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教育供应链中的人工智能和机器学习
不均匀的资金利用：NITI Aayog的学校教育质量指数（SEQI）2019年也暴露了基金利用率的州范围差异，该差异在55％至99％之间。通过使用数据分析和预测建模，可以预测准确性高的学校的需求，将资源分配给最需要它们的领域，并提高一般教育质量[4]。AI和ML对教育供应链管理的影响可以帮助减少印度长期以来供应的问题以提高教育质量。2。目标主要目标：检查诸如AI和ML之类的智能技术如何帮助决策以预测公立学校的需求。次要目标：a）评估教育机构中供应链管理的当前性质b）确定AI和ML在管理资源方面具有比较优势的领域
人工智能与信息管理在...
传输、配送、存储和最终使用的速度都在加快。除工业外，它对气候和能源政策的影响也日益增大（Sokołowski，2022 年）。印度也是如此，印度的优势包括充满活力的民主国家中大量年轻人口，以及由具有全球意义的 IT 行业推动的快速增长的经济——印度是世界 IT 中心（Solanki 和 Sinha，2017 年；Rao 等人，2022 年）——以及需要解决的问题，包括差距、不平等或贫困（Gao 等人，2020 年，第 5 页）——为人工智能应用提供了广阔的范围和规模（Kalyanakrishnan 等人，2018 年，第 164 页）。此外，随着印度成为重要的国际参与者，其处理能源部门和气候变化的方式影响着整个世界（Sokołowski，2019 年）。 2018 年 6 月，印度国家规划委员会 (NITI Ayog) 发布了一份关于国家人工智能战略 #AIFORALL 的讨论文件 (NITI Aayog, 2018 )，其中能源行业被列为人工智能干预的重点领域之一。此外，2021 年 8 月发布的最新政策文件以该讨论文件为基础 (NITI Aayog, 2021 )。此外，印度国家软件和服务公司协会 (NASSCOM) 最近发布的一份报告估计，到 2025 年，人工智能将为印度能源和工业部门增加约 500 亿至 550 亿美元的价值 (NASSCOM, 2021 )。在此背景下，本文的主要目标是根据全面的增长和发展战略，探讨人工智能和信息管理 (IM) 在印度能源转型中的作用，并强调其在能源领域发展和使用过程中面临的挑战和障碍，这些挑战和障碍与政策制定、治理和战略以及社会互动和社区发展有关，包括印度的城乡合作和智慧城市/智慧村庄。补充目标包括提出一些来自全球南方 (GS) 的人工智能能源转型适用解决方案；它们基于本文介绍的印度案例研究中的经验教训。
高级证书课程 - 商业人工智能
Ashish 拥有超过 27 年的经验，在中东、非洲和南亚地区建立绿地技术驱动型金融服务企业。他的经验横跨创业、工业和政策制定。他曾担任 NITI Aayog 发展监测和评估办公室 (DMEO) 的监测和评估主任，负责监测所有贸易融资和商务部的 M&E 计划。他负责 TIME 实验室（监测和评估技术和创新）的工作，并为州政府提供监测和评估培训。他曾在多个组织的不同领域工作过，包括数字支付、无分行银行、数字贷款和小额信贷机构，曾在 Jumo、Aditya Birla Group、摩托罗拉、First Rand Bank 和 Comviva 等组织工作。
2025年北部生物孵化器会议（NE-BIC 2025）
Atal孵化中心（AIC）Niper-Guwahati基金会已在北古瓦哈蒂（North Guwahati）的Niper Guwahati Campus，Kamrup，Kamrup的第8节非营利性公司。AIC Niper-Guwahati基金会旨在促进和支持世界一流的创新，动态企业家，他们希望在医疗保健和药品，生物技术，农业，农业和盟友领域以及水领域以及水，水，卫生和固体废物管理和固体废物管理中建立可扩展和可持续的企业。基金会的活动主要集中在印度东部和东北部，并努力通过各种活动，计划，合作等来开发该地区的企业家生态系统。
制图印度国家的电动汽车政策
电动汽车（EV）被认为是公路运输脱碳的关键技术，它们也有望减少空气污染。此外，电动汽车比冰车更节能，从而减少了运输部门的总体能源需求。印度政府已经意识到电动汽车提供的潜力，因此承诺采取清晰的策略来使公路运输充满电。以特定的方式，该国认可全球EV30@30广告系列，该活动的目标是到2030年至少30％的新车辆销售。此外，在2021年COP26上，印度签署了干净的运输突破，旨在使零排放车辆成为“所有地区的新常态”，并“到2030年，可访问，负担得起且可持续性”。由Niti Aayog代表，印度参加了Zevtc 6的第四届部长级对话（全球论坛，致力于加强过渡到零排放车辆的政治合作）。印度有
学校名单 - 2021-2022
成员 新德里 MDONER 秘书 阿鲁纳恰尔邦政府首席秘书 阿萨姆邦政府首席秘书 曼尼普尔邦政府首席秘书 梅加拉亚邦政府首席秘书 米佐拉姆邦政府首席秘书 那加兰邦政府首席秘书 锡金邦政府首席秘书 特里普拉邦政府首席秘书 NITI 委员会顾问 / 联合秘书 (NE) 新德里 MDONER 联合秘书 班加罗尔 DOS 额外秘书 东北委员会规划顾问 西隆 空间应用中心主任 艾哈迈达巴德 国家遥感中心主任 海得拉巴 物理研究实验室主任 艾哈迈达巴德 梅加拉亚邦政府规划首席秘书 西隆 梅加拉亚邦政府科技秘书
通往自给自足印度之路
我们感谢 Shakti 基金会的 Anshu Bharadwaj、Shubhashish Dey、Nidhi Madan 和 Riya Bhandari 的有益审阅和合作，也感谢政策研究中心的 Navroz Dubash 和 Aman Srivastava、落基山研究所的 Clay Stranger 和 Akshima Ghate、劳伦斯伯克利国家实验室的 Nihar Shah 和 Stephane de la Rue du Can 审阅本报告并提供宝贵意见。本分析报告已与印度的各个论坛和机构共享，包括印度国家倡议委员会、煤炭部、钢铁部、外交部、国家火电有限公司、印度电力基金会、中央电力局和中央电力监管委员会。任何错误或遗漏均由我们自己承担。我们要感谢 Annie Dore 设计本报告。
负责任的人工智能 #AIForAll
作为 NSAI 的后续行动，NITI Aayog 于 2019 年与世界经济论坛合作，就负责任地使用新兴技术的拟议方法发起了利益相关方磋商。这项工作在 2021 年达到高潮，发布了一份由两部分组成的方法文件，确定了印度负责任地设计、开发和部署人工智能的原则，并制定了实施这些原则的执行机制（RAI 原则）。这些 RAI 原则是在越来越多的人呼吁制定治理和监管框架以减轻人工智能的潜在风险，同时最大限度地为最多的人带来好处的背景下提出的。2021 年 8 月，方法文件的第二部分发布，其中规定了在印度实施 RAI 的实施机制。作为下一步，决定在用例中测试这七项原则和要测试的实施机制，以确定推荐方法的有效性并确定其中的挑战。
2020-2021 年年度报告-英语.indd
成员 新德里 DoNER 秘书 新德里 NEC 秘书 阿鲁纳恰尔邦政府首席秘书 阿萨姆邦政府首席秘书 曼尼普尔邦政府首席秘书 梅加拉亚邦政府首席秘书 米佐拉姆邦政府首席秘书 那加兰邦政府首席秘书 锡金邦政府首席秘书 特里普拉邦政府首席秘书 班加罗尔 DOS 附加秘书 / 联合秘书和财务顾问 新德里 NITI 委员会顾问 / 联合秘书 (NE) 新德里 DoNER 联合秘书 东北委员会规划顾问 西隆 空间应用中心主任 艾哈迈达巴德 国家遥感中心主任 海得拉巴 物理研究实验室主任 艾哈迈达巴德 梅加拉亚邦政府规划专员兼秘书 西隆 梅加拉亚邦政府科技秘书