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推荐引用推荐引用可汗，穆罕默德·阿里夫（Muhammad Arif）；帕特尔（Ronik Ketankumar）； Pamidimukkala，Apurva； Kermanshachi，Sharareh； Rosenberger，JA
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萨达尔帕特尔大学（Vallabh Vidyanagar）意见 3.0......
1 JANVI RAJESHBHAI MANGWANI 2300360597 阿南德法律研究学院，阿南德 2 AKSHAR MAFATLAL PARMAR 2310110145 阿南德商学院，阿南德 3 ARFARZA SAKIRMOHAMMAD MALEK 2310130065 阿南德商学院，阿南德 4 ARYAN VIJAYKUMAR CHAUHAN 2410110382 阿南德商学院，阿南德 5 BANSI RAKESHBHAI SOLANKI 2310220686 阿南德商学院，阿南德 6 DHRUVI HASMUKHBHAI DARJI 2410221595 阿南德商学院，阿南德 7 DIPTESHKUMAR ASHOKBHAI BHOI 2310110160 阿南德商学院，阿南德
萨达尔·帕特尔
很久以前……就在 10 年前，如果有人说印度将开发某种复杂的技术，许多人不会相信，许多人会嘲笑它——但今天，同样的人惊讶地看到这个国家的成功。自力更生的印度在各个领域都创造了奇迹。想想看：印度曾经进口手机，如今是世界第二大制造商。印度曾经是世界上最大的国防设备买家，现在也向 85 个国家出口。今天，在太空技术领域，印度已成为第一个到达月球南极的国家。我最喜欢的一件事是，这场自力更生的运动现在不再只是政府的运动；Aatmanirbhar Bharat Abhiyan 正在成为一场人民的运动——我们在各个领域都取得了成功。就在本月，我们在 Hanle 启用了亚洲最大的“成像望远镜 MACE”，
liDar对象检测 /作者= hegde，deepti的时空时空的自我安排； Lohit，Suhas； Peng，Ruan-Chuan；琼斯，迈克尔·J；帕特尔（Vishal M.
抽象的流行表示方法鼓励在输入上应用的转换下的特征不变性。然而，在3D感知任务中，诸如对象定位和segmen的任务中，输出自然与某些转换（例如旋转）相等。使用训练前损失函数，鼓励在某些转换下的特征等同于特征，提供了强大的自学信号，同时还保留了传输特征表示之间的几何关系信息。这可以在下游任务中改善与此类转换一样的下游任务。在本文中，我们提出了一个时空的阶段性学习框架，通过共同考虑空间和时间增强。我们的实验表明，最佳性能是通过预训练的方法产生的，该方法鼓励了对翻译，缩放和平流，旋转和场景流量。对于空间增强，我们发现，根据转换，是对比度目标或按分类目标的对比度，可以产生最佳的要求。为了利用现实世界的对象变形和运动，我们考虑了顺序的LIDAR场景对，并开发出一个基于3D场景流量的新颖的均衡性目标，从而导致整体上的性能。我们表明，在许多设置中，3D对象检测的预训练方法优于现有的模棱两可的方法。
古吉拉特邦的蓖麻耕种：萨尔达·帕特尔大学
蓖麻是一种重要的工业不可用的油料种子，印度是世界上最大的蓖麻种子生产国，占全球总施法种子生产的85.02％。印度在国际蓖麻子石油贸易中也占主导地位，因为印度是蓖麻油及其衍生品的领先出口国。中国从印度进口蓖麻油，将其转换为衍生品，并将其作为高增值产品出售。通过将蓖麻油转换为各种衍生物，有很大的范围来提高印度的收入。随着世界变得更加环保，随着自然衍生产品的替代合成产品的替代，蓖麻油基衍生物可能会在全球范围内发现越来越有吸引力的市场。主要的蓖麻产生国家是安得拉邦，古吉拉特邦，卡纳塔克邦，奥里萨邦，拉贾斯坦邦和泰米尔纳德邦。古吉拉特邦是印度最大的印度蓖麻生产国，该国蓖麻总生产总量约为85.09％（2019-20）。古吉拉特邦蓖麻的生产力不仅在印度而且在世界上都是最高的。不仅面积和蓖麻的生产，而且其出口也是不断增加的趋势。但是，蓖麻农业人士面临着农作物种植的问题。农民一直在报告生产和营销限制。据报道，投入成本也增加了，主要是在肥料，农药和水上。因此，有必要对古吉拉特邦的问题，前景和出口潜力有所了解。印度政府农业与农民福利部经济和统计局委托我们中心对“古吉拉特邦的蓖麻耕作：问题，前景和出口潜力”进行一项针对州的特定研究。
