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B.Sc的日期表V学期考试，...离线2024年12月M. Tech-CSE - （人工智能与机器学习）
Phi/Pearson教育。2。人工智能，Kevin Knight，Elaine Rich，B。ShivashankarNair，第三版，2008年。3。人工神经网络，B。YagnaNarayana，Phi。4。人工智能，第二版，E。Rich和K. Knight（TMH）。5。人工智能和专家系统 - 帕特森，菲。6。专家系统：原理和编程 - 第四版，吉兰塔纳/莱利，汤姆森。7。人工智能的序言编程，伊万·布拉特卡（Ivan Bratka） - 第三版，皮尔逊教育（Pearson Education）。8。神经网络，西蒙·海金（Simon Haykin），菲（Phi）。9。人工智能，第三版，帕特里克·亨利·温斯顿（Patrick Henry Winston），皮尔逊版。纸张设置器的注意：将总共设置九个问题。问题编号1将是涵盖整个教学大纲的客观/简短答案类型，将是强制性的。剩下的八个问题将在各个部分设置，每个单元的两个问题。候选人将被要求在Q.1（强制性）和其他四个问题中总共尝试五个问题，从每个单元中选择一个问题。还将提供一个问题纸模板。
通过离线和在线房屋图测试预测阿尔茨海默氏病和轻度认知障碍
摘要 - 用于开发可靠，非侵入性和具有成本效益的方法，用于早期诊断神经退行性疾病（例如轻度认知障碍（MCI）和阿尔茨海默氏病）（AD）。在这方面，基于手写的任务在将MCI和AD患者与健康对照组（HCS）区分开来表明。但是，使用不同的符号和数据表示时，以前的工作报告了结果混合的结果。我们通过开发计算模型（卷积和经常性神经网络）来解决这一研究差距，以将MCI和AD与具有离线（扫描图像）和在线（离散时间序列）房屋图纸的HC区分开。值得注意的是，我们观察到，增强在线数据，然后将其转换为离线格式，我们称为“ Onoff-Line”的方法在二进制分类任务中产生了最佳性能结果。这些发现突出了在线表示在更准确地捕获手写动力学方面的有效性。最终，我们的工作为未来的研究开辟了新的途径，以通过手写分析来增强MCI和AD的自动诊断。索引术语 - 现实的认知障碍，阿尔茨海默氏症的不适，笔迹，绘画，深度学习，分类。
EIC 的重口味和喷气标记人工智能
由于操作较为保守，在线/触发应用总是落后于离线应用。尽管如此，实验还是尽可能迅速地在在线应用中实施离线方法，并实现与离线相比的高保真性能，从而降低与触发相关的系统不确定性。
白盒假阳性对抗攻击方法基于对比损失的离线手写签名验证模型
在本文中，我们应对基于离线手写的对比损失 - 十个签名验证模型的白盒假阳性对抗性攻击的挑战。我们采用了一种新颖的攻击方法，该方法将攻击视为紧密复制但独特的写作风格之间的样式转移。为了指导欺骗性图像的产生，我们引入了两个新的损失函数，通过扰动原始样品和合成样品的嵌入向量之间的欧几里得距离来提高抗差成功率，同时通过降低生成图像和原始图像之间的差异来确保最小的扰动。我们的实验证明了我们的方法在白框攻击基于对比度损失的白框攻击中的最新性能，这是我们的实验所证明的。与其他白色盒子攻击方法相比，本文的主要内容包括一种新颖的假积极攻击方法，两种新的损失功能，手写样式的有效风格转移以及在白盒子假阳性攻击中的出色性能。
具有软短路故障模式的 SiC 功率 MOSFET 中的栅极损伤积累和离线恢复
摘要 – 本文详细分析了特定类型的碳化硅 (SiC) 功率 MOSFET 的短路故障机制，该 MOSFET 具有安全的开路故障类型特征。结果基于广泛的实验测试，包括晶体管的功能和结构特性，专门设计用于实现逐渐退化和逐渐累积的损伤。结果表明，软故障特征与栅极源结构的退化和最终部分短路有关。此外，在退化的组件上观察到由临时离线偏置引起的部分恢复。结果表明，这是一种现实的新选择，可在应用中部署，以提高系统级稳健性和系统级跳转运行模式能力，这在许多可靠性关键领域（例如运输）中非常重要。
使用Q ...
离线增强学习（RL）是一种学习范式，代理商从固定的经验数据集中学习。但是，仅从静态数据集中学习可以限制由于缺乏探索而限制性能。为了克服它，离线到在线RL将离线预训练与on-line-fielting结合在一起，这使代理商可以实时与环境进行互动，从而完善其政策。尽管有好处，但在线阶段的脱机RL方法中存在降解和缓慢改善。为了应对这些挑战，我们提出了一个新颖的框架，称为EN基于Semble的O ffline-o o nline（Enoto）RL。通过增加Q-Networks的数量，我们无缝桥接离线预培训和在线微调而不会降低性能。此外，为了加快线条绩效的提高，我们适当放松了Q值估计和基于公司集合的勘探机制的悲观情绪，进入了我们的框架。实验结果表明，ENOTO可以实质上提高训练稳定性，学习效率以及在一系列运动和NAVIND任务上进行微调过程中现有离线RL方法的最终表现，从而极大地超过了现有的离线离线到Online-Online-Online-Online RL方法。
使用自然语言分析金融新闻...
金融市场瞬息万变，实时更新和分析至关重要。这些市场容易受到全球事件和现象的影响，例如贸易战、内乱、创新和科学发现。金融新闻可从多种来源获得，包括在线和离线。这里的在线来源是指可以通过互联网获取的来源，这里的离线来源是指通过其他媒体传播的来源。离线来源包括通过报纸和电视获得的新闻和见解。对于像股票市场一样敏感的金融市场来说，通过报纸获得的新闻已经过时了。电视上的新闻是现场直播的，但这种新闻无法轻松分析。在相关性和分析的简易性方面，在线资源比离线资源更胜一筹。
游戏中的人工智能：使用离线蒙特卡洛树搜索训练简单且计算高效的游戏模型
对于给定的角色（玩家）：a – 动作s – 当前状态Q（s，a） – 在状态s下采取行动a时的平均游戏结果N（s） – 迄今为止访问状态s的次数N（s，a） – 迄今为止在状态s下选择动作a的次数
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