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电子与通信工程
1 Ansh Nikhra 2000910200018 Rxlogix 2 Ayushi Ojha 2000910200028 K＆S Partners，Emerson 3 Shruuti Mittal 2000910200095 Newgen 4 Utkarsh Singh 200091010200102001020010200107 K＆S Partners，Samsunk 5 Yashaswini Srivastava 2000910200113 Newgen 6 Abhik Mourya 2000910210001 Paytm 7 Abhishek Singh Chauhan 2000910210003 K＆S Partners 8 ATI GUPTA 20009101010016 CADENCE 9 RIII 9 RIIII Agrawal 2000910210043 UKG 10 Aaditya Pratap Malik 2000910310001 TCS Ninja 11 Aakarsh Gupta 2000910310002 Spark Minda，TCS Ninja 12 Abhishek Maurya Maurya 2000910101010101010101010 Spark Minda 13 2000910310017 Spark Minda 14 Aditya Singh 2000910310021 Akash Gupta 2000910310027 Spark Minda 16 Akash Shukla 2000910310029 Newgen 17 17 17 17 17 17 17 171010101010101010MM Bansal 2000910310031 Quontplay 19 Aman Maurya 2000910310032 Newgen 20 Amish Verma 2000910310033 Newgen 21 Amisha Pandney 2000910310034 UKG 22 AMIT GANGWAR Kandwal 2000910310042 Paytm 24 Anukriti Jaiswal 2000910310043 Acencencencenture，Newgen 25 Anushka Sribastava 200091010045 Accenture 26 Arnika Sharma Sharma 2000910310046 Immerson 27 2000910310054 Ericsson 28 Asmita Rai 2000910310055 K＆S Partners 29 Ayush Narayan Sinha 2000910310057 Accenture，Newgen 30 Divyansh Goenka Goenka Goenka 2000910310063 UKG 31 ukg 31 Ggaurang tygaurang tygaurang tygaurang tygaurang tygaurang tygaurang tygaurang tygaurang tygaurang tygaurang tygaurang tygauragigigigigigiii 2000910310068 PAYTM 32 GAUURAV MISHRA 2000910310069 DACBY 33 HARSHIL AWASTHI 2000910310074 ACPENTURE 34 HARSHITA 2000910310075 NEWGEN NEWGEN 35 HRDYANSH PANDEY 200091010078 SHIN SHIN SHIN SHIN SHIN SHIN SHIN SHIN SHIN SHIN学习36 Hrithik Yadav 2000910310079 Avaada 37 Jatin Kumar Sharma 2000910310081 Persist Ventures
ASCAT程序2024.pdf
致力于讨论基本研究主题和突破： SCD和Thalassemia Nicola Conran（巴西）炎症b。镰状细胞疾病Slimane Allali（法国）中的肥大细胞c。血红蛋白病Lucia de Francesci（意大利）d。坦桑尼亚佛罗伦萨乌里奥（坦桑尼亚）的镰状细胞疾病研究e。镰状细胞疾病所罗门·阿卡夸（Ghana）（加纳）的器官功能障碍中的血红素倍倍型轴的作用和机制
创新材料探索人工智能增强应用
摘要 随着人工智能 (AI) 的融入，材料科学领域正在经历范式转变。这项工作探索了人工智能增强材料的激动人心的潜力，人工智能增强材料是新一代材料，具有针对特定应用量身定制的特性。通过利用人工智能分析大量数据集、识别模式和优化流程的能力，研究人员正在创造具有前所未有功能的材料。摘要将深入探讨人工智能正在改变材料的关键领域：材料设计、预测能力和工艺优化。本摘要将重点介绍一些创新的人工智能增强材料的例子，展示它们彻底改变从航空航天到医学等各个行业的潜力。最后，它将讨论这个新兴领域的挑战和未来方向，强调人工智能对材料科学未来的变革性影响。关键词：材料科学、人工智能、机器学习算法。
本科研究目录2023-2024
2月4日 - 05 Sun。- mon。不完整考试06-08 TUE。-THU。注册（在线）08 THU。al-Israa Wal Meraaj（暂定）W01 11太阳。课程的第一天13-14周二。- 星期三。添加/删除（在线）25太阳。老师第25-29天太阳。FP学期2期末考试3月W04 03-07 Sun.- Thu.du学生周4月10日至13日星期三。eid al-fitr（暂定）W10 16 TUE。招聘会5月W14 18 thu ..秋季2024-25时间表公告W15 23 Thu。撤回“ W” W16 30 Thu的最后一天上课的最后一天/ 2023-24计划公告6月2日至15日太阳。- 星期六。期末考试
制造再生制动系统A ...
在常规制动系统中，通过通过摩擦吸收动能来阻止或阻止运动。通过与摩擦橡胶垫（称为制动衬里）接触，该橡胶垫会引起动能的吸收。这种能量随着加热而耗散。每次施加制动器时，动量被吸收到重新加速时，车辆必须从头开始，使用发动机的电源对其进行重新开发。因此，它最终将导致能量浪费。再生制动器是一种能量回收机制，可以通过将其动能转换为另一种形式来减慢车辆，该形式可立即使用或存储直至需要。因此，制动过程中产生的能量被送回供应系统（对于电动火车），而在电池电动和混合动力汽车中，该能量存储在电池或电容器库中，以供以后使用。也可以通过压缩空气或旋转飞轮来存储能量。再生制动的现有应用
教育 关于基于梯度的脑功能理论中的度量选择
这是一篇 PLOS 计算生物学教育论文。大脑以最小化某些成本的方式运作的想法在理论神经科学中普遍存在。由于成本函数本身并不能预测大脑如何找到最小值，因此需要对优化方法做出额外假设来预测生理量的动态。在这种情况下，最速下降（也称为梯度下降）通常被认为是大脑可能实现的优化算法原理。在实践中，研究人员通常将偏导数的向量视为梯度。然而，梯度的定义和最速方向的概念取决于度量的选择。由于度量的选择涉及大量自由度，因此基于梯度下降的模型的预测能力必须受到质疑，除非对度量的选择有严格的限制。在这里，我们对梯度下降的数学进行了教学回顾，并通过文献中的例子说明了使用梯度下降作为大脑功能原理的常见缺陷，并提出了限制度量的方法。
州宽类别号：01/2025
1）印度宪法及其显着特征2）联盟和州的职能和责任，议会和州立法机关 - 结构，职能，权力和特权。与联邦结构有关的问题和挑战 - 权力和财务上的权力和财务上的权力转移到其中3）宪法机构 - 权力，职能和责任4）Panchayati Raj，公共政策和治理，L.P.G的影响，对治理的影响，对治理5）5）法规和律师事务，司法和Quasial Wifters of Wifter of Wifter，SESC/SEST ST.），《道理》 7）印度的外交政策，国际组织，国际条约和论坛，其结构和授权8）印度的司法机构 - 结构和职能，与紧急和宪法修正案有关，司法审查，司法审查，公共利益诉讼，土地收入法律的无能规定，土地税收法律9）基本权利，基本权利，基本权利和董事第10条法律。
经济适应度：概念、方法和应用
经济适应性和复杂性是最近由 Luciano Pietronero 团队与多位国际合作者在罗马开发的一门经济学科和方法，最初在 Sapienza 大学和 ISC-CNR 工作，现在在 Enrico Fermi 研究中心工作。EFC 使用和开发现代数据分析技术，以复杂系统科学为基础的科学方法建立经济模型，特别注重定量测试以提供可靠的科学框架。它采用基于数据和自下而上的方法，考虑没有经济意识形态的具体问题，并使用复杂网络、算法和机器学习方法从所有国家以前的增长数据中获取信息。其主要特点是科学严谨、分析和预测精确、透明和适应性强。适应性算法克服了该领域早期尝试的概念和实际问题，为可测试和成功实施经济复杂性领域奠定了基础。特别是，它为多样化的基本概念提供了适当的相关性。一种新的范式取代了关于经济发展的理想经济理论的意识形态争论。不存在适用于所有情况的理想理论。就像医学一样，人们必须首先仔细识别病理，然后实施适当的治疗，没有一种万能药可以解决所有问题。同样，对于一个国家的经济发展，人们必须分析其竞争力水平并确定可能的现实发展路线。
原始申请号 OA 514 ...
- 4 - CSIR-NIIST 的“Burn-hut”中确定的二恶英排放因子为 39.81 μg PCDD-F TEQWHO/ 吨废弃物燃烧量。 因此，估计排放的二恶英 = 72 毫克毒性当量 (TEQ)。 WHO/FAO 规定人类每月二恶英最大耐受摄入量为 70 皮克 TEQ/kg 体重（65 公斤重的人每年可耐受摄入量为 54.6 纳克 TEQ）。虽然产生的二恶英中只有很小一部分通过食物链到达人类，但产生的二恶英总量足以超过 72 x 10-3 / 54.6 x 10-9 = 130 万人的每年可耐受摄入量