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混合和有机光伏国际会议 (HOPV24)
097 Stefania Riva（乌普萨拉大学物理与天文学院 X 射线光子科学系能量材料凝聚态物理学）、Soham Mukherjee、Corrado Comparotto、Sergei M. Butorin、Mahmoud Abdel-Hafiez、Jonathan Scragg、Håkan Rensmo、Garima Aggarwal、Abdel Rahman Allan、Evelyn Johannesson、Fredrik O.L.Johansson, Gabriel J.Man, Dibya Phuyal, Konstantin A. Simonov、Justus Just、Konstantin Klementiev 探索硫族化物钙钛矿 BaZrS3 的生长机制、材料化学和电子结构
Ola 电动汽车有限公司
Aggarwal 先生是公司的发起人。他拥有印度理工学院孟买分校的计算机科学与工程学士学位。2010 年，他创立了由 ANI Technologies Private Limited 运营的叫车平台 Ola Cabs，目前担任 ANI Technologies Private Limited 的董事长兼董事总经理。2014 年，他被《福布斯印度》评为“30 位 30 岁以下印度人”，2018 年被《时代》杂志评为“先驱者”类别下最具影响力的 100 人之一，2023 年被《时代》杂志评为 100 大气候人物之一。此外，2017 年，他还被《经济时报》评为“年度企业家”。
小王
Xiaolong Wang是加州大学圣地亚哥分校ECE系的助理教授，也是NVIDIA Research的客座教授。 他获得了博士学位。卡内基梅隆大学的机器人技术。 他的博士后培训是在加利福尼亚大学伯克利分校的。 他的研究重点是计算机视觉和机器人技术之间的交集。 他的特定兴趣在于从视频和物理机器人交互数据中学习视觉表示。 这些综合表示形式用于促进类似人类的机器人技能的学习，以推广机器人在真实物理世界中有效与广泛的对象和环境有效互动。 他是J. K. Aggarwal奖，NSF职业奖，Intel Rising明星奖和索尼，亚马逊，Adobe和Cisco的研究奖。Xiaolong Wang是加州大学圣地亚哥分校ECE系的助理教授，也是NVIDIA Research的客座教授。他获得了博士学位。卡内基梅隆大学的机器人技术。他的博士后培训是在加利福尼亚大学伯克利分校的。他的研究重点是计算机视觉和机器人技术之间的交集。他的特定兴趣在于从视频和物理机器人交互数据中学习视觉表示。这些综合表示形式用于促进类似人类的机器人技能的学习，以推广机器人在真实物理世界中有效与广泛的对象和环境有效互动。他是J. K. Aggarwal奖，NSF职业奖，Intel Rising明星奖和索尼，亚马逊，Adobe和Cisco的研究奖。
15-IA-2018.pdf
第 1 节：印度电网公司有限公司，Saudamini，地块编号 2，第 29 区，IFFCO Chowk 附近，Gurugram，Haryana-122001。 2.锡金政府，能源电力部，Kazi Road，Gangtok-737101，锡金。 ...... 答辩人 申请人/请愿人： Shri Deepank Yadav，律师，SEPL Shri Bimal Aggarwal，律师，SEPL Shri Vijay Kumar，律师，SEPL 答辩人： Ms. Suparna Srivastava，律师，PGCIL Shri Tushar Mathur，律师，PGCIL Ms. Soumya Singh，律师，PGCIL Shri Mohd. Shahzeb，律师，PGCIL Shri Raghvendra Kumar，律师，锡金邦
Q2'fy25-新闻稿项目成本审查报告2024年7月24日
Aggarwal先生是公司的发起人。他拥有孟买印度理工学院的计算机科学和工程技术学士学位。他创立了Ola Cabs，这是一个由ANI Technologies Private Limited运营的乘车平台，目前是ANI Technologies Private Limited的董事长兼董事总经理。他在2014年被福布斯印度（Forbes India）列为“印度30岁以下30岁以下”列表，在2018年《时代》杂志的“先驱者”类别的前100名最有影响力的人中，在2023年的Time100气候列表中，发挥作用+ Power+ Power 100 2024 List in Emobility+ Leadersion+ Leadersion+ Leadersion+ Leadersion Achards 2024。此外，他被2017年经济时报授予“年度企业家”。
印度净零
本文是Teri关于印度净零净旅行的工作组的倡议，只是在研究所在能源过渡方面的工作的转变。我们非常感谢Teri的工作组同事，他们给出了本讨论文件的意见和建议。我们感谢杰出研究员R Rashmi先生的宝贵建议和投入。我们要感谢Girish Sethi先生，A K Saxena先生和Arupendra Nath Mullick先生的指导和宝贵的见解。我们还要对Teri同事，Varun Grover先生，Rahul Chakraborty先生，Sharif Qamar先生，Saswata Chaudhury先生，Meenu Saini女士，Mayank Aggarwal先生和Sobhanbabu Prk先生的投入。
人工智能和机器学习...
参考：1。Dan W. Patterson，“人工智能与专家系统概论”，Pearson Education，2007年2。 Kevin Night，Elaine Rich和Nair B.，“人工智能”，McGraw Hill，2008年3。 Patrick H. Winston，“人工智能”，第三版，皮尔逊教育，2006年4。 Deepak Khemani，“人工智能”，Tata McGraw Hill教育，2013年（http://nptel.ac.in/）5。 Christopher M. Bishop，“模式识别和机器学习”，Springer，2006年。 6。 汤姆·米切尔（Tom Mitchell），“机器学习”，麦格劳·希尔（McGraw Hill），第三版，1997年。 7。 Charu C. Aggarwal，“数据分类算法和应用程序”，CRC出版社，2014年8。 Mehryar Mohri，Afshin Rostamizadeh，Ameet Talwalkar，“机器学习的基础”，麻省理工学院出版社，2012年。 9。 Ian Goodfellow，Yoshua Bengio，Aaron Courville，“深度学习”，麻省理工学院出版社，2016年Dan W. Patterson，“人工智能与专家系统概论”，Pearson Education，2007年2。Kevin Night，Elaine Rich和Nair B.，“人工智能”，McGraw Hill，2008年3。Patrick H. Winston，“人工智能”，第三版，皮尔逊教育，2006年4。Deepak Khemani，“人工智能”，Tata McGraw Hill教育，2013年（http://nptel.ac.in/）5。Christopher M. Bishop，“模式识别和机器学习”，Springer，2006年。6。汤姆·米切尔（Tom Mitchell），“机器学习”，麦格劳·希尔（McGraw Hill），第三版，1997年。7。Charu C. Aggarwal，“数据分类算法和应用程序”，CRC出版社，2014年8。Mehryar Mohri，Afshin Rostamizadeh，Ameet Talwalkar，“机器学习的基础”，麻省理工学院出版社，2012年。9。Ian Goodfellow，Yoshua Bengio，Aaron Courville，“深度学习”，麻省理工学院出版社，2016年Ian Goodfellow，Yoshua Bengio，Aaron Courville，“深度学习”，麻省理工学院出版社，2016年
最初存在的稀疏，成熟的髓磷脂代表成人CNS中髓磷脂损失的一种无损形式
髓磷脂是一种由中枢神经系统（CNS）中的少突胶质细胞的延伸质膜形成的多层结构（Aggarwal等，2011; Baumann and Pham-Dinh，2001; Stadelmann等，2019）。它会围绕轴突充分包裹，从而产生主要由脂质（70-85％）和蛋白质（15–30％）组成的鞘，它们共同提供电绝缘。脂质成分，包括胆固醇，磷脂和糖脂，使髓磷脂具有绝缘性，而髓磷脂碱性蛋白（MBP）和蛋白质脂质蛋白（PLP）（PLP）（PLP）（PLP）稳定并稳定并压缩层。PLP还将胆固醇分流到髓磷酸室（Werner等，2013）。髓鞘鞘分为节间，它们是沿轴突髓磷脂紧密压实的区域。这些由富含电压门控离子通道的轴突的Ranvier的节点分开。这个结构性组织允许盐分传导，其中仅在节点上仅重新再生动作电位，同时降低了神经元活性的能量需求，从而显着提高了信号传播速度（Aggarwal等，2011; Baumann and Pham-Dinh，2001; Stadelmann et al。，2019年）。髓磷脂在确保沿轴突的快速有效信号传递来确保动作电位的精确同步方面起着关键作用。这种同步整合了各种兴奋性和抑制性输入，从而实现了神经元通信的准确时机。通过保持动作电位的速度和保真度，髓磷脂支持复杂的神经回路的协调，这对于适当的神经网络功能和过程（例如感觉知觉，运动控制和认知）至关重要。髓磷脂结构的小改变可以促进或破坏动作电位的同步，从而影响神经回路功能（Bonetto等，2021; Monje，2018; Xin and Chan，2020）。
B.Tech III年–II SEM
参考：1。Dan W. Patterson，“人工智能与专家系统概论”，Pearson Education，2007年2。 Kevin Night，Elaine Rich和Nair B.，“人工智能”，McGraw Hill，2008年3。 Patrick H. Winston，“人工智能”，第三版，皮尔逊教育，2006年4。 Deepak Khemani，“人工智能”，Tata McGraw Hill教育，2013年（http://nptel.ac.in/）5。 Christopher M. Bishop，“模式识别和机器学习”，Springer，2006年。 6。 汤姆·米切尔（Tom Mitchell），“机器学习”，麦格劳·希尔（McGraw Hill），第三版，1997年。 7。 Charu C. Aggarwal，“数据分类算法和应用程序”，CRC出版社，2014年8。 Mehryar Mohri，Afshin Rostamizadeh，Ameet Talwalkar，“机器学习的基础”，麻省理工学院出版社，2012年。 9。 Ian Goodfellow，Yoshua Bengio，Aaron Courville，“深度学习”，麻省理工学院出版社，2016年Dan W. Patterson，“人工智能与专家系统概论”，Pearson Education，2007年2。Kevin Night，Elaine Rich和Nair B.，“人工智能”，McGraw Hill，2008年3。Patrick H. Winston，“人工智能”，第三版，皮尔逊教育，2006年4。Deepak Khemani，“人工智能”，Tata McGraw Hill教育，2013年（http://nptel.ac.in/）5。Christopher M. Bishop，“模式识别和机器学习”，Springer，2006年。6。汤姆·米切尔（Tom Mitchell），“机器学习”，麦格劳·希尔（McGraw Hill），第三版，1997年。7。Charu C. Aggarwal，“数据分类算法和应用程序”，CRC出版社，2014年8。Mehryar Mohri，Afshin Rostamizadeh，Ameet Talwalkar，“机器学习的基础”，麻省理工学院出版社，2012年。9。Ian Goodfellow，Yoshua Bengio，Aaron Courville，“深度学习”，麻省理工学院出版社，2016年Ian Goodfellow，Yoshua Bengio，Aaron Courville，“深度学习”，麻省理工学院出版社，2016年
具有eeg-emg-的GNN的顺序学习模型 -
运动图像（MI）是在没有身体运动的情况下想象运动的心理过程（Aggarwal和Chugh，2019年）。脑部计算机界面（BCIS）广泛用于中风患者的康复训练（McAvinue和Robertson，2008年）。通过使用MI，可以训练患者对其大脑信号的控制，从而激活有助于运动的设备。这种训练方法被认为可以增强感觉输入，从而导致大脑可塑性改善运动功能（Hwang等，2009）。通过使用脑电图（EEG）分析来捕获患者的运动意图并使他们能够控制外部装置，已证明了这种康复策略的可行性。与传统的运动康复相比，基于脑电图的MI方法可以通过受试者的自主意图进行主动训练，并已证明在中风恢复高原后为患者提供更好的康复结果（Young等人，2014年）。