私营部门为印度航空航天和国防领域创造了 8000 亿卢比营业额的 20% 以上。在过去十年中,L&T、Tatas、Mahindras、Hindujas 和 Bharat Forge 等领先企业集团进行了重大投资,而 HAL、BEL、BEML 和 NAL 等公共企业和组织则继续通过新计划扩大业务规模,以满足政府在“自力更生的印度运动”和“印度制造”计划下的雄心勃勃的愿望。政府国防采购政策中的市场机会和补偿条款吸引了多家全球参与者在印度开展业务并成立合资企业。其中包括空中客车、BAE、波音、柯林斯航空航天、达索航空、以色列航空工业、皮拉图斯、洛克希德马丁、雷神、拉斐尔、赛峰和泰雷兹等领军企业。
1. 人工智能可以自动化教育中的基本活动,例如评分。在大学里,即使助教分担,为大型讲座课程评分家庭作业和考试也是一项繁琐的工作。即使在低年级,教师也经常发现评分占用了大量时间,而这些时间本可以用来与学生互动、备课或进行专业发展。现在,教师可以自动评分各种多项选择题和填空题
根据 NITI Aayog (2022) 的数据,印度电动汽车电池再利用市场的增长将从 2023 年的 2 GWh 增加到 2030 年的 128 GWh。为了加快这一增长速度,应重点改进当前的检测技术和政策,以确保电池的安全和可持续的可重复使用性和可回收性。有关退役电动汽车电池测试和认证的法规应成为核心。此外,测试技术的进步将是提高这些流程效率的关键。初创企业也应该抓住这个新兴领域的机遇,利用尖端的检测技术推动电池再利用和回收市场的创新和增长。
包括 IL-25、IL-33 和胸腺基质淋巴细胞生成素 (TSLP) 在内的警报素细胞因子可作为危险信号触发宿主免疫,以应对寄生虫感染等致病因素引起的组织损伤。寄生虫病也为研究其功能和机制提供了极好的背景。许多研究表明,非免疫细胞(如上皮细胞和基质细胞)释放的警报素细胞因子会诱导宿主启动 2 型免疫,从而驱除寄生虫,但也会导致宿主病理,如组织损伤和纤维化。相比之下,来自免疫细胞(如树突状细胞)的警报素细胞因子(尤其是 IL-33)可能会引发免疫抑制环境,从而促进宿主对寄生虫的耐受性。此外,据报道,警报素细胞因子在寄生虫感染中的作用取决于寄生虫种类、警报素细胞因子的细胞来源和免疫微环境,所有这些都与寄生部位或器官有关。本叙述性综述旨在提供有关警报素细胞因子在涉及不同器官(包括肠、肺、肝和脑)的寄生虫感染中的关键和多样化作用的信息。
全面贯彻党的十九大和十九届二中、三中、四中全会精神,落实党中央、国务院关于新一代人工智能发展的决策部署,坚持市场驱动与政府引导相结合,按照“统筹规划、分类施策、市场主导、急用先行、跨界融合、协同推进、自主创新、开放协作”的原则,立足国内需求,放眼国际,建立新一代人工智能国家标准体系,加强标准顶层设计和宏观指导。加快创新技术与应用转化为标准,加强标准实施和监督,推动创新成果与产业深度融合。注重对智能制造、工业互联网、机器人、车联网等相关标准体系的统筹和支撑。深化人工智能标准国际交流合作,注重国际国内标准协同,充分发挥标准对人工智能发展的支撑引领作用,保障高质量发展。
几乎所有药品都是基于其对代表注册试验中研究人群“平均值”的患者的效果而获得批准的,大多数药品标签最多允许在出现毒性的情况下根据经验减少剂量。在这篇观点文章中,我们探讨了支持在癌症治疗中使用个性化剂量的一些证据,并展示了我们如何能够在现有的剂量、暴露和毒性关联模型的基础上建立,以证明剂量优化(包括增加剂量)如何有可能显著改善疗效结果。我们还根据自己开发个性化剂量平台的经验,探讨了在现实环境中实施个性化剂量方法的一些障碍。特别是,我们的经验体现在将剂量平台应用于前列腺癌多西他赛治疗中。
本文介绍了目前在 5G 和 B5G 网络中研究和利用的人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的主要相关机制。该研究解释了 AI/ML 在电信行业的各种应用。介绍了一类神经网络,一般来说,它们是非线性统计数据建模和决策工具。它们通常用于对系统的输入和输出参数之间的复杂关系进行建模或在数据中查找模式。前馈神经网络、深度神经网络、循环神经网络和卷积神经网络属于这一类。强化学习关注智能代理必须如何采取行动才能最大化集体奖励,例如改善系统的属性。深度强化学习结合了深度神经网络,具有可以对非结构化数据进行操作的优势。提出了混合解决方案,例如组合分析和机器学习建模以及专家知识辅助机器学习。最后,介绍了其他具体方法,例如生成对抗网络 (GAN) 和无监督学习和聚类。
4 ramasamy.s@hit.edu.in , 5 md.devendran@gmail.com 摘要:农业在许多国家的经济稳定中发挥着至关重要的作用,优化作物选择对于提高农业生产力和可持续性至关重要。“使用机器学习方法的作物推荐系统”旨在利用机器学习技术根据各种环境和土壤条件提供精确的作物推荐。通过结合土壤成分、pH 值、温度、湿度、降雨量和地理位置等因素,该系统为特定区域推荐最合适的作物。该系统利用机器学习模型,特别是随机森林和决策树,来分析历史农业数据,预测最佳作物,并改善农民的决策过程。通过在大型数据集上训练模型,它可以确保与现实世界的农业实践相一致的准确预测。该系统的应用可以提高作物产量、可持续的农业实践,并降低与不良作物选择相关的风险。通过使用标准分类指标进行严格评估,该模型的性能证明了其通过帮助农民做出明智的决策来彻底改变农业实践的潜力。该系统有可能成为农业顾问、农民和政策制定者的宝贵工具,确保长期可持续性和生产力的提高。
地震对能源造成了巨大影响,许多地区,尤其是卡赫拉曼马拉什省和哈塔伊省的电网电力供应中断。土耳其总统府战略和预算办公室估计,该地区公共和私营电力部门遭受的损失总计约 5.7 亿土耳其里拉(3000 万美元)。地震发生后,太阳能协会和专业协会立即运送了太阳能电池板,以满足临时避难所和搜救协调小组的电力需求。尽管当地非政府组织和私营能源协会在为灾民提供临时可持续电力方面发挥了重要作用,但制定应对此类灾害的准备措施以确保长期解决方案至关重要。
城市和区域规划在 21 世纪面临着前所未有的挑战,从快速的城市化和人口增长到气候变化和资源枯竭。在应对这些挑战时,人工智能 (AI) 已成为规划人员的变革性工具集,提供高级分析、预测建模和优化功能。在本文中,作者讨论了如何将人工智能融入印度社会经济格局中的城市和区域规划。它强调了使用机器学习来预测未来趋势和解释复杂数据集、使用各种人工智能工具进行空间规划的地理空间分析以及用于数据挖掘的自然语言处理。作为理解和改善城市基础设施的一种方式,深度学习技术可用于城市图像分析和基于代理的建模以及城市模拟,以实现更好的预测和决策。然而,许多因素使得在当地实施这些技术变得困难,例如缺乏有价值的本地数据、基础设施有限、员工之间的专业知识差距以及他们与现有规划流程的整合不佳。本文强烈强调机构能力建设、通过治理结构和开放数据计划进行机构间合作。重要的是,有迹象表明印度政府致力于发展人工智能,这些举措和政策都表明印度政府愿意接受这些技术,尽管迄今为止这些技术在印度城市和区域发展中的直接应用很少。