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人工智能在制药行业中的应用
在药房领域的古代使用仅限于药物的开发。在1961年，通用汽车第一工业机器人机构，名为“联合”（Unimation，Unimation，Unimation，Unimation，Danbury，Conn。，USA），加入了大会系列，并开始执行自动模具。（3）。Eliza能够通过使用自然语言处理以及模式匹配和替代技术来模拟人类对话（表面沟通），这项工作为未来的Chabot提供了基础。（4）Shakey被称为“第一个电子人”，是在1966年在斯坦福研究所开发的，这是第一个具有语音识别能力的移动机器人（5）。Shaky能够理解和执行更为复杂的说明，而不是遵守一步指令。（5）。（5）。这是AI和机器人技术的重大进步。尽管在医学中使用了这些工程开发AI的使用却很慢。另一方面，此初始阶段对于数字化数据至关重要，后来成为AIM S扩展和使用的基础。国家医学图书馆开发了医学文献分析和检索系统，以及基于Web的搜索引擎PubMed在1960年，这些资源成为随后进步生物医学的至关重要的数字资源（6）。
对小型非IID批次的无连续学习
机器人视觉是一个领域，不断学习可以发挥重要作用。需要在复杂环境中运行的一种体现的代理，需要经常进行频繁且无法预测的更改才能连续学习和适应。在对象识别的上下文中，例如，机器人应该能够学习（而不忘记）从未见过的类别的对象，并在发现已经知道的班级的新知名度中提高其识别能力。理想情况下，应通过单个对象的简短视频的可用性来触发持续学习，并在线硬件上使用细粒度更新。在本文中，我们引入了一种基于Core50基准的新型持续学习方案，并提出了两种无彩排的连续学习技术CWR*和AR1*，即使在近400个小型非i.i.i.i.i.i.i.i.d的挑战性案例中，也可以有效地学习。增量批处理。尤其是我们的经验表明，在某些情况下，AR1*可以超过15％的精度，均超过15％，在某些情况下，跨培训批次的精确度和恒定的计算和内存开销。
使用基于项目的学习来教授人工智能
摘要。本研究介绍了一种称为基于项目的学习 (PBL) 的主动学习方法，用于在本科工程学位的计算机视觉课程中开发人工智能 (AI)。该课程的目标是使用深度学习 (DL)/机器学习 (ML) 技术在实际问题中开发图像识别能力。PBL 学习方法帮助学生寻找现实世界的问题，开发复杂的解决方案，并在团队成员之间产生协同效应。教授的主要作用是在整个课程中为学生提供建议、指导和激励。主动学习方法的教学创新为教授提供了根据经验创建动态激励学习环境的机会。每个本科工程专业的学生都有机会发展他们的专业技能和技巧：团队合作、主动性、创新和领导力。学生团队取得的成果表明了解决问题的能力，包括使用带有人工智能的自动导航设备、检测疟疾寄生虫、识别非人类个体以控制车辆交通。
检测到的物体的金属探测器信号印记 - CORE
人道主义排雷任务是将操作员安全和时间消耗作为关键问题的活动。为了提高我们一直在使用的 ATMID 金属探测器的识别能力，我们扩展了探测器的功能，在探测器头部安装了惯性测量单元 (IMU)，并辅以两个光学距离传感器。这使我们能够根据 IMU 在所有三个轴上测量的加速度和角速率进行航位推算。光学距离传感器已用于补偿目的和初始距离测量。我们的主要目标是将探测器感测到的磁性印记与其头部的精确定位互连，从而估算印记尺寸及其位置。由于基于低成本微机电系统 (MEMS) 的 IMU 实现，我们不得不处理不稳定的航位推算结果。为此，我们使用了我们设计的复杂磁标记 (CMM)，它可以标出搜索区域，并为我们在其两个边缘提供精确定位。本文的主要贡献在于研究和识别 CMM 磁印特征及其与 CMM 在排雷过程中使用的各个方面及其条件相关的差异。根据几个实验室实验研究和分析了 CMM 的特性，并给出了结果。
研究生日研讨会 - ece@iisc.ac
摘要 —描述图像的视觉语义内容是提高场景图像识别能力的一种有效而直接的方法。语义多项式 (SMN) 表示就是这样一种表示，它使用概念的后验概率来捕获语义信息。获取 SMN 表示的核心部分是构建概念模型。为了构建概念模型，必须为图像中存在的每个概念提供基本事实 (真实) 概念标签。由于数据集中的图像数量众多，因此手动标记概念实际上不可行。在这项工作中，我们提出了一种在没有真实概念标签的情况下选择伪概念的方法。我们建议使用弱监督伪概念建模来生成一种基于深度 CNN 的新型 SMN 表示。在这种方法中，来自更深的卷积层的激活图（过滤器响应）被视为伪概念的线索。我们建议使用伪概念类数据的子空间分析来对相似的伪概念进行分组。在 MIT67 和 SUN397 等标准数据集上的场景识别任务中研究了所提出方法的有效性。
为听障人士提供手势识别的人工智能生物传感系统
人工智能技术有潜力帮助聋哑人士交流。由于手势碎片化的复杂性和捕捉手势的不足，作者提出了一种基于 Deep SLR 的手语识别 (SLR) 系统和可穿戴表面肌电图 (sEMG) 生物传感设备，可将手语转换为印刷信息或语音，让人们更好地理解手语和手势。在前臂上安装了两个臂带，臂带上装有生物传感器和多通道 sEMG 传感器，可以很好地捕捉手臂和手指的动作。Deep SLR 在 Android 和 iOS 智能手机上进行了测试，并通过全面测试确定了它的实用性。Sign Speaker 在用智能手机和智能手表识别双手手势方面存在相当大的局限性。为了解决这些问题，本研究提出了一种新的实时端到端 SLR 方法。连续句子识别的平均单词错误率为 9.6%，检测信号并识别一个包含六个手势词的句子需要不到 0.9 秒的时间，证明了 Deep SLR 的识别能力。
基于注意力机制和FasterNet的改进型YOLOv5，用于铁路和航空轨道上的异物检测。
摘要 近年来，异物闯入铁路和机场跑道事件频发，这些物体包括行人、车辆、动物和杂物等。本文介绍了一种改进的YOLOv5架构，结合FasterNet和注意力机制，增强对铁路和机场跑道上异物的检测。本研究提出了一个新的数据集AARFOD（航空和铁路异物检测），结合了两个用于检测航空和铁路系统中异物的公共数据集，旨在提高异物目标的识别能力。在这个大型数据集上的实验结果表明，与基线YOLOv5模型相比，所提出的模型性能有显著提升，降低了计算要求。改进后的YOLO模型的精度显著提高了1.2%，召回率提高了1.0%，mAP@.5提高了0.6%，而mAP@.5-.95保持不变。参数减少了约25.12%，GFLOP减少了约10.63%。在消融实验中发现，FasterNet模块可以显著减少模型的参数数量，同时注意力机制的引用可以减缓轻量化带来的性能损失。
绿胡子基因 tgrB1 调控盘基网柄菌的利他行为和欺骗行为
绿胡子遗传元素编码罕见的可感知信号、信号识别能力和对显示相同信号的其他人的利他行为。假定的绿胡子在各种生物中都有描述，但在一个系统中所有特性的直接证据很少。盘基网柄菌的 tgrB1-tgrC1 同源识别系统编码两种多态性膜蛋白，可保护细胞免受嵌合相关危险。在发育过程中，TgrC1 充当配体信号，TgrB1 充当其受体，但利他行为的证据是间接的。在这里，我们表明混合野生型和活化的 tgrB1 细胞会增加野生型孢子的产生，并将突变体降级为利他茎，而混合野生型和 tgrB1 缺陷细胞会增加突变孢子的产生和野生型茎的产生。 tgrB1 缺失的细胞只会欺骗携带相同 tgrC1 同种异型的伴侣。因此，TgrB1 激活会产生利他行为，而 TgrB1 失活会导致特定同种异型的欺骗，这支持了绿胡子概念，并深入了解了同种异型识别、利他行为和剥削之间的关系。
可拉伸全纳米纤维离子压力传感器
摘要 具有高拉伸性、灵敏度和稳定性的柔性压力传感器无疑是智能软机器人、人机交互、健康监测等领域潜在应用的迫切需求。然而，目前的柔性压力传感器大多由于其多层结构，无法承受大变形，在频繁操作过程中容易出现性能下降甚至失效。本文提出一种可拉伸全纳米纤维离子电子压力传感器，其由离子纳米纤维膜作为介电层、液态金属作为电极组成。该传感器在0~300 kPa的宽范围内表现出1.08 kPa -1的高灵敏度，具有约18/22 ms的快速响应-松弛时间以及良好的稳定性。高灵敏度来自于离子膜/电极界面形成的双电层，而高拉伸性和稳定性则源于原位封装的全纳米纤维结构。作为概念验证，原型传感器阵列被集成到柔性气动夹持器中，展示了其在抓取过程中的压力感知和物体识别能力。因此，该方案提供了另一种极好的策略来制造在高拉伸性、灵敏度和稳定性方面具有出色性能的可拉伸压力传感器。
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抽象目标。情感和非感染性精神病患者在面部情感的鉴别和歧视中都表现出损害，这可以大大降低其生活质量。本评论的目的是介绍可用仪器的优势和劣势，以更仔细地评估情绪处理的不同阶段，这些阶段在临床和实验研究中，对患有非影响和情感精神疾病的患者。方法。我们审查了现有文献，以确定用于评估识别能力的不同测试（例如Ekman 60脸测试，面部情绪识别测试和Penn情感识别测试）并区分情绪（例如面临情绪歧视测试和情感差异任务）。结果。目前的文献表明，很少有研究结合工具以在不同水平的情绪处理障碍之间区分。缺乏整合情绪识别和歧视评估的全面工具阻止了对患者状况的全面了解。结论。此评论强调了对患有非影响和情感精神病患者情绪处理能力的详细评估，以表征从疾病开始开始早期疾病并设计康复治疗的疾病。