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太阳能和风能的协同作用：混合动力...
对可持续能源解决方案的追求导致了混合发电系统的创新，这种系统结合了太阳能和风能的优势。该项目引入了一种基于微控制器的混合发电系统，将双轴太阳能电池板与垂直轴风力涡轮机 (VAWT) 集成在一起。该系统旨在通过动态调整环境条件、使用先进的微型逆变器技术和集成传感器 3 来最大限度地捕获能量。该项目旨在通过提高效率、减少对化石燃料的依赖和促进可持续性来为可再生能源领域做出贡献。它代表着朝着开发可扩展和响应迅速的发电系统迈出了重要一步，为未来由清洁和可再生能源驱动铺平了道路。混合系统的适应性使其适用于各种应用，包括远程供电、农村电气化和环境监测。这种创新方法不仅解决了眼前的能源需求，而且还支持全球向更绿色、更具弹性的能源基础设施过渡。文献调查揭示了关于太阳能和风能系统集成的各种研究。Dr. Himabindu Bantikatla 等人。提出了一种太阳能“树”，将光伏电池板与风力涡轮机结合在一起，与平面系统相比，其输出可能提高 50.8%。Adhiya N 先生等人专注于双轴太阳能跟踪系统，以提高太阳能系统的效率，特别是对于农村电气化。Abhishek Gothe 先生等人设计了一个混合系统，使用 Proteus 软件进行测试，旨在
有关免疫原性死亡定义，检测和解释的共识指南
Lorenzo of Galluzzi, 1,2,3,4,5 Ilio Vitale, 6.7 Sarah Warren, 8 Sandy Adgemian, 9,10 Patricksia of Agostinis, 1,2,16 Eric Deutsch, 17,18,19 Dobrin Draganov, 20 Richard L Edelson, 4,21 Silvia C Formenti, 1.2 Jian Han, 5,37,39,40,40,41,43,43.44 Juna Lasarte，45 Sherene Loi，46,47 Michael Tlotze，48,49,49。 Prosper，70 Tatsuno Kazuki，
项目编号48
先生。 Guntur Pramod Kumar，AOR MS。普雷纳·辛格（Prerna Singh），副词。 div>先生。萨玛斯·卢斯拉（Samarth Luthra），副词。 div>先生。 Dhruv Yadav，Adv。 div>先生。 Abhishek Pandey，Adv。 div>先生。 Prashant Kumar Umrao，AOR Akshay Girish Ringe先生，AOR ANAND DILIP LANDGE先生，Adv。 div>先生。 Siddharth Dharmadhikari，Adv。 div>先生。 Aaditya Aniruddha Pande，AOR BHARAT BAGLA先生，Adv。 div>先生。 Sourav Singh，Adv。 div>先生。阿迪亚·克里希纳（Aditya Krishna），副词。 div>ms。 Preet S. Phanse，Adv。 div>先生。阿达什·杜比（Adarsh Dubey），副词。 div>先生。 Pukhrambam Ramesh Kumar，AOR Karun Sharma先生，Adv。 div>ms。 Anupama Ngangom，副词。 div>ms。 Rajkumari Divyasana，Adv。 div>先生。 R. Rajaselvan，Adv。 div>先生。 Anando Mukherjee，AOR Shwetank Singh先生，Adv。 div>ms。 Akshata Chhabra，Adv。 div>先生。 Milind Kumar，AOR Shiv Mangal Sharma先生，A.A.G。 div>先生。 Saurabh Rajpal，AOR Vinay Kumar Singh先生，副词。 div>先生。 Siddhant Singh，Adv。 div>先生。 Saubhagya Sundriyal，Adv。 div>先生。 Himanshu Tiwari，副词。 div>先生。 Raghvendra Kumar，AOR Anand Kumar Dubey先生，副词。 div>先生。 Sabarish Subramanian，AOR MS。 Garima Prasad，高级A.A.G. div>先生。 Pradeep Misra，AOR Daleep Dhyani先生，Adv。 div>先生。 Sanjay Jain，Adv。 div>先生。苏拉吉·辛格（Suraj Singh），副词。 div>先生。 Manoj Kumar Sharma，Adv。 div>
使用VII- ...
在这项研究中，使用MATLAB，VICARERTIME和物理车辆动力学模拟器进行了用于生成车轮悬架设计的模拟。测试是从2023年9月至2024年1月进行的。这项工作是研究项目的一部分，该项目涉及开发一种方法，使车轮悬架的设计过程更快。该项目是在瑞典查尔默斯技术大学力学和海事科学系的车辆工程和自治系统部门进行的。该项目由公司沃尔沃汽车公司（Volvo Car Corporation）作为主要利益相关者提供资金。该项目的这一部分是由审查员David Sedarsky，Max Boerboom担任沃尔沃汽车公司主管的，以及Yansong Huang和Bengt Jacobsen担任Chalmers Technology的主管。所有测试均在瑞典哥德堡的沃尔沃汽车位置的测试模拟中心进行。我们感谢在项目期间参与其帮助的人。我们还要感谢沃尔沃汽车公司的合作，参与和提供模拟机会。我们向查尔默斯的VEAP部门表示衷心的感谢，以通过会议室为团队提供会议室，并用令人愉悦的热巧克力为我们的头脑风暴会议加油。最后，应该指出的是，如果没有实验室工作人员的高质量和专业水平，就永远无法进行测试。该最终报告有两个不同的版本。一个作为此处介绍的主要版本，另一个是缩短版本，重点是沃尔沃汽车公司及其主管提供的结果。Göteborg，瑞典2024-01-07 Manuel Denneler，Christoph Heilig，Vinayanand Bangalore Venkatesh Prasad，Vivekanandan Madhuravasal Narasimhan，Abhishek Amit Kolekar
tum-rewi Post
- 对pytorch的强大知识和实施神经网络的经验 - 熟悉3D计算机视觉技术，例如3D/4D高斯分裂，重建，多视图几何形状等。- 强大的沟通能力和独立工作的能力 - 对高码质量和可维护性的承诺，初始就业合同将持续6个月，并有可能延长。相关项目非常面向研究，我们鼓励有兴趣获得更多研究经验和出版的有动力的学生通过电子邮件直接与我们联系。出色的成果很容易在顶级场所出版。如果您有兴趣，请通过abhishek.saroha@in.tum.de和xi Wang发送您的简历和年级报告，请访问xi.wang@inf.ethz.ch.ch。[1] Grauman，Kristen，Andrew Westbury，Eugene Byrne，Zachary Chavis，Antonino Furnari，Rohit Girdhar，Jackson Hamburger等。“ ego4d：在3,000个小时的以自我为中心的视频中。”在IEEE/CVF计算机视觉和模式识别会议论文集，pp。18995-19012。2022。[2] Grauman，Kristen，Andrew Westbury，Lorenzo Torresani，Kris Kitani，Jitendra Malik，Triantafyllos Afouras，Kumar Ashutosh等。“ Ego-exo4d：从第一和第三人称角度了解熟练的人类活动。”在IEEE/CVF计算机视觉和模式识别会议论文集，pp。19383-19400。2024。[3]张，朱尼，查尔斯·赫尔曼，朱纳·赫尔，瓦伦·詹姆帕尼，特雷弗·达雷尔，福雷斯特·科尔，迪奎·孙和明格·霍恩·杨。“ monst3r：在有运动存在下估计几何形状的一种简单方法。”Arxiv预印型ARXIV：2410.03825（2024）。
CK SUMESH 博士
4. Pratik Pataniya、Chetan K. Zankat、MohitTannarana、CK Sumesh、Som Narayan、GK Solanki、KD Patel、VM Pathak、Prafulla K. Jha “由 WSe2 纳米点功能化的纸基柔性光电探测器” ACS Appl. Nano Mater.2,5, 2758-2766 (2019)。5. Abhishek Patel、Pratik Pataniya、GK Solanki、CK Sumesh、KD Patel、VM Pathak “n-VO 2 /n-MoSe 2 异质结二极管的制造、光响应和温度依赖性” Superlattices and Microstructures 130, 160-167 (2019)。 6. CK Sumesh “MX 2（M = Mo，W；X = S，Se）/Si异质结器件的温度相关电子电荷传输特性”材料科学杂志：电子材料；30，4117–4127（2019 年）。7. CK Sumesh “纳米结构太阳能电池中的高效光子管理：2D 层状过渡金属二硫属化物半导体的作用”太阳能材料和太阳能电池 192 16–23（2019 年）。8. CK Sumesh 和 Kinnari Parekh “纳米催化物理化学吸附和有机染料降解”Pramana – 物理学杂志（2019 年）92:87 DOI:10.1007/s12043-019-1760-0（2019 年）。 9. SanniKapatel、CK Sumesh，“两步简便制备 MoS2·ZnO 纳米复合材料作为亚甲蓝（染料）降解的有效光催化剂”15,119–132 (2019)。10. Pratik Pataniya、GK Solanki、Chetan K. Zankat、MohitTannarana、CK Sumesh、KD Patel、VM Pathak，“n-
加拿大的人工智能政策和资金：
感谢受访者付出的时间、宝贵的知识和专业知识（按字母顺序排列）：Abhishek Gupta（蒙特利尔人工智能伦理研究所）、Agnieszka Leszczynski、Alexandra Ketchum（麦吉尔大学）、Ashley Casovan（AI Global）、Bianca Wylie、Daniel Schwartz（麦吉尔大学）、Danji Buck-More（麦吉尔大学）、Dmytro Ihnatov、Eli Fathi（MindbridgeAI）、Ellie Marshall、Erik McBain（MindbridgeAI）、Fenwick McKelvey（康考迪亚大学）、Guido Vieira、Gwen Phillips、Jaimie Boyd（不列颠哥伦比亚省政府）、Jason Edward Lewis（康考迪亚大学）、Jason Prince（康考迪亚大学）、Jean-Noé Landry（Open North）、Jess Reia（麦吉尔大学）、Joel Fairbairn（不列颠哥伦比亚省政府）、Katie Clancy（加拿大政府）、Laura Tribe（Open Media）， Lex Gill、Lorna Roth、Luc Véronneau（Véronneau Techno Conseil）、Luke Stark、Manal Siddiqui（Vector Institute）、Matt Ross（伦敦市）、Melinda Jacobs、Michael Karlin（加拿大政府）、Michael Lenczner、Michèle Spieler（社区组织中心）、Mike Gifford（公民行动）、Narcis Micsoniu、Paola Andrea Díaz Vargas、Patrick White（蒙特利尔大学）、Petra Molnar（约克大学）、Philippe Beaudoin、Pierre-Antoine Ferron、Rob Davidson、Sarah Villeneuve、Shingai Manjengwa（Fireside Analytics）、Stéphane Guidoin（蒙特利尔市）、Teresa Scassa（渥太华大学）、Valentine Goddard（AI Impact Alliance）、Vasiliki (Vass) Bednar（麦克马斯特大学）、Yasmeen Hitti（Mila -感谢所有参与本次研讨会的专家：魁北克人工智能研究所 (Quebec AI Institute)、Yuan Stevens (数据与社会)，以及希望保持匿名的受访者。
b''Pramoda Kumar Nayak（Bio-Data）
1。研究H + -ION照射对缺陷工程Ravindra Kumar +，Vikash Mishra +，Tejendra Dixit，S。N。Sarangi，D。Samal，Muralidhar Miryala，Pramoda K. Nayak *，M.S。Ramachandra Rao *应用物理字母123（2023），151104（I.F.= 3.97）doi：10.1063/5.0166452 2。在扭曲的双层Mose中探测角度依赖性导热率2 Manab Manab，Nikhilesh Maity，Prahalad Kanti Barman，Ashutosh Srivastava，Abhishek K Singh，Pramoda K Nayak *，K。Sethupathi= 3.91）doi：10.1103/physrevb.108.115439 3。观察α-moo 3 /mos 2中的阳性Trions van der wa waals异质结构Ravindra Kumar，Vikash Mishra，Tejendra Dixit，Prahalad Kanti Barman，Pramoda K. Nayak *，M.S.R。rao* nanoscale，15（2023）12358-12365。（i.f.= 6.98）doi：10.1039/d3nr01480k 4。全原子分子动力学模拟纳米渠道阵列之间的通信D Manikandan，pramoda k nayak * ACS应用纳米材料，6（2023）11640–11650。（i.f.= 6.14）doi：10.1021/acsanm.3c01629 5。单层MOS 2中的应变松弛，超过灵活的底物Nilanjan Basu，Ravindra Kumar，D Manikandan，Madhura Ghosh Dastidar，Praveen Hedge，Pramoda K. Nayak *，Vidya Praveen Bhallamudi * RSC ADVANCE * RSC ADVANCE，13（2023），13（2023）16241-16241-16244。（i.f.= 4.04）doi：10.1039/d3ra01381b 6。激光辅助的可伸缩孔制造在石墨烯膜上用于蓝色能源生成Sharad Kumar Yadav，Chob Singh，Mukesh Kumar，Sundara Ramaprabhu，Vishal VISH VISH VISH VR NANDIGANA，
Ajeet Kumar 的简历 - Web IITD Sites - IIT Delhi
期刊出版物列表： 1. Divyaprakash、Mohit Garg、Ajeet Kumar、Amitabh Bhattacharya，《流体浸没式柔性细丝的计算建模综述》，《印度科学研究所杂志》（已接受） 2. Md Intaf Alam、Ajeet Kumar，《螺旋棒的均匀伸展扭转》，《国际固体与结构杂志》，295 (2024)，112817 3. Roushan Kumar、Vivek Agarwal、Ajeet Kumar，《一种获得以特殊 Cosserat 棒为模型的条带非线性弹性本构关系的计算方法》，《应用力学与工程计算机方法》，418 (2024)，116553 4. Darius Diogo Barreto、Ajeet Kumar，《一种结合自由空间电能的电弹性 Kirchhoff 棒理论》，《国际固体与结构杂志》， 262-263 (2023)，112045 5. Vinayak, Smriti, Ajeet Kumar，均匀应变各向异性弹塑性杆：根据杆变量确定弹塑性本构关系和屈服面，欧洲力学杂志 A/固体，98 (2023)，104867 6. Raushan Singh, Abhishek Arora, Ajeet Kumar，一种用于获得具有表面能的特殊 Cosserat 杆的非线性弹性本构关系的计算框架，应用力学和工程中的计算机方法，398 (2022)，115256 7. Ludwig Herrnbock, Ajeet Kumar, Paul Steinmann，双尺度离线和在线方法实现几何精确的弹塑性杆，计算力学，71 (2023)，1-24 8. Vaibhav Kaushik、Ajeet Kumar、Nitya Nand Goswami、Vaishali Gode、Sudhakar Mhaskar、Yash Kamath，通过头发蓬松度量化了解椰子发油的益处，国际化妆品科学杂志，44 (2022)，289-298 9. Mohit Garg、Ajeet Kumar，斯托克斯流中特殊 Cosserat 细丝运动的细长体理论，固体数学与力学，28 (2023)，692-729
Tele6500物联网系统的机器学习算法
COURSE INFORMATION Course Title : Machine Learning Algorithms for IoT Systems Course Number: TELE 6500 Term and Year: Spring 2025 Credit Hour: 4 Course Format: In-person INSTRUCTOR INFORMATION Name: Abhishek Murthy ( https://www.linkedin.com/in/abhishekmurthy ) E-mail Address: a.murthy@northeastern.edu COURSE PREREQUISITES None COURSE DESCRIPTION This course provides skills necessary to为生成时间序列数据的物联网系统设计，开发，推出和维护机器学习算法。因此，它将帮助学生专注于工业4.0，可穿戴设备，健康，智能电网/房屋等垂直领域。学生将超越传统的机器学习课程，并学习从物联网系统处理时间序列数据的细微差别，并最大程度地发挥其作为数据科学家的影响。该课程将需要专门研究传感器数据的数据准备和探索。将涵盖时间序列机器学习算法的定制性能指标。域特异性问题类，例如预测，更改点检测和时间异常检测，将详细介绍。将解释特定于时间序列问题的深度学习体系结构。课程项目将集中在时间序列上，从而超越了基本机器学习课程中使用的传统表格/图像数据集。该课程具有实验室组件。除了概念上的问题外，每个学生还必须在沙盒虚拟机上在计算机上执行几个实验室分配。作业的主要重点将放在相应算法的基于云的实现上。实验室包括探索性数据分析和问题框架，时间序列异常检测和变更点检测，回归，预测和分类的基础。还将提供机会来探索嵌入式和边缘实现。课程最终在一个项目中达到了最终，在该项目中，学生将获得的概念和实用知识用于时间序列机器学习来构建端到端的机器学习系统。该项目可以在团队中完成。