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卡纳塔克邦的绿色氢：清洁能源未来的区域解决方案
摘要。本研究论文探讨了卡纳塔克邦在全球向绿色氢作为可持续能源解决方案的关键作用。历史上依赖常规能源，但卡纳塔克邦的丰富可再生资源（包括太阳能和风能）在绿色氢革命中将其定位为领先者。本文确定并解决了技术，经济，监管和基础设施领域的挑战，提供了创新的解决方案和政策建议。它强调了建立针对运输，电网稳定性，工业，燃料网络，农村电气化和可持续农业等领域量身定制的区域氢簇。从曼加罗尔的转型运输到贝拉加维的工业发展，卡纳塔克邦的区域群集为独特的能源需求提供了量身定制的解决方案。将绿色氢融入农业和灌溉实践中，体现了该州对环保农业和可持续发展的承诺。卡纳塔克邦对绿色氢的远见道方法不仅展示了其对环境可持续性的奉献精神，而且还将其定位为绿色氢景观中的开创性参与者，推动创新，经济增长和清洁能源的未来。
使用机器学习的眼睛眨眼识别
Rymec，Ballari Karnataka India隶属于Karnataka India摘要VTU Belagavi摘要：手势是指人体部位的表现力运动，其中具有特定信息要传达给接收者。手势识别是指理解人体部分运动的意义，这涉及手，脸，头部，手臂或身体的运动。人类手势是人们之间非语言互动的一种手段。它们的范围从使用我们的手指向和移动对象的简单动作到表达我们感受并允许我们与他人交流的更复杂的对象。手势在我们的交流中根深蒂固。人类的显着能力是手势识别。另一方面，计算机在人类的发展中发挥了令人难以置信的作用。为在用户和计算机系统之间开发智能和自然接口而付出了巨大的努力。通过语音识别进行了一次长期尝试人类计算机互动（HCI），并且数十年来一直是研究的话题。在语音识别中取得了巨大进展，并且已经部署了一些商业上成功的语音界面。然而，近年来，只是想在HCI中引入其他人类到人类的形式模式，人们一直在增加兴趣。这包括基于人眼运动和眨眼手势的盖子的一类技术。首先尝试解决此问题导致了直接测量手和/或手臂关节角度和空间位置的机械设备。该组最好由所谓的基于手套的设备表示。第二种类型包括非侵入性眼眨眼手势技术，这些技术不包含手上任何设备。图像处理用于此类方法。我们的努力是开发这样的系统，该系统将与计算机通信以控制另一个系统。
汽油、柴油和均质压燃发动机人工神经网络综述
a 马来西亚马六甲技术大学机械工程学院，Hang Tuah Jaya, 76100 Durian Tunggal，马六甲，马来西亚 b 机械工程系，PA 工程学院（隶属于 Visvesvaraya 科技大学，Belagavi），Mangaluru 574153，印度 c 机械工程系，工程技术大学，新校区拉合尔，巴基斯坦 d HUTECH 大学工程学院，越南胡志明市 e 机械工程系，Mepco Schlenk 工程学院，Sivakasi，印度 f 机械工程，孔敬大学工程学院，孔敬，泰国 g 替代能源研究与开发中心，孔敬大学，孔敬，泰国 h 航空工程系，Sathyabama 科学技术学院，印度 i 绿色技术中心，悉尼科技大学工程与 IT 学院，悉尼，新南威尔士州 2007，澳大利亚 j 机械工程系，技术学院，Glocal 大学， Delhi-Yamunotri Marg, SH-57, Mirzapur Pole, Saharanpur District, Uttar Pradesh, 247121, India k 班哈大学本哈工程学院机械工程系，Benha 13512，埃及 l 江苏大学能源研究所，镇江市学府路 301 号，邮编 212013，中国 m 印度尼西亚桑波那大学机械工程研究项目 n 工程与计算机学院Science Universitas Buana Perjuangan Karawang Teluk Jambe, Karawang 41361, Indonesia o 脂质工程与应用研究中心 (CLEAR), Ibnu Sina 科学与工业研究所, UTM, 81310 Johor Bahru, Malaysia
AI驱动的交通符号分类与交互式GUI集成
*1助理教授of Electronics and Communication Engineering, MMEC Belagavi, Karnataka, India ---------------------------------------------------------------------***--------------------------------------------------------------------- Abstract - Traffic sign recognition plays a pivotal role in the development of autonomous vehicles and advanced driver- assistance systems (ADAS), significantly enhancing road safety.该项目利用卷积神经网络（CNN）的力量准确地对流量标志进行分类。德国交通标志识别基准（GTSRB）数据集，其中包含在各种条件下捕获的43个交通标志类别的图像，用于模型培训和评估。通过调整大小，归一化和单热编码对图像进行预处理，从而确保与CNN体系结构的兼容性。为了提高模型鲁棒性，采用了旋转，变焦和换档等数据增强技术，从而创建了一个丰富的数据集用于培训。所提出的CNN体系结构包括多个卷积，汇总和辍学层，从而实现有效的特征提取和分类。该模型是使用Adam Optimizer训练的，并在单独的测试集上进行了评估，从而实现了高精度并在现实世界中证明其有效性。结果表明，数据增强显着增强了概括，辍学层的使用减少了过度拟合。该项目以成功部署流量标志识别系统的结论，能够以高精度识别流量标志，从而铺平了将AY集成到实时流量监控和ADA中。这项成就标志着朝着更安全的自主驾驶技术迈出的重要一步。
疫苗衍生的脊髓灰质炎病毒（VDPV）
1印度北方邦AIIMS GORAKHPUR的微生物学系； 2印度北阿坎德邦Dehradun的Shree Guru Guru Ram Rai医学与健康科学研究所微生物学系； 3印度卡纳塔克邦贝拉加维市ICMR-national医学研究所微生物学和分子生物学系； 4尼泊尔达兰市尼泊尔医学院和教学医院医学系； 5医学系尼泊尔达兰市卫生科学研究所； 6印度医学教育研究所社区医学系和公共卫生学院； 7麻醉技术系，穆斯塔克巴尔大学学院，希拉，巴比伦，伊拉克，伊拉克8号医学系，阿尔法萨尔大学，沙特阿拉伯利雅得； 9美国钱伯斯堡Keystone Health内科部门；尼泊尔加德满都10 Tribhuvan大学教学医院； 11 D.Y. D.Y Patil医学院博士，D.Y。 印度马哈拉施特拉邦浦那的Patil Vidyapeeth； 12公共卫生牙科系D.Y.博士 印度马哈拉施特拉邦的浦那411018 Patil牙科学院和医院； 13传染病部门，特殊内科医学，约翰·霍普金斯（Johns Hopkins Aramco Healthcare），沙特阿拉伯达兰（Dhahran）； 14美国印第安纳波利斯印第安纳大学医学院传染病系； 15美国马里兰州巴尔的摩约翰·霍普金斯大学传染病科尼泊尔达兰市卫生科学研究所； 6印度医学教育研究所社区医学系和公共卫生学院； 7麻醉技术系，穆斯塔克巴尔大学学院，希拉，巴比伦，伊拉克，伊拉克8号医学系，阿尔法萨尔大学，沙特阿拉伯利雅得； 9美国钱伯斯堡Keystone Health内科部门；尼泊尔加德满都10 Tribhuvan大学教学医院； 11 D.Y. D.Y Patil医学院博士，D.Y。印度马哈拉施特拉邦浦那的Patil Vidyapeeth； 12公共卫生牙科系D.Y.博士印度马哈拉施特拉邦的浦那411018 Patil牙科学院和医院； 13传染病部门，特殊内科医学，约翰·霍普金斯（Johns Hopkins Aramco Healthcare），沙特阿拉伯达兰（Dhahran）； 14美国印第安纳波利斯印第安纳大学医学院传染病系； 15美国马里兰州巴尔的摩约翰·霍普金斯大学传染病科
使用人工智能和深...
1助理教授，234助理教授，印度卡纳塔克邦，卡纳塔克邦，贝达尔，贝拉加维，贝拉加维，卡纳塔克邦，印度卡纳塔克邦的班纳塔克邦的Guru Nanak Dev工程学院计算机科学与工程系，印度，印度摘要，通过有效的武器检测是现代安全系统中的重要武器探索。本研究使用Yolov8深学习模型介绍了AI驱动的武器检测系统。该系统在Roboflow武器检测数据集上进行了训练，以在实时视频提要或图像中准确识别和分类武器。通过利用先进的计算机视觉技术，该模型可以增强监视功能，减少响应时间并改善高风险环境中的安全措施。实验评估证明了高准确性和效率，这使该系统成为公共空间中自动化威胁检测的可靠解决方案。关键字：武器检测，人工智能（AI），深度学习（DL），Yolov8，监视系统，实时检测I.引言随着公共场所的越来越多的安全问题，实时武器检测已成为至关重要的必要性。传统的监视系统在很大程度上依赖手动监测，这容易受人为错误和效率低下。人工智能（AI）和深度学习（DL）纳入安全应用程序的整合已显着增强了自动化威胁检测，从而更快，更准确地识别了潜在风险。本研究重点是使用最新的对象检测算法Yolov8模型实施AI驱动的武器检测系统。通过利用Roboflow的深度学习技术和策划的数据集，该系统旨在实时从视频供稿或图像中实时识别武器。基于AI的武器检测AI驱动武器检测系统的重要性提供了几个关键优势：