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夏季深层凹陷在北大西洋东部增加
1 Laboratory of dynamic meteorology - IPSL, ENS, PSL Research University, École Polytechnique, Institut Polytechnique de Paris, Sorbonne University, CNRS, Paris, France, 2 Institut Pierre - Simon Laplace, CNRS, University Paris - Saclay, Sorbonne University, Paris, France, 3 European Research and Training Center advanced in scientific calculation, CNRS，UMR 5318法国Toulouse，4 CNRM，图卢兹大学，梅特·弗朗西斯大学，CNRS，CNRS，法国图卢兹，5个环境研究研究所，Vrije Universiteit Universiteit Universiteit Universiteit Universiteit Universiteit Universiteit netherlands，6 6皇家荷兰的环境实验室（Kniminder Interunition）科学，UMR 821222 CEA -CNRS -UVSQ，巴黎 - 萨克莱和IPSL大学，GIF-苏尔 - 法国，法国Yvette，8 Ecole des Ponts，Marne -La -la -la -vallée，法国，法国
SN Bose巨大作品的100年 AI：改变印度的劳动力和经济 第三部分物理 diel垂直迁移和碳固执 世界银行宜居行星报告的配方 中国禁止出口稀土技术 印度的基因组数据集 利用AI进行治理 印度的深层技术愿景 非传染性疾病 CRISPR技术 网络安全中的公私协同作用 Moiré材料和超导性 量子卫星 加密货币和区块链 不断发展的战争和对印度国防转型的需求 1737229584.pdf
s n Bose在量子统计上的开创性工作为开发现代量子技术（包括Bose-Einstein凝结，量子超导性和量子信息理论）铺平了道路。一半的宇宙中的基本粒子以他的名字命名-Boson。该会议强调，23个国家已经建立了国家量子任务，印度在国际水平上做出了重大贡献，尤其是在量子算法领域。
使用先进的深层激光扫描技术对增材制造的 Ti6Al4V 扫描电子显微镜图像进行实时数据驱动的微观结构缺陷检测
由于缺乏全面的数据集和缺陷类型的多样性，自动检测增材制造的 Ti6Al4V 材料中的微观结构缺陷面临巨大挑战。本研究介绍了一种应对这些挑战的新方法，即开发专门针对扫描电子显微镜 (SEM) 图像的微观结构缺陷数据集 (MDD)。我们使用此数据集训练和评估了多个 YOLOv8 模型（YOLOv8n、YOLOv8s、YOLOv8m、YOLOv8l 和 YOLOv8x），以评估它们在检测各种缺陷方面的有效性。主要结果表明，YOLOv8m 在精度和召回率之间实现了平衡，使其适用于可靠地识别各种缺陷类型中的缺陷。另一方面，YOLOv8s 在效率和速度方面表现出色，尤其是在检测“孔隙”缺陷方面。该研究还强调了 YOLOv8n 在检测特定缺陷类型方面的局限性以及与 YOLOv8l 和 YOLOv8x 相关的计算挑战。我们的方法和发现有助于科学地理解增材制造中的自动缺陷检测。MDD 的开发和 YOLOv8 模型的比较评估通过提供检测微结构缺陷的强大框架来推进知识水平。未来的研究应侧重于扩展数据集和探索先进的 AI 技术，以提高检测准确性和模型泛化能力。
时间序列分类和深层模型Hassan Tanveer 1*，Namoos Zahra 2，Nimra Batool 3 1 DePaul University，芝加哥，
抽象时间序列异常检测曾经以一种基本分析方法存在。早期序列异常检测技术主要是统计和机器学习。对于深度神经网络的实际过程，实验者不断地探讨了深度神经网络在异常检测任务中的结果，比传统方法更有帮助。传统模型使用指挥机器学习算法。在拟议的应用程序中，组织和注释如此大量的数据集是具有挑战性的，耗时的或太昂贵的，并且需要从该领域的专业人员学习专业化。因此，对于研究人员和从业者来说，异常检测已成为一个重大挑战。异常检测是指检测异常数据实例的过程。在此分析中，我们为时间序列数据中的异常检测提出了一个无监督和可扩展的框架。所提出的技术是在各种自动编码器上建立的。一种深厚的，富有生产力的模型，将各种信念与深度学习结合在一起。此外，还为时间序列数据执行了实时分析。我们使用LSTM网络来处理，进行预测和基于时间序列数据进行分类。关键字：时间序列，深度学习，神经网络，异常检测，LSTM，深神经网络，无监督学习
引用这项研究：Jain，R.，Bekele，S.K.，Palaniappan，D.，Parmar，K。，Premavathi，T。，（2025年）。采用深层卷积神经网络来增强
在人工智能中的图像处理和技术方面的进步使计算机可以看到和学习。本文介绍了一项技术，该技术已利用Mobilenetv2深卷积神经网络体系结构来自动识别和诊断图像中的植物疾病。植物疾病的识别和分类现在仅由人类专家 - 杂种延伸代理人和农民，昂贵的劳动力，容易犯错。这项研究依靠数据集收集作为分类和识别植物疾病的技术。这是一个多步骤过程，涉及有关原始集合的预处理数据，叶片的面罩绿色区域，删除绿色部分，转换为灰度，然后获得一些特征，选择并在疾病管理方面进行分类。考虑了两种不同类型的植物，即玉米和马铃薯，以显示拟议模型结果的有效性。混淆矩阵和分类性能报告用于评估系统。土豆和玉米的数据集分别包括6228和6878张叶子的图像。精确，召回和F1得分分别记录为95.15％，94.76％和94.93％，分别记录为马铃薯和玉米数据集的累积性能。这转化为在为这些农作物挑选大多数疾病的抵抗力，使其成为可以在农业疾病检测中信心使用的资源。Mobilenetv2模型在两种农作物中都表现良好，尤其是对于马铃薯早期的疫病和玉米共同生锈。在识别健康的马铃薯叶子方面的性能较低表明，健康和患病的叶子的特征空间可能会重叠。Mobilenetv2模型通常在检测大多数影响马铃薯叶和玉米叶子的疾病时具有强大的能力，但是需要将某些特定区域作为目标以进一步增强。
基准为人类活动识别的经典，深层和生成模型
人类活动识别（HAR）在使用配备传感器的设备和大型数据集的日益增长的情况下变得非常重要。本文使用HAR的五个关键基准数据集（UCI-HAR，UCI-HAR，PAMAP2，WISDM，WISDM和Berkeley Mhad）评估了三类模型的性能：经典的机器学习，深度学习体系结构和受限制的Boltzmann机器（RBMS）。我们使用诸如准确性，精度，回忆和F1评分等群集以进行全面比较，评估了各种模型，包括决策树，随机森林，卷积神经网络（CNN）和深信仰网络（DBN）。结果表明，CNN模型在所有数据集中都提供了卓越的表现，尤其是在伯克利MHAD上。像随机森林这样的经典模型在较小的数据集上做得很好，但是面对具有较大，更复杂数据的Challenges。基于RBM的模型还显示出显着的潜力，尤其是对于特征学习。本文提供了详细的比较，以帮助研究人员选择最合适的HAR任务模型。
调查：解决方案的深层和当前技术
摘要本文提供了深入检测方法的详细调查，以解决深击技术的快速进步所带来的挑战。它提供了各种检测技术的概述，研究了它们在识别操纵内容方面的有效性。调查涵盖了传统的检测策略，例如数字取证和水印，以及现代AI驱动的方法，例如卷积和经常性神经网络。该研究深入研究了DeepFake技术的关键特征，该技术利用高级机器学习模型，尤其是生成的对抗网络（GAN）来操纵视频，音频和图像。这些技术导致创建了高度现实的合成媒体，这些媒体越来越难以检测，引起了人们对隐私，错误信息和安全性的严重关注。深泡检测的最新进展重点是提高实时解决方案的准确性和效率。整合视觉，音频和行为提示的方法在将真实内容与假媒体区分开来表现出了巨大的潜力。尽管取得了这些进步，但仍需要迫切需要检测系统，这些系统可以在不同类型的深层中有效地概括，因为许多当前模型都在以前看不见的或极为现实的合成内容中挣扎。调查回顾了广泛的检测方法，评估了各种数据集上的优势，劣势和性能。它还确定了当前研究环境中的差距，并提出了未来工作的方向，强调了开发更健壮和可扩展的检测框架的重要性。
柏林深层含水层的地球化学勘探和温度相关反应性对潜在高温 ATES 储层的启示
尽管可再生能源在电力部门的份额正在稳步增长，但在供热部门的份额却停滞不前，尽管在柏林，几乎一半的二氧化碳排放是由供热部门造成的。高温含水层热能存储 (HT-ATES) 能够在地下存储大量能源，同时在地面上占用的空间很小，因此特别适合用作城市地区的存储技术，因此有助于减少二氧化碳排放。然而，含水层孔隙的堵塞会降低渗透性，腐蚀和微量元素的流动可能是 HT-ATES 的不良影响。在这里，作为两项柏林 ATES 研究的一部分，对三叠纪石灰岩和侏罗纪砂岩进行了研究，目的是 (a) 通过地球化学建模模拟 HT-ATES 操作对碳酸盐含水层的影响，(b) 通过使用手持式 XRF 进行系统元素分析来识别柏林阿德勒斯霍夫新钻探勘探井的反应矿物相，以及 (c) 通过在高温下进行批量实验来估计动员过程。
AI和传统学习：更深层学习的互补策略
了解生成AI的使用如何影响学习成果是为教育中的AI创建有效指南的关键。Microsoft Research（MSR）和剑桥大学出版社和评估是对大语言模型（LLMS）对学习基础的影响的首批大规模定量研究之一：理解和保留信息。
深层生成模型的统计能力
summary深层生成模型通常用于从复杂的高维分布中生成样品。尽管取得了明显的成功，但其统计特性尚未得到很好的理解。一个常见的假设是，借助足够大的训练数据和足够大的神经网络，深层生成模型样本在从任何连续目标分布中采样时都会有很小的错误。我们建立了一个统一的框架，揭穿了这种信念。我们证明，广泛的深层生成模型（包括变异自动编码器和生成对抗网络）不是通用发生器。在高斯潜在变量的主要情况下，这些模型只能生成浓缩的样品，显示出轻尾。使用来自度量和凸几何浓度的工具，我们为更通用的对数concave和强烈的log-conconcove潜在变量分布提供了类似的结果。我们通过还原参数将结果扩展到扩散模型。，当潜在变量位于带正曲率的歧管上时，我们使用Gromov -levy不等式提供了类似的保证。这些结果阐明了常见的深层生成模型处理重型尾巴的能力有限。我们说明了工作与模拟和财务数据的经验相关性。