XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System苏特
人工智能x奇点理论=？
我们引入神经网络作为人工智能模型之一。神经网络是生物神经细胞回路中进行的信息处理的模型。神经细胞由称为细胞体的主体、从细胞体延伸出来的树突和连接到其他细胞的轴突组成。轴突的末端附着在其他神经细胞的树突上，轴突与其他神经细胞的连接处称为突触。树突接收来自其他细胞和感觉细胞的输入信号，信号在细胞体内进行处理，并通过轴突和突触将输出信号发送给其他神经元（图2（a））。 据称大脑中的神经元数量约为 10^10 到 10^11。通过结合这些细胞，每个神经元以并行和分布式的方式处理信息，从而产生非常复杂和先进的处理。一个细胞的输出通过突触传递到其他细胞，通过轴突可以分支成数十到数百个神经元。单个细胞具有的突触连接数量从数百个到数万个不等。所有这些突触连接都有助于神经元之间的信号传输。 当一个信号从另一个神经细胞到达一个神经细胞时，膜电位会因信号而发生变化，当信号超过一定的阈值时，电位就变为正值，神经细胞就会兴奋。然后它向其他神经元发送信号。无论输入值如何，该图的形状几乎都是相同的波形，一旦超过阈值，就会产生恒定形状和幅度的电脉冲。因此人们认为，神经网络中承载信息的不是电脉冲的波形，而是电脉冲的频率（图2（b））。 细胞体的阈值函数，当输入高于阈值时，发出电脉冲，当输入低于阈值时，不发出电脉冲，具有从输入到输出的非线性转换效果。此外，还有兴奋性突触，它会释放使输入神经细胞更容易兴奋的递质，还有抑制性突触，它会使输入神经细胞更不容易兴奋。接收输入神经元可以被认为是接收来自每个输出神经元的输入的总和。 神经网络的数学模型源于对神经元的观察。 1943年，McCullough和Pitts提出了正式的神经元模型。图 2（c）中的圆圈表示一个神经元的模型。 xk 取值 0 和 1，表示该神经元接收的突触数量。
苏拉什特拉学院
目标： 让学生理解 C 语言的基本概念 第一单元：C 语言概述：C 语言的历史 –C 语言的重要性 –C 语言的基本结构 – 编程风格 – 常量、变量和数据类型 – 变量的声明、存储类别 – 定义符号常量 – 将变量声明为常量、易失性 – 数据的溢出和下溢。 运算符和表达式：算术、关系、逻辑、赋值运算符 – 增量和减量运算符、条件运算符、位运算符、特殊运算符 – 算术表达式 – 表达式的求值 – 算术运算符的优先级 – 表达式中的类型转换 – 运算符优先级和结合性-数学函数 – 管理 I/O 操作：读写字符 – 格式化的输入、输出。 第二单元：决策和分支：if 语句、if...else 语句 – 嵌套 if ... else 语句 – Else if 阶梯 – Switch 语句 – ?: 运算符 – go to 语句。控制语句：While 语句 – do 语句 – for 语句 – 循环跳转数组：一维数组 – 声明、初始化 – 二维数组 – 多维数组 – 动态数组 – 初始化，UNIT-III：字符串：字符串变量的声明、初始化 – 读写字符串 – 字符串的算术运算 – 将字符串放在一起 – 比较 – 字符串处理函数 – 字符串表 – 字符串的功能。用户定义函数：需要 –
苏米特·亚达夫
⚫ 教育 坎普尔拉玛大学博士学位（在读） 坎普尔拉玛大学技术硕士 AKTU 技术学士学位 ⚫ 成就 技术硕士金牌得主 ⚫ 经验 目前在 Integral 大学工作至今 SRIMT 两年教学经验 SIMT 一年教学经验 ⚫ FDP/研讨会/研讨会 FDP：机器学习基础 FDP：教学和研究论文写作中的人工智能 FDP：NEP 2020：EPRI 研讨会：人工智能工具 研讨会：人工智能与当前研究 研讨会-国家知识产权意识使命 研究兴趣： ⚫ 人工智能与机器学习 研究成果摘要： ⚫ 研究论文：智能系统用于电子银行的视觉加密技术
印度信息技术学院，苏拉特
1. 两篇研究论文发表或被收录在两大引文索引中的任何期刊上：Web of Science（SCI/SSCI 等）和 Scopus（仅限期刊选项）。 2. GATE 合格分数 3. 正在进行的研究项目 4. 已授予专利。 5. 目前/过去的咨询或任何创收活动 6. 获得著名奖项/奖学金 7. NPTL/SWAYAM 活动 8. 行业合作经验 9. 至少拥有国家重要学院或外国大学的一或所有学位
![特别项目7 [开幕式]第1 jsh-tasl-kasl（...](/simg/g:\will\search\icon\source\3\31ba74131027a51c42407fca46b3ba23aeac0d9d.webp)