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化学工程系 - SPO IITK - IIT 坎普尔
印度理工学院坎普尔分校化学工程系位列全国顶尖学院之列，拥有极具竞争力的本科课程和充满活力的研究生课程，并配备最先进的设施和在国内和国际上获得认可的杰出教师。我们系充满活力的学术环境培养创造力、道德和创新思维。学生由杰出的教师指导，他们高度致力于研究和教学，并致力于为学生提供前沿知识和严格培训。因此，我们的学生在一个智力激发的环境中成长，重点是解决问题，让他们能够超越学科界限进行学习。因此，我们的校友在学术界和工业界产生了显著影响。我热忱欢迎各公司参加印度理工学院坎普尔分校的校园招聘，成为我们大社区的一部分。
为AI二十分支持系统配备情感能力吗？道德观点
重要的是要伴随有关情感人工智能的研究以及道德的监督。以前关于情感人工智能伦理的出版物强调了对每种（可能的）情感人工智能进行各种类型的重要性的重要性。这就是为什么，在这项贡献中，我将重点关注AI系统的特定子集：AI驱动的决策支持系统（AI-DSS），并询问从道德角度来看是否建议将这些AI系统配备具有情感能力。我将一方面表明AI-DSS具有情感能力为防止情感上有偏见的决策提供了极大的机会，但这也扩大了情感上无法情绪激发的AI-DSS所带来的道德挑战。，如果他们的介绍伴随着广泛的社会话语，并通过适当的措施来应对这些挑战，那么我认为，没有任何东西可以从根本上阻碍AI-DSS具有情感能力。
Hubbard在有限的六角形晶格上的互动
时间有限体积在低维度的蒙特卡洛模拟中诱导了显着影响，例如石墨烯，这是一种以其独特的电子特性和许多潜在应用而闻名的2-D六边形系统。在这项工作中，我们探索了六角形上的费米子的行为，其哈伯德型相互作用以耦合为特征。该系统表现出对有限温度效应高度敏感的零能量激发。我们将校正对自我能源和低能量激发的有效质量进行计算，并达到包括时间有限体积的量化条件。然后对零温度和有限温度进行这些分析。我们的发现表明，一阶O（𝑈）的贡献是不存在的，导致从O（𝑈2）开始进行非平凡的校正。我们根据小晶格上的混合蒙特卡洛模拟获得的精确和数值结果来验证我们的计算。
石墨烯量子点的光学特性
石墨烯量子点（GQD）的荧光性能，即小型单层或多层石墨烯含量[1，2，2，2，3，4，5，6，6，7，7，7，8，9，10，11，12]光伏[3，10]，传感[5，9]或光催化[2，5，10]设备。在这些特性的核心上，发射状态的性质受到了多种自上而下和自下而上的可用合成技术的阻碍。可能的候选物可能范围从固有的π -π∗转变（在固定的SP 2系统中）到包括e在内的边缘状态。 g。富含氧气的官能团或碳样锯齿形位点。结果，影响发射波长的主要因素仍在争论。原始的GQD特性已在密度功能理论（DFT）和时间依赖性的TD-DFT水平上探索，并清楚地强调了通过量子结合的量子和降低GQD大小的量子的开放和光学间隙[13，14]。进一步的工作证明了功能化[15、8、14、16、17、18]和/或掺杂[14、19、20、21、22]可以显着影响GQD的电子和光学特性。这些研究阐明了可以在经过实验上观察到的各种光致发光特性，鉴于所选的合成途径和边缘处理，但据报道了原始GQD的一些有趣的特性[23，24，25，26，27，28]。特别是发现最低激发的光学过渡偶极子。这可以在吸收峰和发光峰之间的较大的stokes移动中表现出来，或者，如果存在有效的非辐射衰减通道，则在光致发光的淬灭中。这些特性与所考虑的理想拟光的高几何对称性相关[24，26，28]。在本研究中，我们表明，原始GQD中的低谎言深度激发的存在是植根于基础石墨烯格子和电子孔手性对称性的六边形对称性的一般特性。此外，此属性也保留给与高对称形状显着偏离的结构。这些结论是由从头算在现实的GQD上进行的多体绿色功能计算来确认的。我们认为，手性对称性施加了一定的能量量表，即使空间对称为
软件研讨会报告 v1.1 - 科学数据门户
对于沟通类别，这一结论鼓励减少孤岛，转向一种更好地支持社区协作应对共同挑战的模式，以及更简化和改进的软件发布流程。对于社区类别，同样的声明指出要形成具有不同范围的实践社区，并采取一种新的方法来认可和激励开源软件贡献。关于资金，这一声明鼓励一种更持久和灵活的资金模式，以更好地支持 NASA 长期成功所需的软件基础，包括良好基础所需的协作和基础设施。这一声明所激发的清晰度新方法呼吁对软件发布流程和相关政策进行重大改变，以简化合规性，使这些政策与 NASA 正在推广的开源科学文化保持一致，并简化云的使用。
创造力的认知神经科学：评论
大脑由 1000 到 1500 亿个神经元组成。每个神经元通过突触与 1000 到 10000 个其他神经元相连。神经元通过称为突触的连接点与 1000 到 10000 个其他神经元相连。神经元通过称为树突的短触角接收信号；它将这些信号汇总起来以确定它沿着单个轴突发送的信号强度。每个轴突具有多达一千个或更多的轴突终端，每个轴突终端将信号传输到其他神经元的树突。大多数轴突与附近的轴突相连，但一小部分神经元具有非常长的轴突，可以向大脑发送信号。所有神经元都在不断地激发，将神经递质从轴突通过突触发送到树突。信号的强度是指它每秒激发的次数。相对平静的神经元每秒激发不到 10 次；而高度活跃的神经元每秒激发 50 到 100 次。
量子退火的三个阶段：快速、慢速和极慢
例如，最近才证明，目前这一代 D-Wave 机器已经可以处理量子模拟 [ 12-14 ] 和经典优化 [ 15 ] 中复杂的现实问题，比如现有铁路网络中的冲突管理 [ 16 ]，尽管在这个背景下尚未发挥量子优势。作为量子退火器，使用 D-Wave 机器解决问题依赖于绝热量子计算 [ 17 ]，至少在理想情况下是这样。然而，与所有真实系统一样，D-Wave 机器也会受到噪声的影响 [ 18 ， 19 ]。如果要将这个系统作为计算机实现用于实际应用，完整的表征至关重要。为此，非绝热激发的缩放特性已经得到了彻底研究 [ 20 ， 21 ]。尽管与预期行为存在显著偏差（由于环境噪声），D-Wave 芯片似乎确实在横向场中实现了量子伊辛模型 [ 21 ]。
大急流城 - 战略规划
我们取得了很多成就，我们的未来一片光明，但我们确实面临挑战。这份更新后的战略计划是对该计划第一版的改进，该计划是我担任市长初期的一项关键举措。2018 年抵达大急流城后，我清楚地认识到，需要制定一项战略计划来组织和集中城市的工作。该初始计划于 2019 年初通过市政委员会和工作人员的协作流程制定，并于 2019 年 4 月 9 日获得批准，此后一直指导城市财政和运营规划。我很高兴与大家分享大急流城战略计划的更新版本，该计划延续了第一版的基本要素，并借鉴了疫情激发的创新和敏捷性，导致我们的运营发生了暂时和永久性的变化。
缓慢发射的单个神经元对于无声语音的最佳解码至关重要
应用程序：包含 5、10、25 或 50 毫秒时间段内单个单元激发的 .txt 文件以表格形式导入 Matlab 工作区。25 毫秒时间段提供最佳解码精度。单击应用程序，然后单击“新会话”并选择导入的 .txt 文件，即可打开分类学习器应用程序。选择所有分类器类型并激活“训练”按钮。在众多分类器中，支持向量机（SVM，精细或粗略）和已知最近邻分类器被证明是解码这些数据的最佳选择。每个 .txt 文件（对应于一个音素或单词的产生）通常包含 500 毫秒的单个单元激发，由代表可听语音的声学通道或控制或静默语音期间的事件标记确定。100 毫秒的数据是
量子自旋液体的隧道光谱
我们研究了在一系列实验相关几何中通过 Kitaev 量子自旋液体 (QSL) 屏障隧穿的光谱特征。我们结合了弹性和非弹性隧穿过程的贡献，发现在流动自旋子模式下的自旋翻转散射会导致隧穿电导谱的间隙贡献。我们讨论了在将候选材料 α -RuCl 3 驱动到 QSL 相时产生的磁场中出现的光谱变化，并提出了横向 1D 隧道结作为此范围内的可行设置。特征自旋间隙是分数化 QSL 激发的明确特征，可将其与磁振子或声子区分开来。我们讨论了将我们的结果推广到具有间隙和无间隙自旋相关器的各种 QSL。