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绿色经济如何在奥里萨邦的工作，增长和可持续性
同伴审稿人（部门）能源过渡：Harsh Thacker，总监 - 全球咨询和R＆D服务； WRI India的可持续城市与运输副局长Chaitanya Kanuri； Villgro计划与战略总监Ananth Aravamudan；科学与环境中心可再生能源副计划经理Rahul Jain博士； Nisheeth Srivastava，高级部门专家 - 肯德基开发银行能源公司； GWEC政策总监Martand Shardul； Anjali Lathigara，Lead Market Intelligence -Apac地区，GWEC； CSTEP的前高级分析师Dhruv Rajeev； NTPC商学院教授Debajit Palit博士；印度小水电联合会（FISH）联合会首席执行官Sumeet Mazumdar； CSTEP高级政策专家Saptak Ghosh； CEEW高级计划负责人Rishabh Jain； Dhruv Warrior，前计划助理，CEEW； CEEW计划负责人Seshadri Raghavan； Bhawna Tyagi，计划负责人，CEEW； CEEW高级计划负责人Disha Agarwal； CEEW的前计划助理Himanshu Anand； CEEW计划助理Karan Kothadiya； CEEW高级计划负责人Arjun Dutt； pankaj kargeti，订婚负责人，CEEW； CEEW
Navi Finserv Limited
附件1中的仪器/设施的详细信息。基本原理和关键评级驱动程序分配给Navi Finserv Limited（NFL）短期债务工具的评级继续从NAVI集团的一部分获得的福利中获得实力，包括从Navi Technologies Ltd（NTL）获得的技术和资金支持；发起人萨钦·班萨尔（Sachin Bansal）先生在技术主导的业务中的强大经验； NFL高度可扩展的个人贷款业务模型的增长潜力，其中端到端流程完全数字化。评级记录了该公司的足够资本化水平，该公司由最终控股公司NTL的有形净资产提供了足够的资本，该公司截至2024年3月31日，该公司的资本净值为3,560千万卢比，并提高了资源资源的提高，并增加了银行资金份额。在24财年期间出售Chaitanya Fin Credit Private Limited（CIFCPL）也支持了资本化。的评级仍受到集团个人贷款（PL）和房屋贷款（HL）业务的有限记录以及PL业务的不断变化的性质，中等而又改善的盈利能力以及与未经安全的贷款领域相关的固有风险以及与数字贷款空间相关的监管风险，该公司的范围也是如此。评级敏感性：可能导致评级动作的因素
Shenglong Xu：课程vitae
[ 5 ] Xuan Zhang, Limei Wang, Jacob Helwig, Youzhi Luo, Cong Fu, Yaochen Xie, Meng Liu, Yuchao Lin, Zhao Xu, Keqiang Yan, Keir Adams, Maurice Weiler, Xiner Li, Tianfan Fu, Yucheng Wang, Haiyang Yu, YuQing Xie, Xiang Fu, Alex Strasser, Shenglong Xu , Yi Liu, Yuanqi Du, Alexandra Saxton, Hongyi Ling, Hannah Lawrence, Hannes Stärk, Shurui Gui, Carl Edwards, Nicholas Gao, Adriana Ladera, Tailin Wu, Elyssa F. Hofgard, Aria Mansouri Tehrani, Rui Wang, Ameya Daigavane, Montgomery Bohde, Jerry Kurtin, Qian Huang, Tuong Phung, Minkai Xu, Chaitanya K. Joshi, Simon V. Mathis, Kamyar Azizzadenesheli, Ada Fang, Alán Aspuru-Guzik, Erik Bekkers, Michael Bronstein, Marinka Zitnik, Anima Anandkumar, Stefano Ermon，PietroLiò，Rose Yu，StephanGünnemann，Jure Leskovec，Heng JI，Jimeng Sun，Regina Barzilay，Tommi Jaakkola，Connor W. Coley，Coley，Coley，Xiaoning Qian，Xiaofeng Qian，Xiaofeng Qian，Tess Smidt和Shuiiwang Ji。“量子，原子和连续体系中科学的人工智能”。Arxiv预印型ARXIV：2307。08423（2023）。
卡尔·皮乔塔
2024 Justin Jee * , Christopher Fong * , Karl Pichotta * , Thinh Ngoc Tran * , Anisha Luthra * , Michele Waters, Chenlian Fu, Mirella Altoe, Si-Yang Liu, Steven B Maron, Mehnaj Ahmed, Susie Kim, Mono Pirun, Walid K de Brula, Jamie Artika, Ben-Kin, Artika s, Brooke Mastrogiacomo, Tyler J Aprati, David Liu, JianJiong Gao, Marzia Capelletti, Kelly Pekala, Lisa Loudon, Maria Perry, Chaitanya Bandlamudi, Mark Donoghue, Baby Anusha Satravada, Axel Martin, Ronglai Shen, Yuan Chen, A Rose Brannon, Jason Braun, Lion, Anton, Sorton, Anton m, Pablo Sanchez- Vela, Clare Wilhelm, Mark Robson, Howard Scher, Marc Ladanyi, Jorge S Reis-Filho, David B Solit, David R Jones, Daniel Gomez, Helena Yu, Debyani Chakravarty, Rona Yaeger, Wassim Abida, Wungki Park, Eileen M O'Reilly, Julio-Aguilar, Nicholas-V, Sanchez-V. Zhang, Peter D Stetson, Ross Levine, Charles M Rudin, Michael F Berger, Sohrab P Shah, Deborah Schrag, Pedram Razavi, Kenneth L Kehl, Bob T Li, Gregory J Riely, Nikolaus Schultz.自动化的真实世界数据集成改善了癌症结果预测。自然 。 2024年。
电动汽车充电状态
Chaitanya Kanuri（WRI）：谢谢，Shailesh。老实说，很难知道从哪里开始 - 有很多因素在起作用。首先，正如您提到的，土地和法律挑战是重大的。没有单窗口间隙系统会减慢充电器的设置。在供应方面，许多参与者进入了充电基础设施市场，因为他们认为这是一个长期的机会。他们不期望立即获得利润；取而代之的是，他们希望在预期电动汽车市场的增长方面建立第一步的统治地位。此外，低进入壁垒（感谢脱离许可）允许许多充电运营商出现，这对扩散很有益，但也导致了生态系统中的分散。我们已经看到了小型，夜晚的运营商和大型玩家进入市场的混合。随着时间的流逝，正在发生合并，但是这种分裂为电动汽车用户带来了挑战。听到有关需要多个应用程序的抱怨（有时是30个）并不少见，只是通过将不同的充电网络拼凑在一起来完成长途旅行。这种效率低下会影响利用率。在需求方面，印度广阔的地理和零散的市场意味着推出凝聚力的基础设施是一个重大挑战。公共收费基础设施主要集中在城市中，在过去的几年中，高速公路收费刚刚开始吸引。缺乏高速公路充电设施，特别是对于四轮摩托车，一直是潜在的电动汽车购买者的心理障碍，他们习惯了各地的燃油泵的便利性。
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。
“电动汽车技术和电池管理...
关于研究所：圣雄甘地技术学院是Telangana州自我 - 融资类别的主要工程学院之一。自1997年成立以来，它已经迅速发展。由Chaitanya Bharthi教育协会建立的MGIT的郁郁葱葱的绿色校园分布在30英亩的宜人景观中，建造的面积为2,50,787平方英尺。MGIT隶属于海得拉巴的Jawaharlal Nehru Technological University。该研究所获得了NAAC的认可，其年级为5年，在该研究所的研究生课程下，八个学院获得了新德里国家认证委员会的认可。The college offers instruction in 11 undergraduate programs (Electrical and Electronics Engineering, Computer Science Engineering, Computer Science Engineering (Data Science), Computer Science Engineering (Artificial Intelligence and Machine Learning), Computer Science and Business System, Information Technology, Electronics and Communication Engineering, Mechanical (Mechatronics) Engineering , Metallurgical and Materials Engineering, Civil Engineering and Mechanical Engineering) and also 5 PG programs.学院庆祝其年度文化节“涅rv”，每个部门都会举办年度技术研讨会和会议。管理层在组织所有课程，课外活动和课外活动方面扩展了不明显的支持。在其二十年和更多的进化中，该研究所的所有利益持有人都不懈地努力将MGIT定位为技术教育生态系统中的领导者和创新者。该研究所已经建立了出色的基础设施，例如最先进的实验室，宽敞的图书馆，拥有印刷和数字书籍和期刊的集合，体育与旅馆设施以及基础设施以及基础设施，以促进额外的和课堂活动，以追求学术卓越。该研究所在排名乐队中获得了MHRD的NIRF-2022排名：251-300。从学年开始2021-2022 MGIT授予新德里UGC 10年的自主地位。
OOC议程2/5/25OOC议程2/5/25
2025年2月5日第2页III。公开评论（公众可以口头和书面地讲话。要提供公众意见，您应该访问https://lacera.com/leadhips/board-会议并填写请求表。如果您选择口头评论，我们将通过电子邮件与您联系，以提供有关如何访问会议的信息和说明。您将有最多3分钟的时间向委员会讲话。口头评论请求将被接受到议程上的公众评论项目结束。如果您选择书面评论，请尽快将您的书面公开评论输入表格，直到会议结束。书面评论将成为会议正式记录的一部分。如果您想在会议上保持匿名而不说明您的名字，请在请求表中留下名称字段空白。如果您有任何疑问，可以发送电子邮件至publicComment@lacera.com。）iv。非同意项目A.安全访问服务边缘请求提案建议建议建议，信息安全官员：委员会授权员工发布提案请求（RFP），以评估供应商，以提供安全的硬件，软件，软件，软件，设计，设计，设计，设计和支持服务。（演示）（2025年1月22日的备忘录）B。（备忘录，日期为2025年1月23日）政策管理会费扣除的政策和退休会员福利津贴津贴建议建议，由成员运营小组JJ Popowich提交的助理执行官JJ Popowich：委员会建议退休委员会采用修订后的扣除会费和退休会员的类似评估，并授权员工与所有现有代理机构实施新的政策。
可再生能源与制造技术的融合：综述
1. Stritzke S、Jain P。发展中国家分散式可再生能源项目的可持续性：向赞比亚学习的经验教训。能源。2021；2. Faunce TA、Prest J、Su D、Hearne SJ、Iacopi F。用于大规模储能的并网电池：政策和技术面临的挑战和机遇。MRS 能源与可持续性。2018。3. Favour Oluwadamilare Usman、Emmanuel Chigozie Ani、Wisdom Ebirim、Danny Jose Portillo Montero、Kehinde Andrew Olu-lawal、Nwakamma Ninduwezuor-Ehiobu。将可再生能源解决方案融入制造业：挑战与机遇：回顾。Eng Sci Technol J。2024； 4. Ravi Kumar K、Krishna Chaitanya NVV、Sendhil Kumar N。太阳能热能技术及其在工艺加热和发电中的应用——综述。清洁生产杂志。2021 年。5. Srinivasan V.（受邀）车辆和电网应用电池的现状和未来研发需求。ECS Meet Abstr。2018 年；6. Shukla PC、Belgiorno G、Di Blasio G、Agarwal AK。可持续交通可再生燃料简介。能源、环境可持续发展。2023 年；7. Bonou A、Laurent A、Olsen SI。陆上和海上风能的生命周期评估——从理论到应用。应用能源。2016 年；8. Shin Hyun Kyoung。浮动海上风能：下一代风能。风能杂志。 2019。9. Oosthuizen AM、Inglesi-Lotz R、Thopil GA。可再生能源与零售电价之间的关系：来自 OECD 国家的面板证据。能源。2022；10. Obaideen K、Olabi AG、Al Swailmeen Y、Shehata N、Abdelkareem MA、Alami AH 等人。太阳能：应用、趋势分析、文献计量分析和对可持续发展目标 (SDG) 的研究贡献。可持续性 (瑞士)。2023。
非印度空间研究组织 B.Tech 和 M.Tech 就业统计
Lakhs 1 M/s Agnikul Cosmos Nageli Purushotham Avionics 10.5 2 M/s Agnikul Cosmos Yash Bharti Aerospace 10.5 3 M/s Agnikul Cosmos Simhadri Nani Avionics 10.5 4 M/s Agnikul Cosmos Pratyaksh Maru Aerospace 10.5 5 M/s Agnikul Cosmos J Sai Vikas Aerospace 10.5 6 M/s Agnikul Cosmos Tanuboddi Jevanth Aerospace 10.5 7 M/s Agnikul Cosmos Aravind Potluri Avionics 10.5 8 M/s Agnikul Cosmos Ujjawal Aerospace 10.5 9 M/s Agnikul Cosmos Kshirsagar Chaitanya Arjun Aerospace 10.5 10 M/s Cyient Technology Chitikela Neeraj Kumar Avionics 8 11 M/s Aadyah Aerospace Ejaz Pathan Khan Avionics 4.32 12 M/s Aadyah Aerospace Seera Venu Gopal Avionics 4.32 13 M/s Qspider Ajaya Kumar Patel Aerospace 4.8 14 M/s Qspider Pankaj Singh Aerospace 4.8 15 M/s Qspider Daksh Kumar Aerospace 4.8 16 M/s Qspider Nageli Purushotham Naidu Avionics 4.8 17 M/s Qspider Srikant Venkatraman Aerospace 4.8 18 M/s Qspider Hanjari Ram Avionics 4.8 19 M/s Qspider Vistesh Aerospace 4.8 20 M/s Qspider Yash bharti Aerospace 4.8 21 M/s TATA Elxsi Karun Mathews Manoj Avionics 5.5 22 M/s TATA Elxsi Simhadri Nani Avionics 5.5 23 M/s L&T Venkata Sai Subhash Geddam Aerospace 6.5 24 M/s Artificial Brain Kadiyam Hari Venkat Avionics 4 25 M/s Agnikul Cosmos Ajay Kumar Patel航空航天 7 26 M/s Qspder Daksh Kumar 航空航天 4.8