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World File Search System领域知识
使用知识图授权大规模制造管道的因果机学习
抽象理解制造管道中的因果关系对于关键制造任务（例如异常检测和根本原因分析）至关重要。但是，现有的因果机学习（因果ML）方法难以有效地扩展到制造环境中存在的大量变量。我们倡导将域知识纳入制造管道中，称为知识图（KGS），用于设计用于大规模制造问题的因果ML方法。知识图可以编码有关不同组件和制造管道阶段之间相互作用和依赖关系的丰富上下文信息，从而提供了一个结构化框架来指导发现因果关系。通过合并KG，因果ML模型可以利用数据驱动的方法和领域知识，提高可扩展性并提高大规模制造环境中因果学习的准确性。
人类、人工智能和环境：了解最终用户对现实世界计算机视觉应用程序的信任
信任是人们与人工智能系统互动的重要因素。然而，缺乏实证研究来检验真实的终端用户如何信任或不信任他们与之互动的人工智能系统。大多数研究都是在实验室环境中通过假设的终端用户来调查信任的一个方面。在本文中，我们通过对现实世界的计算机视觉应用的定性案例研究，提供了对人工智能信任的整体和细致的理解。我们报告了对一款流行的基于人工智能的鸟类识别应用程序的 20 位终端用户的采访结果，我们从多个角度询问了他们对该应用程序的信任程度。我们发现参与者认为该应用程序值得信赖并信任它，但在进行验证行为后有选择地接受应用程序的输出，并决定在某些高风险场景中不采用该应用程序。我们还发现领域知识和背景是信任相关评估和决策的重要因素。我们讨论了我们的研究结果的含义，并为未来对人工智能信任的研究提供了建议。
航空母舰甲板的交互设计考虑因素...
摘要 — 基于代理的建模技术已用于航空航天领域的各种环境。对于这些模型，存在各种各样的潜在用户，他们的领域知识从很少（例如休闲游戏玩家）到很高（例如学术或专业研究人员）不等，每个人都有不同的兴趣和目标。此类模型既可以描述复杂系统的表示，有助于解释历史行为和结果，也可以帮助对未来系统架构进行前瞻性分析。因此，基于代理的模型的使用将特别有助于规划未来的无人系统。这种基于代理的模拟引擎的一个关键问题是创建一个交互环境的复杂性，该环境可以跨越用户专业知识差距并允许直观和有用的交互，同时保持信息的高保真度。为了实现一个可以跨越领域和建模知识差距的交互环境，我们建议将给定的基于代理的模拟的设置、管理和可视化提炼为认知简单的
Hexaware Technologies Ltd. -Chittorgarh.net
1。通过跨行业的全面解决方案提供的深层领域专业知识：该公司在六个行业提供全面服务：金融服务，医疗保健和保险，制造业和消费者，高科技和专业服务，银行业以及旅行和运输。公司的深厚专业知识和深入的领域知识使客户能够帮助客户制定和实施其数字化转型策略，以满足每个细分市场中各种次偏的独特需求。2。AI领导的数字能力和平台在房屋内建造，以创新为战略支柱：该公司利用其域专业知识开发了三个支持AI-ai-abenble的数字平台，这些平台为服务产品中的客户创造价值：（1）Rapidx™，用于数字化转型，（2）TENSAI®，TENSAI®，tensai®，用于AI-Powered自动化自动化和（3）Amazee®，用于Amazee®，Amazee®，Amazee®，commiion clibiion cloudsion clind clind。
目录
此外，IIST具有充满活力的研究环境，其中有200多个在一线研究领域参与的博士学位学者。学术程序是为了加强基本面，通过实践工作提供动手经验，增强理解和扩大各个感兴趣领域知识的界限。iist专注于灌输学生的创新文化。IIST中的所有学术实验室都是精心设计的，具有最佳的实验设置和设备。iist在高级推进和激光诊断，虚拟现实和纳米科学和技术方面具有三个卓越中心，学生参与了各种高级和复杂的实验。许多最先进的研究实验室为学生提供了独特的学习环境，以深入研究尖端的研究。随着IIST进入接下来的十年，十年计划向年轻，聪明的学生提供了充足的机会，可以积极参与与太空相关的项目（例如Exoworlds） - ISRO系外行星任务，太空机器人，太空传感器等。
MGT 431 课程大纲 — 战略管理 3 学分...
B. 与大学宗旨一致，本课程力求做到以下几点：1. 促进全人教育。2. 鼓励将大学提供的共同知识纽带综合并整合为一个统一的整体。3. 提高学生的沟通、计算和批判性分析技能。4. 证明知识和经验是相互联系而非相互独立的。5. 提倡在知识领域的影响和受他人影响的背景下考察该领域知识。C. 本课程为学生在管理和工商管理的一般领域发挥积极作用做好准备。该课程通过战略规划、组织、人员配备、领导和控制等功能，侧重于公司有效的资源管理。此外，本课程为学生提供了更广泛的专业知识基础，使他们成为商业社会的有效成员。与所有商业课程一样，本课程的目的是培养一个综合的人——精神活跃、思维敏锐、身体训练有素。
![arXiv:2106.15136v1 [cond-mat.mtrl-sci] 2021 年 6 月 29 日](/simg/c\c63a871bcbc2a2ac668712c98b3cbe57f35de8bd.webp)
arXiv:2106.15136v1 [cond-mat.mtrl-sci] 2021 年 6 月 29 日
摘要。材料科学领域关注的是材料的特性和性能。一类重要的材料是晶体材料，它们通常含有“位错”——一种线状缺陷类型。位错决定了许多重要的材料特性。在过去的几十年里，人们付出了巨大的努力来理解不同长度尺度上的位错行为，既采用了实验表征技术，也采用了模拟技术。然而，对于描述这种位错结构，仍然缺乏一个共同的标准来表示和连接不同但相关的社区之间的位错领域知识。本体提供了一个共同的基础，以实现知识表示和数据互操作性，这是建立“数字孪生”的重要组成部分。本文概述了位错领域本体设计的第一步，并展示了与材料科学和工程领域中已有本体的联系。
后发工业化国家新兴技术知识生产战略的差异：以量子技术为重点
摘要 随着后发工业化国家在越来越多的领域取得工业领导地位，关于后发工业化国家如何遵循先行经济体的技术轨迹的传统观点需要改革。然而，目前对这些国家新兴技术发展的理解尚未调查特质技术轨迹的差异。本文的目的是探讨他们在新兴技术领域的知识生产策略是如何分化的。具体来说，本研究通过开发知识组合和知识战略图，研究了韩国和中国量子技术领域知识生产模式的变化。根据知识组合，相对文献位置有所不同。在知识战略图中，新兴关键词领域存在不同的模式。本文通过展示后发工业化国家在从追赶型向后追赶型转变过程中的不同战略，为文献做出了贡献，并为在新兴技术领域发展特质轨迹的国家提供了政策启示。
使用数据预测电池的当前和未来状态...
机器学习是人工智能的特定应用，它允许计算机通过一组算法从数据和经验中学习和改进，而无需重新编程。在储能领域中，机器学习最近成为了电池建模的一种新方法，不仅是为了确定电池的当前充电，而且还可以预测其未来的健康状况和剩余使用寿命。在这篇评论中，我们首先讨论文献中研究的两种类型的电池模型，以进行电池状态预测：等效电路和基于物理的模型。基于这些模型的当前局限性，我们展示了机器学习技术的前景，以快速准确的电池状态预测以及所涉及的主要挑战，尤其是在高吞吐量数据生成中。此外，我们建议将物理学和领域知识纳入，以开发更容易解释和可解释的机器学习模型。总体而言，我们将数据驱动的机器学习视为一种有希望的建模技术，它可以在将来打开电池制造，使用和优化的新的，令人兴奋的机会。
研究方案和批次2023的教学大纲（第三-8
v Ision授予优质的教育，并创建熟练的技术专家和创新企业家，以应对研究生水平的电子和通信工程（ECE）领域的全球挑战。m ISSION1。为基于结果的课程灌输旨在满足当前工业期望的综合基本领域知识。2。提供最先进的基础设施，并提供最佳的教学学习环境，以实现理论概念。3。生产具有固有人类价值观的技术专家，研究人员和企业家，他们可以应对职业职业的挑战。p rogramme e ducational o bigtives 1。能够在使用电子设备/系统来处理职业生涯中的工程问题的同时概括基本领域知识。2。能够了解现代技术，EDA工具以及获得技术技能以创新新/现有的工程问题解决方案的能力。3。毕业生将是电子和通信领域的知名领导者。由于能力解决了现实世界中的跨学科问题，工程和工程的相关领域。p rogamme o utcomes（po s）1。工程知识：应用数学，科学，工程基础知识和工程专业知识，以解决复杂的工程问题。2。3。4。5。6。7。8。问题分析：使用数学，自然科学和工程科学的第一原理，识别，制定，研究文献和分析复杂的工程问题，得出证实的结论。解决方案的设计/开发：针对满足特定需求的复杂工程问题和设计系统组件或过程的设计解决方案，以适当考虑公共卫生和安全，文化，社会和环境方面的考虑。使用基于研究的知识和研究方法（包括实验设计，数据分析和解释以及信息综合以提供有效的结论）对复杂问题进行研究。现代工具用法：创建，选择和应用适当的技术，资源和现代工程以及IT工具，包括对复杂工程活动的预测和建模，并了解局限性。工程师和社会：应用上下文知识告知的推理来评估社会，健康，安全，法律和文化问题，以及与专业工程实践相关的随之而来的责任。环境与可持续性：了解专业工程解决方案在社会和环境环境中的影响，并证明对可持续发展的知识和需求。道德：应用道德原则并承诺对职业道德，责任以及工程实践规范。