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促进女性领导发展的计划中的协同和融合：卡纳塔克邦的故事
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国家技术研究院卡纳塔克邦，Surathkal
和书籍章节。h。研发项目和咨询公司的证明完成/正在进行。i。指导博士学位学者的证据，博士后研究员，M.Tech。和B.Tech。项目学生。j。授予/提交的专利证明。k。处理管理职责的详细信息。l。研讨会/ FDP/短期课程/继续教育计划/国家/国际会议/ GIAN课程组织/进行的详细信息。m。重大外展活动的细节。n。获得了奖学金/奖项/奖品的证明。o。处理费付款收据的副本。p。适当填写和签名的“证明表格”。q。没有本雇主签发的异议证书（如果适用）。r。警长清除证书由本雇主签发（如果适用）。33。候选人被要求浏览在线招聘门户中给出的信息和附件。
Karthikeyan Palanichamy 1*，Jatin Soni 2 1*产品所有者，Karthikeyanpalanicham@yahoo.com 2软件开发人员，jatinsonii@yahoo.com引用：ka 1*高级软件质量工程师Lucid Motors，Raviarvind25@yahoo.com 2产品经理GM，srinivasreddydolu@yahoo.com引用：Ravi Aravind，E Laxmi 1*，Noria Farooqui 2 1*研究学者，管理与商业研究学院，新德里111 地理研究中人文主义的解释 1 M. SC。 （农业部），农艺部（e邮件：kambojritik1234@gmail.com）， *2助理教授（农业工艺）（e邮件：amandeep.26867@lpu.co.in）， AI驱动的个性化学习系统 在英语教学法中整合AI AI和网络安全：增强威胁检测和... 金融算法交易和市场流动性 1英语系助理教授，政府。印度卡纳塔克邦的Haveri-581110工程学院。电子邮件：kpk4841@gmail.com 2助理教授 Sankararaman g 1*，Natarajan Rengaraju 2，V。Rengarajan3博士，N。R。Vembu博士4，D。Indhumathi博士5 1*管理研究教授，Rajala AI自动驾驶：机遇，挑战和... 韩国戏剧对心理井的影响 使用深度学习算法的图像字幕生成
文章信息ABS范围降低电池功能是广泛采用电动汽车（EV）的主要障碍。因此，需要解决方案来优化锂离子电池的安全性，性能和周期寿命。为了解决这个问题，我们提出了第一个AI驱动的电池管理系统（BMS），能够对电动电池电池中的最先进，最先进的健康状况和可能的故障动态进行无模型的预测。我们利用工业X射线计算机断层扫描来检查内部电极，分离器质量和电荷以及电化学阻抗光谱谱图来量化细胞最新状态。我们的无模型方法可以解决实验和工业EV的数据；我们证明了突破性的预测准确性，既不需要校准，也不需要任何商业工具援助。该方法在定性上对电池性能的看法提供了一种新颖的视角，这将使最终的理解和优化设计。我们的方法直接支持可持续性和电动汽车的低成本驾驶。车辆电气化和杂交的提高需要加速锂离子电池性能和安全性的进步，这主要依赖于复杂的嵌入式电池管理系统。具体来说，终身对单个细胞的最先进（SOC）和最先进的（SOH）的准确跟踪具有基本重要性。可靠性降低不仅会影响硬件在循环研究中的承诺，而且会影响电动汽车行业扩散的直接结果。在这些功能中表现不佳的影响将导致电动汽车滞留在高速公路侧，大规模电力缓冲区的停机时间，减少总体电动汽车电池组的使用以及早期频繁的昂贵降级和更换。仅凭电池特性就会出现许多问题，并且共识是问题只会变得更加严重。为了强烈降低这种风险并适应电气化的演变，需要通过追求针对电池监控，建模和管理的高级机器学习算法来延长电池使用寿命。关键字：优化电动汽车性能，电动汽车（EV），电池管理系统（BMS），AI（人工智能），性能优化，能源效率，机器学习，电池电量（SOC），电池健康状况（SOH）
来自南印度卡纳塔克邦的贫困线人口中的某些心脏病的趋势
目的：社会经济状况差也是当今社会排斥的部分中心血管疾病不断增长的原因之一。这项研究旨在使用SAST数据揭示卡纳塔克邦（南印度）的贫困线（BPL）人群中最常见的心脏病。方法：这项研究是使用Suvarna Arogya Suraksha Trust（SAST）（印度卡纳塔克邦政府）中的数据进行的，该数据是对贫困线（BPL）类别（BPL）类别的，他们在2010年使用多基因逻辑逻辑回归中接受了2010年E 2021期间各种心血管疾病的治疗。结果和讨论：研究发现，冠状动脉疾病的患病率仍然很高，从2013年到14岁，持续影响了89％的人口，并且有较小的功能。来自欠发达地区的人（分散）患有更多的冠状动脉疾病病例。从2018年到19至2020 E 21的患病率略有下降。心肌梗塞的患病率为3.9％，心动过缓为2.3％，心包炎为1.08％，如发现。结论：冠状动脉疾病显示出很高的趋势。假设在BPL社区之间的贫困，物质剥夺，社会排斥，健康差异和社会凝聚力不佳可能是心脏护理和相关结果不佳的关键原因。需要采取措施来解决穷人之间的健康差异。
1 M. SC。 （农业部），农艺部（e邮件：kambojritik1234@gmail.com）， *2助理教授（农业工艺）（e邮件：amandeep.26867@lpu.co.in）， AI驱动的个性化学习系统 在英语教学法中整合AI AI和网络安全：增强威胁检测和... 金融算法交易和市场流动性 1英语系助理教授，政府。印度卡纳塔克邦的Haveri-581110工程学院。电子邮件：kpk4841@gmail.com 2助理教授 Sankararaman g 1*，Natarajan Rengaraju 2，V。Rengarajan3博士，N。R。Vembu博士4，D。Indhumathi博士5 1*管理研究教授，Rajala AI自动驾驶：机遇，挑战和... 韩国戏剧对心理井的影响 使用深度学习算法的图像字幕生成
Shukla 5，Raju Singh先生6，Mamta Tiwari博士7主任Prabhat Engineering College College College College College College（D），Nirvikarkatiyar@gmail.com助理。 Axis技术与管理研究所教授Kanpur Nagar，vimalawasthi@axiscolleges.in insso。 Bbdniit教授Akhilesh Das Nagar Faizabad Road Lucknow，rampratapmca11@gmail.com助理。 Maharana Pratap工程学院Kothi Mandhana Kanpur Nagar，kuldeepmishra120bit@gmail.com研究学者，计算机应用程序CSJM University Kanpur Nagar，Nikhil.shukla700@gmail.com助理。 教授。 Maharana Pratap工程学院Kothi Mandhana Kanpur Nagar，rajukushwaha36@gmail.com助理。 教授，计算机应用程序部，Engg School。 ＆Tech。 （UIET），CSJMU KANPUR NAGAR，mamtatiwari@csjmu.ac.ac.in引用：Nirvikar Katiyar博士（2024）教授，AI-DRING驱动的个性化学习系统：增强教育效力教育管理：理论和实践：理论和实践：30（5），11514-114-11524 DOI：11514-11524 DOI： 10.53555/kuey.v30i5.4961文章Info Info abs Tract个性化学习，由人工智能（AI）提供支持，正在通过针对单个学生的需求，能力和学习风格量身定制教学来彻底改变教育。 本文探讨了AI驱动的个性化学习系统的当前状态和未来潜力。 它研究了如何利用机器学习，自然语言处理和知识表示等AI技术来创造自适应学习经验，以优化教育成果。 还探讨了围绕教育中AI的挑战和道德考虑。 但是，这些系统的仔细设计和负责任的部署至关重要。Shukla 5，Raju Singh先生6，Mamta Tiwari博士7主任Prabhat Engineering College College College College College College（D），Nirvikarkatiyar@gmail.com助理。Axis技术与管理研究所教授Kanpur Nagar，vimalawasthi@axiscolleges.in insso。 Bbdniit教授Akhilesh Das Nagar Faizabad Road Lucknow，rampratapmca11@gmail.com助理。 Maharana Pratap工程学院Kothi Mandhana Kanpur Nagar，kuldeepmishra120bit@gmail.com研究学者，计算机应用程序CSJM University Kanpur Nagar，Nikhil.shukla700@gmail.com助理。 教授。 Maharana Pratap工程学院Kothi Mandhana Kanpur Nagar，rajukushwaha36@gmail.com助理。 教授，计算机应用程序部，Engg School。 ＆Tech。 （UIET），CSJMU KANPUR NAGAR，mamtatiwari@csjmu.ac.ac.in引用：Nirvikar Katiyar博士（2024）教授，AI-DRING驱动的个性化学习系统：增强教育效力教育管理：理论和实践：理论和实践：30（5），11514-114-11524 DOI：11514-11524 DOI： 10.53555/kuey.v30i5.4961文章Info Info abs Tract个性化学习，由人工智能（AI）提供支持，正在通过针对单个学生的需求，能力和学习风格量身定制教学来彻底改变教育。 本文探讨了AI驱动的个性化学习系统的当前状态和未来潜力。 它研究了如何利用机器学习，自然语言处理和知识表示等AI技术来创造自适应学习经验，以优化教育成果。 还探讨了围绕教育中AI的挑战和道德考虑。 但是，这些系统的仔细设计和负责任的部署至关重要。Axis技术与管理研究所教授Kanpur Nagar，vimalawasthi@axiscolleges.in insso。Bbdniit教授Akhilesh Das Nagar Faizabad Road Lucknow，rampratapmca11@gmail.com助理。 Maharana Pratap工程学院Kothi Mandhana Kanpur Nagar，kuldeepmishra120bit@gmail.com研究学者，计算机应用程序CSJM University Kanpur Nagar，Nikhil.shukla700@gmail.com助理。 教授。 Maharana Pratap工程学院Kothi Mandhana Kanpur Nagar，rajukushwaha36@gmail.com助理。 教授，计算机应用程序部，Engg School。 ＆Tech。 （UIET），CSJMU KANPUR NAGAR，mamtatiwari@csjmu.ac.ac.in引用：Nirvikar Katiyar博士（2024）教授，AI-DRING驱动的个性化学习系统：增强教育效力教育管理：理论和实践：理论和实践：30（5），11514-114-11524 DOI：11514-11524 DOI： 10.53555/kuey.v30i5.4961文章Info Info abs Tract个性化学习，由人工智能（AI）提供支持，正在通过针对单个学生的需求，能力和学习风格量身定制教学来彻底改变教育。 本文探讨了AI驱动的个性化学习系统的当前状态和未来潜力。 它研究了如何利用机器学习，自然语言处理和知识表示等AI技术来创造自适应学习经验，以优化教育成果。 还探讨了围绕教育中AI的挑战和道德考虑。 但是，这些系统的仔细设计和负责任的部署至关重要。Bbdniit教授Akhilesh Das Nagar Faizabad Road Lucknow，rampratapmca11@gmail.com助理。Maharana Pratap工程学院Kothi Mandhana Kanpur Nagar，kuldeepmishra120bit@gmail.com研究学者，计算机应用程序CSJM University Kanpur Nagar，Nikhil.shukla700@gmail.com助理。 教授。 Maharana Pratap工程学院Kothi Mandhana Kanpur Nagar，rajukushwaha36@gmail.com助理。 教授，计算机应用程序部，Engg School。 ＆Tech。 （UIET），CSJMU KANPUR NAGAR，mamtatiwari@csjmu.ac.ac.in引用：Nirvikar Katiyar博士（2024）教授，AI-DRING驱动的个性化学习系统：增强教育效力教育管理：理论和实践：理论和实践：30（5），11514-114-11524 DOI：11514-11524 DOI： 10.53555/kuey.v30i5.4961文章Info Info abs Tract个性化学习，由人工智能（AI）提供支持，正在通过针对单个学生的需求，能力和学习风格量身定制教学来彻底改变教育。 本文探讨了AI驱动的个性化学习系统的当前状态和未来潜力。 它研究了如何利用机器学习，自然语言处理和知识表示等AI技术来创造自适应学习经验，以优化教育成果。 还探讨了围绕教育中AI的挑战和道德考虑。 但是，这些系统的仔细设计和负责任的部署至关重要。Maharana Pratap工程学院Kothi Mandhana Kanpur Nagar，kuldeepmishra120bit@gmail.com研究学者，计算机应用程序CSJM University Kanpur Nagar，Nikhil.shukla700@gmail.com助理。教授。Maharana Pratap工程学院Kothi Mandhana Kanpur Nagar，rajukushwaha36@gmail.com助理。 教授，计算机应用程序部，Engg School。 ＆Tech。 （UIET），CSJMU KANPUR NAGAR，mamtatiwari@csjmu.ac.ac.in引用：Nirvikar Katiyar博士（2024）教授，AI-DRING驱动的个性化学习系统：增强教育效力教育管理：理论和实践：理论和实践：30（5），11514-114-11524 DOI：11514-11524 DOI： 10.53555/kuey.v30i5.4961文章Info Info abs Tract个性化学习，由人工智能（AI）提供支持，正在通过针对单个学生的需求，能力和学习风格量身定制教学来彻底改变教育。 本文探讨了AI驱动的个性化学习系统的当前状态和未来潜力。 它研究了如何利用机器学习，自然语言处理和知识表示等AI技术来创造自适应学习经验，以优化教育成果。 还探讨了围绕教育中AI的挑战和道德考虑。 但是，这些系统的仔细设计和负责任的部署至关重要。Maharana Pratap工程学院Kothi Mandhana Kanpur Nagar，rajukushwaha36@gmail.com助理。教授，计算机应用程序部，Engg School。＆Tech。（UIET），CSJMU KANPUR NAGAR，mamtatiwari@csjmu.ac.ac.in引用：Nirvikar Katiyar博士（2024）教授，AI-DRING驱动的个性化学习系统：增强教育效力教育管理：理论和实践：理论和实践：30（5），11514-114-11524 DOI：11514-11524 DOI： 10.53555/kuey.v30i5.4961文章Info Info abs Tract个性化学习，由人工智能（AI）提供支持，正在通过针对单个学生的需求，能力和学习风格量身定制教学来彻底改变教育。本文探讨了AI驱动的个性化学习系统的当前状态和未来潜力。它研究了如何利用机器学习，自然语言处理和知识表示等AI技术来创造自适应学习经验，以优化教育成果。围绕教育中AI的挑战和道德考虑。但是，这些系统的仔细设计和负责任的部署至关重要。本文回顾了有关教育中AI的现有研究，讨论了个性化学习系统的关键技术和架构，并介绍了成功实施的案例研究。本文认为，AI驱动的个性化学习以及人类的教学具有巨大的潜力，可以增强教育有效性，参与度和公平性。本文以该领域的未来研究和发展的建议结束。关键字：人工智能；个性化学习；自适应学习；智能辅导系统；教育技术；学习分析；人AI合作
人工智能和 DT 在印度卡纳塔克邦农业智能中的作用
摘要 农业是世界上最大的行业。毫无疑问，农业是人类自然可利用的资源；它是印度的主要收入和生计来源，大多数农村人口依靠农业过上更好的生活。在全球和印度，农业用地面积有限，农业用地分散化现象日益严重，而由于人口增长，对粮食的需求也在增长。提高有限土地上的生产力以满足人口增长和财富增加带来的需求是一项关键任务。为了克服这些障碍，数字技术有可能通过更新和协调来改变印度农村的农业经营。人工智能 (AI)、无人机技术 (DT)、互联网、大数据分析和区块链技术就是这类技术的例子。本文的主要目的，首先是揭示人工智能和数字技术对农民丰富其农业智能的优势，其次是了解北卡纳塔克邦小农和边际农户对人工智能和数字技术的认识和使用情况，特别是在进行调查的地方，最后利用亨利·加勒特的排名模型找出影响农民在农业中采用人工智能和数字技术的最重要因素。
斯塔克州立学院 学期：2024 年夏季
本课程是三门美国手语课程系列中的第一门，基于人际、接受和表达沟通模式的学习成果整合。学生在熟悉美国聋人文化的产品、实践和观点时，以文化上适当的方式完成现实世界的沟通任务。学生学习语法、词汇、结构和空间定向，使他们能够达到这一级别的功能表现目标，并为继续学习语言奠定基础。在本课程中，学生的表现一般处于初级水平，尽管一些能力可能会出现在中级水平。需要十个社区学习体验 (CLE) 小时。TAG 批准——2016 年夏季生效 OFL025（TAG 批准序列（ASL124 和 ASL122）OFL029 2018 年春季生效）
1英语系助理教授，政府。印度卡纳塔克邦的Haveri-581110工程学院。电子邮件：kpk4841@gmail.com 2助理教授
文章信息ABS Tract人工智能（AI）有望通过开发完全自动驾驶汽车来彻底改变汽车行业。由人工智能提供动力的自动驾驶汽车有可能显着提高道路安全性，减少交通拥堵，增加移动性通道并改变我们所知道的运输。然而，车辆中的AI部署还提出了必须克服的重大技术挑战，提出了复杂的道德考虑，并构成了决策者需要解决的新型监管问题。本文概述了AI驱动的自动驾驶汽车的关键机会和好处，讨论了仍有待解决的主要挑战和开放问题，并探讨了自动驾驶汽车围绕自动驾驶汽车的监管景观和政策含义。我们认为，尽管由于AI的突破，自动驾驶汽车技术正在迅速发展，但在完全自动驾驶汽车可以安全地进行大规模部署之前，仍然存在重大挑战。决策者将需要创建新的监管框架和标准，以管理自动驾驶汽车的测试和部署，解决责任和保险问题，确保安全和保险，并促进公众对技术的信任。有了正确的技术发展和政策选择，自动驾驶汽车可能会为社会带来巨大的好处，但是工业，学术界和政府之间的一致合作对于实现这一潜力至关重要。关键字：人工智能；自动驾驶汽车；自动驾驶汽车；深度学习；计算机视觉；机器人技术；规定;政策;伦理;安全