拉曼纪念会议(RMC)每年由学生为学生而在物理系Savitribai Phule Pune University部门组织。本次会议的主要目的是鼓励来自各个科学领域的年轻研究人员,并为他们提供一个介绍研究工作的平台。该研究的当前情况是跨学科的,因此,作为这次会议RMC-2025的一部分将是一个令人鼓舞的平台,以促进,交流和发展新颖的科学思想,以改善明天的改善。
我们提出了 BeefBot,这是一款专为牛肉生产商设计的由 LLM 驱动的聊天机器人。它检索最新的农业技术 (AgTech)、实践和科学见解,以提供快速、特定领域的建议,帮助有效应对农场挑战。虽然像 ChatGPT 这样的通用大型语言模型 (LLM) 对于信息检索很有用,但它们往往会产生幻觉,无法根据牛肉生产商的特定需求提供定制的解决方案,包括特定品种的策略、操作实践和区域适应。在 LLM 应用程序中合并领域特定数据有两种常用方法:检索增强生成 (RAG) 和微调。然而,它们各自的优点和缺点还不太清楚。因此,我们实现了一个流程,使用 BeefBot 中的开源 LLM 应用 RAG 和微调,并评估权衡。通过这样做,我们能够选择最佳组合作为 BeefBot 的后端,提供可操作的建议,提高牛肉生产商的生产力和可持续性,同时减少幻觉。BeefBot 的主要优势包括其作为与任何浏览器兼容的基于 Web 的平台的可访问性、通过 RAG 不断更新知识、通过本地部署实现机密保证以及通过交互式网站提供的用户友好体验。BeefBot 的演示可在 https://www.youtube. com/watch?v=r7mde1EOG4o 上访问。
印度计算机科学技术杂志https://www.doi.org/10.59256/indjcst.20250401001卷4,第1期(1月至4月2025年),第1-1-07页。 www.indjcst.com ISS No:2583-5300转换网络物理系统:安全有效解决方案的机器学习Harsh Santoshi Kelzarkar 2,Santoshi Kelzarkar 2,Harshita Mirase 3,Bhagyashree Kumbhare 4,Yamini B. Laxane B. Laxane 5 1,2,2,333岁的学生,MCA,MCA,SMT。印度马哈拉施特拉邦那格浦尔的Radhikatai Pandav工程学院。4 HOD,MCA,SMT。 印度马哈拉施特拉邦那格浦尔的Radhikatai Pandav工程学院。 5教授,MCA,SMT。 印度马哈拉施特拉邦那格浦尔的Radhikatai Pandav工程学院。 引用了本文:Harsh Fulambarkar 1,Santoshi Kelzarkar 2,Harshita Mirase 3,Bhagyashree Kumbhare 4,Yamini B. Laxane 5,“转换网络物理系统:用于安全和有效解决方案的机器学习”,《印度计算机科学和技术》,第04卷,第7期(1月7日),第7卷,第7卷,第7卷。4 HOD,MCA,SMT。印度马哈拉施特拉邦那格浦尔的Radhikatai Pandav工程学院。5教授,MCA,SMT。印度马哈拉施特拉邦那格浦尔的Radhikatai Pandav工程学院。引用了本文:Harsh Fulambarkar 1,Santoshi Kelzarkar 2,Harshita Mirase 3,Bhagyashree Kumbhare 4,Yamini B. Laxane 5,“转换网络物理系统:用于安全和有效解决方案的机器学习”,《印度计算机科学和技术》,第04卷,第7期(1月7日),第7卷,第7卷,第7卷。
• 天文学工作组、太阳系与探索工作组、空间科学咨询委员会成员的兴趣表达 • EnVision 科学团队的跨学科科学家 • NASA 领导的 IRIS 任务的科学规划人员 • NewAthena 科学研究团队和 LISA 科学团队 • XRISM 和 CHEOPS 客座观察员来电
计划BSC。人类生物学,mb.ch.b链接:https://webapps.knust.edu.gh/check/check/forms/knust_human_biology.pdf bsc。bds。(牙科手术)链接:https://webapps.knust.edu.gh/check/check/check/forms/knust_dental_surgery.pdf入学考试将从8:00 am上午8:00至11:00在Boadi的演讲厅写作。在此处找到与考试中心的链接:https://maps.app.goo.gl/sw3rzczwx3teyv8wa申请人将回答100个关于生物学,化学,物理学,数学和言语/言语/定量推理的多项选择问题。申请人应随附:
截至2025年1月3日,在197个机构中,3个机构尚未提交项目报告的利用证书和软件。请最早将Speed / Courier的Speed / Courier送往KSCST Office,并通过Google表格上传报告的软件。
1.3 LOCATION ...................................................................................................................................................... 3
摘要目前,由于孕产妇和婴儿死亡率的降低以及由非传染性疾病(如心血管疾病)造成的死亡,个人的平均预期寿命是一种上升趋势。预期寿命下降会导致公共和私人实体(包括保险提供者)所维持的健康支出相应增加。由于以下因素,医疗保健部门已成为一个极为全面和关键的行业:医疗支出的增加,特别是在大流行期间;医疗保健领域每个组成部分的成本;越来越混乱的医疗技术生态系统;对众多和多样化的利益相关者的期望不断增长;以及该行业中众多新演员的存在。尽管如此,这种情况使卫生部门面临许多危害,从而增加了其对欺诈活动的敏感性。该行业的大量资产将不可避免地导致昂贵的欺诈活动。因此,应立即防止和检测到潜在的医疗欺诈。机器学习被认为是防止医疗欺诈的最强大和最佳方法之一。作为研究的一部分,使用了一个示例应用程序来评估机器学习在医疗欺诈检测环境中的功效。拟议申请的目的是通过应用各种机器学习技术和医疗要求来对提供商端的医疗欺诈进行分类。