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World File Search SystemKrishnamurthy
Bach，E。Orcid：https：//orcid.org/0000-0002-9725-0203，Mote，S.，Krishnamurthy，V.，Surjalal Sharma，A.，Ghil，Ghil，M。和Kalnay，E.（2021）
摘要：气候系统的振荡模式是其最可预测的特征之一，尤其是在季节内尺度上。这些振荡可以通过数据驱动的方法很好地预测，通常比动态模型更好。但是，由于振荡仅代表了总方差的一部分，因此以前尚不清楚将振荡预测与整体系统的动态预测相结合的一种方法。我们引入了集合振荡校正（ENOC），这是一种校正动力学模型集合预测中振荡模式的通用方法。我们计算合奏平均值或集合概率分布，只有最佳的集合成员，这是由它们与振荡模式的数据驱动预测差异所确定的。我们还提出了一种使用集合数据同化的替代方法，将振荡预测与系统的动态预测集合（ENOC-DA）结合在一起。使用一种称为多通道构思频谱分析（M-SSA）的时间序列分析方法提取振荡模式，并使用模拟方法进行了预测。我们使用具有显着振荡组件的混沌玩具模型测试这两种方法，并表明与未校正的集合相比，它们可稳健地减少误差。我们讨论了这种方法的应用，以改善季风的预测以及气候系统的其他部分。我们还讨论了该方法可能扩展到其他数据驱动的预测，包括机器学习。
全球飞往安全，商业周期和美元的航班
参见Miranda-Agrippino和Rey（2020，2022），Krisnamurthy和Vissing-Jorgensen（2012），Maggiori（2017，2022），Market and Maggior（2015），Gopinath and Stein（2021），Jiang，Jiang，Jiang，Jiang，Jiang，Jiang，，，Jiang，，Jiang，，，，JIANG，，JIANG，，，JIANG，，，，JIANG，，，JIANG，， Krisnamurthy，Lustig和Sun（2021），Iskhoki和Treat（2022），Kekre和Lenel（2021），Bodenstein，Cuba-Borda，Gonmann和Presno（2024）1
解决单位承诺问题的需求响应载荷
1。M. Frank，P。Wolfe等人，“用于二次编程的算法”，《海军研究物流季刊》，第1卷。3，不。1-2，pp。95–110，1956。2。B. Knueven，J。Ostrowski和J.-P。沃森（Watson），“单位承诺问题的混合成员编程公式”，《计算日报》，第1卷。 32，否。 4，pp。 857–876，2020。 3。 D. Bertsimas和J. N. Tsitsiklis，线性优化简介。 雅典娜科学贝尔蒙特，马萨诸塞州，1997年，第1卷。 6。 4。 S. Boyd，S。P。Boyd和L. Vandenberghe，凸优化。 剑桥大学出版社，2004年。 5。 S. N. Ravi，M。D。Collins和V. Singh，“带有CoreSet保证的确定性的非平滑Frank Wolfe算法”，有关优化期刊的通知，第1卷。 1，否。 2，pp。 120–142，2019。 6。 C. Barrows，A。Bloom，A。Ehlen，J。Ikaheimo，J。Jorgenson，D。Krishnamurthy，J。Lau，J。McBennett，M。O'Conconnell，E。Preston等人，“ IEEE可靠性测试系统：提议的2019年更新，” IEEE EEE EEE TRACTITATION of POWTOR SYSTICE对POWTOR Systems oil Power Systems on Power Systems oil Power Systems oil Power Systems，vol，vol。 35，否。 1，pp。 119–127，2019。 7。 J. D. Lara，C。Barrows，D。Thom，D。Krishnamurthy和D. Callaway，“ PowerSystems.jl - 用于LargesCale建模的电源系统数据管理软件包”，软件X，第1卷。 15，p。 100747，2021。 8。 J. D. Lara，D。Krishnamurthy，C。BarrowsetAl。，“ PowerSystems.jl and PowerSimulations.jl”，国家可再生能源实验室。 （NREL），Golden，Co（美国），Tech。B. Knueven，J。Ostrowski和J.-P。沃森（Watson），“单位承诺问题的混合成员编程公式”，《计算日报》，第1卷。32，否。4，pp。857–876，2020。3。D. Bertsimas和J. N. Tsitsiklis，线性优化简介。雅典娜科学贝尔蒙特，马萨诸塞州，1997年，第1卷。6。4。S. Boyd，S。P。Boyd和L. Vandenberghe，凸优化。 剑桥大学出版社，2004年。 5。 S. N. Ravi，M。D。Collins和V. Singh，“带有CoreSet保证的确定性的非平滑Frank Wolfe算法”，有关优化期刊的通知，第1卷。 1，否。 2，pp。 120–142，2019。 6。 C. Barrows，A。Bloom，A。Ehlen，J。Ikaheimo，J。Jorgenson，D。Krishnamurthy，J。Lau，J。McBennett，M。O'Conconnell，E。Preston等人，“ IEEE可靠性测试系统：提议的2019年更新，” IEEE EEE EEE TRACTITATION of POWTOR SYSTICE对POWTOR Systems oil Power Systems on Power Systems oil Power Systems oil Power Systems，vol，vol。 35，否。 1，pp。 119–127，2019。 7。 J. D. Lara，C。Barrows，D。Thom，D。Krishnamurthy和D. Callaway，“ PowerSystems.jl - 用于LargesCale建模的电源系统数据管理软件包”，软件X，第1卷。 15，p。 100747，2021。 8。 J. D. Lara，D。Krishnamurthy，C。BarrowsetAl。，“ PowerSystems.jl and PowerSimulations.jl”，国家可再生能源实验室。 （NREL），Golden，Co（美国），Tech。S. Boyd，S。P。Boyd和L. Vandenberghe，凸优化。剑桥大学出版社，2004年。5。S. N. Ravi，M。D。Collins和V. Singh，“带有CoreSet保证的确定性的非平滑Frank Wolfe算法”，有关优化期刊的通知，第1卷。1，否。2，pp。120–142，2019。6。C. Barrows，A。Bloom，A。Ehlen，J。Ikaheimo，J。Jorgenson，D。Krishnamurthy，J。Lau，J。McBennett，M。O'Conconnell，E。Preston等人，“ IEEE可靠性测试系统：提议的2019年更新，” IEEE EEE EEE TRACTITATION of POWTOR SYSTICE对POWTOR Systems oil Power Systems on Power Systems oil Power Systems oil Power Systems，vol，vol。 35，否。 1，pp。 119–127，2019。 7。 J. D. Lara，C。Barrows，D。Thom，D。Krishnamurthy和D. Callaway，“ PowerSystems.jl - 用于LargesCale建模的电源系统数据管理软件包”，软件X，第1卷。 15，p。 100747，2021。 8。 J. D. Lara，D。Krishnamurthy，C。BarrowsetAl。，“ PowerSystems.jl and PowerSimulations.jl”，国家可再生能源实验室。 （NREL），Golden，Co（美国），Tech。C. Barrows，A。Bloom，A。Ehlen，J。Ikaheimo，J。Jorgenson，D。Krishnamurthy，J。Lau，J。McBennett，M。O'Conconnell，E。Preston等人，“ IEEE可靠性测试系统：提议的2019年更新，” IEEE EEE EEE TRACTITATION of POWTOR SYSTICE对POWTOR Systems oil Power Systems on Power Systems oil Power Systems oil Power Systems，vol，vol。35，否。1，pp。119–127，2019。7。J. D. Lara，C。Barrows，D。Thom，D。Krishnamurthy和D. Callaway，“ PowerSystems.jl - 用于LargesCale建模的电源系统数据管理软件包”，软件X，第1卷。15，p。 100747，2021。8。J. D. Lara，D。Krishnamurthy，C。BarrowsetAl。，“ PowerSystems.jl and PowerSimulations.jl”，国家可再生能源实验室。（NREL），Golden，Co（美国），Tech。REP。，2018。REP。，2018。
使用数据驱动的振荡模式预测改进了南亚季风降雨的季节预测
E. Bach，V。Krishnamurthy，S。Mote，J。Shukla，A。S。Sharma，E。Kalnay和M. Ghil（2024）。 “使用振荡模式的数据驱动预测，改善了南亚季风降雨的亚季节预测”。 国民议会E. Bach，V。Krishnamurthy，S。Mote，J。Shukla，A。S。Sharma，E。Kalnay和M. Ghil（2024）。“使用振荡模式的数据驱动预测，改善了南亚季风降雨的亚季节预测”。国民议会
2025 年 1 月 27 日上午 11:30 起 SP 01
2 已批准 11J2124618 BSAC3103 公司会计 II 1. Dr.Mohammed Muslim 3 已批准 11S19218 BSAC3103 公司会计 II 3. Dr. M. KrishnaMurthy 4 已批准 11S19177 BSAC3103 公司会计 II 1. Dr.Mohammed Muslim 5 已批准 11S19187 BSAC3103 公司会计 II 3. Dr. M. KrishnaMurthy 6 已批准 11S19115 BSAC3103 公司会计 II 1. Dr.Mohammed Muslim 7 已批准 11J19181 BSAC3103 公司会计 II 2. Dr.Mohammed Muslim 8 已批准 11S1941 BSSM4104 战略管理 1. Teresita . L. Cedro 9 批准 11S1935 BSSM4104 战略管理 3. 特雷西塔。 L·塞德罗
Kishan Suthar
1。Suthar K，Krishnamurthy N，2025年。在共享共享基础下的随机通用纳什均衡：基于CVAR的方法，国际计算运营研究与算法游戏理论2025在ISI DELHI的国际会议。
时事 - Drishti IAS
¾ 在K. Krishnamurthy (Dr.) 诉印度联邦 (2010) 案中，由五名宪法审判庭法官作出的裁决中，最高法院对第243D(6) 条和第243T(6) 条进行了解释，这两条分别允许通过法律为村委会和市政机构中的落后阶层保留席位，最高法院认为，政治参与的障碍与限制接受教育和就业机会的障碍并不相同。
卡内基·梅隆（Carnegie Mellon）生物医学工程论坛
123 De novo construction of T cell compartment in humanized mice engrafted with iPSC-derived thymus organoids Ann Zeleniak, Connor Wiegand, Wen Liu, Catherine McCormick, Amir Alavi, Ravi Krishnamurthy, Haonan Guan, Asako Tajima, Henry Cohen, Stephanie Wong, Suzanne Bertera, Lame Balikani，Massimo Trucco，Ziv Bar-Joseph，Ipsita Banerjee，Yong Fan；细胞治疗研究所；匹兹堡大学；卡内基·梅隆大学；阿勒格尼综合医院
Larasati, Retno；De Liddo, Anna 和 Motta, Enrico (2021)。人工智能医疗保健系统界面：非专家用户信任的解释设计。在：ACMIUI-WS 2021：ACM IUI 2021 研讨会联合论文集（Glowacka、Dorota 和 Krishnamurthy、Vinayak 编辑），CEUR 研讨会论文集，2903。
摘要研究表明，非专家用户倾向于过度信任或不信任人工智能系统。当人工智能应用于医疗保健时，这引起了人们的担忧，患者信任不可靠系统的建议或完全不信任可靠系统的建议可能会导致致命事故或错过医疗保健机会。先前的研究表明，解释可以帮助用户对人工智能系统的信任做出适当的判断，但如何在医疗支持场景中为非专家用户设计人工智能解释界面仍然是一个悬而未决的研究挑战。本文探讨了一个基于阶段的参与式设计过程，以在人工智能医疗支持场景中为非专家开发一个值得信赖的解释界面。值得信赖的解释是一种帮助用户对医疗保健是否信任人工智能系统做出深思熟虑的判断的解释。本文的目的是确定可以有效地为值得信赖的解释界面的设计提供信息的解释组件。为了实现这一目标，我们进行了三次数据收集，研究了专家和非专家对人工智能医疗支持系统解释的看法。然后，我们开发了一个用户心理模型、一个专家心理模型和一个目标心理模型，描述了非专家和专家如何理解解释，他们的理解有何不同，以及如何将它们结合起来。基于目标心理模型，我们提出了一套 14 条解释设计指南，用于可信的人工智能医疗系统解释，这些指南考虑到了非专家用户的需求、医疗专家的实践和人工智能专家的理解。
我们生活在一个科学的世界，从数学开始......
ICTS 教员 Subhro Bhattacharjee 凝聚态物理学：强关联系统 Chandan Dasgupta（西蒙斯客座教授） 凝聚态物理学和统计力学 Abhishek Dhar 非平衡统计力学 Deepak Dhar（INSA 杰出教授） 统计力学 Hulikal Krishnamurthy（西蒙斯客座教授） 凝聚态理论 Manas Kulkarni 凝聚态和统计物理学 Anupam Kundu 统计物理学、随机过程 Sumathi Rao（ICTS 杰出高级教授） 凝聚态物理学 Sthitadhi Roy 凝聚态物理学和统计力学 Joseph Samuel（西蒙斯客座教授） 广义相对论、量子信息、物理学中的几何和拓扑