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![Zj]t zfb"{n - 马丹·班达里纪念学院](/simg/g:\will\search\icon\source\6\69fb96551ece04d24e8bef9aac3c5a92d5e43ca4.webp)
Zj]t zfb"{n - 马丹·班达里纪念学院
Shweta Shardul 的定期出版丰富并激发了利益相关者的创造性实践。它肯定会改善学院的良好环境和关系。学院为学生准备了更好的思想、乐观的观点和创新的做法，以应对全球化世界的挑战，这对每个人来说都是非常鼓舞人心的。我很高兴表达我的真挚感受，即学院在塑造、塑造和发掘学生的天赋方面发挥着重要作用。学院已经证明了适应变化本身就是成功教育的标志，它致力于在学生中传授尼泊尔价值观、现代性、创业精神和道德的完美融合。再次祝一切顺利。
Veer Madho Singh Bhandari Uttarakhand技术大学，印度Dehradun，
B.技术-II年级学期计算机科学与工程/计算机科学与工程（人工智能和机器学习）/计算机科学与工程（数据科学）/计算机科学与工程（物联网与网络安全互联网，包括块链技术）/计算机科学与工程（网络安全）/计算机科学＆ div> div>
Javid M，Reddiboina M，Bhandari M.人工生成智能的出现及其对泌尿科的潜在影响。可以J urol 2023; 30（4）：11588-11 有关工业大数据和人工智能的特刊... 用石墨烯血小板纳米 - 粉状材料增强了苯乙烯丁二烯橡胶纳米 - 含量的机械和电性能
简介：人工生成智能（AGI）和大语言模型（LLMS）在医疗保健方面引起了极大的关注，并具有改变我们生活和泌尿科的各个方面的巨大希望，这也不例外。材料和方法：我们对电子数据库进行了全面的文献搜索，并包括讨论AGI和LLMS医疗保健中的文章。此外，我们还将与Chatgpt和GPT-4互动的经验与实际情况报告和案例构造相互作用。结果：我们的评论重点介绍了这些技术在泌尿外科中的潜在应用和可能的影响，在鉴别诊断，优先考虑治疗方案以及促进研究，外科医生和患者教育方面对这些技术的影响和影响。在当前的发展阶段，我们认识到需要并发验证和连续
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Jagwinder Singh博士（编辑Punjabi），Sukhbir Singh博士（编辑体育），Ashoo Toor English博士，Sumedha Bhandari博士（Assssociate In-In-In-In-In-In-in-in-div>），
说话者传记
mahendra bhandari的研究在于农艺/作物生理学的相互作用以及使用技术来调查与遗传学，环境和管理相互作用有关的生理和生物物理过程，以及用于利用新出现的技术分析的总体目标，以开发数据驱动的数据驱动型基因型，作品设计，作品设计，以及作品设计，以及相关的数据分析。特定的研究领域包括遥感（无人驾驶系统，卫星图像和接地传感器），大数据分析，高吞吐量表型，以改善对生物和非生物应力的反应，以及用于灌溉，肥料，生长调节器和收获式化学物质的预测性和规定性管理的精确农业。Bhandari博士获得了学士学位2011年在Tribhuvan University的农业硕士学位，他的硕士学位 2016年西德克萨斯农工大学的植物，土壤和环境科学和博士学位。 2020年在德克萨斯农工大学的农业学博士学位。2011年在Tribhuvan University的农业硕士学位，他的硕士学位2016年西德克萨斯农工大学的植物，土壤和环境科学和博士学位。 2020年在德克萨斯农工大学的农业学博士学位。2016年西德克萨斯农工大学的植物，土壤和环境科学和博士学位。 2020年在德克萨斯农工大学的农业学博士学位。
替代重力公式之间的互惠关系
我们根据Bhandari最近提出的工作进行了比较牛顿的普遍重力法与校正的模拟方法，在该方法中保持了引力常数g。相对于质量中心之间的距离，两个隔离重力公式之间存在互惠关系。我们总结了两个引力公式的一对一映射。我们不需要爱因斯坦的时空弯曲结构。
Javid M，Reddiboina M，Bhandari M.人工生成智能的出现及其对泌尿科的潜在影响。可以J urol 2023; 30（4）：11588-11
近年来，工业大数据和人工智能（AI）技术的快速发展彻底改变了工业格局。工业系统，例如制造，能源，运输和物流，已经变得越来越复杂，产生了大量数据[1-3]。这些大数据包括广泛的数据源，包括传感器数据，生产日志和维护记录，这些数据源具有宝贵的见解[4-6]。此外，可以应用基于机器的AI技术来从这些大数据中提取有意义的见解[7]。例如，深度学习允许机器解释和理解多感官信息，这些信息可用于质量控制，缺陷检测和工业系统中的对象识别。转移学习可以通过转移从相似系统中学到的知识来改善预测性维护模型，异常检测和故障诊断。强化学习使机器能够从反复试验中学习，从而适合在工业系统中的优化问题[8-10]。因此，工业大数据和人工智能的整合可以实现智能的感知，维护和决策优化，推动企业的智能升级并提高生产力和质量。本期特刊旨在将来自学术界和行业的研究人员和从业人员汇集在一起，以探索工业大数据以及AI驱动的智能感知，操作以及工业系统中的决策优化方面的最新进步。在2023年11月13日至2024年10月31日开放的计算机，材料和连续图中此特刊的提交内容，并在上述研究领域中包含11条未偿还的论文。
拉贾斯坦邦高等法院
答辩人：先生。 Bharat Vyas，AAG 与女士尼蒂·贾恩·班达里 先生Praveer Sharma 和先生哈什·瓦尔丹·卡塔拉先生Archit Bohra，AGC 先生Akhil Simlote 和先生Ashvini Raj Tanwar 和先生Dikshant Jain 先生Prateek Mathur 先生Rajendra Kumar Salecha 和 Ms. Tanisha Khubchandani 先生Hitesh Kumar 先生Abhinav Srivastava 和先生尼基尔·库马瓦特先生Raghu Nandan Sharma先生Sandeep Pathak 和 Ms. Jaya Pathak 和先生阿克沙特·夏尔马
顾问委员会
国际组织委员会Siddharth Anbanandam（印度罗尔基）Giuseppe Argiolas（意大利Cagliari）Rajan Singh Bhandari（Nepal Lincoln U. Col.，Nepal）Patrick Bouchet（Bourgogne） UI DAI（中国Fudan U.）Dharma Raj Dhakal（Tribhuvan U. ，澳大利亚悉尼）Seokha Koh（Chungbuk Nat'l U.，韩国）Hee Sun Kim（美国夏威夷美国） Taesoo Moon（Dongguk U.，韩国）Anne-Marie Lebrun（法国Burgogne U.）英国牛津）荣格·李（Jung Seung Lee）（韩国Hoseo U.） Okharel（尼泊尔尼泊尔）Pratima Pradhan（印度辛哈尼亚）Ava Shrestha（尼泊尔Pokhara U. Edu。