交网络（如 Gab、Gettr 和 Bitchute）提供了完全不受审核的空间。本文介绍了这些平台，并对 Gab 的帖子进行了半定量分析的初步结果。本文使用文本分析研究了几种表征模式。本文强调了 Gab 和其他边缘平台对生成式 AI 算法的危险使用，强调了对社会福祉的风险。本文旨在为捕获、监控和减轻这些风险奠定基础。
量子加固学习
Znamenka Capital a a btract中的Quant Dev负责人我们引入了一种新的方法，即在我们的代理商学会在限制顺序书籍中对“量子”的“量子”事件做出反应的高频交易申请，称为量子增强学习 - 单限制订单订单更新和单个交易（如果通过Exchange提供，则可以选择单订单）。我们声称，这种学习水平的粒度使我们的代理商可以通过在线微观结构的在线建模以最高的速度和精度来找到最佳的交易策略。k eywords深钢筋学习，高频交易1。troduction在高频交易的建模中有2种主要方法 - 传统的统计方法，例如市场微观结构建模和更近期的机器学习方法，检测到“在线”的微观结构模型，而无需在限制顺序书籍数据中对各种分布进行统计模型。机器学习模型在较高的频率上获得了动态性质，因为在此类交易频率上静态统计建模更加困难。机器学习方法可以进一步分为两个主要组 - 监督预测模型和无监督的强化学习模型。监督模型试图根据某些历史记录在此类峰值之前的限制订单事件中预测短期价格峰值，并由价格历史记录的主管手动标记，并向模型呈现进一步学习的模型 - 通常在每个tick上做出3个决定 - 购买，购买，出售或保持不正确。这种预测模型的概括能力不佳，可以推广到看不见的市场数据。另一方面，无监督的强化学习模型允许代理商首先随机行动，但随后纠正自己试图最大化最终PNL来自主学习交易策略。这种方法即使在强烈的随机市场环境中也倾向于更好地概括。通常可以将RL视为一种优化方法，有许多研究论文，研究了如何将RL应用于算法交易。RL在交易中的申请可以按以下组进行分类：
钻孔突破，钻孔崩溃和页岩肿胀
1 Department of Petroleum and Gas Engineering, Federal University Otuoke, Federal University Otuoke, Bayelsa State, Nigeria *Corresponding Author: Engr (Dr) Ekeinde Evelyn Bose Department of Petroleum and Gas Engineering, Federal University Otuoke, Federal University Otuoke, Bayelsa State, Nigeria Article History Received: 24.11.2024 Accepted: 30.12.2024 Published: 02.01.2025摘要：通过岩石钻探的钻孔的特定不稳定，例如钻孔突破，钻孔塌陷和页岩肿胀，由于其对钻孔安全性和效率的不利影响，在钻井操作中是一个重大关注的问题。尽管对钻孔不稳定性进行了大量研究，但找到解决此问题的解决方案仍然难以捉摸。这篇综述的目的是从一般的身体不稳定原则的角度检查岩石中不稳定性的主要机制。分析特定不稳定性问题的关键标准是构建综合相图。在这种情况下，讨论了三种主要方法及其部分实施。第一种方法涉及在钻孔已经塌陷并旨在确定洞穴壁的最终位置的假设下构建相图。但是，这种方法提出了一些挑战。洞穴可能会导致严重的开球或打破问题，在洞穴过程中的不稳定以及同时建模流体样的多孔材料中的洞穴并发症，并通过井眼的敞开壁过滤旁边的流量过滤。第三种方法涉及分析相图以研究合规性触摸模式的结果。第二种方法需要开发相图，这些相图表征了被驱动的钻孔壁的机械和液压不稳定性。这些相图是特定的不稳定性标准，但是由于它们通常是非Quasi静态的，因此在跨各种故障机制上概括了困难，并且在发生故障后被忽略并实施了传播禁令。但是，这些相图和最终边界条件的崩溃通常会忽略主要的耗竭和原位阻抗，它们是至关重要的系统特定物理补充，可以增强经典的平衡方程模式。因此，这些因素的整合对于对井眼不稳定性的更全面理解至关重要。关键字：定向钻孔；具体的不稳定性；井眼突破；钻孔崩溃；页岩肿胀；页岩床上用品；岩性；原位应力；钻孔液；加强井眼。w troduction to w ellbore i nstability
基于人工智能的转型项目 - 角色
ibistm，法国Courbevoie，A BRASTRATS用于集成数据科学（AHMM4IDS）的应用的多性性/整体数学模型支持企业的转换项目（简单地项目）。AHMM4IDS使用各种数学模型（MM），这些模型将数据科学（DS），AI-Subdomains，信息通信系统（ICS）组件与项目转换的资源一起进行。转换的资源可以是服务（和人工制品），成功因素（或校准变量），业务流程（和场景），混合方法，AI模型和足够的企业体系结构（EA）模型（EAM）。MMS，基于混合方法的服务，人工制品和EAM可用于建立包括DS Technics/功能，数据平台的访问（和管理）的DS模式集（DSP），算法函数，绘制概念，无限制的服务；建模和实施决策过程（DMP）相关的基础架构，数据存储，组件模型和最终用户的集成。DSPS的集成和自动化DMP的集成，项目的有效性检查和GAP分析（GAPA）；所有这些都需要适应的接口才能访问企业，项目，数据存储，ICS，EAMS，人工智能（AI）服务和其他类型的资源。另一方面，DSP通过使用项目和AI组件与其他人进行通信；还可以使用各种媒体类型格式，例如可扩展的标记语言（XML）格式以及许多其他形式。导入（或导出）DSS的内容和结构与其他项目的伪像和组件相结合，以为各种AI-Subdomains提供DSP。1。k eywords数据科学，人工智能，多性数学模型，业务和共同转型项目，企业架构，人工智能，定性和定量研究以及关键的成功因素/领域。a troduction ai-subdomains包括Bigdata，机器学习（ML），深度学习（DL）等。AHMM4ID用于Project的AI-Subsystems的完整性检查，算法的集成，GAPA，财务分析，风险管理，以及许多其他类型的战略性DMP相关操作。DSP使用MMS（AHMM4ID是一组MMS），因此可以与混合研究方法相互关联的内存数据集（IDS）。这些方法主要基于定性和相关的定量方法。RDS在特定的统计案例中采用了变革性企业范围的视图，而不仅仅是DS的用法；它还促进了支持定性启发式决策树（HDT）的中央推理引擎的DSP。知道项目很复杂并且失败率很高[1]。
生物云计算的概念框架
Bio-Cloud计算的概念框架1教授。 Swati Vitkar，2教授。拉贾斯坦邦Jhunjhunu的JJT大学的Vishwanath Kale 1研究学者2讲师，S.I.E.S学院，Nerul，Nerul，Nerul，Navi Mumbai，Maharashtra swativitkar@gmail.com，kale_vishwanath@rediffmail.com摘要：生物学的访问范围很高，并且是在范围内实现的，并且可以进行访问，以实现自己的发展，并且可以进行研究，并且可以进行研究，并且可以进行研究，并且可以进行研究，并且可以进行研究，并且可以进行研究，并且可以进行数据访问，并且可以进行数据访问。数据库。新的“云计算”范式允许将大数据存储在远程服务器中，并使用Web服务有效地访问和检索数据。这样做，研究人员不需要下载，解析或集成不同的来源，因为数据始终是最新的，并且可以通过不同的客户端应用程序来检索。BioCloud是一个以科学为中心的技术平台，将大大提高人类治疗剂的发现。它旨在优化整个药物发现过程。BioCloud Computing已迅速成为一种令人兴奋的新范式，提供了一种具有挑战性的计算和服务模型。利用云计算技术，可以通过任何设备和任何设备提供生物信息学工具作为服务提供。使用大型生物图，其高度要求的算法以及突然的计算资源的硬件使大规模的生物数据分析成为生物云计算的有吸引力的测试案例。关键字 - Bio-Cloud Computing，SaaS，PaaS，Iaas I：I Troduction Biocloud Computing正在成为许多具有动态可扩展性和通过Internet的虚拟化资源作为服务的组织的可收养技术。II。II。The bioinformatics cloud platform is designed to provide biological information and data analysis services for the biotechnology company, the current operational capacity of the platform is in the software as a service (SaaS), to the follow-up business development process, allowing users to participate in the construction of the cloud platform, including the development of a PaaS (Platform as a Service), IaaS (Infrastructure as a Service)-based platform functionality This paper aims to explore the potential of “生物学的云计算”，以及如何在增强生物信息学研究人员和教育工作者之间的参与方面得到利用，以更好地理解和改善其实践，从而提高其研究成果的质量。云计算云计算是一个基于网络的计算模型，尤其是基于Internet，其任务是确保用户可以按需按需使用计算资源，并根据计量模式使用其使用款项。因此，正在创建一个新的业务模型，而其提供的服务正在成为计算资源[19]。
航空航天工程理学学士学位
航空航天和机械工程课程 (AME) 2103 交互式工程设计图形。先决条件：工程 1112、数学 1823。产品设计和开发的可视化和建模技术。设计方法、图形标准、投影理论、徒手素描、空间几何、CAD 系统、几何建模和公差。解决开放式设计和可视化问题。实验室 (Sp) 2222 航空航天工程概论。先决条件：物理 2514。飞行和飞行器的性质、飞行器的初步设计以及航空航天工程中的当前问题。(F) 2533 动力学。先决条件：工程学 2113，数学 2433。直线和曲线运动的粒子和刚体动力学；能量和动量方法；机械振动简介。(Sp) 3112 固体力学实验室。先决条件：工程学 2113，数学 3113；共同要求：3143。位移测量；速度、加速度、力、扭矩、应变、应力、数据采集和处理；数据分析。实验室 (F) 3143 固体力学 I。先决条件：工程学 2113；共同要求：3112。应力和应变的概念；工程材料的机械行为；均匀应力状态的分析；扭转构件分析；梁的应力和挠度；失效模式和理论；设计标准。(F) 3253 空气动力学。先决条件：2222、2533、数学 3113。流体运动基础、薄翼型理论要素、有限翼理论要素；压缩性的影响、超音速翼型理论、粘性效应和阻力估计以及空气动力学的当前主题。(F) 3272 风洞实验室。共同要求：3253。亚音速和超音速风洞的操作和校准、功率和测量。模型飞机和气动形状的实验测试；确定飞行器部件的阻力。实验室 (F) 3333 飞行力学。先决条件：2222、3253。飞机性能和稳定性与控制介绍（开环）。(Sp) 3523 航空航天结构分析。先决条件：3143，数学 3113。(Sp) 3803 可压缩流体流动。先决条件：3253。一维气体动力学、管道中的亚音速和超音速流动，包括面积变化、摩擦、热量增加及其任何组合。应力和应变的高级概念；航空航天工程结构分析简介：复杂弯曲和扭转、薄壁和纵梁蒙皮截面中的剪切流；屈曲；有限元法简介；复合材料简介。正激波、斜激波、特征线法。(Sp) G4243 航空航天推进系统。先决条件：3803。推进系统、热力循环、燃烧和热化学分析、往复式发动机、燃气涡轮和喷气发动机、推进系统的最新发展。(F) 4273 航空航天飞行器设计 I。先决条件：3333。初步设计和配置选择、联邦和军事规范、性能和操控品质、结构和设计。两个学期设计课程的第一学期。(F) 4373 航空航天飞行器设计 II。先决条件：4273。初步设计和配置、选择、联邦和军事规范、性能和操控品质、结构和设计、系统设计、业务方面。实验室 (Sp) G4513 飞行控制。先决条件：3333。经典控制理论及其在飞机飞行控制系统设计中的应用。(F) G4593 空间科学与系统。先决条件：数学 4163、工程学 2113。天体力学、动力飞行和地球大气层、空间环境、飞行器性能、空间科学和系统的当前主题。(F，Sp)