XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System算机
M. Tech。计算机科学与工程B.Tech。 - 计算机科学与生物科学 附件1计算机科学与工程学院工程学院B.Tech。 - 计算机科学与生物科学附件1计算机科学与工程学院工程学院
示例-PE 4•CSE3240：云应用程序•CSE3241：计算机视觉•CSE3242：Web框架•CSE3243：道德黑客示例-PE5•PE5•CSE3244：安全编程•安全编程•CSE3245：CSE 3245：云安全和隐私•云安全性•CSE3246：CSE 3246：cse 3224：ably•CSE322222224：CSE 32224：CSE 32224：CSE 32224：CSE 32224： PE6•CSE3249：数字取证和网络犯罪•CSE3250：雾和边缘计算•CSE3251：深度学习•CSE3252：UI/UX设计•CSE3253：DEVOPS
深度学习计算机视觉和对Helisa Dham场景的认可。华为的“诺亚方舟”实验室。英国。 I 中的课程
深度学习是一种自动学习方法，它基于大量示例的学习模式。 div>是一种复杂问题的特别有趣的方法，为之，数据（经验）广泛可用，但是制定分析解决方案是不可行的。 div>在本课程中，我们将探讨深度智能和计算机视觉的基本概念。 div>我们将通过理论会议和实践示例来展示如何根据任务（对象检测，实例分割，对象之间的关系预测）和数据模式（图像，视频，3D）创建和训练深层智力模型。 div>该课程将以一些高级问题的介绍以及有关最近趋势的讨论进行介绍。 div>
屏蔽数据王国：掌握计算机的艺术...
在一个时代，信息占据了至高无上的“屏蔽数据王国：掌握计算机安全的艺术”是浏览复杂数字保护景观的重要指南。这本综合书籍研究了保护敏感数据免受网络威胁所必需的基本原理和高级技术。将理论见解和实际应用结合在一起，涵盖了各种各样的主题，包括加密，网络安全，威胁检测和事件响应。无论您是IT专业人员，网络安全爱好者，还是只是希望增强知识的人，这本书都是您掌握计算机安全艺术的确定资源。
TH-1计算机系统体系结构
（CSE/IT）理论共有4个周期每周内部评估20分，总周期60个周期结束SEM考试80分考试3小时总数A.主题明智的时期分布。编号主题周期1计算机硬件的基本结构06 2指令和指令排序07 3处理器系统10 4内存系统10 5输入 - 输出系统10 6 I/o接口和总线体系结构10 7并行处理07 9总60 B.合理：现在，在教育，娱乐，商业，体育等各个领域，计算机的使用变得非常重要。此主题将使学习者了解计算机系统不同组件及其操作过程的架构。进一步学习者将了解不同组件如何集成以执行任务以获得结果。它还为如何提高处理能力提供了一个想法。
三年级 B.Tech 计算机科学与工程（...
图像增强（点处理）：图像负片、阈值处理、有背景和无背景的灰度切片、幂律和对数变换、对比度拉伸、直方图均衡化和直方图规范空间域图像增强（邻域处理）：用于图像增强的低通和高通滤波、空间滤波基础、生成空间滤波器掩模 - 平滑和锐化空间滤波图像变换：一维 DFT、二维离散傅里叶变换及其逆变换、二维 DFT 的一些属性、沃尔什-哈达玛、离散余弦变换、哈尔变换、倾斜变换频域图像增强：频域滤波基础、平滑和锐化频域滤波器
在计算机药物屏幕中揭示了潜在的竞争MTHFR抑制剂临床重新利润
摘要MTHFR（甲基四氢叶酸还原酶）是一种参与单碳代谢的关键酶，这对于癌细胞的增殖至关重要。与此相一致，已发表的文献表明，MTHFR敲低导致多种类型的癌细胞生长受损。此外，较高的MTHFR表达水平与肝细胞癌，肾上腺皮质癌和低度神经胶质瘤的总体生存率较短有关，这使得将MTHFR抑制剂设计为可能的治疗选择。截至今天尚无MTHFR的竞争抑制剂。这项研究旨在使用硅药物筛查来鉴定潜在的竞争性MTHFR抑制剂候选者。在存在和不存在辅助因子的情况下，将共有30470个含有生物源性化合物，FDA批准的药物和临床试验中的分子与MTHFR的催化口袋筛选。结合能和ADMET分析表明，Vilanterol（B 2-肾上腺素激动剂），selexipag（前列环素受体激动剂）和Ramipril Diketopiperazine（ACE抑制剂）是MTHFR的潜在竞争抑制剂。分子动力学分析和使用这些化合物的MM-PBSA计算特别揭示了配体结合的285-290之间的氨基酸，并突出了Vilanterol作为MTHFR抑制的Stron-gest候选者。我们的结果可以指导新型MTHFR抑制化合物的发展，这可以灵感来自这里引起人们关注的药物。更重要的是，这些潜在的候选者可以在上述癌症的临床和临床研究中进行重新测试。
边缘的计算机视觉：使用redmycow系统实时实时识别
在精确的牲畜种植中，牛的个体识别对于为赋予动物福利，健康和生产力做出的决定提供了至关重要的。在文字中，存在可以读取耳罩的模型；但是，它们不容易携带到现实世界中的牛生产环境，并主要在静止图像上做出预测。我们提出了一个基于视频的牛耳牌阅读系统，称为deRmycow，该系统利用视频中的节奏特性来准确检测，跟踪和读取边缘设备上25 fps的牛耳标。对于视频中的每个帧，ReDmycow在两个步骤中发挥作用。1）标签检测：Yolov5s对象检测模型和NVIDIA DEEPSTREAM跟踪层检测并跟踪存在的标签。2）标签读数：小说whentoread mod-ule决定是读取每个标签，使用trba场景文本识别模型或使用从前框架上读取的读数。该系统是在边缘设备上实现的，即NVIDIA JETSON AGX ORIN或XAVIER，使其可移植到没有外部计算资源的牛生产环境中。要达到实时速度，请阅读 - MyCow仅在当前框架中读取检测到的标签，如果它认为在当前框架中明显改善决策时，它将获得更好的读数。理想情况下，这意味着即使标签被遮挡或模糊，也可以在视频中找到标签的最佳读数并存储在视频中。在真正的中西部奶牛场住房测试该系统时，9,000头母牛，雷米科（Demmycow）系统准确地阅读了96.1％的印刷耳廓，并证明了其现实世界中的商业潜力。devmycow为商业牛农场提供了知情的数据驱动决策流程的机会。
2年级 - 计算机编程课程计划
4。学生打开他们的活动分配。或，如果不使用分配构建器，则建模如何打开活动。让学生在提示上悬停鼠标，听到大声朗读。然后让他们单击“开始箭头”开始，然后单击页面底部的打印。然后，他们遵循指示，以帮助Moby找到宝藏。