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人工智能的工程应用 - Ajith Abraham
多级阈值处理是计算机视觉中的一个重要操作，计算机视觉是人工智能 (AI) 的一个子领域，用于理解和解释现实世界中的数据。现有的基于图像直方图的多级阈值熵方法主要处理除碎片边界之外的熵信息的最大化，这降低了准确性。这些问题导致阈值精度差且速度慢。为了解决这个问题，我们提出了一种基于相互依赖性的新技术，该技术使用碎片边界，这是一个最小化问题。研究了一个第一手目标函数，它处理碎片边界。传统的多级阈值技术由于穷举搜索过程而计算成本高昂，另一种方法是使用基于自然启发算法的进化计算。本文还提出了一种用于多级阈值的新优化器，称为自适应平衡优化器 (AEO)，它是对基本平衡优化器 (EO) 的改进，通过为表现不佳的搜索代理实施自适应分散决策。使用标准基准函数将 AEO 性能与最先进的算法——平衡优化器 (EO)、灰狼优化器 (GWO)、鲸鱼优化算法 (WOA)、松鼠搜索算法 (SSA) 和风驱动优化 (WDO) 算法进行了比较。基于定性和定量分析，AEO 的表现优于 EO、GWO、WOA、SSA 和 WDO。通过使用 AEO 最小化目标函数来获得最佳阈值。对于实验，考虑了 BSDS 500 数据集的 500 张图像。考虑了峰值信噪比 (PSNR)、结构相似性指数 (SSIM) 和特征相似性指数 (FSIM) 等流行指标进行定量分析。在计算复杂度降低的同时，阈值精度存在显著差异。强调了本文的优点，以确保其未来在使用软计算（AI 的一个子领域）的工程应用领域中的应用。
b.tech（Minor（AI＆ML））
l t p c 3 0 0 3课程目标：1。审查和加强AI和ML所需的重要数学概念。2。从数据中介绍学习模式的概念，并为理解艺术机器学习算法的状态建立了强大的理论基础。课程成果：完成后，学生将能够：1。设计和实施机器学习解决方案，以解决分类，回归和聚类问题。2。评估和解释不同ML技术的结果。3。在一系列真实的应用程序中设计和实施各种机器学习算法。单元 - 我定义人工智能，使用谓词逻辑定义AI技术，并表示知识作为规则，代表逻辑，可计算功能和谓词中的简单事实，程序与声明性知识，逻辑编程单元-II数学基础：矩阵理论和机器学习的统计学。机器从数据中学习，问题的分类 - 回归和分类，监督和无监督的学习。单元-III线性回归：单个变量的模型表示，单个变量成本函数，线性回归的梯度体面，实践中的梯度不错。单元-IV逻辑回归：分类，假设表示，决策边界，成本函数，高级优化，多分类（一个与全部），过度拟合的问题。单元 - v讨论集群算法和用例围绕聚类和分类的讨论。教科书：1。2。Saroj Kaushik，人工智能，Cengage Learning，第一版2011年。Yuxi（Hayden）Liu，“以身作则的Python机器学习”，Packet Publishinglimited，2017年。参考书：1。Anindita Das Bhattacharjee，“实用的工作簿人工智能和针对初学者的软计算，Shroff Publisher-X Team Publisher2。汤姆·米切尔（Tom Mitchell），机器学习，麦格劳·希尔（McGraw Hill），2017年。3。Christopher M. Bishop，《模式识别与机器学习》，Springer，2011年。4。T. Hastie，R。Tibshirani，J。Friedman。统计学习的要素，2e，2011年。相应的在线资源：1。人工智能，https://swayam.gov.in/nd2_cec20_cs10/preview。
印度理工学院德里 HAUZ KHAS，新德里 - 110016
电子设备与电路、控制与自动化、通信、信号处理、计算机技术、电力系统、电力电子、机器与驱动器。2. 计算机技术：计算机网络、计算机架构、SoC 和 VLSI 设计和测试、传感器网络、嵌入式系统、并行和分布式处理、大数据分析、VLSI 的 CAD、计算机视觉和图像分析、生物识别、模式识别、机器学习、数据分析、神经网络、人工智能和软计算、多媒体系统、图论、系统生物学、生物信息学、医学信息学、计算语言学、音乐和音频处理、生物医学信号/图像处理、辅助技术、计算神经科学、脑机或人机界面、医疗电子/医疗技术、网络安全、网络物理安全。 3. 半导体器件、材料、制造、特性、VLSI 设计、光子学、混合信号电路设计、射频电路设计、NEMS、神经形态、纳米电子学、非易失性存储器技术、SRAM、DRAM、量子材料、电子和计算、光伏、传感器、等离子体、紧凑建模、自旋电子学、MEMS、模拟电路设计、电路测试、容错、故障安全设计、微电子和功率器件、电路器件交互、电路器件优化、3D IC、3D 芯片、先进半导体封装、器件可靠性、柔性和可印刷电子、红外光电探测器、化学传感器、能量收集器和存储、光电子学、功率半导体器件和宽带隙半导体、量子材料、生物传感器、生物医学器件、纳米制造、新型光学和电子材料的生长和自组装、集成纳米级系统、计算电磁学、传感器：光纤和芯片、生物光子学和生物成像、固态成像、CMOS图像传感器、生物启发视觉系统、神经形态成像、模拟/数字电路设计、光电子学和光子学、用于量子计算的低温硅基量子比特和CMOS的建模和表征、RF-CMOS器件和电路、CMOS和GaNHEMT器件的可靠性、CMOS中的辐射效应、半导体硬件安全、微流体学、
[使用SVM
doi no：10.36713/epra14769摘要世界上最严重的疾病之一是糖尿病。它也是其他各种疾病的创造者，例如尿道器官疾病，失明和心力衰竭。在这种情况下，患者必须去诊断设施，以在咨询后收到报告。因此，他们总是必须同时投入金钱和时间。但是，随着机器学习技术的改进，我们现在可以自由寻找正确的解决方案。例如，我们现在拥有复杂的信息处理系统，可以预测患者是否患有多基因疾病。此外，预见疾病的早期结果，可以在紧急情况下给患者提供所需的东西。该分析的目标是开发一种预测患者糖尿病风险水平的系统。实验结果表明，使用支持矢量机的高精度预测以高精度进行了预测。关键字：早期检测，机器学习，SVM（支持向量机），准确性。引言糖尿病是一种常见的慢性疾病。糖尿病，这是由胰岛素和生物学作用的高分泌引起的。糖尿病会对我们的身体造成各种损害，并且可以在开始时期识别这种慢性疾病的组织，肾脏，眼睛和血管识别这种慢性疾病可以帮助全球的专家防止人类生命的丧失。糖尿病可以分为两类，1型糖尿病型糖尿病患者通常年轻，N年龄小于30岁。临床症状增加了口渴和尿液的频繁。这种类型的糖尿病不能被药物清除，因为它需要治疗。2型糖尿病更常见于中年和老年人，这可能显示高血压，肥胖和其他疾病。是死亡率的主要原因之一是糖尿病。目前的需求是早期糖尿病检测和诊断。一个主要的分类问题是诊断糖尿病疾病和糖尿病数据的解释，必须创建准确，实用和具有成本效益的分类器。许多人工智能和软计算技术提供了许多人类意识形态，这些技术也用于与人类相关的应用领域。这些系统对于在医学上进行诊断很有用。本研究报告的主要主题是“使用支持向量机（SVM）的糖尿病检测”，一个精致的
智能电网能源系统和
会议范围 SGESC-2025 是第三届智能电网能源系统与控制 (SGESC) 国际会议，由库鲁克谢特拉国家技术学院电气工程系组织举办。第一届 SGESC 于 2021 年 3 月 7 日至 9 日举办，由 TEQIP-III 赞助。第二届国际会议。 SGESC 于 2023 年 4 月 7 日至 9 日举办。今年的会议主题仍为绿色和可持续能源系统。会议旨在促进电气工程戏剧、实验和应用方面的技术进步、最新研究和政策信息交流，包括智能电网、绿色和可再生能源系统、微电网、能源管理、电力电子与驱动器、人工智能与软计算、环境科学、地热、生物能源、生物质能、废物转化为能源、可持续能源和发展、太阳能、风能、政策/法规、可再生能源规划运营、环境工程与环境科学、绿色建筑、对农业的影响、智能交通等，重点是教育和告知环境研究人员、行业专业人士可应用于不同领域的最新技术知识。本次会议将为各自领域的院士、技术专家、企业家和研究学者提供一个有益的论坛，以进一步造福全人类。诚邀高质量的全文论文参加会议，会议论文集将在 Springer 的 SCOPUS 索引中发表。NIT KURUKSHETRA NIT Kurukshetra 前身为 Kurukshetra 地区工程学院，成立于 1963 年。它于 2002 年 6 月 26 日被授予 NIT 地位，并被视为大学。该学院提供多门课程，涵盖 B.Tech.、M.Tech.、MBA、MCA 和 Ph.D. 等不同学科，每年招收约 1500 名学生。学院还为工程、科学和技术等新兴领域的高级研究提供了优良的设施。该学院拥有高素质和敬业的教师以及支持人员、实验室和其他基础设施。这些基础设施旨在使学院能够培养高素质的技术人员。
机械与航空航天工程学院
1.6.1 学位课程和要求 工程硕士和哲学博士学位（研究型） MAE 提供机械和航空航天工程所有领域的研究课程，可授予哲学博士和工程硕士学位。充足的先进设施和专业知识支持各个研究领域，提供无与伦比的学习体验。我们还与世界各地的知名大学和研究所保持着持续的学术和研究联系。 考生在经批准的高级研究领域进行独立但有监督的研究，并必须提交论文。考生还必须参加至少三到六门课程的课程并通过考试。被录取的考生必须参加资格考试和确认练习。完成研究后，考生需要提交其研究的论文以供审查。对于哲学博士学位，还会对其论文和其他相关课程进行课程内容的考试。战略研究计划MAE学院提供一系列多学科战略研究计划，专注于开发当前和未来有前景和影响的前沿知识和技术。更多信息请访问 http://www.ntu.edu.sg/mae/content.asp?mid=10 或 http://www.ntu.edu.sg/mae/content.asp?mid=17 先进电子与制造工艺 • 先进材料建模与工艺 • 电子封装 • 薄膜技术 生物医学与生物材料工程 • 生物医学工程 • 生物材料工程 • 组织工程 计算工程 • 计算材料 • 计算力学 • 计算流体动力学 工程设计与建模 • 产品设计、智能建模与实现、人为因素工程 • 工程计算与建模 • 虚拟现实与软计算 智能系统、物流与工程管理 • 工程管理与物流 • 智能机器、微型机器与机器人 • 视觉、控制与车辆技术 纳米技术和微系统 • 微机电系统（MEMS） • 生物微机电系统（Bio-MEMS） • 精密工程 • 传感器和执行器、智能材料与结构 能源与环境技术 • 燃料电池 • 环境技术和工艺航空航天工程•空气动力学、边界层和计算流体力学•推进、燃烧和涡轮机械
博士苏莱雅·贾宾
在国际同行评审期刊、会议论文集和书籍章节中发表了 65 多篇研究文章，其中包括 15 多篇 SCIE/Scopus 索引高影响力期刊论文。 成功指导了 8 名博士生，目前有 5 名全日制学生就读。 印度专利“基于移动生物特征签名的身份验证系统”于 2023 年 4 月 19 日授予（提交日期为 2017 年 2 月 23 日）。 2023 年和 2024 年出版了两本书，书名：机器学习 I (2023) 和机器学习 II (2024)，Wiley India 出版商。 ACM 专业会员资格（2024 年 1 月-续），以感谢审阅 ACM 期刊的研究论文（会员编号：5167921）。 自 2024 年 11 月起担任知名期刊《计算机科学前沿》和《牙科医学前沿》的客座副主编 多个专业机构的成员，包括亚太生物信息学交互与网络协会（APbians）的终身会员，自 2018 年 7 月起为第 3 名成员，ACM-SIGCSE 一年期会员资格（2011 年 11 月至 2012 年 11 月）和印度技术教育协会 (ISTE) 的终身会员自 2005 年起，除了许多会议和期刊审查委员会外 教授研究生课程的理论论文：数字图像处理（DIP）、数据挖掘和仓储、机器学习和软计算、人工智能、深度学习、高级 DBMS、离散数学、编译器设计和系统编程等。 DIP 和 AI 实验室、使用 MATLAB 2023a 的机器学习、Prolog、Java、J2EE、C、C ++ 等编程。 2006、2007、2012 年 DBT-BIF 研讨会，ACBB 2015、NWTB-2017、NWTB-2018（6 次研讨会）。 活动负责人：组织部门年度校友聚会活动“里程碑”，2017、2018、2019、2021、2023 年；就业相关的网络谈话活动“HR Conclave 2020”（在线模式）等。 获得 IEC JMI 的伦理许可，可为两个正在进行的非资助合作项目收集涉及人类受试者的数据。 自 2024 年 11 月起担任知名期刊《计算机科学前沿》和《牙科医学前沿》的客座副主编。
COMP 转学副学士学位 (ADT) 路线图
1 专业选修课（15 个学分）所有学生必须完成五门 3 学分的高级选修课。至少 12 个学分必须是 CSC 课程。除了下面列出的课程外，任何 600 级 CSC 课程（CSC 601、CSC 602、CSC 648 和 CSC 694 除外）都可以用作选修课。该部门还允许将一门 CSC 研究生课程用作高级选修课（700 级或更高，且非配对课程，CSC 895、CSC 898、CSC 897、CSC 899 除外）。例外情况必须事先得到高级顾问的批准。 CSC 520 计算理论（3 个单元） CSC 600 编程范式和语言（3 个单元） CSC 615 UNIX 编程（3 个单元） CSC 620 自然语言技术（3 个单元） CSC 621 生物医学成像和分析（3 个单元） CSC 630 计算机图形系统设计（3 个单元） CSC 631 多人游戏开发（3 个单元） CSC 641 计算机性能评估（3 个单元） CSC 642 人机交互（3 个单元） CSC 645 计算机网络（3 个单元） CSC 647 量子计算和量子信息科学简介（3 个单元） CSC 649 搜索引擎（3 个单元） CSC 651 系统管理（3 个单元） CSC 652 安全和数据隐私简介（3 个单元） CSC 656 计算机组织（3 个单元） CSC 657 生物信息计算（3 个单元） CSC 658 编程咖啡馆（3 个单元） CSC 664 多媒体系统（3 个学分） CSC 665 人工智能（3 个学分） CSC 667 互联网应用设计与开发（3 个学分） CSC 668 高级面向对象软件设计与开发（3 个学分） CSC 671 深度学习（3 个学分） CSC 675 数据库系统简介（3 个学分） CSC 676 软计算与决策支持系统（3 个学分） CSC 680 移动设备应用程序开发（3 个学分） CSC 690 交互式多媒体应用程序开发（3 个学分） CSC 698 计算主题（3 个学分） CSC 699 独立学习（1-3 个学分） MATH 400 数值分析（3 个学分） MATH 425 应用与计算线性代数（3 个学分） MATH 448 统计学习与数据挖掘简介（3 个学分）
培训和技能实习
印度贾姆谢德布尔，贾坎德邦 — 831014 由科学与工程研究委员会 (SERB)-DST 资助 “Vritika” 项目范围：“Vritika”是通过培训和技能实习来号召人们开始和实践科学研究。这个项目旨在通过实习，激发人们对科学和工程研究的浓厚兴趣，并提供科学与工程领域的技术见解。这些实习主要由国家级组织/机构/实验室提供便利。关于贾姆谢德布尔 NIT：贾姆谢德布尔国家技术学院（NIT）前身为地区技术学院，成立于 1960 年 8 月 15 日，是印度政府和比哈尔邦政府在印度 REC（地区工程学院）连锁中的合资企业，旨在培养能够为该地区提供技术领导的最高标准的技术毕业生。多年来，该学院已经成为一所提供高标准技术教育的顶尖机构，授予各个工程分支的理工学士学位以及各个专业的理工硕士学位和博士学位课程。贾姆谢德布尔国家技术学院的计算机科学与工程系成立于 1992 年。自成立以来，该系一直以其卓越的表现得到全国各地的认可。该系一直在计算机科学与工程领域培养高素质的专业人才。该系涵盖了许多学科，包括操作系统、软件、数据库管理系统、物联网、机器学习、人工智能、软计算、区块链、图像处理、深度学习等。该系拥有积极性很高的教职员工和在各个研究领域工作的学者。项目目标：实习项目旨在提供在脑、乳腺、皮肤和肌肉骨骼肿瘤等各个肿瘤学领域运用机器学习和深度学习技术的实践经验。该项目旨在让实习生掌握分析医学影像数据（如 MRI、CT 扫描、乳房 X 线摄影图像、皮肤镜图像和放射图像）、提取特征以及使用分类算法准确检测和分类肿瘤的技能。此外，该项目还侧重于建立预测模型，用于预测预后和治疗反应以及患者生存分析。总体而言，该项目的目标是让实习生掌握所需的专业知识，通过机器学习和深度学习应用为肿瘤学的进步做出贡献。
CV alessio plebe.pdf
Alessio Plebe 教授 一般信息 1974 年：普通高中文凭 60/60 – 罗马 1981 年：电子工程学位 110/110 – 罗马 1982–1986 年：AID（农业工业发展）SpA 卡塔尼亚农业气象学部研究员，负责开发农业气象学计算机系统和大气微物理实验 1988–1990 年：AID SpA 卡塔尼亚图像处理小组负责人，负责开发水果和蔬菜产品质量自动选择系统 1990–1992 年：CRAM（意大利南部农业研究联盟）机器人和人工智能系研究员 1992–1998 年：CRAM 机器人和人工智能系主任，主要负责自动水果采摘机器人的开发项目 1998–2000 年：软件开发小组负责人在巴勒莫的 MESOGEO 联盟接受教育 1999–2002：担任卡塔尼亚 ST-Microelectronics SpA 公司顾问，负责开发用于模拟微电子设备的神经模型 2001–2002：卡塔尼亚大学数学与计算机科学系研究员，科学领域 K05B，研究项目为“用于图像分析和空间分布现象研究的软计算工具” 2004：语言哲学博士学位 – 巴勒莫，博士论文：语言的数学 2001–2003：担任卡塔尼亚 Antech SpA 公司顾问，负责开发基于神经网络的卫星跟踪先进天线控制系统 2002–2005：卡塔尼亚大学认知科学系研究员墨西拿，科学领域 ING/INF-05 2005–：墨西拿大学认知科学系副教授。墨西拿，科学领域 INF-01 科学活动 1981-1988：应用气象学的数值建模和传感整合 1992-1997：机器人技术，包括控制和视觉方面，实现自动水果采摘机器人的原型 1985-：图像处理，具有多种应用目的：1985-88 卫星图像处理，1988-91 自动检查，1992-1999 机器人视觉，2000-2002 医学图像分析，2003- 物体识别模型 1990-：人工神经网络，1990 年至 1999 年用于人工视觉和机器人技术，2000-2002 用于电路模拟，2001-2003 天线控制，2002- 构建现实模型大脑皮层的视觉和语言功能科学项目 - 自动柑橘采摘机器人 PR/8 MURST DM n。 1992 年至 1997 年 CRAM 6777 项目