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建筑元素对勒克瑙奇坎卡里的影响
建筑灵感支撑了勒克瑙奇坎卡里的图案和设计模式，受到莫卧儿人和纳瓦布人的赞助。奇坎卡里有着从远古到现代的悠久历史。只有通过保存在各种收藏品中的原始样品的痕迹，才能想象出这种印度手工制品过去的辉煌和生动。这是“莫卧儿和纳瓦比皇家服装传统”的缩影，由于现代时期有组织的市场和行业的殖民变迁，这种传统传承给了普通民众。虽然如今“白上白”的精致掌握了新的特色，但这门手艺的灵魂吸收了古老的古典图案和设计。当地勒克瑙的建筑和文化的影响是奇坎卡里的刺绣和各种缝纫图案中经常使用的主要特征。本文通过图案和设计图案的使用反映了这种影响，这些图案和设计图案通常用于皇家奇坎卡里服装。关键词：奇坎卡里、印度刺绣、建筑对纺织品的影响、印度纺织品、莫卧儿和
汽车行业的环境管理
1 Research Scholar, Dept.of Business Administration, Khwaja Moinuddin Chishti Language University 2 Assistant Professor, Dept.of Business Administration, Khwaja Moinuddin Chishti Language University Abstract Chikankari, a traditional handicraft from Lucknow has emerged as an entrepreneurial avenue for women not only in Lucknow but also in other parts of the country.Chikankari企业长期以来一直在为女性企业家提供经济独立性，而且向所有与之相关的女工匠提供了经济独立性。本研究探讨了促使妇女从事基卡卡里业务的关键动机因素，分析社会经济，文化和个人决定因素。已经采用了一种定性方法来实现这项研究的目标。从事奇卡卡里业务的女企业家接受了采访。除了女性企业家在这种业务因素中获得的财务独立性，例如对奇卡卡里产品的需求，当地社区的发展，对艺术的热情，独立感还被确定为选择这项业务的重要激励因素。调查结果表明，有针对性的政策干预措施，培训计划和增强的市场访问可以进一步赋予Chikankari企业家精神的妇女权力。这项研究为妇女的经济赋权和当代市场中传统手工艺的可持续性做出了贡献。关键词：妇女企业家精神，奇卡卡里，激励因素简介a）研究背景是研究，一群妇女或一群开始，计划和经营企业（尤其是企业），被称为女性企业家。印度政府已将女企业家定义为那些参与企业中股权和就业的人。由于企业家的妇女人数增加，国家的商业和经济发展幅度很大（Nandal等人2020）。妇女拥有的企业通过创造就业机会，改变国家的人口统计学以及为下一代女性企业家提供榜样，为社会做出了重大贡献。妇女的企业家发展有助于她们成为更有能力的个人和更具影响力的家庭和社区成员。印度拥有丰富的文化遗产，并以其许多艺术形式而闻名。印度的节日，美食，衣服和语言的变化极大，并为该国的独特身份做出了重大贡献（Tripathi等，2022）。由于印度服装是
激励因素影响女性企业家选择chikankari
摘要这项研究研究了教师对教室技术整合的行政支持的看法，并在坦桑尼亚和印度中学之间进行了比较分析。研究指出，行政领导在创造有利于采用数字技术的环境中的重要作用。教师数据是通过问卷调查和访谈的混合方法来收集的，再加上对性别，年龄，教育水平和教学经验的人口统计分析。定量分析的结果表明，通常，印度教师对行政支持感到满意；但是，他们的坦桑尼亚同行表现出不满，主要是因为培训机会不足和缺乏适当的IT基础设施。与学校负责人访谈的定性数据证实了这些结果，突出了系统性的政策实施和资源分配挑战。该研究强调，有效的技术整合不仅需要在基础设施上进行投资，而且还需要教师的专业发展和积极主动的行政参与。这些发现对于旨在弥合各种社会经济背景的数字教育鸿沟的决策者而言至关重要。最终提出的建议将通过ICT来加强行政框架；定期培训计划；以及集体领导模型在利用技术方面具有有效的教师效率。关键字：技术整合，行政支持，教师认知，数字教育，比较分析。更重要的是，在这项研究中提供比较见解，可以增强对发展中国家在教育问题中更加敏锐的教育问题中的数字转型问题的更广泛讨论。1.0简介技术将技术集成到课堂上是全球现代教育系统的新枢纽。数字工具和平台的集成正在改变教学。教育者现在可以通过数字工具和平台的增长来创造充满活力的学习环境。但是，从坦桑尼亚和印度的教育系统中看到的示例中，成功的整合仍然是一个严重依赖行政支持的问题。教师的看法在此过程中起着重要的作用，因为它们影响了如何将平滑技术引入课堂。本研究
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Vinayagar工程学院摘要：预先医疗保健系统的开发正在迅速发展，如今可用大量患者数据（即电子健康记录系统中的大数据）可用于设计心血管疾病的预测模型。数据挖掘或机器学习是一种发现方法，用于从各种角度分析大数据并将其封装到有用的信息中。“数据挖掘是对隐式，以前未知且可能有用的有关数据的无平凡提取”。临床决策通常是根据医生的直觉和经验做出的，而不是基于隐藏在数据库中的知识数据。这种做法会导致不必要的偏见，错误和过多的医疗费用，从而影响了提供给患者的服务质量。有很多方法可以出现医学误诊。医生是过错的还是医院的工作人员，对严重疾病的误诊可能会产生非常极端和有害的效果关键词：心脏病，心血管疾病，Yolo算法，Yolo算法，模糊C-MEAN