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生物信息学系
bharathiar大学由泰米尔纳德邦政府于1982年2月在哥印拜陀成立，根据1981年的《巴拉雷斯大学法》（1982年第1号法案）的规定，以伟大的国家诗人Subramania Bharathi的名字命名。该大学位于西高止山脉（Western Ghatt）山脉的Maruthamalai Hills的背景下，位于距哥印拜陀市15公里的1000英亩土地庞大的校园中。校园拥有39个部门，拥有良好的图书馆和互联网设施。国家评估和认证委员会在第四个周期评估中以“ A ++”等级认证了该大学。此外，它在2021年的大学（NIRF 2022）排名中获得了大学的大学排名（NIRF 2022）排名第15位。根据时代高等教育世界大学的排名，该大学的排名在801-1000范围内。该大学拥有DRDO-BU生命科学中心，作为DRDO，Bharathiar University和Tamil Nadu政府的加入合资企业，以参与生命科学和多学科领域的先进领域的研究。
IIC排名证书2022-23
关于IIC Institute（CBIT）Chaitanya Bharathi技术研究所（CBIT），由Chaitanya Bharathi教育协会（CBES）于1979年建立，毗邻Osman Sagar Lake。该研究所以三种UG工程计划中的最初摄入量最初的摄入量开始了谦虚的旅程。该机构位于海得拉巴的信息技术走廊住房著名的跨国公司。校园分布在50.32英亩的土地上，建筑面积为59,664.10平方英尺。mts。该研究所与其愿景，使命和质量政策保持一致。CBIT是一家私人，自我资助和共同教育机构。目前，它为工程/技术和十个工程/技术的十二个PG计划提供了12个PG计划，其中包括MBA和MCA计划，其AICTE批准的摄入量为1664年，目前为2022-23.CBIT是自2013年以来的UGC自治机构，以及NBA的认可。该研究所在2023年的第三个周期中也获得了NAAC的认可。该研究所从2016年开始被美国国家机构排名框架（NIRF）持续排名，在最近的NIRF-2022在工程类别下的NIRF-2022排名中，该研究所的排名已排名166。该研究所还在该国排名前100名工程学院中排名第40位，包括IIT＆Nits，该国所有私人工程学院中的第16位，South Zone私立工程学院的第八名和Telangana State的第8届杂志在“周”杂志上进行的调查中，杂志是2022年8月。5034万。该研究所已经建立了一个最先进的研究与企业家枢纽，并拥有所有现代技术设施，以在印度政府的“印度制造”概念中占有重要意义，并通过多学科研究项目与行业和学术界互动。不同地区的研究和咨询活动由研究咨询委员会（RAC）和部门研究委员会（DRC）指导。五个部门在其隶属奥斯曼尼亚大学的下属下被认为是研究中心。Institute获得了卢比的研究赠款。R＆E集线器还建立了三个重要细胞，即启动细胞，IPR细胞和MSME孵育中心。该研究所为创新，开始，MSMES，农村创新者等创造了创新和企业家生态系统。基于创新，孵化，企业家，IPR，新兴地区等的主题总共进行了176个计划。由Energy Swaraj基金会（ESF）认证的700多名学生用于设计家庭太阳系。在CBIT上建立著名的AICTE-IDEA实验室，并正在使用无人机，机器人技术，数字制造和其他相关设备。共有48个IPR有
使用机器学习技术的作物管理
1,2,3 IT部门，Chaitanya Bharathi理工学院，海得拉巴摘要：印度是一个农业国家，农作物生产力在该国经济中起着重要作用。 因此，有可能认为农业将为我们国家的每个企业提供基础。 该国的经济主要是由于农业部门而增长。 气候和其他环境因素的变化正成为对农业的严重危险。 机器学习（ML）的应用是为此问题找到可行有效答案的关键策略。 作物产量预测是使用历史数据（例如天气，土壤和先前的作物产量）预测作物生产的过程。 这重点是利用随机森林算法根据可用数据来预测作物的生产。 预测将有助于农民的预测产量。 关键字：随机森林，机器学习，作物产量，历史数据。 1。 引言1.1动机任何经济的核心都是农业。 在像印度这样的国家，人口增长导致粮食消费不断增加，农业进步是必要的，以满足需求。 自远古时代以来，印度的主要和最杰出的文化一直是农业。 因为他们养殖了自己的食物，所以古老的人民能够满足自己的要求。 由于已经开发了新的，创意的技术和方法，农业部门逐渐恶化。 作物建议使农民能够赚钱。1,2,3 IT部门，Chaitanya Bharathi理工学院，海得拉巴摘要：印度是一个农业国家，农作物生产力在该国经济中起着重要作用。因此，有可能认为农业将为我们国家的每个企业提供基础。该国的经济主要是由于农业部门而增长。气候和其他环境因素的变化正成为对农业的严重危险。机器学习（ML）的应用是为此问题找到可行有效答案的关键策略。作物产量预测是使用历史数据（例如天气，土壤和先前的作物产量）预测作物生产的过程。这重点是利用随机森林算法根据可用数据来预测作物的生产。预测将有助于农民的预测产量。关键字：随机森林，机器学习，作物产量，历史数据。1。引言1.1动机任何经济的核心都是农业。在像印度这样的国家，人口增长导致粮食消费不断增加，农业进步是必要的，以满足需求。自远古时代以来，印度的主要和最杰出的文化一直是农业。因为他们养殖了自己的食物，所以古老的人民能够满足自己的要求。农业部门逐渐恶化。作物建议使农民能够赚钱。由于这些发明，人们的注意力引起了人们的注意，可以创造出可能导致不健康生活方式的杂种，人造物品。当今世界上的人们不知道在适当的时候耕种的重要性。1.1预测农作物产量的目标和问题陈述是农业中的一个重要问题。农业生产率的主要决定因素是农作物和天气（雨，温度等）。对农业风险管理做出判断并预测未来需要准确了解作物生产史。这项研究的目的是通过结合预测和建议来解决该问题。该项目提出了某些高收益作物针对这种情况，并试图根据许多因素，例如作物，pH，降雨等来预测农业生产。估计农业生产的在线应用程序，并表明一些高产农作物将是该项目的产出。农民将能够在机器学习算法的预测的帮助下选择要种植哪种作物。
使用Resnet
1学生/研究学者，2名学生/研究学者，3名学生/研究学者计算机科学与工程学系（人工智能与机器学习）Vignana Bharathi技术研究所，Aushapur（V），Ghatkesar（M），Medchal Dist。 501301，印度Telangana，摘要：智能运输系统（ITS）在增强道路安全和优化交通管理方面起着至关重要的作用。 这些系统有效性的核心是对交通信号灯状态的快速而准确的检测和分类。 这项研究通过提出一种新颖的方法来实时交通光识别，为计算机视觉和机器学习的持续进步做出了贡献。 利用重新网络（残留网络）体系结构，我们的方法解决了各种环境条件所带来的多方面挑战，包括不利的天气，不同的照明和遮挡。 Resnet的深度学习能力使我们的系统能够辨别复杂的模式和功能，从而展示其对现实世界流量情景复杂性的适应性。 除了技术方面，该研究强调了准确的交通光检测和分类的重要性。 这些过程不仅是技术必需品，而且对优化交通流量，最大程度地减少拥堵并最终增强了现代城市环境动态环境内的道路安全性具有深远的影响。 这项研究有助于计算机视觉和机器学习中更广泛的论述，旨在为现实世界所带来的应用所带来的挑战提供实用的解决方案。1学生/研究学者，2名学生/研究学者，3名学生/研究学者计算机科学与工程学系（人工智能与机器学习）Vignana Bharathi技术研究所，Aushapur（V），Ghatkesar（M），Medchal Dist。501301，印度Telangana，摘要：智能运输系统（ITS）在增强道路安全和优化交通管理方面起着至关重要的作用。 这些系统有效性的核心是对交通信号灯状态的快速而准确的检测和分类。 这项研究通过提出一种新颖的方法来实时交通光识别，为计算机视觉和机器学习的持续进步做出了贡献。 利用重新网络（残留网络）体系结构，我们的方法解决了各种环境条件所带来的多方面挑战，包括不利的天气，不同的照明和遮挡。 Resnet的深度学习能力使我们的系统能够辨别复杂的模式和功能，从而展示其对现实世界流量情景复杂性的适应性。 除了技术方面，该研究强调了准确的交通光检测和分类的重要性。 这些过程不仅是技术必需品，而且对优化交通流量，最大程度地减少拥堵并最终增强了现代城市环境动态环境内的道路安全性具有深远的影响。 这项研究有助于计算机视觉和机器学习中更广泛的论述，旨在为现实世界所带来的应用所带来的挑战提供实用的解决方案。501301，印度Telangana，摘要：智能运输系统（ITS）在增强道路安全和优化交通管理方面起着至关重要的作用。这些系统有效性的核心是对交通信号灯状态的快速而准确的检测和分类。这项研究通过提出一种新颖的方法来实时交通光识别，为计算机视觉和机器学习的持续进步做出了贡献。利用重新网络（残留网络）体系结构，我们的方法解决了各种环境条件所带来的多方面挑战，包括不利的天气，不同的照明和遮挡。Resnet的深度学习能力使我们的系统能够辨别复杂的模式和功能，从而展示其对现实世界流量情景复杂性的适应性。除了技术方面，该研究强调了准确的交通光检测和分类的重要性。这些过程不仅是技术必需品，而且对优化交通流量，最大程度地减少拥堵并最终增强了现代城市环境动态环境内的道路安全性具有深远的影响。这项研究有助于计算机视觉和机器学习中更广泛的论述，旨在为现实世界所带来的应用所带来的挑战提供实用的解决方案。通过强调准确的交通信号识别的重要性，我们的研究试图推动该领域的进步，并可能对发展智能交通管理系统的发展产生潜在影响，这可能会对城市的流动性和安全性产生积极影响。索引术语 - 交通信号灯，重新系统，深度学习，计算机视觉。