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IIT Jodhpur数据工程研究生文凭...
下一代AI Systems Jodhpur，30-2023：印度理工学院Jodhpur于2023年1月26日至28日举行了NAIBS-2023国际会议。该会议旨在将研究人员跨域进行讨论，以讨论设计AGI（人工通用智能）系统的共同目标 - 从单个感觉运动计算中汲取灵感，从而导致人脑中的多模式过程。该会议还设想了一个充满活力的早期学者网络的感兴趣，该网络从事人工和人工智能的起源，自然和未来的跨学科探究。会议由科学与工程研究委员会（SERB）赞助。会议接待了少数著名的院士，例如Tomaso Poggio，Nancy Kanwisher，Susan Goldin-Meadow，Subbarao Kambhampati等。来自不同学院的100多名参与者，包括IIT Gandhinagar，IIT Delhi，IIT Guwahati，IIT Guwahati，伦敦帝国学院，Friedrich-Shiller- Univetsitat Jena，Petroleum Strice Deharadun大学Deharadun，Deharadun，Deharadun，AIIMS DELHI，DELHI，DELHI，IIIT HYDERABAD。会议是一场为期3天的会谈，圆桌讨论和海报演示，从核心AI/AGI到神经科学的各种研究。NAIBS-2023是一个可以激发研究，有关道德AGI系统设计的新问题和答案的思想融合的平台。会议期间提到的其他一些主题是：会议期间讨论的一些大脑功能模型是语言发展，手势，沟通，思考，学习，记忆，决策，视觉感知，对象识别，感知，注意力，衰老，多感官处理。
系统性多性状 AAV 衣壳工程实现高效基因传递
扩大基因治疗应用需要可制造的载体，这些载体可以有效地传导人类和临床前模型中的靶细胞。传统的腺相关病毒 (AAV) 衣壳文库选择方法无法在广阔的序列空间中搜索一小部分具有临床转化所必需的多种性状的载体。在这里，我们介绍了 Fit4-Function，这是一种可通用的机器学习 (ML) 方法，用于系统地设计多性状 AAV 衣壳。通过利用均匀采样可制造序列空间的衣壳文库，可以生成可重复的筛选数据来训练准确的序列到功能模型。结合六种模型，我们设计了一个多性状（肝脏靶向、可制造）衣壳文库，并根据所有六个预定标准验证了 88% 的文库变体。此外，仅使用小鼠体内和人类体外 Fit4Function 数据进行训练的模型准确预测了 AAV 衣壳变体在恒河猴中的生物分布。顶级候选物表现出与 AAV9 相当的生产产量、高效的小鼠肝脏转导、高达 1000 倍的人类肝细胞转导以及在恒河猴肝脏转导筛选中相对于 AAV9 的富集度增加。Fit4Function 策略最终使得预测肽修饰 AAV 衣壳的跨物种性状成为可能，并且是组装预测 AAV 衣壳在数十种性状中表现的 ML 图谱的关键一步。
迈向可持续发展的绿色战略管理
1,2,3 印度 Sri YNCollege 化学系 摘要：全球经济衰退和对气候变化的持续担忧使人们对当前经济增长模式促进长期繁荣的能力产生了质疑。面对经济困难和紧迫的社会问题，世界各国都采取了广泛的政策和投资战略来推动经济复苏。绿色经济的定义各不相同，但根据所有定义，绿色经济在最广泛的意义上是环境可持续的，即其运作不会侵犯环境限制。本文的目的是确定绿色战略管理研究的主要著作，将环境、健康和安全 (EHS) 可持续发展思维融入所有工具和程序管理中，然后对其进行分类，以确定差距、问题和进一步研究的机会。因此，为了实施这一正确而基本的概念模型，一方面依靠绿色战略管理 (GSM) 的文献综述，另一方面依靠可持续发展的关键要素，提出了概念模型。本文讨论了 GSM 的概念、具有环境影响的组织供应链的功能模型、传统管理与 GSM 之间的差异以及文献中记录的 GSM 实施模型。还描述了 GSM 的各种方法、绿色管理的实施以及影响 GSM 的关键因素。根据人们对环境限制的看法，需要对生产进行或多或少的改变。每个人都同意，这种变化将来自技术和消费模式变化的结合。然而，对可能的组合的看法有所不同，并反映了对技术和社会经济变化相对可实现性的看法。对此的看法会影响对实现变化所需机制的看法，例如监管而不是结构变化。这些分歧中的大部分实际上是关于政治上可以实现什么，而对此的看法将影响对国家和国际政治舞台上需要做什么的看法。关键词：层次分析法、环境健康和安全、绿色经济、绿色战略管理、可持续发展
使用bci和eeg进行处理和分析
使用流行的脑机接口 (BCI) 分析信号和大脑活动行为是一个非常当前的课题，许多研究人员经常从各个方面进行研究。这种比较在研究人机环境系统中的信息和信号流时特别有用，特别是在交通科学领域。本文介绍了使用基于虚拟现实技术的专有模拟器对驾驶员行为进行的初步研究的结果。该研究使用研究人类思维及其特定区域对给定环境因素作出反应而发出的信号的技术。提出了一种基于虚拟现实的解决方案，限制了现实世界发出的外部刺激，并对获得的数据进行了计算分析。研究重点是交通状况及其对受试者的影响。测试由不同年龄段的代表参加，有驾照的和没有驾照的都有。本研究展示了我们设计和建造的 VR 技术研究台的原始功能模型。在 VR 条件下进行测试可以限制不良外部刺激的影响，这些刺激可能会扭曲读数结果。同时，它增加了可以模拟的道路事件范围，而不会给参与者带来任何风险。在所介绍的研究中，BCI 用于评估驾驶员的行为，从而可以记录受检者的选定脑电波活动。脑电图 (EEG) 用于研究大脑活动及其对来自虚拟现实创建的环境的刺激的反应。由于使用放置在头骨选定区域皮肤上的电极，因此可以检测电活动。介绍了用于信号和信息流模拟测试的专有测试台的结构，该测试台允许选择测量信号和参数记录方法。这项研究的一个重要部分是展示在对汽车驾驶员行为进行实际研究过程中获得的初步研究结果。
软件定义无线电论坛 (SDRF)
目录 i 版本状态 xi 1.0 简介 1 2.0 无线服务和应用概述 1 2.1 无线行业面临的问题 1 2.1.1 用户问题 1 2.1.2 商业运营商问题 1 2.1.3 政府问题 2 2.1.4 军队问题 2 2.1.5 制造商问题 2 2.1.6 监管机构问题 3 2.1.7 半导体供应商问题 4 2.1.8 环境图 5 2.2 当前运营环境 8 2.2.1 术语定义 9 2.2.2 服务参数表 10 2.2.3 要求 16 2.2.3.1 手持设备要求 16 2.2.3.2 移动系统应用和要求 16 3.0 SDRF 系统架构 1 3.1 架构框架 2 3.1.1 功能模型 4 3.1.2 交互图 8 3.2 实施模型 13 3.2.1 手持模型 14 3.2.2 移动模型 23 3.2.3 基站 / 卫星模型 28 3.2.3.1 候选高级用例 28 3.2.3.2 智能天线和基站 28 3.2.4 切换下载器 30 3.2.5 智能天线定义 33 3.3 符合 SDRF 的接口使用 36 3.3.1 摘要 36 3.3.2 为什么用户需要 SDRF 解决方案？36 3.3.3 如何向现有系统添加功能 37 3.3.3.1 设计一个全新的系统 37 3.3.3.2 修改实验室中的现有系统 37 3.3.3.3 提供可现场安装的新模块 38 3.3.4 兼容性域 38 3.3.5 好处 41 4.0 应用程序接口 (API) 设计指南 1 4.1 开发结构 1 4.1.1 背景 1 4.1.1.1 指定系统 1 4.1.1.2 应用程序接口 (API)： 2 4.1.1.3 软件和硬件模块： 2 4.1.1.4 可视化表示 3 4.1.2 需要哪些接口？4 4.1.2.1 Tier 0 建筑 4 4.1.2.2 Tier 1 功能 7 4.1.2.3 Tier 2 运输和通信 8
软件定义无线电论坛 (SDRF)
目录 i 版本状态 xi 1.0 简介 1 2.0 无线服务和应用概述 1 2.1 无线行业面临的问题 1 2.1.1 用户问题 1 2.1.2 商业运营商问题 1 2.1.3 政府问题 2 2.1.4 军队问题 2 2.1.5 制造商问题 2 2.1.6 监管机构问题 3 2.1.7 半导体供应商问题 4 2.1.8 环境图 5 2.2 当前运营环境 8 2.2.1 术语定义 9 2.2.2 服务参数表 10 2.2.3 要求 16 2.2.3.1 手持设备要求 16 2.2.3.2 移动系统应用和要求 16 3.0 SDRF 系统架构 1 3.1 架构框架 2 3.1.1 功能模型 4 3.1.2 交互图 8 3.2 实施模型 13 3.2.1 手持模型 14 3.2.2 移动模型 23 3.2.3 基站 / 卫星模型 28 3.2.3.1 候选高级用例 28 3.2.3.2 智能天线和基站 28 3.2.4 切换下载器 30 3.2.5 智能天线定义 33 3.3 符合 SDRF 的接口使用 36 3.3.1 摘要 36 3.3.2 为什么用户需要 SDRF 解决方案？36 3.3.3 如何向现有系统添加功能 37 3.3.3.1 设计一个全新的系统 37 3.3.3.2 修改实验室中的现有系统 37 3.3.3.3 提供可现场安装的新模块 38 3.3.4 兼容性域 38 3.3.5 好处 41 4.0 应用程序接口 (API) 设计指南 1 4.1 开发结构 1 4.1.1 背景 1 4.1.1.1 指定系统 1 4.1.1.2 应用程序接口 (API)： 2 4.1.1.3 软件和硬件模块： 2 4.1.1.4 可视化表示 3 4.1.2 需要哪些接口？4 4.1.2.1 Tier 0 建筑 4 4.1.2.2 Tier 1 功能 7 4.1.2.3 Tier 2 运输和通信 8
Emanuele Aliverti 详细履历
∠ Aura Brasiliani (2024) “ 对人工智能未来预测的分析 ” ∠ Maria Grazia Biasco (2024) “ 群落生态学的统计模型：Xylella fastidiosa 昆虫媒介分布研究 ” ∠ Federico Mirulla (2024) “ 网络建模作为国际关系研究的工具 ” ∠ Enrico Scquizzato (2024) “ 大型语言模型在自动票证分类中的应用：Pat SRL 案例研究 ” ∠ Federica Bessega (2024) “ 大型零售贸易生产力分析：非参数分层模型的应用 ” ∠ Enrico Ceccolini (2024) “ 控制图和功能模型在汽车底盘焊接过程统计监控中的应用 ” [共同联系人：Christian Capezza] ∠ Sara Zanette (2024) “五人制足球的比赛分析：从视频到统计分析” ∠ Paolo Dallavalle (2023) “ 死亡率曲线研究：通过张量分解进行分析” ∠ Gianluca Tori (2023) “ 监督或结构化主题建模：对 Spotify 上的播客的分析” ∠ Maria Gallo (2023) “ 可再生能源资源优化管理模型：对葡萄牙案例的分析” ∠ Angela Andrigo (2023) “ GlobalMonitor 心理健康调查：通过离散数据模型进行分析” ∠ Virginia Murru (2023) “ 社会网络演化研究：通过贝叶斯网络模型进行分析” ∠ Giulia Pacchetti (2022) “ 通过函数模型分析篮球三分球的轨迹” ∠ Alessio Piraccini (2022)云端大数据分析：概述和应用 ∠ Marco Shehata (2022) “点过程分析的统计模型：在具有历史意义的米兰德比中的应用” ∠ Chiara Bellio (2022) “通过时间网络模型分析犯罪组织” ∠ Riccardo Fassina (2022) “使用张量的横截面数据建模：一种非参数贝叶斯方法” ∠ Francesca Stecca (2022) “TikTok 上的哈希劫持：使用潜在类别模型分析意大利内容” ∠ Francesca Nardone (2021) “美国总统辩论和推特：2020 年主角的网络数据模型”
自主/紧急/通用人工智能架构
[Akimoto 20] Taisuke Akimoto：故事记忆的并行分布式组织（2M4-OS-3a-03），2020 年日本人工智能学会全国会议（第 34 届），第1-4 ( 2020 ) [Brooks 87] Brooks, R. A.：规划只是一种避免弄清楚下一步该做什么的方法，技术报告，麻省理工学院人工智能实验室 ( 1987 ) [Fikes 71] Fikes, R. 和 Nilsson, N.：STRIPS：一种将定理证明应用于问题解决的新方法，人工智能，Vol.2，页189-208 (1971) [藤森 20] T. Fujimori、K. Ohno、Y. Kanzaki、S. Kurihara：多智能体交通信号灯自主分布式控制方法提案 (2M5-OS-3b-03)，2020 年日本人工智能学会全国会议（第 34 届），第 1971-198 页。1-4 (2020) [栗原20] 栗原聪、河野洋二：《Phaedon》的剧本是如何创作的？ , 人工智能, 第卷35，号3，页402-409 (2020) [Masui 20] Masui, T., Miyazawa, K., Horii, T., Nagai, T.: 通过因果效应提高不确定环境中主动动作选择的效率 (2M5-OS-3b-01)，2020 年日本人工智能学会年会（第 34 届），页。1-4 (2020) [Nakamura 20] Haruka Nakamura、Yoshimasa Tawatsuji、Tatsunori Matsui：使用脑功能模型解释考虑训练阶段的正念期间的情绪控制机制（2M4-OS-3a-01），2020 年日本人工智能学会年会（第 34 届），第1-4 (2020) [Nanzato 20] Kanta Nanzato、Hirotaka Moriyama、Koichi Nakayama：利用区块链进行自主 AI 的遗传算法研究 (2M4-OS-3a-04)，日本人工智能学会 2020 年年会（第 34 届），第1-4 (2020) [Sagara 20] Rikunari Sagara、Ryo Taguchi：使用混合分布从语音中学习相对位置概念 (2M4-OS-3a-02)，2020 年日本人工智能学会全国会议（第 34 届），页。1-4 ( 2020 )
手动点火系统电路的构造......
3 SadaAdo396@gmail.com 摘要 本研究介绍了用于汽车技术课程教育目的的手动点火系统电路显示器的设计、构造和测试。该研究通过开发一个演示汽车点火系统原理的功能模型，解决了技术教育对实践教学辅助工具的迫切需求。构建的显示器成功模拟了关键的点火系统操作，同时允许逐步可视化该过程，使其成为汽车技术教育的有效教学工具。汽车技术教育中现代实践设施的短缺对有效的教学和学习提出了重大挑战。本研究的重点是开发手动点火系统电路显示器来弥补这一差距。该系统通过亲自动手的方式演示了基本的点火原理，包括电压变换、火花产生和定时机制，从而增强了学生的理解。 关键词：汽车教育、点火系统、技术教育、实践演示、教育模式。 简介 汽车技术是一个教育项目，重点是教授学生在汽车行业工作所需的技能和知识。尼日利亚的几所教育机构都提供该课程，例如技术学院、教育学院（技术）、理工学院和大学。该课程涵盖了与汽车技术相关的广泛主题，包括设计、诊断、维修、保养和服务（Denton，2020 年）。学生们将学习如何排除和修复车辆中出现的各种问题，从发动机问题到电气问题。通过学习电动汽车、自动化和可持续能源的新兴趋势，他们为现代劳动力市场做好了准备，这使其成为职业和技术培训的关键领域。然而，资金不足和设施简陋限制了使用模型来有效地教授汽车技术概念和系统（Okoye & Arimonu，2016 年）。作为一门实践导向的课程，使用模型教授时，大多数概念和系统都会得到更好的理解。需要模型进行有效教学和学习的系统包括制动系统、悬架、传动系统、点火系统等。
基于模拟的培训的进步，包括生化应用，护理教育
常规护理教育通常基于功能模型，在解决疼痛管理和患者风险方面存在不一致之处。患者护理的复杂性日益增加，需要进行纪律严明，可重复的培训设计。基于仿真的培训（SBT）提供了一个安全，控制的环境，以发展技术和非技术技能，从而弥合了这一差距。从Resusci Anne等早期模型到高保真手术模拟器，增强现实（AR），虚拟现实（VR）和标准化患者（SPS）（SPS）的技术进步大大扩大了SBT的潜力。此外，掺入生化模拟可以更深入地了解潜在的生理过程及其对患者护理的影响。使用Google Scholar，Web of Science和PubMed等数据库进行了彻底的文献检查。搜索术语包括“基于模拟的培训”，“临床培训”，“临床模拟”和“虚拟模拟”，以识别SBT在护理中的研究有效性。评论涵盖了SBT的几种变化，包括动态保真度模拟，VR/AR，SP和混合模拟，结合了生化原理。这项研究表明了SBT有效性的令人信服的证据。高保真模拟器提高技能和保留率，增加信心并减轻压力。vr/ar提供的沉浸式体验在手术训练中特别有用。SPS改善了沟通和诊断。集成模拟结合了不同类型的培训，以解决技术和非技术技能。模拟后的汇报会议很重要。然而，仍然存在挑战，包括大型设备以及不断培训教师的模拟和演示技术。SBT，包括其生化应用，是护理教育，提高临床技能和患者安全的高效工具。尽管存在财务和物质限制，尤其是在低收入和中等收入国家中，但技术进步（例如AI定制和VR/AR应用程序开发）有望扩大SBT的影响力和影响。未来的研究应优先考虑成本效益和全球可访问性，以确保公平获得基于高质量的基于基于模拟的护理教育。