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Railcon 2022 会议纪要 (pdf)
教授米兰·巴尼奇 (Milan Banić)，尼什大学机械工程学院院长，RS 教授。 Boban Anđelković，尼什大学，机械工程学院，RS 教授。 Milan Bižić，克拉古耶瓦茨大学，克拉列沃机械与土木工程学院，RS 教授。 Nebojša Bojović，贝尔格莱德大学，交通工程学院，RS 教授。 Branislav Bošković，贝尔格莱德大学，交通工程学院，RS 教授。 Dragan Đurđanović，美国德克萨斯大学奥斯汀分校教授Ratko Đuričić，塞族共和国东萨拉热窝大学，文学士Juraj Grenčak，斯洛伐克日利纳大学教授。 Daniel Kalinčak，斯洛伐克日利纳大学教授。 Goran Janevski，尼什大学，机械工程学院，RS 教授。 Dragutin Kostić，贝尔格莱德大学，交通工程学院，RS 教授。 Predrag Jovanović，贝尔格莱德大学，交通工程学院，RS 教授。 Vojkan Lučanin，贝尔格莱德大学，机械工程学院，RS 教授。 Dragan Marinković，柏林工业大学，德国教授Dragan Milčić，尼什大学，机械工程学院，RS 教授。 Miloš Milošević，尼什大学，机械工程学院，RS Dr. Rešad Nuhodžić，公共工程管理硕士，教授。 Nenad T. Pavlović，尼什大学，机械工程学院，RS 教授。迈克尔·波帕 (Michael Popa)，布加勒斯特大学，RO 副教授。教授Sanel Purgić，索非亚理工大学，BG 教授。 Danijela Ristić-Durrant，德国不来梅大学 PD 博士。 Andreas Schöbel，奥地利维也纳技术大学教授Szabolcs Fischer，匈牙利杰尔塞切尼伊什特万大学教授。 Miloš Simonović，尼什大学，机械工程学院，RS 教授。 Dušan Stamenković，尼什大学，机械工程学院，RS 教授。 Jovan Tanasković，贝尔格莱德大学，机械工程学院，RS Dr.克里斯蒂安·乌利亚诺夫（Cristian Ulianov），英国纽卡斯尔大学
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教授米兰·巴尼奇 (Milan Banić)，尼什大学机械工程学院院长，RS 教授。 Boban Anđelković，尼什大学，机械工程学院，RS 教授。 Milan Bižić，克拉古耶瓦茨大学，克拉列沃机械与土木工程学院，RS 教授。 Nebojša Bojović，贝尔格莱德大学，交通工程学院，RS 教授。 Branislav Bošković，贝尔格莱德大学，交通工程学院，RS 教授。 Dragan Đurđanović，美国德克萨斯大学奥斯汀分校教授Ratko Đuričić，塞族共和国东萨拉热窝大学，文学士Juraj Grenčak，斯洛伐克日利纳大学教授。 Daniel Kalinčak，斯洛伐克日利纳大学教授。 Goran Janevski，尼什大学，机械工程学院，RS 教授。 Dragutin Kostić，贝尔格莱德大学，交通工程学院，RS 教授。 Predrag Jovanović，贝尔格莱德大学，交通工程学院，RS 教授。 Vojkan Lučanin，贝尔格莱德大学，机械工程学院，RS 教授。 Dragan Marinković，柏林工业大学，德国教授Dragan Milčić，尼什大学，机械工程学院，RS 教授。 Miloš Milošević，尼什大学，机械工程学院，RS Dr. Rešad Nuhodžić，公共工程管理硕士，教授。 Nenad T. Pavlović，尼什大学，机械工程学院，RS 教授。迈克尔·波帕 (Michael Popa)，布加勒斯特大学，RO 副教授。教授Sanel Purgić，索非亚理工大学，BG 教授。 Danijela Ristić-Durrant，德国不来梅大学 PD 博士。 Andreas Schöbel，奥地利维也纳技术大学教授Szabolcs Fischer，匈牙利杰尔塞切尼伊什特万大学教授。 Miloš Simonović，尼什大学，机械工程学院，RS 教授。 Dušan Stamenković，尼什大学，机械工程学院，RS 教授。 Jovan Tanasković，贝尔格莱德大学，机械工程学院，RS Dr.克里斯蒂安·乌利亚诺夫（Cristian Ulianov），英国纽卡斯尔大学
![初步沟通 基于人工智能的车载自动列车障碍物距离估计 Ivan ĆIRIĆ*、Milan PAVLOVIĆ、Milan BANIĆ、Miloš SIMONOVIĆ、Vlastimir NIKOLIĆ 摘要：本文提出了一种新方法，利用图像平面单应性矩阵来改进对摄像机和成像物体之间距离的估计。该方法利用两个平面（图像平面和铁轨平面）之间的单应性矩阵和一个人工神经网络，可根据收集的实验数据减少估计误差。SMART 多传感器车载障碍物检测系统有 3 个视觉传感器——一个 RGB 摄像机、一个热成像摄像机和一个夜视摄像机，以实现更高的可靠性和稳健性。虽然本文提出的方法适用于每个视觉传感器，但所提出的方法是在热成像摄像机和能见度受损场景下进行测试的。估计距离的验证是根据从摄像机支架到实验中涉及的物体（人）的实际测量距离进行的。距离估计的最大误差为 2%，并且所提出的 AI 系统可以在能见度受损的情况下提供可靠的距离估计。 关键词：人工神经网络；自动列车运行；距离估计；单应性；图像处理；机器视觉 1 简介 通过遵循自动化趋势，可以大大提高铁路货运的质量和成本竞争力，以实现经济高效、灵活和有吸引力的服务。今天，自动化和自主操作已经在公路、航空和海运中变得普遍。现代港口拥有自动导引车 (AGV)，可将集装箱从起重机运送到轨道旁、仓库、配送中心，而自动驾驶仪是航空公司和大型货船的标准配置，不需要大量机上人员。自动驾驶汽车和卡车的发展已经进入了一个严肃的阶段。此外，轨道交通自主系统的发展主要出现在公共交通服务领域（无人驾驶地铁线路、轻轨交通 (LRT)、旅客捷运系统和自动引导交通 (AGT)）。基本思想是使用一定程度的自动化，将操作任务从驾驶员转移到列车控制系统（例如 ERTMS）。根据国际电工委员会 (IEC) 标准 62290-1，列车自主运行 (ATO) 是高度自动化系统的一部分，减少了驾驶员的监督 [1]。对于完全自主的列车运行，列车操作员的所有活动和职责都需要由多个系统接管，这些系统可以感知环境并俯瞰现场，检测列车路径上的潜在危险物体并做出相应的正确反应 [2-6]。障碍物检测系统作为 ATO 系统的主要部分，障碍物检测系统需要根据货运特定和一般用例（例如 EN62267 和/或自动化领域的相关项目）来监控环境。为了满足严格的铁路标准和法规，障碍物检测系统 (ODS) 应在具有挑战性的环境和恶劣的能见度条件下工作。ODS 是一种具有硬件和软件解决方案的机器视觉系统（图 1），用于提供有关铁路上和/或其附近障碍物的可靠信息，并估算从系统到检测到的障碍物的距离 [7]。该系统需要实时运行，并在不同的光照条件下运行（白天、](/simg/4\4b79ebb2e692147077c5f05290fe6b1288b2aad1.png)
初步沟通 基于人工智能的车载自动列车障碍物距离估计 Ivan ĆIRIĆ*、Milan PAVLOVIĆ、Milan BANIĆ、Miloš SIMONOVIĆ、Vlastimir NIKOLIĆ 摘要：本文提出了一种新方法，利用图像平面单应性矩阵来改进对摄像机和成像物体之间距离的估计。该方法利用两个平面（图像平面和铁轨平面）之间的单应性矩阵和一个人工神经网络，可根据收集的实验数据减少估计误差。SMART 多传感器车载障碍物检测系统有 3 个视觉传感器——一个 RGB 摄像机、一个热成像摄像机和一个夜视摄像机，以实现更高的可靠性和稳健性。虽然本文提出的方法适用于每个视觉传感器，但所提出的方法是在热成像摄像机和能见度受损场景下进行测试的。估计距离的验证是根据从摄像机支架到实验中涉及的物体（人）的实际测量距离进行的。距离估计的最大误差为 2%，并且所提出的 AI 系统可以在能见度受损的情况下提供可靠的距离估计。 关键词：人工神经网络；自动列车运行；距离估计；单应性；图像处理；机器视觉 1 简介 通过遵循自动化趋势，可以大大提高铁路货运的质量和成本竞争力，以实现经济高效、灵活和有吸引力的服务。今天，自动化和自主操作已经在公路、航空和海运中变得普遍。现代港口拥有自动导引车 (AGV)，可将集装箱从起重机运送到轨道旁、仓库、配送中心，而自动驾驶仪是航空公司和大型货船的标准配置，不需要大量机上人员。自动驾驶汽车和卡车的发展已经进入了一个严肃的阶段。此外，轨道交通自主系统的发展主要出现在公共交通服务领域（无人驾驶地铁线路、轻轨交通 (LRT)、旅客捷运系统和自动引导交通 (AGT)）。基本思想是使用一定程度的自动化，将操作任务从驾驶员转移到列车控制系统（例如 ERTMS）。根据国际电工委员会 (IEC) 标准 62290-1，列车自主运行 (ATO) 是高度自动化系统的一部分，减少了驾驶员的监督 [1]。对于完全自主的列车运行，列车操作员的所有活动和职责都需要由多个系统接管，这些系统可以感知环境并俯瞰现场，检测列车路径上的潜在危险物体并做出相应的正确反应 [2-6]。障碍物检测系统作为 ATO 系统的主要部分，障碍物检测系统需要根据货运特定和一般用例（例如 EN62267 和/或自动化领域的相关项目）来监控环境。为了满足严格的铁路标准和法规，障碍物检测系统 (ODS) 应在具有挑战性的环境和恶劣的能见度条件下工作。ODS 是一种具有硬件和软件解决方案的机器视觉系统（图 1），用于提供有关铁路上和/或其附近障碍物的可靠信息，并估算从系统到检测到的障碍物的距离 [7]。该系统需要实时运行，并在不同的光照条件下运行（白天、
初步沟通 基于人工智能的车载自动列车障碍物距离估计 Ivan ĆIRIĆ*、Milan PAVLOVIĆ、Milan BANIĆ、Miloš SIMONOVIĆ、Vlastimir NIKOLIĆ 摘要：本文提出了一种新方法，利用图像平面单应性矩阵来改进对摄像机和成像物体之间距离的估计。该方法利用两个平面（图像平面和铁轨平面）之间的单应性矩阵和一个人工神经网络，可根据收集的实验数据减少估计误差。SMART 多传感器车载障碍物检测系统有 3 个视觉传感器——一个 RGB 摄像机、一个热成像摄像机和一个夜视摄像机，以实现更高的可靠性和稳健性。虽然本文提出的方法适用于每个视觉传感器，但所提出的方法是在热成像摄像机和能见度受损场景下进行测试的。估计距离的验证是根据从摄像机支架到实验中涉及的物体（人）的实际测量距离进行的。距离估计的最大误差为 2%，并且所提出的 AI 系统可以在能见度受损的情况下提供可靠的距离估计。 关键词：人工神经网络；自动列车运行；距离估计；单应性；图像处理；机器视觉 1 简介 通过遵循自动化趋势，可以大大提高铁路货运的质量和成本竞争力，以实现经济高效、灵活和有吸引力的服务。今天，自动化和自主操作已经在公路、航空和海运中变得普遍。现代港口拥有自动导引车 (AGV)，可将集装箱从起重机运送到轨道旁、仓库、配送中心，而自动驾驶仪是航空公司和大型货船的标准配置，不需要大量机上人员。自动驾驶汽车和卡车的发展已经进入了一个严肃的阶段。此外，轨道交通自主系统的发展主要出现在公共交通服务领域（无人驾驶地铁线路、轻轨交通 (LRT)、旅客捷运系统和自动引导交通 (AGT)）。基本思想是使用一定程度的自动化，将操作任务从驾驶员转移到列车控制系统（例如 ERTMS）。根据国际电工委员会 (IEC) 标准 62290-1，列车自主运行 (ATO) 是高度自动化系统的一部分，减少了驾驶员的监督 [1]。对于完全自主的列车运行，列车操作员的所有活动和职责都需要由多个系统接管，这些系统可以感知环境并俯瞰现场，检测列车路径上的潜在危险物体并做出相应的正确反应 [2-6]。障碍物检测系统作为 ATO 系统的主要部分，障碍物检测系统需要根据货运特定和一般用例（例如 EN62267 和/或自动化领域的相关项目）来监控环境。为了满足严格的铁路标准和法规，障碍物检测系统 (ODS) 应在具有挑战性的环境和恶劣的能见度条件下工作。ODS 是一种具有硬件和软件解决方案的机器视觉系统（图 1），用于提供有关铁路上和/或其附近障碍物的可靠信息，并估算从系统到检测到的障碍物的距离 [7]。该系统需要实时运行，并在不同的光照条件下运行（白天、
使用人工智能软件教学对约旦 10 年级计算机科学专业学生学业成绩及其态度的影响
约旦大学教育科学学院 摘要 本研究旨在确定基于人工智能的教育软件教学方法对约旦 10 年级计算机科学学生学业成绩及其态度的影响。为了实现本研究的目标，设计了一个计算机软件，应用于约旦大学学校特意选择的 (50) 名 10 年级学生。研究样本随机分为两组：使用教育软件教学的实验样本和以传统方法教学的对照样本，研究人员准备了一个成就测试来衡量 10 年级学生在计算机科学科目的学业成绩，其中测试的有效性和可靠性已经过验证，重测信系数为 (0.86)。准备了一份关于态度的问卷，并验证了其有效性和可靠性。问卷的信度系数基于Cronbach's alpha方程为(0.01)。为了分析结果，我们使用了协方差分析（ANCOVA），研究结果表明，实验组使用基于人工智能的教育软件学习计算机科学学科具有统计学上的显著差异。结果还显示，实验组对教育软件的态度为中等积极。本研究建议在计算机科学学科教学领域设计和开发计算机化软件，并在基础教育领域培训和鼓励教师使用基于人工智能的学习。关键词：人工智能软件、学业成绩、学生态度、约旦大学学院 DOI：10.7176/JEP/11-7-10 出版日期：2020 年 3 月 31 日 1.1 简介 我们这个时代教育过程面临的最核心挑战之一是探索有效的教育方法的能力，以及能够设计一个满足学习者需求、激励他们并激发他们融入教育过程兴趣的交互式学习环境。随着各种现代技术手段的出现，传统方法的教学已不再可行，必须在适当的教育位置激活和使用技术，以确保取得积极成果。虽然教学方法自古以来就存在，但并没有以系统的方式使用目的不仅仅是使用技术，而是根据教育情况和教育过程的目标来规划选择适当的教育方法。根据目标学习者在适当的教育位置使用适当的教育工具时，我们可以为学习过程增加新的价值；我们可以实现我们努力实现的目标，因为信息和通信技术提供了许多超越时间和空间限制的高效手段。它还为学习者开辟了新的视野，通过该技术提供的服务（例如互联网、电子邮件、教育软件、交互式白板、视觉媒体、视听手段和现成的教育包），赋予学习者在学习和互动过程中的责任和最大作用（Bani Abdo，2017）。正如 Zemam 和 Sulaimani (2013) 指出的那样，我们必须努力理解和研究这些方法对教育学习过程的重要性和影响，并确定它们的类型，以便根据目标受众或适当的教育立场区分最合适的类型。在此背景下，我们必须确定在特定教育情况下使用特定方法的效果，其中使用一种方法比在相同教育情况下使用另一种方法对目标学习者的影响更大。鉴于知识的扩展和通信手段的技术发展正常导致生活的各个方面的巨大发展和加速变化，以及所有科学领域中大量信息的可用性，有必要发展教育理念并改变教师的角色，摆脱传统的填鸭式教学，更多地依靠在学习者面前提供专业领域。出于这些原因，提供允许专业领域多样化的教育手段至关重要，这使得学习者能够实践学习过程以获得新的经验，使他能够面对生活中不断变化的需求。
rs_36x8_uog listings_6xpages_ld.pdf
1.7。教育研究生文凭（2个学期）Surname Given Name (s) Gender Admission Code 1 KIAPUT Agnes F EDU564 2 AIAS Hendry M EDU565 3 AIJAU Olivia F EDU566 4 AINGO Martin M EDU567 5 AKO Alex M EDU568 6 AKU Malo M EDU569 7 ALECK Sepion M EDU570 8 ALEX Charity F EDU571 9 ALEX Rose F EDU572 10 Alex Albert M Edu573 11 Aliwasa Nick M Edu574 12 Alop Elapa Elapa Jevethy M Edu575 13 Ambane Gabriel M Edu576 14 Ameta Natalie f edu577 15 EDU581 19 Andy Mole M Edu582 20 Angula Samson M Edu583 21 Anis Brenda F Edu584 22 AP Elizah M Edu585 23 Appa Francis M Edu586 24 Arick Moody M Edu587 25 Lei F EDU591 29 AULI Elton M EDU592 30 AZORE Eyale F EDU593 31 BAGME Zebbedee M EDU594 32 BAGME Zebbedee M EDU595 33 BAL Anthon M EDU596 34 BANGI Sam M EDU597 35 BANI Job M EDU598 36 BELDEN Skibry M EDU599 37 BELO David Kelive M EDU600 38 BENSON ISHMAEL M EDU601 39 BERNARD TOOH M EDU602 40 BIBIN MICAH M EDU603 41 BILIKU BERER M EDU604 42 BINGMALU ABAIJAH M EDU605 43 BOMA BAMA JAMIN M EDU606 MEDU606 MEDU606 44 BRIAN SIMNY SIMNEN MED607 45 45 45 HAHA 45 HAHA 45 HAHA 45 45 46 BUTLER Nicholas M EDU609 47 DAMAIA Josephine F EDU610 48 DANGA Joseph M EDU611 49 DANIEL Jacob M EDU612 50 DARIUS Nelson M EDU613 51 DAU Serah F EDU614 52 David Jopovo F EDU615 53 DAVIGE Anne Vanessa F EDU616 54 DEREK Gabriel M EDU617 55 Dunstan Samuel M EDU618 56 ELIUDA Sinimil F EDU619 57 Emmanuel Jim M EDU620 58 ERAONE Melisha F EDU621 59 EREMIAH Sharon F EDU622 60 ESSO Joseph M EDU623 61 EZICKS Meslyn F EDU624 62 FINAKA Judrah F EDU625 63 Foilee Kaisen M Edu626 64 Fr.Kaumu Aloisius M Edu627 65 Francis Penny M Edu628 66 Francis Albertana Fed edu629 67 Fredrick Posenu M Edu630 68 Fukatine Tonny M Edu631 69 Gabi Grace F edu632 70 Gai Belinda f edu633 71 Gaiwam Elijah M Edu634 72 Gamane Moses M Edu635 73 George Justin M Edu636 74 George Justin M Edu637 75 Gideon Elken M Edu638 76 Gilbert Mathias m Edu6 Gimore Tonny M Edu641 79 Goiye Paul m edu642 80 Gore Nixon Minaha M Edu643 81 Guagi Bently m Edu644 82 Gumbis Jessica F EDU645 83 HAMENA GRABNER M EDU646 84 HANA CAROLYN F EDU647 85 HERRY MOSES M EDU648 86 HESSINGGA TABITAH F EDU649 87 HITU MOVITIAL 650
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院长报告 我很高兴向大家介绍印度统计学院 2017-18 年度报告。该学院由 PC Mahalanobis 于 1931 年在加尔各答创立。如今，它已发展成为一所独特的高等教育机构，遍布全国多个城市。与过去一样，该学院继续传承其传播统计学、数学、计算机科学、定量经济学和相关学科知识的光荣传统。2017-18 年度，在 ISI 院长 Vijay Kelkar 博士和 ISI 理事会主席 Goverdhan Mehta 教授的卓越领导和指导下，该学院继续蓬勃发展。该研究所于 2018 年 1 月举行了第 52 届毕业典礼。研究所很高兴邀请到诺贝尔奖获得者、美国加利福尼亚大学圣巴巴拉分校理论物理学校长讲座教授戴维·格罗斯教授担任主宾，以及阿贝尔奖获得者、美国纽约大学库朗数学科学研究所莲花士勋章获得者 SRS 瓦拉丹教授担任特邀嘉宾。2017-2018 年是 PC 马哈拉诺比斯诞辰 125 周年，研究所通过在加尔各答和不同中心举办的一系列学术项目以适当的方式庆祝了这一年。2017 年 6 月 29 日，时任印度总统普拉纳布·慕克吉宣布开幕，为期一年的庆祝活动已启动。研究所计划发行一些期刊的特别版，其中包括马哈拉诺比斯创办的统计学期刊 Sankhya 的特别版。该研究所接待了许多杰出的来访者，他们发表了公开演讲和研讨会。诺贝尔化学奖获得者 Ada Yonath 教授于 2017 年 11 月 29 日访问了该研究所，并发表了题为“从基础科学到下一代医学”的公开演讲。其他来访者包括生物技术部秘书、现任印度政府首席科学顾问 Vijay Raghavan 教授、印度孟买理工学院 Padma Bhushan 奖获得者 MS Raghunathan 教授、国家统计委员会主席 RB Barman 博士、澳大利亚昆士兰大学 Robert Faff 教授、法国尼斯大学 Marc 和 Francine Diener 教授、美国康奈尔大学 Mukul Majumdar 教授、美国芝加哥大学 Stephen Stigler 和 Robert Rosner 教授以及美国德克萨斯 A & M 大学 Bani Mallick 教授。概率与随机过程讲座（俗称 LPS）第十二次会议在 ISI 加尔各答落下帷幕，主讲嘉宾是印度科学研究所的 Arvind Ayyer 教授和剑桥大学的 Nathanaël Berestycki 教授。印度科学研究所首次邀请了两位演讲者，分别是斯洛文尼亚卢布尔雅那大学的 Blaz Zupan 教授和加拿大卡尔顿大学的 Nicola Santoro 教授，这是印度政府全球学术网络倡议 (GIAN) 计划的一部分。PCM 125 庆典的重要会议之一，在我的几位同事的积极参与下，在罗格斯大学的 Regina Liu 教授和巴黎第九大学的 Christian Robire 教授的全体会议报告以及来自世界各地的参与者的推动下，国际统计和概率会议圆满结束。2017 年 12 月 18 日，我们与萨哈核物理研究所和可变能量回旋加速器中心前主任 Bikash Sinha 教授一起庆祝了研究所的成立日，回忆了他与 PC Mahalanobis 和 SN Bose 的私人交往。还放映了 Shila Dutta 拍摄的关于 1967 年至 1974 年研究所所长 SN Bose 的短片。2017 年 11 月 6 日，庆祝了 JBS Haldane 诞辰 125 周年，Vidyanand Nanjundiah 教授和科学传播者 Pallava Bagla 发表了演讲。除此之外，研究所还接待了许多其他来访者。我很高兴地宣布，与往年一样，过去一年中，该研究所的科学家和学生获得了大量荣誉和奖项。我在这里提到其中一些。里塔布拉塔·蒙希 (Ritabrata Munshi) 获得了 2017 年印孚瑟斯数学奖。他还于 2017 年被任命为《拉马努金数学学会期刊》的主编。桑加米特拉·班迪奥帕迪亚 (Sanghamitra Bandyopadhyay) 获得了 2017 年印孚瑟斯工程和计算机科学奖，并入选 2018 年发展中国家科学院工程科学奖。阿鲁纳瓦·森 (Arunava Sen) 入选 2018 年发展中国家科学院-思伟程经济学奖，德巴西斯·米斯拉 (Debasis Misra) 获得了享有盛誉的 2018 年社会选择和福利奖，这是印度人首次获得该奖项。 D. Yogeshwaran 荣获 2017 年印度国家科学院青年科学家奖，Debdulal Dutta Roy 荣获印度科学院创新科学家奖。Ritabrata Munshi 荣获 2017 年度 Infosys 数学奖。他还于 2017 年被任命为《拉马努金数学学会期刊》主编。Sanghamitra Bandyopadhyay 荣获 2017 年度 Infosys 工程和计算机科学奖，并入选 2018 年度发展中国家科学院工程科学奖。Arunava Sen 入选 2018 年度发展中国家科学院-Siwei Cheng 经济学奖，Debasis Misra 荣获 2018 年度享有盛誉的社会选择和福利奖，这是印度人首次获此殊荣。D. Yogeshwaran 荣获 2017 年度印度国家科学院青年科学家奖，Debdulal Dutta Roy 荣获印度科学院创新科学家奖。Ritabrata Munshi 荣获 2017 年度 Infosys 数学奖。他还于 2017 年被任命为《拉马努金数学学会期刊》主编。Sanghamitra Bandyopadhyay 荣获 2017 年度 Infosys 工程和计算机科学奖，并入选 2018 年度发展中国家科学院工程科学奖。Arunava Sen 入选 2018 年度发展中国家科学院-Siwei Cheng 经济学奖，Debasis Misra 荣获 2018 年度享有盛誉的社会选择和福利奖，这是印度人首次获此殊荣。D. Yogeshwaran 荣获 2017 年度印度国家科学院青年科学家奖，Debdulal Dutta Roy 荣获印度科学院创新科学家奖。
阿贾耶·德乌干 Ka Gana 平台
使用上述协议。瑞典印度尼西亚村庄的肖像小企业和企业家，也称为晶体管 mos。随着用户输入的字符逐个字符地出现在所有用户屏幕上，brown 和 woolley 消息发布了基于网络的 talkomatic 版本，通过超链接和 URL 链接。最后，他们确定的所有标准成为了新协议开发的先驱，该协议现在被称为 tcpip 传输控制协议互联网协议，通过超链接和 url 连接。Knnen sich auch die gebhren ndern，dass 文章 vor ort abgeholt werden knnen。