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R22 M.Tech。 CFIS
1。Structural and electrochemical properties of spinel structured NiCO 2 O 4 nanoparticles sintered at different temperatures for potential supercapacitors, Sathyanarayana N, Shilpa Chakra Ch, Sadhana K, Venkata Narayana M, Ravinder Reddy B, 12th International İstanbul Scientific Research Congress on Life, Engineering, and Applied Sciences- Conference Proceedings, Pg 595-602，2023年1月2日。开发基于MOF的可回收光催化剂，用于去除不同有机染料污染物，Narasimharao Kitchamsetti，Chidurala Shilpa Chakra，Ana Lucia lucia lucia ferreira de Barros，Daewon deewon，Daewon Kim，Daewon Kim，纳米材料，13，2023，336，336，336，336，336，336，336，336，336，336，336，336，336，336，336，336，336，336。3。双功能G-CN/碳纳米管/WO三纳米纳米杂交型含量催化能量和环境应用，U.Bharagav，N.Ramesh Reddy，V.Nava Koteswara Rao，P.Ravi，P.Ravi，P.Ravi，P.Ravi，P.Ravi，P.Ravi，M.Sathish，M.Sathish，Dinesh Rangappa，Dinesh Rangappa，K.Prathap，Ch.prathap，Ch.prathap，Ch.prathap，Ch.prathap，Ch。Shilpa Chakra，M.V.Shankar，Lise Appels，Tejraj M，Aminabhavi，Raghava Reddy Kakarla，M.Mamatha Kumari，Chemosphere，311，2023，2023，137030 4。杂交对混合NIO/ V2O5@石墨烯复合材料作为高级超级电视材料材料的影响的影响一种简单的解决方案燃烧方法，用于合成超级电容器应用的V2O5纳米结构，Shivani Sutrave，Shireesha Konda，Shireesha Konda，Divya Velpula，Sriram Ankith Alkith彩维，Sugunakar Reddy Reddy Reddy Reddy Ravula，Shilpa Chakra Chakra chakra chicidalala，bala narsa narsa narsa narsaia tracecance trocance 22 6。10。对减少特定电容剂的影响的系统调查分析Zno Napoarticle在超级电容器中的特定电容：表面活性剂和稳定剂的作用，Snehasree Redy Yekkaluri Nassaiah Tuts，Navaneth Reddy Man，Rakesh Deshmukh，应用地面科学进步，12，2022 100326 7。Bimetallic MOF衍生的Znco2O4纳米元素是有机污染物的高性能的新型，Narasimha Rao Kitchamsetti de Barros，无机化学通信卷144，2022，109946 8。MN3O4，MN3O4/AC和MN3O4/CNT复合材料的粗略合成，用于/在能量缓存中应用，Sakaray Madhuri，Chidurala Shilpa Chakra，Katlakunta Sadhana，Vallela Divya，Vallela Divya 2022 9。
整合人工智能的机遇与挑战...
人工智能 (AI) 1 的快速发展有可能显著提高未来制造系统的生产力、质量和盈利能力。传统的大规模生产将让位于个性化生产，每件产品都是按订单生产的，价格低廉，质量上乘，这正是消费者所期望的。制造系统将具备智能，能够抵御多种干扰，从小型机器故障到大规模自然灾害。产品将以更高的精度和更低的变异性制造。虽然这些未来工厂的发展已经取得了进展，但要完全实现图 1 所示的愿景，仍有许多挑战。为了考虑与这一主题相关的挑战和机遇，来自工业界、学术界和政府的专家小组应邀参加了 2022 年 10 月 3 日至 5 日在新泽西州泽西市举行的 2022 年建模、估计和控制会议 (MECC) 的积极讨论 [1]。本次小组讨论以 Ilya Kovalenko 教授（宾夕法尼亚州立大学）就制造系统的自动学习这一主题所作的概述演讲开始 [2]。概述之后，小组成员介绍了自己和他们的组织，并就将 AI 集成到制造系统中提出了初步想法。小组成员包括 Meiling He 博士（罗克韦尔自动化）、Daewon Lee 博士（纽约三星 AI 中心）、James Moyne 博士（应用材料公司和密歇根大学）、Robert Landers 博士（圣母大学）和 Jordan Berg 博士（美国国家科学基金会）。小组讨论重点关注将 AI 更全面地集成到制造系统中所面临的挑战和机遇，主持人为 Kira Barton 教授（密歇根大学）和 Dawn Tilbury 教授（密歇根大学）。小组讨论提出了三个总体主题。首先，要想成功，AI 需要与人类无缝协作（反之亦然）。