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2022-2023 年招股说明书
他获得过许多奖项和荣誉，其中最著名的有 1995 年印度科学大会协会 C.V. Raman 诞辰一百周年奖、1996 年印度材料研究学会 (MRSI) 年度杰出材料科学家奖、R.D.1996 年印度物理学会 Birla 奖、印度核学会 Homi Bhabha 终身成就奖 (2006 年)、印度国家工程院终身成就奖 (2009 年) 和印度国家科学院 C.V. Raman 奖章 (2013 年)。A.P. 终身成就奖科学院 (2014 年)、电力公用事业委员会终身成就奖 (2014 年)。奇丹巴拉姆博士于 1999 年被授予印度第二高平民奖章莲花赐勋章。
使用不同的迁移学习模型检测 MRI 图像中的阿尔茨海默病并提高分类准确性 M. Rajendiran Rese
使用不同的迁移学习模型在 MRI 图像中检测阿尔茨海默病并提高分类准确性 M. Rajendiran 研究学者，印度奇丹巴兰安纳马莱大学计算机与信息科学系 电子邮件：rajendiranmaha@gmail.com KP Sanal Kumar 博士 助理教授，印度切格阿尔帕图 RV 政府艺术学院计算机科学系 PG 电子邮件：sanalprabha@yahoo.co.in S. Anu H. Nair 博士 印度奇丹巴兰安纳马莱大学 CSE 系助理教授[委派到 WPT，钦奈] 电子邮件：anu_jul@yahoo.co.in 摘要 --- 阿尔茨海默病 (AD) 是一种神经退行性疾病，会损害脑细胞并随着时间的推移削弱患者的记忆力。如果及早发现，患者可以避免永久性记忆丧失和脑细胞的进一步损害。近年来，已经开发出各种用于检测阿尔茨海默病 (AD) 的自动化技术和技术。有多种方法可以快速、准确、尽早识别病情，以减少对患者心理健康的负面影响。机器学习模型大大提高了医学成像系统对阿尔茨海默病 (AD) 的诊断性能。然而，多类分类存在一个主要困难，即存在极其密切相关的大脑结构特征。通过增加层数并在分类层次结构的所有级别包含特征和分类器，可以改进深度学习。然而，绝大多数深度学习模型（如传统的 CNN 模型）在现实世界中都无法提供可接受的结果。本研究中提出的不同迁移学习模型（如 AlexNet、VGG-16 Net、ResNet-50 和 Google Net）分类模型旨在提高稳健性。我们已经建立并比较了各种迁移学习模型。基于 OASIS 数据集，我们收集了 8,980 张 MRI 图像来测试我们建议的
十一五规划（2007-12）
2006 年 2 月，印度计划委员会成立了科学技术指导委员会，由印度政府首席科学顾问 R. Chidambaram 博士担任主席，计划委员会成员 V.L. Chopra 教授担任联合主席，旨在制定“十一五”规划的科技方针并提出科技部门的计划和方案。通知副本见附件。指导委员会还成立了 17 个工作组，其中 6 个为中央科技部门/机构的工作组，其余 11 个为具体领域的工作组：吸引年轻人从事科学事业；基础科学的重点领域；大科学项目；跨学科技术领域；国际合作；产学研互动；中小企业科技；农村技术推广；社会经济部委的科技；“十一五”规划中科技部门的政策、行政改革及资源。可以看出，工作组的成立是为了研究该国科技部门的特定关注领域（见本报告第 1 章）。工作组的深入讨论产生了非常具体的建议，这些建议已适当地纳入报告中（见第 5 至 19 章）。每个工作组的完整报告将分别发送给规划委员会。
2025 年 USENIX 年度技术会议
斯特拉·贝奇贝（Stella Bitchebe），麦吉尔大学菲利普·波内特弗吉尼亚大学的安格达·朱顿大学Yeng Cheng，Newsico II Landon Cox，Microsot Jon Clowcroft，剑桥大学DILMA DILMA DA SILVA，TEXAS A＆M University Eyal De Lara，Turonto Murat DeMirbas大学，MONONGB研究Atik Fegade，Google Dan Feng，Huazle科学技术大学Xinwei（Mason）FU，Amazon Urbana – Una Wei Gao，匹兹堡大学匹兹堡大学，马萨诸塞州耶布鲁大学，耶路撒冷大学Anirudha gakkkhale kantilly karthon kartton kartton kartik kartik kartik an an kartik an kartik and yossi gilad yossi gilad Haralagpur Suyash Gupta，俄勒冈州凯尔·黑尔大学，俄勒冈州立大学蒂姆·哈里斯（Tim Harris）加利福尼亚大学Sang-Woo Jun，Iirvine Myoungsoo Jung，韩国高级科学技术学院（KAIST）
研究工业部门太阳能热能的研究...
Chidambaram Sankar和Mana Mohan Muniraja太阳能热力技术是一种快速发展的技术，其市场份额仍然比其他绿色技术更小。因此，本研究旨在认识到工业部门使用太阳能热技术的障碍和驱动因素。文献综述总结了有关在工业部门使用太阳能技术的驱动因素和障碍的现有文献问题。为在工业领域建立使用太阳能技术并补充文献综述的驱动因素和障碍，在这项研究中进行了横断面分析。在印度进行了案例研究，在印度，两家公司在其制造过程中对太阳能热系统进行了试点测试，并且一家可以选择合并太阳能热系统。有目的的抽样用于选择访谈的公司，同时使用便利抽样和雪球抽样来挑选面试参与者，在这项研究中，在这项研究中进一步进行了六次访谈。通过主题分析提出了发现。驱动程序和障碍已分为主题。即，驾驶员包括未来派技术和障碍，包括高成本，基础设施要求，更高效，更便宜的替代方案以及缺乏机构支持。 未来派技术主题解释了为什么该技术对印度市场的工业采用有益。 高成本主题解释了为什么这项技术比其他可再生能源昂贵。即，驾驶员包括未来派技术和障碍，包括高成本，基础设施要求，更高效，更便宜的替代方案以及缺乏机构支持。未来派技术主题解释了为什么该技术对印度市场的工业采用有益。高成本主题解释了为什么这项技术比其他可再生能源昂贵。基础设施要求主题解释了影响在工业过程中太阳能系统采用的安装障碍。高效且便宜的替代方案主题解释了影响工业领域太阳能热能的竞争者。缺乏机构支持主题解释了影响在工业部门采用太阳能热能的政府和跨国公司。主题所涵盖的方面，受访者中最常提到高昂的成本，这表明障碍在实施太阳热系统中起着重要作用。相比之下，主题所涵盖的方面缺乏机构支持，基础设施要求以及更有效，更便宜的替代方案。最后，研究得出结论，工业部门的太阳能热能面临各种障碍和驱动因素，必须在实施之前进行调查。关键字：太阳热技术，工业部门，驱动因素，障碍和采用