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教师的名字：Harita R. Desai博士。名称
Asian Journal of Pharmaceutical Clinical Research, 2021, 14(8), 10-19 4 Book Chapter: Biosimilars in Clinical Trials Book: Biosimilars for Cancer Treatment: A Promising Approach, 2024, 241-264, Springer Nature Singapore 5 Book Chapter: Hybrid nanoparticles to cross the blood– brain barrier
Asperindo Cooperative 使用商业模式画布 (BMC) 方法制定战略业务并进行实施设计
本研究旨在利用商业模式画布 (BMC) 元素方法设计战略业务方案，以便将其有效应用于 Asperindo 合作社。本研究方法包括使用三角测量技术（多种技术的组合）进行数据收集，以及定性数据分析，重点是深入和全面地了解。通过实地研究和文献综述进行数据分析，然后确定现有问题，确定研究目标，并使用 BMC 方法收集和处理数据。根据获得的数据，研究人员向合作社提供建议和推荐。从这项研究中发现，Asperindo 合作社的 BMC 地图中有 9 个元素。通过 QSPM 分析，Asperindo 合作社的最佳战略重点是市场渗透战略，TAS 值为 6.08。在确定这一最佳战略后，重新设计了 Asperindo 合作社的 BMC。重新设计的结果显示，有5个要素需要优化，分别是：价值主张、客户关系、渠道、关键资源和关键合作伙伴，以便为Asperindo合作社提供最佳建议。
Love Desai
我的研究使用自然语言监督进行计算机视觉探讨。使用自然语言使我们能够超越固定标签本体，并扩展到更通用的互联网数据。朝向这个目标，我的论文探讨了四个问题 - （1）学习表征：我提出了一种使用图像字幕作为训练目标的语言监督视觉学习的第一个方法之一，显示了与Imagenet训练的方法相比，在下游任务（例如对象检测和段）上进行了效果。（2）缩放数据：我探索社交媒体作为高质量图像描述的丰富来源，并策划1200万图像文本对的数据集，同时确保负责任的策划实践。（3）理解数据：很难理解数百万图像文本对中存在的视觉概念的多样性。我认为，图像和文本自然地组织成类似树状的层次结构，并提出了一种学习表征的方法，该方法使用双曲线几何形状中的工具捕获该层次结构。（4）转移到下游任务：大型视觉语言模型在图像级任务（例如分类和检索）上显示出令人印象深刻的零射击传输功能。然而，它们对像素级任务（例如对象检测和分割）的转移性迄今依赖于昂贵的标记蒙版注释。i建议对象检测器有效地传输预训练的视觉模型，以分割和分类视觉对象而无需进行任何微调，这与现有的检测器不同，这些检测器使用使用数量的尺寸训练更标记的口罩以实现高性能。主席：贾斯汀·约翰逊教授总而言之，我的研究确认，使用语言监督可以推动计算机视觉进展的下一个飞跃，并且在实际应用中具有巨大的实用性。
使用人工智能生成印度古典音乐：一项调查 Bharavi U. Desai 1、Kunjal I. Tandel 2、Rahul M. Patel 3
1 硕士生，S & SS Gandhy 工程学院，印度古吉拉特邦 2 教授，政府工程学院，印度古吉拉特邦 3 教授，S & SS Gandhy 工程学院，印度古吉拉特邦 摘要：本文是对古典音乐内容制作的各种方式的调查和研究。对于我们的调查，我们提出了一个侧重于五个维度的框架：目标、表示、架构、挑战和策略。对于每个维度，我们都对各种模型和技术进行比较分析，并提出一些尝试性的多维类型学。这种类型学是自下而上的，基于从相关文献中选择的许多现有的基于深度学习的音乐生成系统的分析。 关键词：LSTM、GRU、RNN、Arohana、Avrohana、FSM、Gamakas、HMM