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1 ACES 101 电源管理实验室 RL Santanu Kumar Mishra 7801 7.300 6.300 45.990 2 ACES 101A Santanu Kumar Mishra FO Santanu Kumar Mishra 6249 3.100 3.
1 ACES 101 电源管理实验室 RL Santanu Kumar Mishra 7801 7.300 6.300 45.990 2 ACES 101A Santanu Kumar Mishra FO Santanu Kumar Mishra 6249 3.100 3.000 9.300 3 ACES 101B Avinash Joshi FO Avinash Joshi 7801 3.100 3.000 9.300 4 ACES 102 电源管理实验室 RL Avinash Joshi 7801 5.300 3.300 17.490 5 ACES 103 低功耗实验室 RL P.Sensarma 和 Sandeep Anand 7482 7.300 6.300 45.990 7 6 ACES 103A Sandeep Anand FO Sandeep Anand 7131 3.100 3.000 9.300 7 ACES 103B Parthasarathi Sensarma FO Parthasarathi Sensarma 7076 3.100 3.000 9.300 8 ACES 104 SC 斯里瓦斯塔瓦 FO S C 斯里瓦斯塔瓦 7625 5.300 3.300 17.490 C.交流。1 9 ACES 105 电源系统实验室 RL S C Srivastava, S.N.Singh & Saikat Chakrabarti 6738 6.100 16.700 101.870 10 ACES 105A S N Singh FO S N Singh 3.100 3.000 9.300 11 ACES 105B Saikat Chakrabarti FO Saikat Chakrabarti 6598 3.100 3.000 9.300 12 ACES 105C 客座教授 FO 客座教授 3.100 3.000 9.300 13 ACES 105D A.Mohapatra FO A.Mohapatra 3.100 3.000 9.300 14 ACES 106 S N Singh FO S N Singh 7009 5.100 3.300 16.830 C. Ac.1 15 ACES 107 智能信息实验室 RL 7032 7.400 6.100 45.140 16 ACES 107A 博士生教室 PG 7007 3.100 3.000 9.300 17 ACES 107B Nishchal K Verma FO 6524 3.100 3.000 9.300 18 ACES 113 同步相量实验室 RL Saikat Chakrabarti 6.500 5.900 38.350 C. Ac.19 ACES 114 RL S N Singh 20 ACES 115 RL S C Srivastava 21 ACES 116 电气车间 WS Ram Nath Pal 7882 10.300 11.900 122.570 8 22 ACES 117 毫米波实验室 RL Md.Jaleel Akhtar 6328 4.500 2.800 12.600 1 1 23 ACES 122 光电子实验室 RL Utpal Das 6084 5.000 3.100 15.500 C. Ac 1 24 ACES 123 光电子实验室 RL Utpal Das 7360 8.500 9.500 80.750 C. Ac 25 ACES 124 RL Dinesh Kumar 7628 26 ACES 125 RL 7628 27 ACES 126 RL 7628 28 ACES 127 RL 7628 29 ACES 128 RL Dinesh Kumar 7628 4.800 3.100 14.880 3 30 ACES 129 光电子实验室 RL Utpal Das 7360 8.500 6.300 53.550 C. Ac 31 ACES 201 移动通信实验室 RL 7897 7.300 6.300 45.990 32 ACES 201A 实验室 RL 7897 3.100 3.000 9.300 33 ACES 201B A K Chaturvedi FO 7613 3.100 3.000 9.300 34 ACES 202 Rakesh K Bansal FO Rakesh K Bansal 7075 5.300 3.200 16.960 35 ACES 203 MIPS 实验室 RL 6677 7.300 6.300 45.990 36 ACES 203A RA 房间 PG 6677 3.100 3.000 9.300 37 ACES 203B Rajesh Mahanand Hegde FO 6248 3.100 3.000 9.300 38 ACES 204 无线传感器网络实验室 RL Rajesh Mahanand Hegde 6753 5.000 3.300 16.500 C.Ac1
+91-11-40759000，电子邮件：jeemain@nta.ac.in 网站/网络
序号申请编号候选名称资格状态12 24031010660 Rohan Sai Pabba Telangana 13 240310850450 Sriyashas Mohan Kalluri Telangana 14 240310618179 Kesam Channa Channa basava basava basava basava basava basava basava basava reddy telangana 15 Iyan Maharashtra 17 240310038821 Shaik Suraj Andhra Pradesh 18 240310166809 Makineni Jishnu Sai Andhra Pradesh 19 240310033821 Rishi卡塔·塔尼（Kata Tanish Reddy Andhra） 22 240310580429 HIMANSHU THALOR RAJASTHAN 23 240310339412 THOTA SAI KARTHIK ANDHRA PRADESH 24 240310889590 TAVVA DINESH REDDY TELANGANA 8 akshat shaplot拉贾斯坦邦28 240310157524 PAREKH METED VIKRAMBHAI GUJARAT 29 240310228186 SHIVANSH NAIR HARYANA 30 240310059925塔尔邦33 240310405487 PRATHAM KUMAR BIHAR 34 240310150036 SANVI JAIN JAIN KARNATAKA 35 240310270352 GANGA SHREYAS TELANGANA 36 240310157063 52 MADHAV BANSAL DELHI 39 240310895915 POLISETTY RITISH BALAJI TELANGANA 40 240310046262 VISHARAD SRIVASTAVA MAHARASHTRA 41 24031036555555 Am Jayadev Reddy Telangana 44 240310874170 Kanani Harshal Bharatbhai Gujarat 45 240310011540 Yashneil Rawat Rawat Rajasthan 46 240310100229 Ishaan Gupta Rajasthan 47 42275 Mavuru Jaswith Telangana 50 240310535954 BHAVESH RAMAKRISHNAN KARTHIK DELHI 51 24031036475 PATIL PRANAV PRANAV MAHARAD MAHARASTRA 52 0310117290 Arsh Gupta Delhi 55 240310059329 N Shriram 泰米尔纳德邦 56 240310152921 Aadeshveer Singh 旁遮普邦
ID/EPRINT/3861/ - LBS Research Online
从美国公用事业到澳大利亚建筑商，从亚洲制造商到欧洲酿酒师，公司面临着对气候变化的直接，物理影响的越来越多。极端天气事件，例如野火和洪水，有可能破坏财产和破坏操作。1逐渐变化，例如水和热应激，有可能限制获得所需资源的机会并导致生产力损失。2此外，增加的物理气候暴露还会间接影响企业，例如，通过更高的保险和债务成本增加（Hope＆Friedman，2018; Kling等，2021; Quinson，2021）。物理气候变化的暴露是天生的前瞻性和长期的，超过了典型的管理和商业周期时间范围（Bansal等，2018； Carney，2015； Flammer等，2021； Wright＆Nyberg，2017）。这些暴露的性质是动态且高度不确定的，充满了模型选择的歧义，气候模型中未知的结果以及预测对未来效果和财务影响的不确定性（Barnett等，2020; Pindyck，2022年，第2022页，第2022页，第2022页）56 - 77）。此外，气候变化是系统性的，会影响各个部门和国家（Li等，2021； Winn等，2011）。这些长期，不确定和全身性的效果使身体变化与短期冲击或经历的变化不同（Aghion等，2012; Anand＆Singh，1997; Eggers＆Park，2018; Flammer＆ioannou，2021），对公司的策略（Howardville＆Lahnnemem，linnemen，linnemen，2021; linnnnnnnnement; linnnnnnnnement; linnnnnnnnement；面临着增加气候变化的身体暴露，对公司的适应和解决后果至关重要。首先，他们需要适应自己的生存和成长（Amit＆Wernerfelt，1990; Helfat＆Martin，2015; Tashman＆Rivera，2016年）。此外，它们的适应对他们所服务的社会和社区至关重要（Surminski，2013； Winn＆Pogutz，2013）。有关气候变化的现有管理文献主要集中在公司的缓解策略上 - 减少公司对
2024年5月10日会议地点：电信投票...
Altair (JuneSang Lee) AMD (Xilinx) (Bassam Mansour) Analog Devices Jermaine Lim-Abroguena Ansys Curtis Clark* Ansys Japan Satoshi Endo Applied Simulation Technology (Fred Balistreri) Aurora System (Dian Yang), Raj Raghuram Broadcom (Yunong Gan) Cadence Design Systems Kyle Lake, Ambrish Varma,贾里德·詹姆斯（Jared James），约翰·菲利普斯（John Phillips），克里斯托弗·斯凯特·塞抗阿（Sophia Feng）思科系统（Stephen Scearce），Hong-Man Wu Dassault Systemes（Stefan Paret）GE Healthcare Technologies（Balaji Sankarshanan） Telecomunicações (Abdelgader Abdalla) Intel Corporation Michael Mirmak*, Hsinho Wu*, Kinger Cai, Chi-te Chen Keysight Technologies Pegah Alavi, Ming Yan, David Banas, Fangyi Rao, HeeSoo Lee, Heidi Barnes Marvell Steven Parker* MathWorks Graham Kus*, Walter Katz* Micron Technology Justin Butterfield MST EMC Lab Chulsoon Hwang*, Zhiping Yang* Siemens EDA Weston Beal*, Arpad Muranyi*, Randy Wolff*, Matt Leslie, Scott Wedge, Todd Westerhoff, Zhichao Deng STMicroelectronics Anil-Kumar Dwivedi, Bhupendra Singh, Harsh Saini, Hemant Kumar Gangwar, Manda Padma Sindhuja，Manish Bansal，Nitin Kumar，Olivier Bayet，Pawan Verma，Pranav Singh，Pranav Singh，Rahul Kumar，Raushan Kumar，Shivam Soni，Shivam Soni，Gaurav Goel Synopsys Ted Mido*，（Andy Tai）中兴公司（中敏WEI），（Shunlin Zhu）Zuken（RalfBrüning）Zuken USA Lance Wang*
Havells Studio 推出采用革命性 SpaceTech 技术的 Meditate 空气净化器系列
探索模式：用户可查看家中不同区域的空气质量指数，无需控制净化器即可显示空气质量。此外，Havells India 电气耐用消费品 SBU 负责人 Deepak Bansal 先生表示：“Havells Studio Meditate 空气净化器代表了 Havells 的下一代空气净化技术。该技术的设计目的不仅仅是捕捉可见颗粒；它还能主动瞄准和中和经常被忽视的微小杂质，如细菌、病毒和挥发性有机化合物。我们的目标是打造一款不仅能满足而且超出当今消费者期望的净化器。Havells Studio Meditate 经过精心设计，可在各种环境中始终如一地发挥作用，是任何家庭的必备产品，尤其是在室内空气质量对健康和幸福越来越重要的时代。” Havells India 销售总裁 Parag Bhatnagar 先生在发布会上表示：“在 Havells，创新是我们一切工作的核心。我们始终致力于开发不仅能满足客户不断变化的需求，还能提高他们整体生活质量的产品。Havells Studio Meditate 空气净化器就是对这一承诺的证明。通过集成先进的 SpaceTech 空气净化技术，我们在为印度家庭提供改善日常生活的可靠解决方案的使命上迈出了重要一步。这款产品体现了我们品牌致力于提供优质和创新，同时解决人们对更健康的室内环境日益增长的担忧。”此外，Havells Studio Meditate 是同类产品中第一款支持物联网的空气净化器，具有无线充电功能，让用户可以在净化空气的同时为手机充电。其 360 度空气吸入、过滤和循环系统，结合 AP400 的 CADR 为 400 平方米/小时和 AP250 的 CADR 为 250 平方米/小时，确保了卓越的空气净化性能。适合现代生活的智能功能
人工智能在急诊科 COVID-19 肺炎放射诊断中的应用
1. Tsikala VM、Atalla E、Georgakas J 等人。用于研究、诊断和治疗 COVID-19 患者的新兴技术。Cell Mol Bioeng。2020；13(4):249–257。2. Weizman Y、Tan AM、Fuss FK。使用可穿戴技术增强对冠状病毒 (COVID-19) 大流行的应对。公共卫生。2020；185:221-222。3. Wilmink G、Summer I、Marsyla D 等人。实时数字接触者追踪：开发一种用于控制疗养院和长期护理机构中 COVID-19 疫情的系统 (预印本)。JMIR 公共健康监测。2020；6(3):e20828。4. Hare N、Bansal P、Bajowala SS 等人。 COVID-19：揭开远程医疗的面纱。《过敏临床免疫实践杂志》。2020；8(8):2461。5. Berlyand Y、Raja AS、Dorner SC 等人。人工智能如何改变急诊科的运作。《Am J Emerg Med》。2018；36(8):1515-1517。6. Grant K、McParland A、Mehta S、Ackery AD。急诊医学中的人工智能：具有革命性潜力的可克服障碍。《Ann Emerg Med》。2020；75(6):721-726。7. Chase VJ、Cohn AEM、Peterson TA、Lavieri MS。使用预测方法预测急诊科人流量，为非危机事件创建“激增响应”。《Acad Emerg Med》。2012；19(5):569-576。 8. Liu N, Koh ZX, Chua ECP 等。通过不平衡临床数据预测急性心脏并发症的风险评分。IEEE J Biomed Heal Informatics。2014;18(6):1894-1902。9. Levin S、Toerper M、Hamrock E 等。与急诊严重程度指数相比，基于机器学习的电子分诊可以更准确地根据临床结果区分患者。Ann Emerg Med。2018;71(5):565-574.e2。
上下游不确定性下的投资
⋆ Grigoris：爱荷华大学蒂皮商学院，帕帕约翰商务大楼，爱荷华市，爱荷华州 52242，美国（电子邮件：fgrigoris@uiowa.edu）；Segal（通讯作者）：北卡罗来纳大学教堂山分校凯南-弗拉格勒商学院，麦科尔大楼，教堂山，北卡罗来纳州 27599，美国（电子邮件：Gill_Segal@kenan-flagler.unc.edu）。我们感谢 Vikas Agrawal、Hengjie Ai（评论员）、Ravi Bansal、Matteo Binfar`e、Nick Bloom、Daniel Carvalho、Bhagwan Chowdhry、Riccardo Colacito、Andrea Eisfeldt、Jack Favilukis、Michael Gallmeyer（评论员）、Jon Garfinkel、Lorenzo Garlappi、Naveen Ghondi（评论员）、Christian Heyerdahl-Larsen、Lixin Huang（评论员）、Philipp Illeditsch、Rustom Irani（评论员）、Ravi Jagannathan、Gustavo Joaquim（评论员）、Shane Johnson、Preetesh Kantak、Lars-Alexander Kuehn（评论员）、Erik Lie、Sydney Ludvigson、Michael O'Doherty、Richard Peter、Pavel Savor（评论员）、Petra Sinagl、Michael Woeppel、Wei Wu（评论员）、Keer Yang （讨论人）、Nancy Xu 和 Michael Young，以及印第安纳大学、爱荷华大学、密苏里大学、西澳大利亚大学、韩国商学院、北卡罗来纳州立大学、弗吉尼亚大学、宾夕法尼亚州立大学、2024 年计量经济学会会议、2022 年中西部金融协会年会、2022 年青年学者金融联盟、2022 年金融经济与会计会议、2022 年金融管理协会年会、2022 年东部金融协会年会、2021 年印度商学院暑期研究会议、2021 年北方金融协会年会、2021 年欧洲经济协会年会、2021 年沃巴什河金融会议、2021 年新西兰金融会议、第 34 届 AFBC 和 2021 年金融市场与公司治理会议、2023 年 SITE - 资产定价和 2023 年 SITE 的研讨会参与者- 不确定性和波动性，提供有用的评论和建议。所有错误都是我们自己的。
DNA识别蛋白反应的处理
persimmons。科学346，646-650。Atsumi R，Nishihara R，Tarora K等（2019）鉴定了与桑树（Morus alba L.）中与男性性别确定有关的主要遗传标记。Euphytica 215，187。Baird NA，Etter PD，Atwood TS等（2008）使用测序RAD标记的快速SNP发现和遗传映射。PLOS ONE 3，E3376。Butt MS，Nazir A，Sultan TM，SchroënK（2008）Morus Alba L. Nature的功能补品。趋势食品SCI Tech 19，505-512。n n，Zhang C，Qi X等人（2013）桑树莫鲁斯·诺比利斯的基因组序列草稿。nat Commun 4，2445。Jain M，Bansal J，Rajkumar MS，Sharma N，Khurana JP，Khurana P（2022）印度桑树的基因组序列草案（Morus indi-CA）为功能和转化基因组提供了资源。基因组学114，110346。jiao F，Luo R，Dai X等（2020）染色体级参考和种群基因组分析提供了有关驯化桑树（Morus alba）的进化和改善的见解。摩尔植物13，1001-1012。Lieberman-Aiden E，Van Berkum NL，Williams L等（2009）远程相互作用的全面映射揭示了人类基因组的折叠原理。科学326，289-293。Matsumura H，Miyagi N，Taniai N等（2014）使用Rad-Seq分析在苦瓜（Momordica Charantia）中对Gy-Noecy进行映射。PLOS ONE。 9，E87138。 Muhonja L，Yamanouchi H，Yang CC等（2020年），全基因组SNP标志物发现和使用双数量限制性限制的站点相关的DNA示波对桑树品种进行了系统发育分析。PLOS ONE。9，E87138。 Muhonja L，Yamanouchi H，Yang CC等（2020年），全基因组SNP标志物发现和使用双数量限制性限制的站点相关的DNA示波对桑树品种进行了系统发育分析。9，E87138。Muhonja L，Yamanouchi H，Yang CC等（2020年），全基因组SNP标志物发现和使用双数量限制性限制的站点相关的DNA示波对桑树品种进行了系统发育分析。基因726，144162。尼泊尔MP，弗格森CJ，May Finderd MH（2015）繁殖系统和
人类与人工智能之间的信任：简要回顾
不可否认，人工智能系统在我们日常生活中无处不在：我们与人工智能助手交谈，我们让算法驾驶我们的汽车，我们寻求他们的建议来决定购买什么，等等。虽然我们在构建相当准确和高效的人工智能系统方面在各个领域取得了重大进展，但在大多数情况下，仍然需要人类的监督和/或干预。人类和人工智能之间需要合作的原因有很多。一方面是他们能力的互补性。虽然人工智能可以查看大量数据并做出数学上精确的推断，但它仍然缺乏人类理解抽象概念和用更少的数据进行概括的能力。另一方面，一个关键的考虑因素是，算法并非万无一失，这需要这种人类监督，特别是在高风险决策中。已经有一些案例表明，由于训练数据有限或有偏差，算法推荐存在偏差。人们还报告了由于技术故障导致算法推荐错误的情况 [2]。为了有效利用互补能力并有效减少算法错误，我们需要设计出人类用户能够充分理解并适当信任的系统。为此，研究人员强调了提高模型可解释性和可解释性的重要性。这些努力的重点是以一种有助于人类理解模型的方式传达模型的工作和最终建议。然而，Lakkaraju 和 Bastani [21] 以及 Bansal 等人 [3] 最近的研究表明，用更多信息或解释补充算法决策并不一定能帮助人类用户做出更好的决策。这种观察的一个可能解释是，人类无法建立与算法能力相适应的信任。正如 Huang 和 Fox [17] 所说，现实世界中的决策是基于理性计算（在可用信息和心理资源的限制范围内）和信任的混合。虽然可解释性努力力求使模型更易于理解，但它们并没有积极考虑人类对模型的依赖或信任。在这篇评论中，我们强调了在设计人机有效协作时需要考虑人类信任的问题。在这篇文章中，我们回顾了人机交互方面的工作，重点是了解人类如何以及何时信任机器。1
DNA极性对其电子激发态放松的影响
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