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World File Search SystemGokhale
博士Rajpal Srivastav
narta K，Srivastav R，Ray AK，Malik G，Vats A，Motiani RK，Thukral L，Roy SS，Bhattacharya S，Sharma R，Natarajan K，Mukerji M，Pandey R，Pandey R，Pandey R，Gokhale RS，Gokhale RS，Natarajan VT（2019）。myg1外切酶通过RNA处理融合了核和线粒体翻译程序。核酸res。47，11：5852–5866。（I.F 14.9）
2024年APL 308中的判断...
在：1。北方邦电力公司有限公司通过其董事总经理（电力购买协议），14楼，Shakti Bhawan Extension，14-Ashok Marg，Lucknow，Uttar Pradesh - 226 001。…上诉人号1 2。Paschimanchal Vidyut Vitran Nigam Limited通过其董事总经理Urja Bhawan，Victoria Park，Meerut，Meerut，北方邦 - 250 001。…上诉人号2 3。Purvanchal Vidyut Vitran Nigam通过其董事总经理DLW Bhikaripur，Varanasi，北方邦 - 221004。…上诉人第3号4。Madhyanchal Vidyut Vitran Nigam通过其董事总经理，4-A，Gokhale Marg，I Block I，Gokhale Vihar，Butler Colony，Butler Colony，Lucknow，Uttar Pradesh - 226001。…上诉人号4对1。北方邦电力监管委员会通过其秘书
通过打破抽象来进行资源有效的量子计算
手稿收到2019年10月1日；修订于2019年12月29日和2020年3月23日； 2020年5月5日接受。出版日期，2020年6月15日；当前版本的日期，2020年7月17日。根据授予CCF CCF-173049/1832377/1730082，在计算机中的NSF探险（EPIQC）（EPIQC）（EPIQC）的一部分支持了这项工作；部分由量子共同设计（STAQ）的软件量化体系结构下的授予NSF PHY-1818914；以及DOE的部分资金DE-SC0020289和Grant DE-SC0020331。Yunong Shi部分由NSF QISE-NET奖学金的部分资助，根据赠款编号1747426。Pranav Gokhale通过国防科学与工程研究生奖学金（NDSEG）计划得到国防部（DOD）的支持。这项工作部分是由芝加哥大学研究计算中心提供的资源完成的。（通讯作者：Frederic T.chong。）Yunong Shi和David I. Schuster在美国芝加哥芝加哥大学物理系任职。Pranav Gokhale，Jonathan M. Baker，Casey Duckering，Yongshan Ding和Frederic T. Chong与计算机科学系，芝加哥大学，芝加哥大学，伊利诺伊州60637 USA（电子邮件：电子邮件：chong@cs.uchicago.edu）。Prakash Murali和Margaret Martonosi在美国新泽西州普林斯顿大学的计算机科学系任职。纳塔莉·C·布朗（Natalie C.Ali Javadi-Abhari和Andrew W. Cross与IBM Thomas J. Watson Research Center，Ossining，Ossining，Ossining，NY 10598美国。Christopher Chamberland位于美国加利福尼亚州帕萨迪纳市的AWS量子计算中心，以及美国加利福尼亚州帕萨迪纳市加利福尼亚理工学院量子和物质研究所，美国加利福尼亚州91125美国。
通过打破抽象实现资源高效的量子计算
稿件收到于 2019 年 10 月 1 日；修订于 2019 年 12 月 29 日和 2020 年 3 月 23 日；接受于 2020 年 5 月 5 日。这项工作部分由美国国家科学基金会计算探险项目“启用实用规模量子计算”（EPiQC）资助，资助编号为 CCF-1730449/1832377/1730082；部分由量子协同设计的软件定制架构（STAQ）资助，资助编号为 NSF Phy-1818914；部分由美国能源部资助，资助编号为 DE-SC0020289 和 DE-SC0020331。Yunong Shi 部分由美国国家科学基金会 QISE-NET 奖学金资助，资助编号为 1747426。Pranav Gokhale 通过国防科学与工程研究生奖学金 (NDSEG) 计划获得国防部 (DoD) 的资助。这项工作部分依靠芝加哥大学研究计算中心提供的资源完成。（通讯作者：Frederic T. Chong。）Yunong Shi 和 David I. Schuster 就职于芝加哥大学物理系，邮编：伊利诺伊州芝加哥 60637（美国）。Pranav Gokhale、Jonathan M. Baker、Casey Duckering、Yongshan Ding 和 Frederic T. Chong 就职于芝加哥大学计算机科学系，邮编：伊利诺伊州芝加哥 60637（美国）（电子邮箱：chong@cs.uchicago.edu）。Prakash Murali 和 Margaret Martonosi 就职于普林斯顿大学计算机科学系，邮编：新泽西州普林斯顿 08544（美国）。Natalie C. Brown 和 Kenneth R. Brown 就职于杜克大学电气与计算机工程系，邮编：北卡罗来纳州达勒姆 27708（美国）。 Christopher Chamberland 就职于 AWS 量子计算中心 (美国加利福尼亚州帕萨迪纳市 91125)，同时也是加州理工学院量子信息与物质研究所 (美国加利福尼亚州帕萨迪纳市 91125)。Ali Javadi-Abhari 和 Andrew W. Cross 就职于 IBM Thomas J. Watson 研究中心 (美国纽约州奥辛宁市 10598)。
高维量子计算
[1] d 级系统中的增强容错量子计算，ET Campbell，Phys. Rev. Lett. 113，230501 (2014)。[2] 使用量子 Reed-Muller 码在所有素数维度中进行魔法状态蒸馏，ET Campbell 等人，Phys. Rev. X 2，041021 (2012)。[3] 来自绝对最大纠缠态的最佳量子纠错码，Z. Raissi 等人，J. Phys. A: Math. Theor. 51 075301 (2018) [4] 通过 qutrits 对量子电路进行渐近改进，P. Gokhale 等人，ISCA '19，554–566 (2019)。 [5] 大约瑟夫森结量子比特中的拉比振荡，JM Martinis 等人，Phys. Rev. Lett. 89, 117901 (2002)。
实施生物技术指南
Under the ambit of Biotech PRIDE Guidelines, this department has constituted the Inter-ministerial National Steering Committee (IMC) chaired by Secretary DBT, co-chaired by Secretary DHR & DG ICMR and Chairperson National Biodiversity Authority (NBA) and comprised of representatives from DSIR & CSIR, DST, DARE & ICAR, MeitY, MoHFW, MoES, MoEFCC, Niti Aayog，主要科学顾问的办公室和MHA，以及（由IMC最终确定）域专家。随后由IMC提出了EAC提交的草案。我们真诚地认识到EMC的建设性批评和建议及其在该文件中的最终建议。我们对记录表示感谢Shri秘书DBT Rajesh S. Gokhale博士。C. Achalender Reddy，NBA主席和IMC的所有成员的指导和贡献。
使用智能视觉对板球拍摄的分析...
MCA（ENGG）Gokhale教育协会的R. H. Sapat工程学院，T。A。Kulkarni Vidyanagar，College Road，College Road，Nashik，MH India-MH India-422005摘要：在板球比赛中，评估玩家的绩效变得至关重要，这对于提高技能和整个比赛都至关重要。 传统的射击识别技术通常依赖于手动观察或基本算法，这可能是耗时的，并且会遇到偏见。 这项研究为基于深度学习，特别是卷积神经网络（CNN）的自动板球识别提供了更好的方法。 建议的方法旨在使用在比赛或训练过程中拍摄的图片数据对板球拍摄进行分类。 CNN体系结构在包含各种板球拍摄的照片（例如驱动器，切割，拉动，钩子等）的数据集上进行培训。 该过程从数据收集开始，该数据涉及从各种来源收集照片。 预处理技术用于标准化图像大小，增强对比度并消除噪声，以确保CNN模型的最佳输入。MCA（ENGG）Gokhale教育协会的R. H. Sapat工程学院，T。A。Kulkarni Vidyanagar，College Road，College Road，Nashik，MH India-MH India-422005摘要：在板球比赛中，评估玩家的绩效变得至关重要，这对于提高技能和整个比赛都至关重要。传统的射击识别技术通常依赖于手动观察或基本算法，这可能是耗时的，并且会遇到偏见。这项研究为基于深度学习，特别是卷积神经网络（CNN）的自动板球识别提供了更好的方法。建议的方法旨在使用在比赛或训练过程中拍摄的图片数据对板球拍摄进行分类。CNN体系结构在包含各种板球拍摄的照片（例如驱动器，切割，拉动，钩子等）的数据集上进行培训。该过程从数据收集开始，该数据涉及从各种来源收集照片。预处理技术用于标准化图像大小，增强对比度并消除噪声，以确保CNN模型的最佳输入。
摘要书-39届印度工程大会
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附件
Sadanand Sadashiv Gokhale 教授 (已退休) 董事会主席 国家理工学院 杜尔加布尔市 杜尔加布尔-713209。Anupam Basu 教授 主任 国家理工学院 杜尔加布尔市 杜尔加布尔-713209。Saumya Gupta 女士，lAS 联合秘书 高等教育 高等教育部 成员 教育部，Shastri Bhawan 新德里-11000 l。Darshana Dabral 女士 联合秘书兼财务顾问 成员 高等教育部 教育部，Shastri Bhawan 新德里-110 001DK Majumdar 博士 前教授，DIPSAR 成员 德里大学。Apurba Kumar Patra 教授 教授 成员 化学系 (参议院提名) NIT 杜尔加布尔市。Jayati Dey 博士 副教授 成员 电气工程系 (参议院提名) NIT 杜尔加布尔市。Shri Soumya Sen Sharma 注册主任 秘书
人工智能专利能否克服§112......
如果 AI 软件专利将黑箱概念声称为“机器学习”或“神经网络”，而没有在说明书中详细说明其实施的具体细节，或者如果它们用 POSITA 的知识代替实际披露，则它们可能会违反 §112 的要求。由于 AI 专利可能允许发明者对模糊的自我、计算机训练的相关性和预测合成获得法律保护，因此 AI 专利权利要求的范围可能会受到质疑。请参阅 Sameer Gokhale，“AI 和书面说明：AI 专利权利要求何时越界？”，Oblon（最后访问于 2024 年 1 月 22 日）。随着越来越多的 AI 专利被诉讼，必然会有更多有关此类专利及其所声称的 AI 技术的 §112 争议。因此，正如 Alice §101 挑战随着 AI 专利的增长而增加一样，§112 挑战也可能如此。虽然有人声称，第 112 条的最近复苏是“授权法的一次重大转变”，但这仍有待观察——尤其是在 AI 专利权利要求的背景下。参见 Gene Quinn 的“最高法院在安进裁决中开启授权法新时代”，IPWatchdog，