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序号 入学编号 姓名 课程 座位号 311 22510002 Anusha Vijayan 建筑学硕士 P25-311 312 22510004 Divjot Singh Malhotra 建筑学硕士
序号 入学编号 姓名 课程 座位号 311 22510002 Anusha Vijayan 建筑学硕士 P25-311 312 22510004 Divjot Singh Malhotra 建筑学硕士 Q1-312 313 22510005 Dongre Isha Pramod 建筑学硕士 Q2-313 314 22510013 Kadali Volga 建筑学硕士 Q3-314 315 21510009 Karthik SS 建筑学硕士 Q4-315 316 22510012 Limbani Vinaykumar Pravinbhai 建筑学硕士 Q5-316 317 22510007 Miheer Pankaj Barve 建筑学硕士 Q6-317 318 22510008 Praveen D 建筑学硕士Q7-318 319 22510009 Purussottam Nanda 建筑学硕士 Q8-319 320 22510010 Reuben Cyril Shongwan 建筑学硕士 Q9-320 321 21510016 Rishi Barai 建筑学硕士 Q10-321 322 22510011 Saumya 建筑学硕士 Q11-322 323 22510006 Selva Priyadarshini M. 建筑学硕士 Q12-323 324 22511001 Abhishek Jangra 城市与乡村规划硕士 Q13-324 325 22511002 Deeksha Sharma 城市与乡村规划硕士 Q14-325 326 22511003 Harsh Srivastava 城市与乡村规划硕士Q15-326 327 22511004 Kanishk Sharma 城市与乡村规划硕士 Q16-327 328 22511006 Krati A Maheshwari 城市与乡村规划硕士 Q17-328 329 22511007 Muskan Bhakta 城市与乡村规划硕士 Q18-329 330 22511008 Nidhi Mehra 城市与乡村规划硕士 Q19-330 331 22511010 Sanjay VK 城市与乡村规划硕士 Q20-331 332 22511012 Wendy Lalnunpari Halliday 城市与乡村规划硕士 Q21-332 333 22511013 Yash Raj 城市与乡村规划硕士 Q22-333 334 22559001阿吉兰·R M.Tech。生物过程工程 Q23-334 335 22559002 Bhaviktisha Singla M.Tech.生物过程工程 Q24-335 336 22559003 Kolanuvada Nikhil Sai Varma M.Tech.生物过程工程 Q25-336 337 22559005 Mansi M.Tech.生物过程工程 R1-337 338 22610002 Abhishek Jha 硕士生物技术 R2-338 339 22610003 Adarsh Singh 硕士生物技术 R3-339 340 22610004 Bhavesh Swarnkar 硕士生物技术 R4-340 341 22610005 Disharee Mallick 硕士生物技术 R5-341 342 22610006 Gautam 硕士生物技术 R6-342 343 22610007 Gurpreet Kaur 硕士生物技术 R7-343 344 22610009 Jaishree 硕士生物技术 R8-344 345 22610010 Kritika Garg 硕士生物技术 R9-345 346 22610011 Medha Roy 硕士生物技术 R10-346 347 22610013 MohammadDanish Ansari 理学硕士生物技术 R11-347 348 22610014 Parth Kapil 硕士生物技术 R12-348 349 22610015 Richa Kumari 硕士生物技术 R13-349 350 22610016 Rishav Madhukalya 硕士生物技术 R14-350 351 22610017 Sabika Ali 硕士生物技术 R15-351 352 22610018 Saema Shams 硕士生物技术 R16-352 353 22610021 Shankhadeep Baksi 硕士生物技术 R17-353 354 22610022 Somsuvra Chatterjee 硕士生物技术 R18-354 355 22610023 Vanshika Madan 硕士生物技术 R19-355 356 22610024 Veerta 硕士生物技术 R20-356 357 22561004 Amit Kumar M.Tech。化学工程 R21-357 358 22561005 Ankush M.Tech。化学工程 R22-358 359 22561013 Dadhania Rushit Rajeshbhai M.Tech.化学工程 R23-359 360 22561007 Devki Nandan M.Tech.化学工程 R24-360 361 22561014 Muli Sai Kiran M.Tech.化学工程 R25-361 362 22561012 Pushpendra Kumar M.Tech.化学工程 R26-362 363 22561015 Shivam Kumar M.Tech.化学工程 S1-363 364 22561016 Sumit Sagar M.Tech.化学工程 S2-364 365 22561017 Sunil Kumar Meena M.Tech.化学工程 S3-365 366 22561018 Uttam Gupta M.Tech.化学工程 S4-366 367 22611002 Abhishek Kaushik 硕士化学 S5-367 368 22611003 Aditya Yadav 硕士化学 S6-368 369 22611005 Aman Kumar 硕士化学 S7-369 370 22611006 Anubhi Rawat M.Sc.化学 S8-370 371 22611007 Ayush Purohit M.Sc.化学 S9-371
如何引用本文：Anusha，S。R. A.＆Rao Kunte，R。S.（2024）。在农业领域实施AI技术智能农业方面的挑战 -
背景/目的：农业部门是为全球经济做出贡献的每个国家的骨干。技术在农业中的实施带来了革命性的发展。因此，预计全球经济会大大改善农业部门。此外，人工智能（AI）的实施提高了农民的生产力，以解决农民面临的各种挑战。为农业领域开发的各种AI工具包括精确耕作，预测分析，自动化机械，智能灌溉系统，作物和土壤监测，供应链优化，天气预报和牲畜管理。尽管有长期的收益，但在农业中采用AI仍面临一些挑战。投资于实施AI技术的高前期成本使小规模和发展农民很难对AI进行投资。实施上述技术需要技术技能，快速的Internet连接性和更具成本的设备。由于缺乏上述要求，用于农业的AI技术不会到达农民。这导致没有结果的AI资源浪费。考虑到上述问题，提出了适当的简化模型，以促进中小型农民在农业中改善AI技术以改善绩效。它还旨在确定研究差距，这将有助于开发适合最终的模型，例如小规模和中等规模的农民。目的：本文的目的是审查与农业中AI实施有关的各种期刊，并研究与其实施相关的各种问题。设计/方法论/方法：通过从国际和国家期刊，会议，数据库和其他通过Google Scholar和各种搜索引擎访问的资源中收集和检查相关文献来进行系统文献综述。发现/结果：农业部门对每个国家的经济至关重要，已经通过技术，尤其是AI的革命性进步。AI工具，例如精确农业，预测分析和智能灌溉承诺，可以提高生产力并应对各种农业挑战。但是，高昂的实施成本，对新技术的抵抗力以及缺乏必要的基础设施阻碍了小规模和发展中的农民的广泛采用。为了克服这些障碍，提出了一个模型，以有效地支持农民采用AI技术来促进农业绩效。原创性/价值：从各种来源中实施了农业中的AI和ML工具。由于中小型农民在农业中实施AI和ML工具方面面临的最新挑战，该领域需要研究。获得的信息将通过改善现有方案的结果来帮助创建新模型。纸质类型：文献综述。关键字：人工智能（AI），农业，中小型农民，精密农业，预测分析，自动化机械，供应链优化
高通量锂离子电池研究
zainab.alansari@utas.edu.om *通信：riyaz@gpcet.ac.in收到：2023年4月16日；接受：2023年6月20日；发表：2023年7月1日摘要：在本文中，我们介绍了一种新的方法，用于使用主成分分析（PCA）和逻辑回归（LR）的组合来预测糖尿病的风险。我们的方法提供了一种独特的解决方案，可以导致对糖尿病风险的更准确和有效的预测。要开发一个预测糖尿病的有效模型，重要的是要考虑有助于疾病发育的各种临床和人口统计学因素。这种方法通常涉及在包括这些因素的大型数据集上训练该模型。这样做，我们可以更好地理解不同的特征如何影响糖尿病的发展，并为处于危险中的个人创造更准确的预测。采用PCA方法来减少数据集的尺寸并增强模型的计算功效。LR模型然后将患者分为糖尿病或非糖尿病患者。准确性，精度，召回，F1得分和ROC曲线下的面积（AUC）只是用于评估所提出模型性能的少数指标。PIMA印度糖尿病数据（PIDD）用于评估模型，结果证明了对最新方法的显着改善。该建议的模型提出了一种预测糖尿病风险的有效方法，这可能对改善医疗保健结果和降低医疗保健成本具有重要意义。所提出的PCA-LR模型优于其他算法，例如SVM和RF，尤其是在精度方面，同时优化了计算复杂性。这种方法可能有可能为大型糖尿病筛查计划提供实用有效的解决方案。
Anushaktinagar孟买-400 094 April22,2O2O
马哈拉施特拉邦政府订单号。dmu/2o2o/cr.92/dism-1，dtd。2L/04/2O2O，在孟买大都会地区（MMR）和浦那大都会地区（PMR）地区涉及到2020年4月17日发布的订单不适用，并且2020年4月17日在2020年4月17日发行之前盛行。也从Alo，M f Eward，McGM ON22/04/2020收到了与上述效果的通信。
Anushakti Nagar 孟买 - 400 094 四月22,2O2O
马哈拉施特拉邦政府通过命令号 DMU/2O2O/CR.92/DIsM-1，日期为 2L/04/2O2O，指示就孟买都会区 (MMR) 和浦那都会区 (pMR) 而言，2020 年 4 月 17 日发布的命令不适用，并应恢复 2020 年 4 月 17 日命令发布之前的立场。2020 年 4 月 22 日，ALO、M f Eward、MCGM 也收到了上述通知。