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人工智能在电力变换器控制中的逆向应用
摘要 —本文提出了一种用于电力电子转换器系统控制的新型应用方法，即人工智能的逆向应用 (IAAI)。与传统方法相比，IAAI 仅依赖于数据驱动过程，无需优化过程或大量推导，因此该方法可以以简单的方式给出所需的控制系数/参考。需要注意的是，IAAI 方法使用人工智能为电力转换器控制提供可行的系数/参考，而不是构建新的控制器。在说明 IAAI 概念之后，讨论了一种传统的人工神经网络 (ANN) 应用方法，即基于优化的设计。然后，研究了双源转换器微电网案例，通过基于优化的方法选择最佳下垂系数。之后，将提出的 IAAI 方法应用于相同的微电网案例，以快速找到良好的下垂系数。此外，IAAI 方法应用于模块化多电平转换器 (MMC) 案例，扩展了不平衡电网故障下的 MMC 操作区域。在MMC案例中，模拟和实验在线测试均验证了IAAI的可操作性、可行性和实用性。
一个由大脑控制的代理在Unity玩游戏
人类代理人的互动表现为人们指导对象或代理人充当人类意图。这项演示工作开发了一种在线人类代理相互作用系统，尤其是针对脑部计算机界面（BCI），该系统使用实时的脑部信号：脑电图：脑电图（EEG）来控制Unity3D游戏平台中的代理。开发的系统还提供了EEG信号的线路可视化，包括三个频带（Theta，Alpha和Beta）中预处理的时间数据和功率谱。为了构建这项系统的工作，我们首先通过蓝牙传输从商业上可用的14通道脑线软件（Emotiv）收集无线EEG信号。然后对EEG信号进行预处理，并将其馈送到经过训练的深度学习模型中，以预测人类的意图，该模型将发送到Unity3D平台，以控制代理商在游戏中的动作，例如卡丁车游戏场景。在线测试结果表明，我们的系统工作的可行性将受益于人类代理人的互动社区。演示视频可以在以下链接中查看：https：//youtu.be/9awkheatc6i
F.No. 1(2)/2024-25/Estt 日期：2024 年 8 月 7 日 “向日葵和蓖麻基因组计划”下 SRF（4 个岗位）和 YP-I（2 个岗位）选拔面试日期
F.No. 1(2)/2024-25/Estt 日期：2024 年 8 月 7 日 “向日葵和蓖麻基因组编辑项目”下 SRF（4 个职位）和 YP-I（2 个职位）选拔面试日期。 2024 年 8 月 6 日进行了筛选测试（针对那些希望从事向日葵和蓖麻工作的申请人），以筛选出参加面试的候选人。 如前所述，候选人入围的比例为 1:10（职位数：面试候选人数）。 根据在线测试获得的分数，选择了 40 分的分数线。 所有得分为 40 分或以上的候选人都已入围（入围候选人见附件一）。 根据候选人在申请时提交的谷歌表单中提到的偏好，候选人已被选中进行在线和面对面面试。由于许多申请人没有提交附件 II（连同申请书一起提交——提供资格和资质证明），因此对于此类候选人，将进行一次现场面试，在此期间他们需要出示证书供办公室人员核实。此外，为了给无法参加在线考试的候选人或任何已提交谷歌表格的申请人提供机会，将于 2024 年 8 月 14 日安排一次现场面试。他们还需要携带所有证书进行核实。附件 V 提供了参加现场面试的候选人指南
sse 里加入学考试样本 | 2024/2025
一般信息 本文件旨在概述 SSE Riga 在线入学考试中测试的知识和技能，并提供有关在线环境的一般信息。入学考试将于 2025 年 4 月 26 日星期六在线组织。入学考试将涉及基础数学、逻辑能力和英语语言主题，总共需要大约三个小时，各部分之间有短暂的休息。申请人应有一台带摄像头和麦克风的计算机、稳定的互联网连接和一个在评估期间不会有人打扰他们的房间。在某些部分允许在纸上做笔记和计算，在其他部分则严格禁止。被选中的申请人将在入学考试前大约一周通过电子邮件收到有关考试及其程序的所有必要信息。将为所有被选中参加入学考试的申请人提供技术设置试演在线测试。测试开始后，将提供明确的指导。数学 本部分旨在概述 SSE 里加入学考试数学部分所测试的知识和技能。您可以观看视频“如何准备数学入学考试？”。信息由 SSE 里加教授数学、计量经济学、经济专业化和博弈论课程的副教授 Nicolas Gavoille 提供。考试将在线进行。以下是一些写答案的一般指示：
ISO/IEC 18031 ASTM D5127-13 IEC TS 60601-4-2：2024 ISO/IEC 19790 ISO 23725：2024
d1129与水D1193有关的术语D1193针对水中水的特定术语D1976测试方法通过电感耦合的氩血浆原子原子学发射光谱d2791测试方法用于在线测试，用于测量水中的含量量的痕量量4原子吸收分光光度计D4192在水中钠在水中钠的方法D4192通过原子吸收分光光度计测试方法D4327测试方法通过抑制的离子色谱D4453抑制水中的水在水中的阴离子，用于处理高纯度水样D4517的D4517 d4517 d4517 d4517 d4517 d4517 d4517的练习。 D5173通过化学氧化，通过化学氧化，通过紫外线氧化，或通过高温燃烧或通过高温燃烧或通过气相NDIR或通过电解电导率D5196生物应用指南的生物应用指南D55391测量液的电阻率和电阻的高纯度电阻D55462水中溶解的氧气D5542在离子色谱D5544测试方法中，通过离子色谱中的痕量阴离子测试方法通过电感上的含量高质量 - 含量d59666666666的测量方法蒸发高纯度水D5673测试方法在蒸发高纯度水D55673测试方法后，用于在线测量残留物的测试方法的测试方法，该测试方法是通过感应量d596666666666666666666666的测量方法，溶解的氧色谱
灵活的游戏环境，用于可靠地测量认知控制
在过去的几年中，人们已经接受了这样一个观点：要可靠地测量个人的认知能力，参与者需要完成比现有认知测试组更多的试验和/或使用效果更大的任务。该项目开发了一套认知控制测试，能够有效、可靠地测量认知控制能力，而认知控制能力对于在时间压力下取得高性能至关重要。测试组在 Unity 游戏引擎中实现，只需使用 Web 浏览器即可在线访问，无需安装。游戏机制（例如多样性、反馈、奖励和排行榜）和综合故事情节可在延长和苛刻的测试过程中保持参与度。该测试组实现了最突出的认知控制测量，包括：1) 工作记忆（单 n-back 任务和双 n-back 任务）、2) 反应抑制（停止信号任务）、3) 冲突任务（Simon、Flanker 和 Stroop 任务）、4) 多任务处理和 5) 任务切换。不同的测量方法可以灵活地组合在一个连贯的“清理房间”叙述中，而独立的教程可以轻松部署在线测试。开发了冲突任务的新版本以增加效果大小和可靠性，并在在线实验中进行了测试。我们开发了一种严格的方法来量化测试产生可靠个体差异测量的能力，并报告将其应用于数据的结果
语音流分离以控制基于 ERP 的听觉 BCI
目的。研究表明，在听觉脑机接口 (BCI) 中使用自然声音可以改善分类结果和可用性。一些听觉 BCI 基于流分离，其中受试者必须关注一个音频流而忽略其他音频流；这些流包括某种需要检测的刺激。在这项工作中，我们专注于事件相关电位 (ERP)，并研究为每个音频流提供可理解的内容是否有助于用户更好地集中注意力于所需的流，从而更好地关注目标刺激并忽略非目标刺激。方法。除了控制条件外，还使用两个同时和空间化的音频流测试了基于选择性注意和鸡尾酒会效应的两种实验条件：i) 条件 A2 包括听觉刺激（单音节）在由每个流的自然语音组成的背景上的重叠，ii) 在条件 A3 下，使用对每种语音的自然流的短暂改变作为刺激。主要结果。这两个实验方案在校准部分的交叉验证分析和在线测试中都改进了控制条件（单个单词作为刺激，没有语音背景）的结果。ERP 反应的分析也表明，与控制条件相比，这两个方案具有更好的可辨别性。主观问卷的结果支持第一个实验条件具有更好的可用性。意义。使用自然语音作为背景可改善基于 ERP 的听觉 BCI 中的流分离（在性能指标、ERP 波形和主观问卷中的偏好参数中具有显著的结果）。基于 ERP 的流分离领域的未来工作应该研究将自然语音与容易感知但不分散注意力的刺激相结合使用。
棉花大学，古瓦哈蒂化学系PG（...
plo1要教育和准备来自农村和城市地区的研究生，他们将在印度化学/制药行业以及跨国和法医实验室的学术机构，研发以及质量控制实验室中大规模就业。plo2在化学专业化中为学生提供广泛的理论和应用背景，重点是定性和定量技术。plo3提供课程大纲的广泛常见框架工作，以使我们的年轻毕业生对涉及应用有机，无机，物理，分析，量子，工业，药物，聚合物，聚合物，纳米科学和技术的所有化学分支的最新和应用知识。Plo4该部门希望在化学研究和教学方面获得全球认可。plo5使用现代仪器使学生了解实验技术的广度。PLO6专注于鼓励学生熟悉各种学术活动，例如中期测试，在线测试，教程，惊喜测试，口头，研讨会，作业和研讨会演讲。计划完成硕士学位时的特定结果（PSO）。化学计划，毕业生将能够在PSO-1中获取有关与各种化学现象有关的基本概念，基本原理以及科学理论及其在日常生活中的相关性的知识。PSO-2设计实验，生成，分析和解释数据，通过在化学科学的纯粹和学科领域工作，为不同的科学和工业问题提供解决方案。PSO-3运用其化学知识来解决不同的现实生活问题。PSO-4熟悉化学的不同分支，例如有机，无机，物理，分析，计算，绿色，环境，聚合物和生物化学。PSO-5获得有关该主题的全面知识，能够在不同的研究和学术机构的项目中工作。PSO-6独立进行研究/调查，以解决实际问题并撰写/介绍大量的技术报告/文档。PSO-7操作复杂的仪器（FT-IR，UV-VIS，荧光，环状伏安法，GC-MS，TGA-DSC等）
人工智能学术框架附录
大学教育中的人工智能：从范莎学院的角度进行的文献综述 “必须强调的是，教育技术不仅仅与技术有关——我们应该关注 AIEd 的教学、道德、社会、文化和经济层面。” - Zawacki-Richter, O.、Marín, VI、Bond, M. 等人，2009 年 背景 生成人工智能 (GenAI) 的快速发展正在引发教育行业大规模的颠覆性变革。与之前的转变一样，应通过基于研究的方法来仔细考虑人工智能的影响，以指导框架和政策。这篇文献综述总结了 62 篇学术文章和 344 篇新闻报道，探讨了人工智能对教学、学习和就业的影响方面的机遇、风险和研究差距，这些都是范莎学院需要考虑的问题。 机遇 几乎所有资料都关注这项技术的潜力、看法和实践，而不是其早期影响的定量证据。还应注意的是，最初对 GenAI 潜在滥用的负面情绪已经减弱，趋向于更加平衡和充满希望的态度，学生对 AI 的看法比教师更积极。多个消息来源表明，这是一个重新考虑现有政策和做法的机会，因此考虑到这些发现，我们确定了以下与安大略省高等教育特别相关的机会。审查中看到的主要积极主题是，AI 可以使常规和低级教师任务更加高效，让教授们专注于有意义的学生参与和更高层次的工作。例如，使用 GenAI 总结或解释学术交流的长度、语气和清晰度可以增强学生和教师之间的理解。此外，AI 工具有可能有利于课程、课程和课程的设计。在最高发展水平上，AI 效率可能会加速课程的创建和修订，帮助弥合后疫情时代全球经济加剧的学术界与行业之间的差距。尽管存在潜在的偏见，但人工智能工具也应该能够整合更广泛的观点，包括土著、2SLGBTQIA+ 和国际社区的观点，而这些观点教师可能天生不会考虑。在学生评估方面也有明显的益处。许多消息来源表明，人工智能可以充当个性化导师，创造一个更具协作性的学习环境，创建一个具有客观评估标准的更紧密的反馈循环，并提出建议，教师可以将其用作更稳健、更扎实的评估的先行者。这样的反馈可以作为在线测试的一部分预先生成，而在线测试本身可以由人工智能快速开发，尤其是对于练习和低风险理解检查活动。人工智能对评估的影响也可能影响更高层次的问题，例如更好地识别有失败风险、需要补救或延长的学生，甚至在支持 PLAR 流程时综合成绩单、课程详细信息和作品集。
与Arduino一起对教师的混合与在线学习的挑战
摘要：本文提供了使用Arduino的混合学习与完整在线学习课程的比较分析。该研究的目的是找出哪种教学方法使学生对学习电子和编程的基础更加满意。直到COVID-19大流行之前，教学才在计算机教室里进行，在团队中基于项目的学习，而所有教材都将上传到Moodle电子课程。在Arduino项目中混合学习的优点是通过做学生的合作和同伴学习，通过他的直接反馈和支持来积极学习。缺点是完成Arduino项目的有限时间，需要足够数量的Arduino套件，硬件故障的可能性以及学生团队成员的不均匀贡献。由于在COVID-19大流行期间向完全在线教学的过渡，选择了基于Autodesk Tinkercad Circuits Web的软件。该软件提供了一个虚拟Arduino模拟器，用于创建，编程和测试Arduino电路以及管理虚拟教室。Arduino在线学习的优点是，个别学生的努力和动力，避免电子组件失败以及由于错误而减少的挫败感。缺点是技术问题，沟通问题，例如与老师和彼此之间缺乏直接接触，以及缺乏实践技能的发展。如今，使用演示工具和学习管理系统（LMS）不足以补充传统教学。尽管如此，对两代信息学学生的研究（n = 72）表明，他们对Arduino项目的在线学习比混合学习更为满意，并且这种差异在统计学上是显着的（t（70）= 3.91; p <0.01）。因此，Tinkercad电路可以用作常规课程中的教育工具，以使学习电子和编程的基础知识更加有趣和成功。关键字：在线学习，Arduino，Tinkercad，虚拟教室，学习满意度介绍，尽管数字学习工具和平台已经存在了几十年，但它们已成为Covid-19-19-19大流行后教育中必不可少的一部分。为教师使用电子学习的主要挑战是需要设计充分利用技术和电子空间并积极吸引学生学习的课程。为了在在线学习中取得最佳成果，有必要重组教学过程并使用不同的教学方法。因此，教师可能需要技术，教学和组织支持以及额外的时间来开发教材并提供课程（Elshami等，2021）。电子学习通过支持学生，教师和通过技术学习内容之间的多种互动，从而从传统的教学方法转变。同样重要的是沟通工具和社区，使学生可以与老师彼此讨论并分享他们的问题，想法，想法和结果。同时，在线学习有一些缺点。完全在线学习可以为学生提供灵活而移动的学习，确保内容24/7的可用性，使学生可以跟踪自己的进度并提供个性化的学习。学生可能会因为社会接触降低，缺乏数字技能，缺乏自律和动力丧失或技术和互联网访问问题而挣扎。老师经常担心学生身份认同和在线测试中作弊（牛顿，2020年）。一些研究表明，接受面对面和在线课程作弊的学生的比例是