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基于天气预测功能工程框架的高级机器学习分类器的比较分析 * Rahul Gupta 1,2，Anil
5自动化学校，Banasthali Vidyapith，拉贾斯坦邦，印度304022。 电子邮件：ppathak9999999999999999999999999999999. 重大的气候变化是一项非常困难的任务，会影响全世界的人们。 降雨被认为是天气系统中最重要的现象之一，其速率是最关键的变量之一。 要通过标准方法开发预测模型，气象专家试图检测大气属性，例如阳光，温度，湿度和浑浊等。 机器学习（ML）技术最近进化得更具进化，它提供的结果比传统方法更令人满意，并且易于使用。 本文介绍了ML分类器，例如Logistic回归（LR），决策树（DT），随机森林（RF），轻梯度增压机（LGBM），CAT Boost（CB）和Extreme Grantient Boost（XGB），以使用功能工程框架来预测降雨。 采用接收器操作特征（AUROC）曲线和其他统计指标（例如回忆，准确性，精度和Cohen Kappa）的区域来预测和比较上述方法的成功率。 根据AUROC值的验证结果为XGB（0.94）> CB（0.93）> LGBM（0.87）> RF（0.93）> dt（0.88）> lr（0.78）。 最终，XGB模型在统计参数方面优于其他模型。 关键字：二进制分类，超级参数调整，机器学习，XGB分类器，天气预报。 1。 [6]。5自动化学校，Banasthali Vidyapith，拉贾斯坦邦，印度304022。电子邮件：ppathak9999999999999999999999999999999. 重大的气候变化是一项非常困难的任务，会影响全世界的人们。 降雨被认为是天气系统中最重要的现象之一，其速率是最关键的变量之一。 要通过标准方法开发预测模型，气象专家试图检测大气属性，例如阳光，温度，湿度和浑浊等。 机器学习（ML）技术最近进化得更具进化，它提供的结果比传统方法更令人满意，并且易于使用。 本文介绍了ML分类器，例如Logistic回归（LR），决策树（DT），随机森林（RF），轻梯度增压机（LGBM），CAT Boost（CB）和Extreme Grantient Boost（XGB），以使用功能工程框架来预测降雨。 采用接收器操作特征（AUROC）曲线和其他统计指标（例如回忆，准确性，精度和Cohen Kappa）的区域来预测和比较上述方法的成功率。 根据AUROC值的验证结果为XGB（0.94）> CB（0.93）> LGBM（0.87）> RF（0.93）> dt（0.88）> lr（0.78）。 最终，XGB模型在统计参数方面优于其他模型。 关键字：二进制分类，超级参数调整，机器学习，XGB分类器，天气预报。 1。 [6]。电子邮件：ppathak9999999999999999999999999999999.重大的气候变化是一项非常困难的任务，会影响全世界的人们。降雨被认为是天气系统中最重要的现象之一，其速率是最关键的变量之一。要通过标准方法开发预测模型，气象专家试图检测大气属性，例如阳光，温度，湿度和浑浊等。机器学习（ML）技术最近进化得更具进化，它提供的结果比传统方法更令人满意，并且易于使用。本文介绍了ML分类器，例如Logistic回归（LR），决策树（DT），随机森林（RF），轻梯度增压机（LGBM），CAT Boost（CB）和Extreme Grantient Boost（XGB），以使用功能工程框架来预测降雨。采用接收器操作特征（AUROC）曲线和其他统计指标（例如回忆，准确性，精度和Cohen Kappa）的区域来预测和比较上述方法的成功率。根据AUROC值的验证结果为XGB（0.94）> CB（0.93）> LGBM（0.87）> RF（0.93）> dt（0.88）> lr（0.78）。最终，XGB模型在统计参数方面优于其他模型。关键字：二进制分类，超级参数调整，机器学习，XGB分类器，天气预报。1。[6]。引言大多数行业，例如生物学，建构，运输和农业都受到不利天气条件（例如洪水，降雨，干旱等）的影响，从而使天气预报是必要的要求。防止农业和财务损失的最具挑战性的解决方案之一是天气预报。天气预报始于19世纪后期，随后在[1，2]中划定了天气预报行动的进展。在过去，气象学家用来根据其专业知识来估算天气参数，但现在该过程涉及应用技术和数据[3]。常规数据管理方法尚未被证明有效或有效地处理大数据[4，5]。事实上，世界各地的不可预测的天气模式必须通过使用不同的大气属性（例如湿度，压力，温度和风速等）来开发一种新的预测技术。传统上，预测是通过人类努力来完成的，但是今天，它是由需要使用高质量设备的巨大计算方法来控制的[7，8]。尽管使用卫星知识和超级计算机使用先进的技术来适应数据，但预后剂仍然对季风的变化感到困惑，这使得对数据的智能解释和分析变得困难。在现实世界中的应用中，例如医学诊断，语音和模式识别，自然语言处理，以及在某些可再生能源应用中，例如太阳照射，生物能源和风速预测机器学习（ML）算法利用计算方法来从历史数据和提取相关特征中获得所需的信息来增强预测输出[9-10]。
Gupta A. Ojas和Vyadhikshamatava- ayurvedic的免疫观点及其在临床领域的调节。 Nat Ayurvedic Med 2024，8（3）：000451。 Goyal C和Tandon R. USP30抑制剂和Mitophagy，这是一对反对代谢相关脂肪肝病的细胞动力夫妇。 Phar＆Clin Tria 2024，9（3）：000248。 hataxia和痛苦治疗的发作 Nano Medicine的应用和挑战用于COVID ... 改进生成的对流 - 网络 - 储备 - 什么是狂热的心形 - 理由 - 符号 - co2存储容量的比较研究 - 估计 - 细菌学质量和安全 - 果汁分析... 比较 - olanzapine-with-inplo-in-in-in-in-with-... 心率 - 响应图案划分不同的阶段... 从细菌来源生产单细胞油 Aziz KMA等。自身免疫1型糖尿病的生长激素和生长迟缓。胰岛素是重要的内分泌生长因子。糖尿病obes int J 2023，8（1）：000267。 血糖 - 元素 - 抗氧化剂 - 侵入性和淀粉构成... 基因组选择在动物育种中的应用
背景：随着全球感染和生活方式障碍的新兴负担，如今通过阿育吠陀方法增强免疫障碍，如今已获得流行，以增强对感染，免疫缺陷障碍和自身免疫性疾病的抗病性。的目的和目标：批判性地探索Ojas和Vyadhi Kshamatav的经典概念与疾病的抗性有关。在临床角度找到OJAS应用的范围。材料和方法：涉及Samhita文本的文献综述和基于Internet的审查的批判性审查研究，并基于Internet的在线研究数据库，具有免疫，OJAS和Vyadhi Kshamatava的关键词。41个带有摘要的文章选择了15颗颗粒并进行了严格审查。讨论：免疫从根本上是Dhatu Samyta（Eqeilbrium）的理想状态，可以看作是对感染控制和炎症的抵抗的健康资产。它是由一系列健康促进阿育吠陀（Ayurveda）并采用各种复兴方式（Rasayana）创造的。结论：根据现代医学思想的免疫力仅针对宿主病原体防御，但阿育吠陀在透视上采取综合免疫力，并探索影响个人健康的所有因素，从而抗病。
Ankush Gupta博士的生物塔 - Varanasi
目前，我们从事模型生物体分枝杆菌Smegmatis，一种非感染的快速生长的分枝杆菌，还对结核分枝杆菌的分子表征进行分子表征，一种致病性的慢性增长的结枝杆菌，研究重要的调节性分子在病理源和其他细胞中的重要作用。在其中一个项目中，我们正在研究来自患者样品中敏感，MDR和XDR M.结核病分离株的比较蛋白质组织和转录组学，以阐明耐药性生物标志物和药物靶标。在另一个项目中，我们正在研究高裂解噬菌体的隔离，鉴定和分子表征，以识别和表征其内olysins，它们是针对结核分枝杆菌的一类新型抗菌剂。在另一个项目中，我们正在研究胞质外功能（ECF）Sigma和抗sigma因子在结核分枝杆菌的毒力机制中的作用。我们还在研究结核分枝杆菌中RNA代谢（加工和降解）的分子基础的RNase E RNA降解体。此外，我们还通过制备该酶的几个位置定向的突变体来研究新型的L-天冬酰胺酶的新型R.Etli类。迄今为止，还没有关于这类L-天冬酰胺酶的分子，功能/结构表征的详细报告。它没有细菌L-天冬酰胺酶的特征性活性位点。有足够的机会研究结构方面，以利用其治疗潜力。
课程Dr. Mangal Deep Gupta
1。Mangal Deep Gupta和R. K. Chauhan，“使用耦合-lcg和多阶段LFSR与时钟门控网络的FPGA实施新德里”，申请号：202011029835a，在14/07/2020官员中，partent，partent，partent in New Delhi，partent，partent， 35/2020，日期：28/08/2020。doi：http：//ipindia.gov.in/writereaddata/portal/ipojournal/1_4901_1/part-1.pdf
Poornima Gupta
印度国家有限公司（NSE）交换广场的国家证券交易所，地块编号。c/1，g块，班德拉·库拉（Bandra-Kurla Complex），班德拉（E），孟买 - 400051脚本代码：500136符号：埃斯特主题：埃斯特（Ester）主题：“埃斯特工业有限公司（Ester Industries Ltd.）和劳普工业公司脚印”日期为2024年5月2日，根据SEBI第30条（上市义务和披露要求）条例，2015年的第30条，请在此处找到该公司发行的新闻稿的副本，作为“ Ester Industries Ltd.和Loop Industries in Inding Indies Inding Inding Inding Inding Inding Inding Inding Inding Inding Inding Inding Inding Inding Inding Inding Inding Inding Inding Inding Inding Inding Inding Inding Inding Inding Inding Indrim Inding的副本具有明显较低的碳足迹的废物聚合物的聚合物是自称的。您被要求将上述记录列入记录。感谢您忠实地感谢您的Ester Industries Limited Poornima Gupta公司秘书和合规官：如上所述
个人简介 - 姓名：Bipin Kumar Gupta 博士 研究领域
光学材料的设计、合成和应用，专门研究多功能新型发光材料、二维材料和变色/光学可变颜料，用于防伪油墨配方，打击货币、护照和重要文件的伪造。 开发隐形墨水（在 365 nm 紫外线 LED 下可见的红色发光），用于防止重复投票。 开发用于高对比度荧光细胞成像以及用于药物输送应用的 MRI 高对比度成像的发光磁性材料。 开发与蓝色二极管激光器集成的黄色荧光粉，为汽车前照灯应用产生白光。 开发用于光学显示和储能应用的碳奇异材料（石墨烯、石墨烯量子点、碳纳米管和纳米纤维）。 设计自主开发的 CVD 装置，用于在 Si/SiO 2 基板上连续生长高度可重复的“MoS 2 /MoSe 2 /WSe 2 单层”沉积，用于计量、太赫兹和光电探测器设备。
Priti Gupta 博士 1*、Chakrala Sreelatha 博士 2、A. Latha 3、Shilpi Raj 博士 4、Aparna Singh 博士 5 1* 经济学系研究生助理教授，Bhupendra Narayan Mandal 大学（西校区）研究生中心，Saharsa，比哈尔邦，852201 2 统计学系助理教授，Rajendra 大学，Pragna vihar，Balangir 区，Odisha，邮编：767002 3 数学系助理教授，KSR 工程学院，Tiruchengode，Namakkal Dt，邮编：637215 4 助理教授，Amity 商学院，Amity 大学巴特那，Rupaspur，巴特那，比哈尔邦，邮编：801503 5 博士后研究员（PDF），贝拿勒斯印度教大学管理学院，瓦拉纳西 IM，Banaras Hindu大学，兰卡，瓦拉纳西，邮编：221005 引用：Priti Gupta 博士等人 (2024) 探索教育的未来：人工智能对师生关系的影响，教育管理：理论与实践，30(4)，6006-6013，Doi：10.53555/kuey.v30i4.2332
Priti Gupta 博士 1*、Chakrala Sreelatha 博士 2、A. Latha 3、Shilpi Raj 博士 4、Aparna Singh 博士 5 1* 经济学系研究生助理教授，Bhupendra Narayan Mandal 大学（西校区）研究生中心，Saharsa，比哈尔邦，852201 2 统计学系助理教授，Rajendra 大学，Pragna vihar，Balangir 区，Odisha，邮编：767002 3 数学系助理教授，KSR 工程学院，Tiruchengode，Namakkal Dt，邮编：637215 4 助理教授，Amity 商学院，Amity 大学巴特那，Rupaspur，巴特那，比哈尔邦，邮编：801503 5 博士后研究员（PDF），贝拿勒斯印度教大学管理学院，瓦拉纳西 IM，Banaras Hindu大学，兰卡，瓦拉纳西，邮编：221005 引用：Priti Gupta 博士等人 (2024) 探索教育的未来：人工智能对师生关系的影响，教育管理：理论与实践，30(4)，6006-6013，Doi：10.53555/kuey.v30i4.2332
Gupta等。 2024.pdf -UCL Discovery 环境国际 - UCL发现 在2022年爆发期间，没有可检测到的蒙基氧基病毒DNA在11,000英文捐赠中 第3章
量化现有水基础设施的全球变暖潜力是实现水工业对零碳的承诺的重要一步。尽管对集中城市水基础设施的全球变暖潜力有了深刻的了解，但对较小规模的农村系统的严格分析很少。这项工作采用了生命周期评估，以确定与五个苏格兰群岛相关的现有饮用水处理厂的全球变暖潜力：Arran，Iona，Jura，Barra和Vatersay。从源到下沉的水系统以及化学物质，运输，能源以及从水基础设施中的废产品再利用的使用。该岛饮用水处理厂的全球变暖潜力范围为0.18至0.79 kgco 2 -eq/m 3的饮用水，而废水处理工程的含量为0.51至1.14 kgco 2 -eq 2 -eq/m 3。正如先前报道的那样，在苏格兰，全球水服务的全球升温潜力可以多达7倍。全球主要的饮用水处理工程中主要的贡献者是膜生物反应器消耗的电力。化粪池中污泥中甲烷的直接排放和土地填海的直接排放，对全球变暖潜力做出了最大的贡献。它也对模型参数高度敏感，这突出了对化粪池和污泥处理的过程排放的全面探索的需求。对现有农村水基础设施的这种分析是一个基线，可以对其进行替代替代性低碳技术配置。
Abhishek Gupta -
2023最佳系统论文决赛入围RSS 2023 2023学生（Chuning Zhu）授予亚马逊科学枢纽奖学金2019 UC Berkeley提名Google PhD奖学金2019年Neurips奖学金2019年Neurips 2019年Neurips 2019 Meta-Learning Worker在2018年最佳审查员2018年Robot 2018（Corme）2018（CORM）的最佳审查员（CORM 2018）（ICM）（CORM 2018）（ICM） 2018年ICML 2018 LLARALA研讨会2016年国家科学基金会研究生研究奖学金2016年国防科学与工程研究生研究生奖学金（拒绝）2016年UC Berkeley杰出GSI奖2015 EECS Berkeley Department Alverty thress Award 2011 Edward Kraft Kraft 2011 Kraft Kraft 2009 Kvpy Fallows，2016年，2016年国防科学与工程研究生奖学金2016年国防科学与工程研究生奖学金（拒绝）2016年国防科学与工程研究生奖学金（拒绝）2016年国家科学研究生研究生研究生研究生研究生研究生奖学金（拒绝）。印度
对斑马鱼诱导的斑马鱼模型Sweety Gupta 1，Shivakumar Hugar 1，Virupanag
目前的研究工作旨在在斑马鱼中造成的scopolamine诱导性失忆症中香蕉皮粉（BPP）的神经保护作用。通过新颖的坦克测试，Y迷宫测试和色彩偏见的食欲调节T迷宫测试评估BPP的效果。在新型储罐测试中，不同浓度的BPP（12.5、25和50 mg/l）显示出剂量依赖性的增加，与爆炸性对照组相比，在顶部花费的时间，在顶部花费的时间，进入顶部的延迟和总距离的距离减少，而在底部花费的时间减少和底部的时间减少。在Y迷宫测试中，与Scopolamine对照组相比，在各种优势的BPP表现出剂量依赖性依赖性的剂量依赖性依赖性剂量的显着增加。与Scopolamine对照组相比，不同浓度的BPP在斑马鱼的脑匀浆中显示出显着降低乙酰胆碱酯酶（ACHE）和MDA含量。在12.5、25和50 mg/l的T迷宫测试BPP中，与剂量对照组相比，在绿色手臂上花费的时间的剂量显着增加，而在绿色手臂上花费的时间显着减少了红色的手臂和在红色手臂上花费的时间的显着减少。这项研究获得的结果得出的结论是，BPP可以通过增强卫生斑马鱼模型中的行为反应和抗氧化酶的功能来有效地改善孢子氨氨酸诱导的失忆症斑马鱼模型的记忆障碍。关键词：神经保护性，新型坦克测试，疼痛，MDA，斑马鱼