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World File Search System并行处理
多模态系统
自然，人类使用多种模式来传达信息。在人类大脑中，这些模式既按顺序处理，又并行处理，以进行交流，当人类与计算机交互时，这种情况会发生变化。使计算机能够以多模式处理输入是人机交互 (HCI) 的主要研究领域。技术的进步（强大的移动设备、先进的传感器、新的输出方式等）为研究人员设计允许多模式交互的系统开辟了新的途径。多模式输入取代传统的交互方式只是时间问题。本文介绍了多模式系统领域，解释了其简要历史，描述了多模式系统相对于单模式系统的优势，并讨论了各种模式。讨论了输入建模、融合和数据收集。最后，列出了多模式系统研究中的挑战。文献分析表明，与单模式系统相比，多模式界面系统提高了任务完成率并减少了错误。多模式交互的常用输入是语音和手势。对于多模态输入，研究人员更喜欢输入模态的后期整合，因为它可以轻松更新模态和相应的词汇。
基于FPGA实现的连续变量量子密钥分发高速后处理
摘要 —在连续变量量子密钥分发（CV-QKD）系统中，后处理过程（包括信息协调（IR）和隐私放大（PA））的计算速度不可避免地影响实际密钥速率。IR 和 PA 可以分别使用低密度奇偶校验（LDPC）码和哈希函数并行实现。利用现场可编程门阵列（FPGA）卓越的并行处理能力，在FPGA上实现了高斯符号的高速硬件加速后处理过程。为此，开发并采用了适应FPGA特点的和积算法解码器和改进的LDPC码构造算法。设计了复用和非复用两种不同的结构来实现FPGA速度和面积之间的权衡，以便根据实际系统的要求采用最佳方案。仿真结果表明，最大吞吐量可以达到100 M 符号/秒。我们在装有 Virtex-7 XC7VX690T FPGA 的 Xilinx VC709 评估板上验证了后处理程序的正确性，并提供了在有更先进的 FPGA 可用时获得更好性能的一些可能的解决方案。该方案可轻松应用于实时密钥提取，并有效降低 CV-QKD 系统的功耗。
视力神经科学的卷积神经网络
卷积神经网络（CNN）是一类机器学习模型，主要用于计算机视觉任务，可以通过从经验中学习来实现类似人类的性能。它们与灵长类动物视觉系统的结构和功能原理的惊人相似之处，可以比较这些人工网络及其生物学对应物，从而探索了视觉功能和神经表示如何与有限的计算原理中的真实大脑中出现。在考虑了CNN的基本特征后，我们将讨论认可CNN的机遇和挑战，如灵长类动物视觉系统的硅模型。特别是，我们突出了有关视觉系统的解剖学和生理特性的几个新兴概念，这些概念仍然需要系统地集成到当前的CNN模型中。这些原则包括从视网膜输入的早期阶段实施并行处理途径，以及关于信息流的序列进程的几个假设的重新考虑。我们建议设计选择和建筑约束，可以促进与生物学更紧密保持一致性，这为人工和生物学视觉系统之间的预测联系提供了因果证据。采用这种原则的观点可能会导致CNN的新研究问题和应用，而不是建模对象识别。
krisp：一个Python包，可帮助设计CRISPR和基于扩增的诊断测定法的设计
最近的大流行素（例如Covid-19）强调了快速开发诊断方法检测不断发展的病原体的重要性。CRISPR-CAS技术最近已用于开发诊断测定，以针对DNA或RNA的序列特异性识别。这些测定法对黄金标准QPCR具有相似的敏感性，但可以将其部署为易于使用和廉价的测试条。然而，发现可以设计底漆的基因组的诊断区域需要广泛的生物信息学分析。我们开发了Python软件包KRISP，以使用未对准的基因组序列或变体调用格式（VCF）文件作为输入来帮助彼此区分样本组的引物和诊断序列的分解。KRISP已通过使用有效的算法在几乎线性时间内运行，使用最小RAM并在可用时利用并行处理来处理大型数据集。在实验室证明了KRISP结果的有效性，通过成功设计CRISPR诊断测定法，以区分突然的橡木死亡病原体Phytophthora ramorum和密切相关的植物菌种类。KRISP根据宽松许可发布开源，并具有快速设计CRISPR-CAS诊断测定所需的所有文档。
双管齐下：音乐互动后人际神经同步性增强
摘要：音乐的深层人际性质表明，音乐衍生的神经可塑性与人际时间动态或同步性有关。人际神经同步 (INS) 已被发现与社交互动期间行为同步性的增加相关，并且可能代表支持它们的机制。由于社交互动通常没有明确的界限，而且许多互动是间歇性开始和停止的，我们假设在互动后可以检测到 INS 的神经特征。本研究旨在使用前后范式来调查这一假设，测量合作二元音乐互动之前和之后的脑间相位一致性。在以合作敲击游戏形式进行的音乐互动之前和之后的静默、非互动期间，十对二元组进行了同步脑电图 (EEG) 记录。在后条件下发现 delta 波段 INS 在互动后显著增加，并且与之前互动的持续时间呈正相关。这些发现表明了一种机制，通过该机制，社交互动在中断后可以有效地继续下去，并有可能在纵向研究中测量神经可塑性适应。这些发现还支持了这样一种观点，即社交互动过程中的 INS 代表了维持同步的主动机制，而不仅仅是刺激和运动活动的并行处理。
与网络中相互认证的多方盲量量子计算协议
抽象盲量计算（BQC）可以确保具有有限量子能力的客户端安全地将计算任务委派给远程量子服务器。为了抵制攻击忽略BQC协议中的身份身份验证，有必要保证多方BQC网络中客户端和服务器的合法性。因此，我们提出了一个多方BQC协议，该协议涉及三个阶段，以分发共享密钥和身份验证身份。首先，通过使用测量设备独立量子密钥分布（MDI-QKD）的优势，注册客户端和分配的服务器可以在注册阶段安全共享初始密钥。其次，在半冬天的认证权限（CA）的帮助下，相互身份认证阶段同时通过共享密钥实现了双方的双向身份验证。第三，在盲量计算阶段，注册客户端可以通过测量分配的服务器而不是准备Qubits来完成其计算任务。与第一个（FIFO）原理结合使用，可以并行处理客户的身份验证和盲量计算。该协议也可以应用于具有资源状态通用性的其他多方BQC协议中。与其他BQC协议相比，保证具有身份认证协议的可靠性，并且在实际实验中将显着反映效率。
博士克里希纳·基肖尔·穆加达
• 10 天 GIAN 课程，主题是科学和工程中的计算方法和并行处理，2017 年 12 月 20 日至 2017 年 12 月 30 日，NIT Warangal 机械工程系。 • 5 天 GIAN 课程，主题是焊接冶金学和有色合金的可焊性，2017 年 12 月 11 日至 2017 年 12 月 15 日，IIT Madras 冶金与材料科学工程系。 • 5 天 GIAN 课程，主题是不锈钢的焊接冶金学和可焊性，2017 年 12 月 11 日至 2017 年 12 月 15 日，IIT Madras 冶金与材料科学工程系。 • SERB 学校晶体纹理，2017 年 10 月 3 日至 2017 年 10 月 7 日，IIT Bombay 冶金工程与材料科学系。 • 材料特性 TEM 和 HRTEM 短期课程 (TEM/HRTEM- 2017)，2017 年 9 月 18 日至 22 日，IIT 坎普尔材料科学与工程系。 • NRC-M 材料纹理研讨会，2015 年 2 月 15 日至 19 日，IISC-班加罗尔材料系。
嗅觉加工和稀疏编码的神经形态模型
动物神经系统在处理感觉输入方面非常有效。神经形态计算范式的目的是针对神经网络计算的硬件实施，以支持用于构建脑启发的计算系统的新颖解决方案。在这里，我们从果实幼虫的神经系统中的感觉处理中汲取灵感。具有<200个神经元和<1.000的强烈有限的计算资源，幼虫嗅觉途径采用基本计算来转变外围的广泛调节的益人的输入，成为中央大脑中良好的稀疏代码。我们展示了这种方法如何使我们能够在尖峰神经网络中实现刺激模式的稀疏编码和提高的可分离性，并在混合体信号实时神经形态硬件上通过软件仿真和硬件仿真验证。我们验证反馈抑制是在神经元种群中支持空间结构域稀疏性的主要基础，而尖峰频率适应和反馈抑制的组合决定了时间域中的稀疏性。我们的例外表明，在神经形态硬件上有效地实现了如此大小的生物学上现实的神经网络，可以实现并行处理并有效地编码在全时间分辨率下进行感官。
人工智能技术在教育中的应用
许多行业的生产力和增长都受到人工智能的影响（例如通信、交通、金融和商业）。然而，教育领域有一个显著的例外，目前只有少数基于人工智能的学习系统普遍用于课堂或家庭。尽管如此，它们对教育系统产生了巨大的影响：当今的教育软件会定期根据个人的特定需求调整学习，连接学生，提供数字信息访问，允许分散的学习平台，并使学习更简单。作为一个社会，我们对教育系统寄予厚望（培训工人、科学和创造性发展、文化转移等），但无论教育取得了多大的成就，社会仍对教育抱有更高的期望。没有机会为社会服务或动态改变目前的教育环境（固定的教室、重复的讲座和静态的印刷教科书）。教室和印刷教科书特别不适合那些每天使用技术的人。例如，在并行处理中，数字原生代通过视觉实时学习和工作并与他人相连（与独立相比）。对于这些数字时代的原住民来说，信息是即时可用的，变化是持久的，时间和距离并不重要，多媒体娱乐无处不在。难怪学校和教室会变得枯燥无味。
软件工程师 - 联合作战分析中心
经验丰富的专业人士，具有很强的分析和编程技能。我们的 SW 工程机会将使您成为一支熟练的软件开发人员团队的一员，该团队利用最新技术创建独特的软件解决方案，为作战人员提供支持。直接接触客户有助于在您设计和开发应用程序并看到它们在工作场所应用/使用时更好地了解他们的需求。我们主要使用基于 Microsoft 的技术；但是，我们也使用各种版本的 Linux 来实现特殊目的。我们开发基于客户端的应用程序，如 C#、Python 和 R。我们还使用 Java 或 ASP.NET 开发 Web 应用程序。我们使用最先进的技术，包括 NoSQL 数据库 (MongoDB、HBase、Solr) Hadoop 分布式文件系统 (HDFS)、并行处理、分布式计算、ArcGIS、提取、转换和加载 (ETL) 技术、自然处理语言、DevOps、持续集成/持续开发 (CI/CD)、容器化 .NET Core、SQL Server 数据库 (MS SQL、MariaDB) 和 SQL Server Integration Services。此外，我们正在使用 Docker 容器和其他云原生技术扩展到云开发，同时扩展到 AI/ML 功能。职责