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电子与通信工程
1 Ansh Nikhra 2000910200018 Rxlogix 2 Ayushi Ojha 2000910200028 K＆S Partners，Emerson 3 Shruuti Mittal 2000910200095 Newgen 4 Utkarsh Singh 200091010200102001020010200107 K＆S Partners，Samsunk 5 Yashaswini Srivastava 2000910200113 Newgen 6 Abhik Mourya 2000910210001 Paytm 7 Abhishek Singh Chauhan 2000910210003 K＆S Partners 8 ATI GUPTA 20009101010016 CADENCE 9 RIII 9 RIIII Agrawal 2000910210043 UKG 10 Aaditya Pratap Malik 2000910310001 TCS Ninja 11 Aakarsh Gupta 2000910310002 Spark Minda，TCS Ninja 12 Abhishek Maurya Maurya 2000910101010101010101010 Spark Minda 13 2000910310017 Spark Minda 14 Aditya Singh 2000910310021 Akash Gupta 2000910310027 Spark Minda 16 Akash Shukla 2000910310029 Newgen 17 17 17 17 17 17 17 171010101010101010MM Bansal 2000910310031 Quontplay 19 Aman Maurya 2000910310032 Newgen 20 Amish Verma 2000910310033 Newgen 21 Amisha Pandney 2000910310034 UKG 22 AMIT GANGWAR Kandwal 2000910310042 Paytm 24 Anukriti Jaiswal 2000910310043 Acencencencenture，Newgen 25 Anushka Sribastava 200091010045 Accenture 26 Arnika Sharma Sharma 2000910310046 Immerson 27 2000910310054 Ericsson 28 Asmita Rai 2000910310055 K＆S Partners 29 Ayush Narayan Sinha 2000910310057 Accenture，Newgen 30 Divyansh Goenka Goenka Goenka 2000910310063 UKG 31 ukg 31 Ggaurang tygaurang tygaurang tygaurang tygaurang tygaurang tygaurang tygaurang tygaurang tygaurang tygaurang tygaurang tygauragigigigigigiii 2000910310068 PAYTM 32 GAUURAV MISHRA 2000910310069 DACBY 33 HARSHIL AWASTHI 2000910310074 ACPENTURE 34 HARSHITA 2000910310075 NEWGEN NEWGEN 35 HRDYANSH PANDEY 200091010078 SHIN SHIN SHIN SHIN SHIN SHIN SHIN SHIN SHIN SHIN学习36 Hrithik Yadav 2000910310079 Avaada 37 Jatin Kumar Sharma 2000910310081 Persist Ventures
中低收入国家对 COVID-19 疫苗的接受度及提高接种率的建议
Authors: Julio S. Solís Arce, Shana S. Warren, Niccolò F. Meriggi, Alexandra Scacco, Nina McMurry, Maarten Voors, Georgiy Syunyaev, Amyn Abdul Malik, Samya Aboutajdine, Opeyemi Adeojo, Deborah Anigo, Alex Armand, Saher Asad, Martin Atyra, Britannia Aug, Manchester, Ashbourg yesiga, Antonella Bancalari, Martina Björkman Nyqvist, Ekaterina Borisova, Constantin Manuel Bosancianu, Magarita Rosa Cabra García, Ali Cheema, Elliott Collins, Filippo Cuccaro, Ahsan Zia Farooqi, Tatheer Fatima, Mattia Fracchia, Mery Len Gallo, Andrea Guaria, Alia Sofia, Hami , Sellu Kallon, Anthony Kamwesigye, Arjun Kharel, Sarah Kreps, Madison Levine, Rebecca Littman, Mohammad Malik, Gisele Manirabaruta, Jean Léodomir Habarimana Mfura, Fatoma Momoh, Alberto Mucauque, Imamo Mussa, Jean Aime Nsabimana, Isaac Ochira, Mariana Ochira, Julia Oudrami go, Touba Bakary Pare, Melina R. Platas, Laura Polanco, Javaeria Ashraf Qureshi, Mariam Raheem, Vasudha Ramakrishna, Ismail Rendrá, Taimur Shah, Sarene Eyla Shaked, Jacob N. Shapiro, Jakob Svensson, Ahsan Tariq, Achille Miwana Tchibo, Hamid Trigno, Bhardi, Trive not, Pedro C. Vicente, Laurin B. Weissinger, Basit Zafar, Baobao Zhang, Dean Karlan, Michael Callen, Matthieu Teachout, Macartan Humphreys, Ahmed Mushfiq Mobarak & Saad B. Omer. Laura Burke、Luciana Debenedetti、Julia Liborio、Jeffrey Mosenkis 和 Emilie Yam 对本文做出了贡献。
ICANN 2025
Dinesh Kumar 教授，古尔冈大学和法里达巴德 JC Bose UST 前校长，印度 KUK 电子系退休 Tankeshwar Kumar 教授，哈里亚纳邦中央大学校长 CC Tirupathi 教授，印度博帕尔 NITTTR 主任 Ashutosh Bhardwaj 教授，印度德里大学物理与天体物理系 Satish K. Awasthi 教授，印度德里大学化学系 Nian X. Sun 教授，美国东北大学电气与计算机工程系 Alexandr Tovstolytking 教授，乌克兰国家科学院和乌克兰机械与电子科学学院磁学研究所 Gurmeet Singh Lotey 教授，美国普渡大学物理系，402 N Blackford St，印第安纳波利斯，IN 46202，美国 RC Ramola 教授，HNB 加瓦尔大学物理学教授 Rohit 教授Mehra，贾朗达尔 BR Ambedkar 国立科技学院物理系教授 Shinji Tokonami 教授，日本弘前大学放射急诊医学研究所所长兼教授 Shravan Kumar Singh 博士，印度国家医学研究与发展组织辐射生物技术系科学家兼联合主任，德里 110054 Dharamvir Singh Ahlawat 教授，印度西尔萨 Chaudhary Devi Lal 大学 Alok K. Kushwaha 博士，澳大利亚阿德莱德大学电气与机械工程学院 Anoop Sunny 博士，澳大利亚阿德莱德大学物理、化学与地球科学学院 Satinder Sharma 教授，印度曼迪理工学院电子系主任兼系主任 Manoj Kumar Khanna 教授，印度德里大学电子科学系
比较经济发展简介
• Goldfarb, A., Gans, J.,& Agrawal, A.(2019)。人工智能经济学：议程。芝加哥大学出版社。• Agrawal, A., Gans, J., & Goldfarb, A.(2018)。预测机器：人工智能的简单经济学。哈佛商学院出版社。• Goldfarb, A., & Tucker, C. (2019)。数字经济学。经济文献杂志，57(1)，3-43。• Goldfarb, A.、Greenstein, S. M. 和 Tucker, C. E.(Eds.)。(2015)。数字经济的经济分析。芝加哥大学出版社。• Maiti, D. 和 Awasthi, A.(2020)。ICT 暴露和福祉与进步水平：跨国分析。社会指标研究，147(1)，311-343。• Acemoglu, D. 和 Restrepo, P. (2018)。人工智能、自动化和工作。在《人工智能经济学：议程》（第197-236 页）中。芝加哥大学出版社。• Acemoglu, D.，& Restrepo, P. (2018)。人与机器之间的竞赛：技术对增长、要素份额和就业的影响。美国经济评论，108(6)，1488-1542。• Varian, H. R. (2001)。信息技术经济学。加州大学伯克利分校。• Maiti, D.、Castellacci, F. 和 Melchior, A.(2020)。数字化与发展：印度及其他地区的问题。数字化与发展（第页 3-29）。Springer，新加坡。• Singh，N.（2016 年）。信息技术及其在印度经济发展中的作用：回顾。印度发展，283-312。• Castellacci，F.，& Tveito，V.（2016 年）。ICT 对福祉的影响：一项调查和理论框架（编号20161004）。奥斯陆大学技术、创新和文化中心。• Huyer, S., & Mitter, S. (2003)。ICT、全球化和减贫：知识社会的性别层面。坎帕拉（乌干达）：http://gab。wigsat。org/policy。htm。
博士学位论文提案
近年来，公司一直面临社会，政府和竞争压力，以关注其供应链（SC）流程的社会和环境后果（Hartmann，2021）。在全球范围内越来越被视为对可持续性负责。他们应该采用自己的做法，以及更好的资源管理（Costa，2021）。SC已成为可持续商业模式的竞争优势来源，而不仅仅是专注于交付（Naz等，2021）。此外，（Shi等人，2019年）得出结论，SCS中约有90％的碳排放量发生。这需要越来越重视绿色或可持续供应链（SSC）活动，以遏制环境和社会威胁。在过去的二十年中，SSC管理（SSCM）已成为改善供应链可持续性结果的一种方法。可持续性成果涵盖了对环境和社会负责的实践的采用以及实现环境，社会或经济绩效的实现（Koberg等，2019）。SSCM相关主题中考虑的主要问题之一是评估SSC替代方案并定义SSC配置的决策。通常，此问题是使用优化技术解决的（Govindan等，2013）（Kannan等，2014）（Awasthi和Kannan，2016年）和（Qin等>2017）。然而，随着技术的最新进步，人工智能（AI）技术有望克服更复杂的决策问题。随着AI在决策中的作用不断增长，越来越需要利用AI作为增加SSCM价值的一种方式。许多举措探索了AI在SSCM问题中的潜力（Fallahpour等，2016）（Sari，2017）（Dos Santos等，2019）（De La Torre等，2021）。SSCM的未来在于采用AI，以更好地越过可持续性驱动因素并预测SSC的行为和性能。但是，AI技术是黑匣子，不允许人类了解如何做出决定。此外，在SC中，许多利益相关者参与了决策过程。其中一些对决策有更定量的方法。而其他人具有更直观的方法。那么，具有透明且值得信赖的AI方法很重要。
引用Costa S，Summa D，Radice M，Vertuani S，Manfredini S和Tamburini E（2024年），使用序列O
属性（Ruiz-Ruiz等，2017）。由于LA具有羧基和羟基官能团，因此也可以将其视为一个平台和中间体，用于转化为几种不同的有用和有价值的化学物质（Gao等，2011）。la是生物技术生产几乎完全通过石化途径盛行的大规模化合物之一，大约90％通过微生物发酵实现了当前生产的90％（Macedo等，2020）。使用广泛的微生物和不同类型的底物来优化产量和生产率（Tian等，2021），LA的发酵生产已被广泛研究了多年。最著名的野生型LA生产者是乳酸细菌（LAB），它们是非散发形式，革兰氏阳性，非有氧或气化剂，耐酸和严格发酵生物的（Fidan等，2022）。在实验室中，乳酸杆菌是具有最大商业兴趣的属，因为它具有同质性，并且主要通过将一个分子转换为LA分子的LA分子，主要是通过Embden -Meyerhoff - Parnas（EMP）途径产生的（Singhvi等，2018）。重组大肠杆菌的重组菌株，coagulans芽孢杆菌，谷氨酸杆菌，地衣芽孢杆菌和代谢酵母菌的生产也已评估（Awasthi等，2018）。尽管长期以来已经建立了工业规模的生物技术生产，但仍有进一步改进的空间（Abedin等，2023）。使用实验室的主要障碍是它们的复杂营养需求和中介体，分别导致成本和污染风险增加（Abedi和Hashemi，2020年）。关于碳底物，几种农业的低或无价废物，例如糖蜜，汁液废物和淀粉类生物量奶油浪费，传统上已被发酵成LA（Alexandri等人，2019年； Sakr等，2021年）。最近，还提出了农业和林业残留物作为碳源（Ajala等，2020； Yankov，2022）。但是，原材料和发酵的高成本 - 分离过程以及高度产生的LA生产微生物的选择严重限制了此类应用（Ren等，2022）。大量努力致力于制定发酵策略，例如合并生物处理（CBP），同时进行糖精和发酵（SSF），以及同时的糖精和共同发酵和共同发作（SSCF），作为希望的替代方案（Mazzoli，202211221）。为此，已经实施了两个主要概念，即基于共培养的合成微生物联盟的发展（Sun等，2021）和基因工程的微生物（Levit等，2022）。与纯培养物相比，微生物联盟已被证明不容易受到环境干扰和污染的影响，同时表现出较高的转化效率（Sun等，2019）。然而，由于微生物种群之间的复杂相互作用，共同培养，增长动态，监测和控制的可靠方法仍然具有挑战性（Mittermeier等人，2023年）。代谢工程旨在开发具有有效产物形成的单菌株，但对于微生物的主要遗传和代谢重新设计需要大量的努力（Hossain等，2023）。LA生产的第二个瓶颈是原料处理和灭菌的总体过程成本（Marchesan等，2021），除非使用嗜热菌株（Garita-Cambronero等，2021年），否则这是避免污染所必需的，否则