研究和工作经历 1. 2013 年 12 月至今在班加罗尔 CPGS 的 Visvesvaraya 科技大学担任助理教授 2. 2013 年 8 月至 2013 年 12 月在班加罗尔 Acharya 理工学院担任助理教授 3. 2012 年 9 月至 2013 年 3 月在班加罗尔政府科学学院担任客座讲师 4. 2009 年 4 月至 2012 年 4 月在班加罗尔大学担任 UGC-Dr. DS Kothari 博士后研究员。 5. 2008 年 10 月至 11 月在新德里印度理工学院担任博士后研究员 6. 2004 年 8 月至 2008 年 9 月在印度 Shankaraghatta 的 Kuvempu 大学工业化学系攻读博士学位,师从 BS Sherigara 教授。研究课题名称:“某些具有生物学重要性的电活性物质的伏安法研究”
I.引言许多学者由于该国日益强调教育以及该行业的大规模数据集的广泛使用,因此将数据挖掘和机器学习方法应用于教育主题。被称为“教育数据挖掘”(EDM)的数据挖掘研究领域的目标是通过识别各种变量之间的相关性来找到大量数据产生的数据中的模式,趋势和联系。这种新兴学科使用统计,机器学习和数据挖掘技术分析了教育大数据,重点是学生绩效预测。至关重要的是要意识到评估学生表现不仅需要查看商标;它要求进行彻底的评估,该评估考虑了课程复杂性和每个学生的独特评分标准等方面[2]。教育机构从EDM的预测见解中获得了很大的收获,这使他们能够最大程度地利用资源并为学生提供个性化的帮助。
智能街道 - 基于物联网的快速紧急警报系统 1BY20IS103 Ojaswini J 1BY20IS121 Priyamvada P. 2 1BY20IS073 Lokesh E
2。教授 Lokesh S. Khedekar拥有“公交管理和人群控制系统”的专利,本发明与公交管理和人群控制系统有关。 公共交通,尤其是公交网络,在有效地将人们运送到所需目的地方面起着至关重要的作用。 但是,印度现有的公交系统面临着某些挑战,例如人满为患和资源分配效率低下。 本发明是公交管理和人群控制系统,以解决这些问题并优化公交路线的利用。 本系统包含了用于总线导体的移动应用程序和一个Web平台,供操作员监视和分析数据。 通过利用实时乘客数据,该系统旨在改善人群管理,优化总线分配并提高整体公共交通效率。教授Lokesh S. Khedekar拥有“公交管理和人群控制系统”的专利,本发明与公交管理和人群控制系统有关。公共交通,尤其是公交网络,在有效地将人们运送到所需目的地方面起着至关重要的作用。但是,印度现有的公交系统面临着某些挑战,例如人满为患和资源分配效率低下。本发明是公交管理和人群控制系统,以解决这些问题并优化公交路线的利用。本系统包含了用于总线导体的移动应用程序和一个Web平台,供操作员监视和分析数据。通过利用实时乘客数据,该系统旨在改善人群管理,优化总线分配并提高整体公共交通效率。
作者 Ricardo:Rui NEIVA、Gareth HORTON、Aleix PONS、Kadambari LOKESH、Lorenzo CASULLO、Alexander KAUFFMANN、Giannis GIANNELOS;环境:Marta BALLESTEROS、Max KEMP、Nina KUSNIERKIEWICZ 研究管理员:Ariane DEBYSER、Davide PERNICE 项目、出版和传播协助:Mariana VÁCLAVOVÁ、Kinga OSTAŃSKA、Stephanie DUPONT 欧洲议会结构和凝聚力政策部 语言版本 原文:EN 关于出版商 如需联系政策部或订阅我们为 TRAN 委员会所做的工作的最新消息,请写信至:Poldep-cohesion@ep.europa.eu 手稿于 2022 年 9 月完成 © 欧盟,2022 本文件摘要可在互联网上获取,也可选择下载全文:https://bit.ly/3r4hvlT 本文件可在互联网上获取: http://www.europarl.europa.eu/thinktank/en/document.html?reference=IPOL_STU(2022)699651 有关政策部门为 TRAN 进行研究的更多信息,请访问:https://research4committees.blog/tran/ 在 Twitter 上关注我们:@PolicyTRAN
Pharma Innovation Journal 2023; 12(2):2547-2556 ISSN(E):2277-7695 ISSN(P):2349-8242 NAAS评级:5.23 TPI 2023; 12(2):2547-2556©2023 TPI www.thepharmajournal.com收到:17-12-2022接受:21-01-01-2023 Rajender Kumar农业和食品工程系,印度西孟加拉国IIT Kharagpur,印度西孟加拉国IIT Kharagpur,印度Lokesh Kumawat印度西孟加拉邦IIT Kharagpur的Ankit Somra农业和食品工程系,印度曼尼什帕特尔农场机械和动力工程系,农业工程学院,JNKVV,JNKVV,JNKVV,Madhya Pradesh Pradesh Pradesh Pradesh印度印度Ajay Sonjay Somrriagral and Food Engifeering of Kharagpur,iiT Kharagpur,Ink and Idand and India and Ind Idand and India nation。印度西孟加拉邦IIT Kharagpur的农业和食品工程
稿件收到于 2022 年 3 月 28 日;修订于 2022 年 5 月 3 日;接受于 2022 年 5 月 12 日。导致这些结果的研究获得了欧盟“地平线 2020”研究和创新计划下玛丽居里资助协议编号 812790(MSCA-ETN PETER)的资助。(通讯作者:Qazi Mashaal Khan。)Qazi Mashaal Khan 就职于 ESEO 工程学院、电气和电子工程系、RF-EMC 研究小组,49107 昂热,法国,同时也就职于法国国立应用科学研究所,35708 雷恩,法国(电子邮件:qazimashaal.khan@eseo.fr)。 Lokesh Devaraj 和 Alastair Ruddle 就职于 HORIBA MIRA Limited,地址:英国纽尼顿,CV10 0TU(电子邮件:lokesh.devaraj@horiba-mira.com;alastair.ruddle@horiba-mira.com)。Mohsen Koohestani、Mohamed Ramdani 和 Richard Perdriau 就职于 ESEO 工程学院电气和电子工程系 RF-EMC 研究组,地址:法国昂热 49107,以及雷恩第一大学雷恩电子和电信研究所,地址:法国雷恩 35042(电子邮件:mohsen.koohestani@eseo.fr;mohamed.ramdani@eseo.fr;richard.perdriau@eseo.fr)。数字对象标识符 10.1109/LEMCPA.20XX.XXXXXX
通过社交媒体和变形金刚模型了解躁郁症:挑战和见解葡萄etsrivastava*,Lokesh Boggavarapu*,Anthony Shin*,Anthony Shin*,Avisek Datta,Yingda Lu,runa bhaumik **伊利诺伊州芝加哥**伊利诺伊州芝加哥大学的同等贡献者**相应的社交媒体* (BD)仍然显着未充满意。复杂性是由与抑郁和焦虑相关的语言模式的重叠产生的,使准确的识别挑战。本研究旨在基准在Reddit帖子上训练的各种变压器模型的性能,以将BD与其他心理健康状况区分开。使用高性能生成AI模型(GPT-4O)作为基准,分析表明某些开放小型模型(ex。MISTRAL,LLAMA)在捕获与BD相关的微妙语言线索方面表现出色,以高精度和召回率达到高达0.86的F1得分。但是,BD经常被错误分类为抑郁症(23%–51%),正常(2%–41%)和焦虑症(1%–7%),强调了对改进方法的需求。该研究强调了特定于域数据的重要性以及更细微的模型以增强BD检测准确性,为更有效的心理健康监测和及时干预铺平了道路。