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乔杜里·查兰·辛格大学（密拉特）
滥用化学品、增加使用不可再生能源以及在每一个可能的工业过程中不受控制地产生废物，对环境的可持续性构成了巨大威胁。世界现在有更大的责任采取可持续措施、清洁生产和绿色技术，以便为子孙后代保护地球的生态。2016 年 1 月，联合国制定了 2030 年可持续发展目标，以实现环境、社会和经济增长。这些目标中最重要的目标是满足人类的基本需求和愿望，因为食物、衣服、住所和医疗保健等人类基本必需品。本次研讨会为有意识的环境科学家和微生物学家提供了一个了解现有环境问题的平台，并提出了通过采用各种处理方法来控制或遏制其影响的方法。
Chaudhary Charan Singh大学，MeerutChaudhary Charan Singh大学，Meerut
Chaudhary Charan Singh大学，Meerut（以前是Meerut，Meerut），在1965年根据北方邦州立大学法案编号成立为学术枢纽。xiii。开创性的计划于1969年遵循知识传播的主要目标。此后，它拥有农业带的位置责任，并融合了科学和文化创新的追求，反映了其课程和教学学习计划。该大学的郁郁葱葱的绿色校园，占地221.1英亩，建筑面积约为37.40英亩。大学房屋宽敞，与沥青的道路和高桅杆路灯相连，并具有郁郁葱葱的天然绿色植物。大学有714个辅助政府和自我建立的学院/机构，拥有超过52.5万名学生。大学“ Yatra Satyasya paramam nidhanam”的座右铭（真理拥有至高无上的住所）在其愿景和使命中反映了。大学围绕学生繁荣的主流轨道。率先实施2020年的国家教育政策，在过去五年中通过课程修订88％表现出敏感性。在Web of Science授予研究卓越引用奖项的下，Clarivate授予了教师和学者的认真研究参与，印度是印度最好的女性研究员。
Alok Kumar Chaudhary 的帖子
我衷心感谢 Log9 Materials：印度首个商业电池生产线对我作为电池建模和仿真团队新成员的热烈欢迎。我很高兴踏上这段新旅程，贡献我在电池技术方面的技能和专业知识，为印度制造、服务全世界的高性能电池的开发做出贡献。我感谢 Akshay Singhal、Kartik Hajela、Pankaj Sharma、Hemant Charaya 和 Robin George 给我机会在电动汽车领域做出贡献，以实现更清洁、更环保的未来和联合国可持续的可负担清洁能源目标。我还要特别感谢 Sheelaa Chaarles、Amulya Kulkarni Kanade、Akash Varma、simran vohra、Shreyas Mp 和所有人员团队，欢迎我加入并让我感觉自己是这个充满活力的家庭不可或缺的一部分。 #电池技术 #电动汽车 #不可持续发展目标 #AffordableandCleanEnergy #Log9 #电池模型 #电动汽车 #青年力量
人工智能对心血管疾病诊断的影响：ifra Chaudhary 1,2，Hassan Anwar 3，1病理学系
决策，全部不依赖明确的编程说明。在心脏病诊断的背景下，可以使用ML分析患者的各种健康指标，例如性别，年龄，家族病史，胆固醇水平，血压和生活方式因素5。此分析有助于开发可以估计个体心脏病风险的预测模型，最终促进早期诊断和干预措施6。深度学习（DL）是ML的一个子集，在最近引起了极大的关注，因为它的能力有效，有效地处理了大型数据集7。dl算法利用人工神经网络创建输入数据的层次表示，从本质上模仿了人类大脑的结构和功能8。在心脏病诊断中，DL可以分析超声心动图，心电图和血管造影等医学图像，以检测患者心脏异常，例如冠状动脉缩小，心脏瓣膜功能障碍或心律失常9。图1表示AI在CVD疾病中的作用。图1：人工智能在心血管疾病中的潜力
印度国务部长（独立负责）Jayant Chaudhary 代表印度出席 WEF 2025：倡导技能、创新和
可持续增长 2025 年 1 月 20 日——世界经济论坛 (WEF) 2025 年年会将于今天（1 月 20 日至 1 月 24 日）在瑞士达沃斯-克洛斯特斯齐聚一堂，推动全球技能、创新和可持续增长议程。印度政府技能发展和创业部国务部长（独立负责）、教育部国务部长 Shri Jayant Chaudhary 将作为由主要部长和代表组成的高级代表团成员代表印度出席这一享有盛誉的平台，分享印度培养熟练劳动力、推动创新和推进可持续发展的愿景。此次参与凸显了印度致力于合作与创新，以满足快速变化的世界的迫切需求。 Shri Jayant Chaudhary 将参加在享有盛誉的达沃斯年会上的一系列小组讨论、圆桌会议以及政府对政府 (G2G) 和政府对企业 (G2B) 活动。今年年会的主题强调了创新伙伴关系和有效解决方案在应对全球挑战方面的相关性。今年的议程重点关注五个相互关联的优先事项：通过国际合作重建信任、重塑不断发展的全球经济中的增长、通过促进人力资本发展和创造良好的就业机会进行投资于人、通过创新伙伴关系催化能源、气候和自然行动来保护地球，以及解决行业如何平衡短期目标和长期转型。技能在所有这些议程项目中都发挥着至关重要的作用，因为培养熟练的劳动力是促进合作、推动可持续增长、应对气候挑战和转变未来行业的关键。印度总理贾扬特·乔杜里 (Shri Jayant Chaudhary) 在推文中表示：“期待代表印度参加 2025 年达沃斯-克洛斯特斯世界经济论坛年会。随着技术进步重塑我们的世界，全球合作对于制定标准和最佳实践至关重要。我们有机会重新构想增长和社会公平；投资于人才并建设可持续发展的产业。期待与全球领导人就这些关键问题进行交流。” 部长将讨论关键议题，包括为不断发展的技术格局做好劳动力准备、设想面向未来的劳动力、加强经济关系、推动投资以及探索人工智能在新兴市场中的影响。讨论还将集中于技能和规模在推动海湾合作委员会地区转型变革中的作用，以及女性在印度劳动力转型和缩小技能差距中的关键作用。尊敬的部长参加 2025 年世界经济论坛，凸显了印度对国际技能标准化、技能定位的关注
ai癌症检测：美国食管和皮肤癌的早期鉴定。
食管和皮肤癌是最具挑战性的恶性肿瘤之一，对提高生存率和降低医疗保健成本至关重要的早期发现至关重要。本文探讨了人工智能（AI）在美国早期发现这些癌症中的作用，从两项关键研究中综合方法。用于食管癌，采用了先进的机器学习技术，例如随机森林和XGBOOST，用于分析多模式数据，包括医学成像，电子健康记录（EHRS）和基因组谱，在检测早期癌症方面达到了92％的准确性。对于皮肤癌，卷积神经网络（CNN）用于分析皮肤镜图像，在鉴定恶性病变方面达到了87％的精度。该研究强调了AI驱动模型的设计和实施，涵盖了数据预处理，功能工程和评估指标，同时解决了诸如类不平衡和过度拟合的挑战。结果表明，AI具有提高诊断准确性，可伸缩性和可及性的潜力，尤其是在服务不足的地区。但是，必须解决数据隐私，算法解释性和法规依从性，以使AI完全集成到医疗保健系统中。本文断言，AI驱动的诊断能够彻底改变癌症检测，并呼吁进行进一步的研究以克服现有局限性，同时确保公平访问这些变革性技术，最终改善患者的结果并重塑癌症护理的景观。1。i ntroduction 1.1背景关键字：人工智能（AI），癌症检测，早期诊断，食管癌，皮肤癌，机器学习，医疗保健创新。版权所有©2025作者：这是根据Creative Commons Attribution 4.0国际许可（CC BY-NC 4.0）分发的开放访问文章，允许在任何非商业用途的媒介中使用无限制的使用，分发和再现，以提供原始作者和原始作者提供信用。
使用机器学习算法的茶产量预测中的趋势和模式 - 文献分析Pallavi Nagpal 1，Deepika Chaudhary 2，Jaiteg
Trends and Patterns in Tea Yield Prediction using Machine Learning Algorithms – a Bibliometric Analysis Pallavi Nagpal 1, Deepika Chaudhary 2, Jaiteg Singh 3 1 Pallavi Nagpal, Research Scholar, CUIET, Chitkara University, Punjab, India 2 Deepika Chaudhary, Professor, CUIET, Chitkara University, Punjab, India 3 Jaiteg Singh,印度旁遮普邦Chitkara大学Cuiet教授a）pallavi1008cs.phd20@chitkara.edu.in b）deepika.chaudhary@chitkara.enchitkara.edu.inc）预测产量已成为研究的重点领域，因为它在应对诸如自然灾害，市场波动和有效的农业规划等挑战方面的重要作用。在各种农作物中，茶产量预测尤为重要，印度是世界上最大的茶水出口商之一[11，13]。这项研究进行了文献计量分析，以检查茶产率预测和ML技术的收敛性。它旨在提供详细的文献计量概述，并突出未来探索的研究差距。分析需要从Scopus，Web of Science，PubMed或Google Scholar等受信任来源收集书目数据，并根据[7]对其进行评估。数据跨越2015年至2024年。通过书目分析，该研究试图提供有价值的见解：1。通过机器学习（ML）的茶产量预测涉及使用先进的计算方法来估计可以从特定区域收获的茶的数量，考虑到各种影响因素，例如天气状况，土壤健康，灌溉实践，作物疾病和害虫侵扰。ml可以创建预测模型，这些模型比传统方法提供了更准确，可靠和及时的预测，从而改善了对茶养殖业务的管理。关键词：茶产量预测，农业中的机器学习，作物产量预测，茶的ML技术，环境因素，土壤气候，遥感等。简介：茶是全球消费量最广泛的饮料之一，其耕种在印度，中国和肯尼亚等国家的农业经济中起着至关重要的作用。准确的茶产预测对于有效的农作物管理，收获计划和促进可持续的农业实践至关重要。近年来，机器学习（ML）在农业研究中获得了重要的吸引力，因为它可以在农业数据中对复杂和非线性模式进行建模[14]。ML通过引入数据驱动的方法来改变农业，从而提高生产率，提高效率并促进可持续性[3,8]。通过处理大型数据集，ML算法实现精确的收益预测，优化资源使用情况，监控环境条件并检测植物疾病。特别是，茶产率预测已成为ML的关键应用，支持更好的
第36章的微型矿物质来源，用于增强动物生产Mad-e-e-Ha Tariq 1,2，Saher Zeeshan 2，Muhammad Haseeb Chaudhary
抽象的微缩短作品对于动物的不同生理过程（例如酶活性，免疫功能和繁殖）至关重要。由于成本，生物利用度和可持续性，在动物饮食中包含的微米矿物的常规来源受到限制。本章旨在展现动物生长的微矿物的替代来源。这些微型矿物包括海洋驱动的物质，微型矿物质，生物强化作物和富含微型矿物质的底物。这些替代来源提供了诸如经济可行性，环境可行性和养分密度之类的好处。探讨了替代来源是高度生物利用和多样的。富集的底物和生物强化作物也提高了动物的生产力和健康。研究需要探索这些营养素的效率和生物利用度的监管批准和质量保证。因此，需要协作努力来实施和标准化创新的解决方案，以确保营养充足和可持续的动物饲料。关键词微型矿物质，替代来源，海洋补充剂，基于植物的营养，富集的底物，生物利用度，可持续性
引用：Chaudhary S，RK Gaur。 2023年。探索小麦的防御蛋白淀粉酶胰蛋白酶抑制剂：一种新型的作物保护方法。 JO
虫害高度依赖富含淀粉的谷物，并严重损害谷物谷物和营养产量。淀粉酶胰蛋白酶抑制剂蛋白降解消化酶α-淀粉酶，该淀粉酶在碳水化合物代谢以及昆虫的生长和发育中起关键作用。这些抑制剂蛋白主要在小麦，玉米和大麦等谷物作物中发现，这些蛋白质是淀粉的丰富来源。由于防御性害虫的机制，淀粉酶胰蛋白酶抑制剂蛋白可能是谷物作物中有害生物管理的重要候选者。它可用于标记辅助植物育种和基因组映射。淀粉酶胰蛋白酶抑制剂蛋白可以预防各种疾病，例如糖尿病，但也会引起小麦过敏，贝克的哮喘和食物过敏。在这篇综述中，我们总结了对淀粉酶胰蛋白酶抑制剂蛋白的鉴定，表征，纯化，抑制机制和各种分析，以控制谷物作物的害虫作为天然防御，并减少人类过敏。