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Rudrodip Majumdar 博士（美国北卡罗莱纳州立大学）
➢ 为高温应用开发先进的填料床潜热存储数值模型（与孟买印度理工学院机械工程系 Sandip Kumar Saha 博士合作）。（资助研究：计划编号：DST/TMD/MES/2K17/25(C)） ➢ 为太阳能热发电回路中的热交换器开发一种先进的模型。（与孟买印度理工学院机械工程系 Sandip Kumar Saha 博士合作）。（资助研究：计划编号：DST/TM/SERI/2k12/59(G)） ➢ 利用单元分析方法，使用结构化六边形模板，开发具有有限源项的热传导方程数值解的计算方案（与孟买印度理工学院能源科学与工程系 Suneet Singh 博士合作）。 ➢ 内部 Parkhomov 型实验的数据分析（详细 XRD），旨在寻找可持续的低能量反应途径以产生能量（与印度理工学院孟买分校机械工程系教授 Kannan Iyer 博士合作）。（资助研究：计划编号：RD/0116-NTPC000-005）
营销中协作人工智能的框架
以及店内体验优化、客户满意度跟踪的情绪分析等。在学术方面，我们同样观察到人工智能研究在营销领域的激增。例如，店内人工智能对零售业的影响（Grewal、Roggeveen 和 Nordfalt 2017；Grewal 等人2020），调查消费者采用自主购物系统的心理和文化障碍（de Bellis 和 Venkataramani Johar 2020），开发可解释的自动化产品推荐方法（Marchand 和 Marx 2020），深度卷积神经网络在预测零售额中的应用（Ma 和 Fildes 2021），大数据和非结构化数据在营销中的使用（例如Balducci 和 Marinova 2018；Grewal、Roggeveen 和 Nordfalt 2017；Wedel 和 Kannan 2016）；各种机器学习方法的应用，如视频挖掘（Li、Shi 和 Wang 2019）、文本分析（Berger 等2019；Humphreys 和 Wang 2018）、主题建模（Antons 和 Breidbach 2018）、语义分析（Liu 和 Toubia 2018）、动态在线定价（Misra、Schwartz 和 Abernethy 2019）；以及人工智能应用的影响，如音乐和新闻的自适应个性化（Chung、Rust 和 Wedel 2009；Chung、Wedel 和 Rust 2016）、物联网和消费体验
人工智能在正畸学中的应用综述
人工智能由麦卡锡于 1956 年提出，可以描述为非生物的行为，它具有感知复杂环境、学习并做出相应反应的能力（Nilsson and Nilsson，1998）。人工智能不一定模仿人类大脑，而是一种具有自己一套规则的解决问题的工具。已经进行了研究以利用人工智能实现类似人类的行为，并且发现计算机在许多参数上都超过了人类的结果（Faber 等人，2019 年）。人工智能技术已广泛应用于从鉴别诊断和放射线解释到牙科领域的修复治疗（Khanna，2010 年）。市场上有使用人工智能收集和存储患者数据的牙科管理软件。在这方面，人工智能可用于生成易于访问的完整详细虚拟数据库。交互式和语音识别界面可帮助牙科临床医生轻松完成一些复杂的任务。具有人工智能技术的软件可以记录必要的数据，并比人类更快、更有效地将其传输给临床医生 (Kannan, 2017)。凭借其独特的学习能力，人工智能可以接受训练来执行不同的任务。它
1 粘合剂喷射增材制造过程中的微观结构演变
2 H13 工具钢 3 4 Peeyush Nandwana 1*、Rangasayee Kannan 1、Derek Siddel 2 5 6 1 美国橡树岭国家实验室材料科学与技术部，橡树岭，美国 7 2 美国诺克斯维尔橡树岭国家实验室能源与交通科学部 8 *通讯作者：nandwanap@ornl.gov 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 版权声明：本稿件由 UT-Battelle, LLC 根据与美国能源部签订的合同编号 36 DE-AC05-00OR22725 撰写。美国政府 37 保留，而出版商在接受文章发表时，即承认美国政府 38 保留非独占、已付费、不可撤销的全球许可，以出版 39 或复制本稿件的已出版形式，或允许他人这样做，用于美国 40 政府目的。能源部将根据能源部公共访问计划 42 ( http://energy.gov/downloads/doe-public-access-plan ) 向公众提供这些联邦资助研究的结果。
CRISPR-CasとOMEGashisutemuの分子基盘 - 生化学
202. 3) Wang, JY, Tuck, OT, Skopintsev, P., Soczek, KM, Li, G., Al-Shayeb, B., Zhou, J., & Doudna, JA (2023) 通过 CRISPR 修剪器整合酶进行基因组扩展。Nature，618，855 ‒ 861。4) Wang, JY, Pausch, P., & Doudna, JA (2022) CRISPR-Cas 免疫和基因组编辑酶的结构生物学。Nat. Rev. Microbiol. , 20 , 641 ‒ 656。5) Anzalone, AV、Randolph, PB、Davis, JR、Sousa, AA、Ko-blan, LW、Levy, JM、Chen, PJ、Wilson, C.、Newby, GA、Raguram, A. 等人 (2019) 无需双链断裂或供体 DNA 的搜索和替换基因组编辑。Nature，576，149 ‒ 157。6) Mehta, J. (2021) CRISPR-Cas9 基因编辑用于治疗镰状细胞病和β地中海贫血。N. Engl. J. Med.，384，e91。 7) Kapitonov, VV, Makarova, KS, & Koonin, EV (2015) ISC，一组编码 Cas9 同源物的新型细菌和古细菌 DNA 转座子。J. Bacteriol. ，198，797 ‒ 807。8) Altae-Tran, H., Kannan, S., Demircioglu, FE, Oshiro, R., Nety, SP, McKay, LJ, Dlakić, M., Inskeep, WP, Makarova, KS, Macrae, RK, et al. (2021) 广泛分布的 IS200/IS605 转座子家族编码多种可编程的 RNA 引导的核酸内切酶。 Science , 374 , 57 œ 65。9) Weinberg, Z., Perreault, J., Meyer, MM, & Breaker, RR (2009) 细菌宏基因组分析揭示的特殊结构化非编码 RNA。Nature , 462 , 656 œ 659。10) Hirano, S., Kappel, K., Altae-Tran, H., Faure, G., Wilkinson, ME, Kannan, S., Demircioglu, FE, Yan, R., Shiozaki, M., Yu, Z., et al. (2022) OMEGA 切口酶 IsrB 与 ω RNA 和靶 DNA 复合的结构。 Nature , 610 , 575 œ 581。11) Biou, V., Shu, F., 和 Ramakrishnan, V. (1995) X 射线晶体学显示翻译起始因子 IF3 由两个通过 α 螺旋连接的紧凑的 α/β 结构域组成。EMBO J. , 14 , 4056 œ 4064。12) Schuler, G., Hu, C., 和 Ke, A. (2022) IscB-ω RNA 进行 RNA 引导的 DNA 切割的结构基础以及与 Cas9 的机制比较。 Science，376，1476 ‒ 1481。13) Bravo, JPK、Liu, MS、Hibshman, GN、Dangerfield, TL、Jung, K.、McCool, RS、Johnson, KA 和 Taylor, DW (2022) CRISPR-Cas9 错配监测的结构基础。Nature，603，343 ‒ 347。14) Aliaga Goltsman, DS、Alexander, LM、Lin, JL、Fregoso Ocampo, R.、Freeman, B.、Lamothe, RC、Perez Rivas, A.、Temoche-Diaz, MM、Chadha, S.、Nordenfelt, N. 等人 (2022) 从未培养的微生物中发现用于基因组编辑的紧凑型 Cas9d 和 HEARO 酶。Nat. Commun. ，13，7602。
Andivelu Ilangovan 名称：S。Parthasarathy博士出生日期：02-03-1963 Age L.C.博士Nehru助理教授联系地址 P. Chellapandi博士 Velu Rajesh Kannan博士 dr-r-kalidasan.pdf dr-k-premkumar.pdf 可持续的新兴创新... Ramaswamy Babu Rajendran博士
69。“在钯（II）（II）中使用有机丙诺醇的催化芳基化/烷基化在palladium（II）（II）中使用有机体试剂来得出β-取代的烯烃和二烯酮”，thangeswaran Ramar，Murugaiah A. M. M. Subbaiah，* Andangivan* and，化学。2022，87，7，4508–4523。出版日期：2022年3月15日，https：//doi.org/10.1021/acs.joc.1c02735，影响因素：3.8（2022），引用：8。美国化学学会。
多摩学分析揭示了与III期肺肺癌鳞状细胞肺癌患者的免疫疗法相关的免疫特征
多摩学分析揭示了与III阶段长-MAP S1400I试验Edwin Roger 1，Jiexin Zhang 2，Dzifa Yawa Duose 1，Duose Duose 1，1，diva Yawa Zhang 2，div>与IMNUONORAPY受益相关的免疫特征。 Edgar Gonzalez-Kozlovan 3,4,5,6，Mary W. Redman 7，Hong Chn 8，Ganiraju C. Manyam 2，Gaytri Kumar 1，Jianhua Zhang 9，Xingzhi Song 9 1，Frank Rojas 1，Baili Zhang 1，Len Ting 10，Ashna Jhaveri 10，Jacob Geisberg 10，Jennifer Altretreuter 10，Franziska Michor 10，James Provencher 10，Joyce Yu 10，Ethan Cerami，Ethan Cerami 11，Kasthuri 1，Rajyalakshmi Luthra 12，Gheath Altrash 13，Hsin-hui Huang 5,14，Hui Xie 5，Manishum Patel 5，Kai Nie 5，Joclyn Harris Biswas 15，Stephen van Nostrand 10,15，Seunghee Kim-Schulze 3,4,5,6，Jhanelle E. Gray 16，Roy S. Herbst 17，Ignacio I. Wistuba 1 Bazhenova 19，Sacha Gnjatic 3,4,5,6，J.Jack Lee 20，Jianjun Zhang 8,9和Cara Haymaker 1 1 2
人工智能与法律工作组
机器学习可根据电子邮件的上下文建议回复。*（Kannan 等人，2016 年）。*虽然并非所有 AI 工具都是如此，但 Outlook 和 Outlook Mobile 中的建议回复可以帮助用户节省时间和精力，同时保护隐私。必须承认，并非所有 AI 都是平等的。例如，生成式 AI 超越了基本的数据处理和交互，从潜在的大量来源生成新内容（包括文本、图像、视频等）（Lv，2023 年）。生成式 AI 工具提高了法律实践的效率，但也可能带来重大风险，包括我们区分真实数据和虚假数据的能力以及数据隐私和道德问题。因此，验证准确性和了解 AI 提供的来源至关重要。此外，律师必须熟悉 AI 中的“幻觉”概念。当 AI 系统产生看似合理但缺乏事实依据的输出时，就会出现幻觉，通常会以权威的气氛呈现内容，使其检测变得复杂。 （麻省理工学院斯隆教学与学习技术，2024 年）。这些不准确性可能会产生重大的实际和道德影响，尤其是在准确性和可靠性至关重要的法律背景下。因此，律师在依赖人工智能生成的内容时必须谨慎行事，并认真验证其有效性，以确保做出合理的决策并维护法律程序的完整性。
超越解剖台：为兽医学生提供人工智能虚拟解剖学
P Abinaya、K Dharani、R Gnanadevi 和 TA Kannan DOI：https://doi.org/10.22271/veterinary.2024.v9.i6b.1843 摘要 人工智能 (AI) 融入解剖学教育具有变革潜力，通过沉浸式三维虚拟现实体验提供增强深度和逻辑理解的资源。这些工具模拟了对活生生的动物身体的探索，为兽医和外科临床实践所需的全面知识做出了重大贡献。但是，要成功实施，必须解决几个挑战。后勤问题，例如与服务器、教育工具开发和技术支持相关的成本，构成了障碍。此外，由于一些学生可能缺乏足够的计算机资源或可靠的互联网连接，因此出现了访问和公平问题，限制了他们充分参与这些技术的能力。此外，基于人工智能的教育计划的设计必须具有包容性，适应不同的课程和各种文化、种族和民族背景。解决这些问题对于确保人工智能有效融入解剖学和医学教育、增强学习能力同时克服实践和可访问性障碍至关重要。关键词：可访问性、连接性、变革性、兽医和虚拟 1.简介 智能包括批判性思考、分析信息、从过去的经验中学习和适应新情况的能力（Tirri & Nokelainen，2011）[60]。它在塑造人类体验方面起着至关重要的作用，涉及理解、推理、识别、发明、规划、危机管理和沟通等认知能力（Colom 等人，2010）
第 22 届 USENIX 文件和存储技术会议 (FAST '24)
程序委员会 George Amvrosiadis，卡内基梅隆大学 Ali Anwar，明尼苏达大学 Oana Balmau，麦吉尔大学 John Bent，希捷 Janki Bhimani，佛罗里达国际大学 Angelos Bilas，克里特岛大学和 FORTH Ali R. Butt，弗吉尼亚理工大学 Andromachi Chatzieleftheriou，微软研究院 Young-ri Choi，蔚山国立科学技术研究所 Angela Demke Brown，多伦多大学 Peter Desnoyers，东北大学 Aishwarya Ganesan，伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校和 VMware Research Ashvin Goel，多伦多大学 Haryadi Gunawi，芝加哥大学 Dean Hildebrand，谷歌 Yu Hua，华中科技大学 Jian Huang，伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校 Jooyoung Hwang，三星电子 Jinkyu Jeong，延世大学 Sudarsun Kannan，罗格斯大学 Sanidhya Kashyap，洛桑联邦理工学院 Youngjin Kwon，韩国科学技术研究院技术（KAIST） Patrick PC Lee，香港中文大学（CUHK） Sungjin Lee，大邱庆北科学技术大学（DGIST） Cheng Li，中国科学技术大学 Youyou Lu，清华大学 Peter Macko，MongoDB Changwoo Min，Igalia Beomseok Nam，成均馆大学 Sam H. Noh，弗吉尼亚理工大学 Raju Rangaswami，佛罗里达国际大学 Jiri Schindler，IonQ Phil Shilane，戴尔科技集团 Keith A. Smith，MongoDB Vasily Tarasov，IBM 研究部 Eno Thereska，Alcion, Inc. Carl Waldspurger，Carl Waldspurger 咨询公司 Wen Xia，哈尔滨工业大学 Gala Yadgar，以色列理工学院 Ming-Chang Yang，香港中文大学（CUHK）