XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemMadhu
由Brahmi Ghrita和Panchgavya Ghrita制备的Swarnaprashan对儿童免疫调节和身体生长的比较研究
这种情况在快速增长期和关键发展期间对正常生长和发展的实现具有暂时或永久的延迟影响。给儿童加工黄金是一种习惯，称为Swarnaprashan在Kashyap Samhita中，Acharya Kashyapa清楚地解释了Swarna用于改善智力，消化，代谢，体力和免疫力的管理。阿育吠陀是印度综合医学体系，已经设计了一种新颖的方法来增强整体免疫力，从而帮助孩子抵抗和抗击疾病。在不同的阿育吠陀经典中，我们发现了许多不同的表述描述，这些描述有助于实现良好的免疫力，寿命，记忆，智力，肤色等，需要通过适当的研究来探索，然后在当前具有真实性的上下文中实现。Swarnaprashan是一种阿育吠陀配方，将Swarna与Madhu和Ghrita混合在一起，形式是可爱的，它的形式（prashana）[4]。
无法忍受的人造风险阈值建议...
该工作文件是由2024年11月12日在加利福尼亚州伯克利举行的面对面的圆桌会议告知的，并于2024年12月16日举行了虚拟研讨会，将来自学术界，工业，公民社会和政府的代表聚集在一起。我们感谢参与者的专家反馈和见解。参与者不一定认可此处包括的建议或注意事项。Participants in the November and/or December workshops included: Sacha Alanoca, Esteban Arcaute, Anthony Barrett, Steph Batalis, Colleen Chien, William Cutler, Tarana Damania, Ian Eisenberg, Florence G'sell, Giulia Geneletti, Paolo Giudici, Jason Green-Lowe, David Evan Harris, Yolanda Lannquist, Owen Larter, Toni Lorente, Richard Mallah, Mina Narayanan, Cassidy Nelson, Joe O'Brien, Neev Parikh, Daniel Schiff, Colin Shea-Blymyer, Olivia Shoemaker, Risto Uuk, Meredith Lee, Alisar Mustafa, Chris Meserole, Stuart Russell, Maeve Ryan, Madhu Srikumar, Shane维诺夫和其他人。我们感谢安全与新兴技术中心（CSET）的基础研究赠款计划，以支持我们在这个领域正在进行的工作。
请注意以下事项
申请编号REGISTERED NAME OF THE APPLICANTS 001 BHAVANASI SATYASANTHI 002 GAURAV ANIL DHANDE 003 MOHD MUZAKKIR ABDUL NAZIM 004 KUNUTHURU SIVAKUMAR 005 DEETI NAVEEN 006 SANDHYANA BOINI 007 ADALA AKHILA 008 PITLA SAIKIRAN 009 NALINI S 010 SUNILA 011 CHOPPARI ASHOK 012 RAMYA N 013 SUSHMA PRIYANKA CHIKULA 014 NAKKA ANJALI 015 BADDIPUDI BUEALA RATHNA KUMARI 016 RAMYA N 017 JAMPALA PRATHYUSHA 018 HITHASHREE DM 019 DHIRAJ 020 NERELLA ADITHYA 021 GUNDA VAISHNAVI 022 HONNAPPA 023 PUSHPANJALI 024 VAISHNAVI GUNDA 025 GAINI VAMSHI 026 VELLANKI KALYANI SREE KANYA 027 MEDUDHULA VEERANJANEYULU. 028 MD ASHFAQ 029 SUSHMA SM 030 NAVYA BYNU 031 RADHIKA SURESH JAKKAPPAGOL 032 TOSHANA YOGESH SAKHARE 033 SOWMYA KIRAN MK 034 SYEDA KARISHMA TABASSUM 035 M. DIVYA 036 BADISA PRATHIMA SAHITHI 037 LANKA SAHITHI 038 SANJANA 039 TADIPATRI SRINIVASA PAVAN 040 SAKKARA MADHU PRASAD GOUD 041 MEDISETTY SIVAKUMAR
PSM 宣传册（24）最终版.cdr
1. Rohan Roy - Tata Power South odisha DistribuƟon Limited 2. Aparna Acharya - Maru Suzuki India Limited 3. Irene Jacob - TCS 4. Akanksha Pandey - AMNS/Jacobs 5. Kusum Lata - Mercados Energy Markets Pvt. Ltd 6. Prafull Arora - Mercados Energy Markets Pvt.有限公司7。HimanshuBhardwaj-印度企业/雅各布斯8。NirupmaSharma -Energix9。ArpitSingh Thakur -Prism Johnson Limited 10. Sayida Najm -Amns -Amns 11. Vidhu Saini -Vidhu Saini -Idam 12。官员15。AmanJaiswal-官员16。MohitK. Meena -Npti Badarpur17。HemantSingh -HCL Technologies18。RuchiKumari -Scneider Electric 19. Saroj -Saroj -Mahindra and Mahindra and Mahindra 20 ADOS Energy Markets Pvt。 Ltd 23. Aprajita - Idam 24. Vijay Kumar - IEX/ Mahindra and Mahindra 25. Arun Gupta - MES
2022 年《四十岁以下》双周刊
辩论解决方案。公用事业行业总是在变化。知道我每天都可以学习或帮助别人学习不同的东西，这对我来说是最有意义的。”Burns & McDonnell 的 Madhu Bhargava 说，协作式知识构建是她最有意义的事情。“无论是通过解决问题的练习还是日常协作，通过分享知识来回报社会，并谦虚地继续学习，这令人欣慰。”但是，对我们第一个问题的绝大多数回答都告诉了我们一些我们已经知道的事情。我们最喜欢这个行业的是每天与我们分享工作的人。美国市政电力公司的 Bryan Walsh 说：“在我的整个职业生涯中，我有幸与才华横溢的人会面并与他们一起工作。我们一起成功，一起失败，朝着同一个目标努力。我认识的人际网络是一种真正的荣幸。” 1898 & Co. 公司的 Omar Urquidez 几乎完全赞同 Walsh 的观点。“在我的职业生涯中，我曾与公用事业代表合作过，他们是最有才华、目标明确的专业人士。作为部门经理，我要指导和培训那些将解决未来能源挑战的专业人士。” Walsh、Urquidez 和其他许多人认为，正是这些关系让他们的工作收获颇丰。他们不仅有共同的目标，而且每个人都了解彼此面临的挑战，并愿意伸出援手。北达科他州公共服务委员会的 Jack Schuh 解释说。“每个人都明白
使用集合机学习技术的糖尿病预测
D. Madhu Sudhana Rao，D。Sai。Sridhathri信息技术部，Vignan科学技术与研究基金会，印度Guntur，Madhudontha@gmail.com，sridhathri.1021@gmail.com摘要。 糖尿病最称为糖尿病是一种急性内分泌慢性疾病，这是许多人通过遗传性或从人类生活方式的趋势中的主要问题。 由于内分泌问题，它会提高体内的血糖。 血糖的这种增加不仅会影响其水平，甚至会导致许多与肾脏，肝功能，血压和眼睛损害相关的健康问题。 这在较小的年龄组中最常见，对于45岁以上的年龄组。 我国将近68％的人患有这些糖尿病患者。 当预测靠近水平时，可以避免或消除它。 在情况下，它被认为存在严重的问题，并且需要以任何代价控制它。 结合了计算机科学的技术，我们使用机器学习技术在早期阶段预测糖尿病，以更高的准确性。 在这里，我们使用不同的分类器，即k-nearest，幼稚的贝叶斯（NB），XG提升，决策树（DT）和随机森林（RF），并从提供的数据集中检测其准确性。 与其他不同技术相比，我们发现随机森林更适合于更高的精度计算。Sridhathri信息技术部，Vignan科学技术与研究基金会，印度Guntur，Madhudontha@gmail.com，sridhathri.1021@gmail.com摘要。糖尿病最称为糖尿病是一种急性内分泌慢性疾病，这是许多人通过遗传性或从人类生活方式的趋势中的主要问题。由于内分泌问题，它会提高体内的血糖。血糖的这种增加不仅会影响其水平，甚至会导致许多与肾脏，肝功能，血压和眼睛损害相关的健康问题。这在较小的年龄组中最常见，对于45岁以上的年龄组。我国将近68％的人患有这些糖尿病患者。当预测靠近水平时，可以避免或消除它。在情况下，它被认为存在严重的问题，并且需要以任何代价控制它。结合了计算机科学的技术，我们使用机器学习技术在早期阶段预测糖尿病，以更高的准确性。在这里，我们使用不同的分类器，即k-nearest，幼稚的贝叶斯（NB），XG提升，决策树（DT）和随机森林（RF），并从提供的数据集中检测其准确性。与其他不同技术相比，我们发现随机森林更适合于更高的精度计算。
使用集合机学习技术的糖尿病预测
D. Madhu Sudhana Rao，D。Sai。Sridhathri信息技术部，Vignan科学技术与研究基金会，印度Guntur，Madhudontha@gmail.com，sridhathri.1021@gmail.com摘要。 糖尿病最称为糖尿病是一种急性内分泌慢性疾病，这是许多人通过遗传性或从人类生活方式的趋势中的主要问题。 由于内分泌问题，它会提高体内的血糖。 血糖的这种增加不仅会影响其水平，甚至会导致许多与肾脏，肝功能，血压和眼睛损害相关的健康问题。 这在较小的年龄组中最常见，对于45岁以上的年龄组。 我国将近68％的人患有这些糖尿病患者。 当预测靠近水平时，可以避免或消除它。 在情况下，它被认为存在严重的问题，并且需要以任何代价控制它。 结合了计算机科学的技术，我们使用机器学习技术在早期阶段预测糖尿病，以更高的准确性。 在这里，我们使用不同的分类器，即k-nearest，幼稚的贝叶斯（NB），XG提升，决策树（DT）和随机森林（RF），并从提供的数据集中检测其准确性。 与其他不同技术相比，我们发现随机森林更适合于更高的精度计算。Sridhathri信息技术部，Vignan科学技术与研究基金会，印度Guntur，Madhudontha@gmail.com，sridhathri.1021@gmail.com摘要。糖尿病最称为糖尿病是一种急性内分泌慢性疾病，这是许多人通过遗传性或从人类生活方式的趋势中的主要问题。由于内分泌问题，它会提高体内的血糖。血糖的这种增加不仅会影响其水平，甚至会导致许多与肾脏，肝功能，血压和眼睛损害相关的健康问题。这在较小的年龄组中最常见，对于45岁以上的年龄组。我国将近68％的人患有这些糖尿病患者。当预测靠近水平时，可以避免或消除它。在情况下，它被认为存在严重的问题，并且需要以任何代价控制它。结合了计算机科学的技术，我们使用机器学习技术在早期阶段预测糖尿病，以更高的准确性。在这里，我们使用不同的分类器，即k-nearest，幼稚的贝叶斯（NB），XG提升，决策树（DT）和随机森林（RF），并从提供的数据集中检测其准确性。与其他不同技术相比，我们发现随机森林更适合于更高的精度计算。
2024关于密码学中故障检测和公差的研讨会（FDTC 2024）（目录）
Abdallah Fathy, Marvy Badr Monir Mansour, Memristive Coupled Neural Network Based Audio Signal Encryption .......................................................................................................................................................... 149 24.Tomasz Grzywalski, Dick Botteldooren, Automatic re-labeling of Google AudioSet for improved quality of learned features and pre-training ................................................................................................................... 155 25.Nur BanuHancı，İlkeKurt，Sezer Ulukaya，OğuzhanErdem，SibelGüler，Cem Uzun，Hybrid语音频谱 - 基于基于校友的深度学习（HVSC-DL）模型，用于检测帕金森氏病的检测 ............................................................................................................................................................... 161 26.tomasz grzywalski，Dick Botteldooren，Yanjue Song，Nilesh Madhu，使用深神经网络的显着声音提取，预测复杂的口罩.............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................Deepthi Kattula, P. Rajesh Kumar, Praveen B. Choppala, Multiple sampling with reduced resampling for particle filtering .................................................................................................................................................. 172 28.Bianca-Alexandra Zîrnă, Denis Mihailovschi, Mădălin Corneliu Frunzete, EMG Signal Acquisition and Processing for Muscle Contraction Classification ............................................................................................. 177 29.Alin Alexandru șerban, Mădălin frunzete, Traffic flow models and statistical analysis using compressed date from acquisition module ...............................................................................................................................Solomon Habtamu Tessema, Daruisz Bismor, Roman Wyżgolik, Advanced Signal Processing Techniques for Plasma-Mag Welding Process ...................................................................................................................................................Karolina Bronczyk，MichałAdamski，AgatadąBrowska，Adam Konieczka，Adamdąbrowski，来自各种Passnger Car发动机的污染物的二次污染物.. div>卡洛琳娜·布朗西克（Karolina Bronczyk），米歇·亚当斯基（MichałAdamski），阿加塔·dąbrowska，亚当·科尼克斯卡（Adam Konieczka），亚当·迪布罗斯基（Adamdąbrowski），PMS5003 formaldehyde传感器的准确性和交叉敏感性分析Damian Jankowski，Sebastian Szwaczyk，PawełKaczmarek，PrzemysławFścibiorek，Zbigniew Piotrowski，大数据技术在互联网资源处理系统中的有效应用 ................................................................................................................................................... 211
量子计算的进展 - 综述
量子计算的进展——回顾 *R. Madhusudhana 1、KC Navyashree 1、L. Krishnamurthy 1、R. Gopalkrishne Urs 2 1 印度国家工程学院（NIE）机械工程系纳米技术中心，Manandavadi Road，迈索尔，印度 1* madhu[at]nie.ac.in 2 印度国家工程学院（NIE）物理系，Manandavadi Road，迈索尔，印度 2 rgk[at]nie.ac.in 摘要：量子计算是一个快速发展的研究领域。本文深入介绍了量子计算及其迄今为止的进展。量子技术结合了量子力学、计算机科学和经典信息论。一般来说，首先会识别信息。然后，这些信息将传播以引起量子计算效应。它在物理学中占有基础地位 [3]。然而，信息的数学处理，尤其是信息处理，是相当新的，并且对于获得无错误的信息是必不可少的。在经典计算中，摩尔定律被用来处理信息。但摩尔定律很快就会不再适用，因为我们开始使用另一种计算类型，即量子计算。到目前为止，计算机已经变得越来越小，功能越来越强大。然而，尽管取得了这些进步，但仍有许多问题无法被强大的计算机解决，而且不能保证我们能够阐明这些问题，但可以通过量子处理来解决[9]。关键词：密码学、纠缠、叠加、量子计算 1.简介 量子计算是一种新的计算技术，它将使用两个量子力学特性，即叠加和纠缠[1][2][6]。叠加意味着量子系统能够同时存在于多个状态，而纠缠是两个粒子在一起的某种量子意义，无论它们之间的距离如何[1][9]。经典计算技术仅使用两种状态，即 0 或 1。但量子计算使用 0、1 以及 0 和 1 状态的叠加。这些被称为量子比特（量子位），类似于经典比特。使用量子计算的计算机称为量子计算机 [2]。量子计算机解决特定的计算问题，如整数分解。它比旧计算机计算和解决问题的速度更快 [2]。量子计算机研究属于量子信息科学领域。量子计算的先驱是 Paul Benioff 和 Yuri Manin。在这里，计算是通过在量子逻辑门的帮助下控制量子比特来完成的。这些逻辑门类似于传统的逻辑门 [10]。
年报
内部参议员 1. 教授A.Sarath Babu 26. 教授DVSS Siva Sarma 2.教授A. Veeresh Babu 27. 教授Debashis Dutta 3. 教授A.Venu Gopal 28. 教授Deva Pratap 4. 教授A.Venu Vinod 29. 教授Divi Haranath 5. 教授Adepu Kumar 30. 教授G. Amba Prasada Rao 6. 教授Asit Kumar Khanra 31. 教授G. Nagasrinivasulu 7. 教授B. Lakshmi 32. 教授G. Rajesh Kumar 8. 教授B. Satish Ben 33. 教授GVS Nageswara Rao 9. 教授B. Sobha 34. 教授Hari Ponnamma Rani 10. 教授BL Narasimha Raju 35. 教授JV Ramana Murthy 11. 教授Bhagwan K. Murthy 36. 教授K. Anand Kishore 12. 教授C. Vanitha 37. 教授K. Kiran Kumar 13. 教授CB Kameswara Rao 38. 教授K. Laxma Reddy 14. 教授CB Rama Rao 39. 教授K. Madhavi 15. 教授CSP Rao 40. 教授K. Madhu Murthy 16. 教授CSRK Prasad 41.教授K. Narasimhulu 17. 教授Ch。苏达卡 42. 教授K. Ramesh 18. 教授Ch。 Venkaiah 43. 教授K. Thangaraju 19. 教授D. Dinakar 44. 教授K. Venkata Reddy 20. 教授D. Jayakrishna 45. 教授KNS Kasiviswanadham 21. 教授D. Kasinath 46. 教授KV 戈壁 22. 教授D. Ramaseshu 47. 教授KV Sai Srinadh 23. 教授D. Srinivasa Charya 48. 教授L. Anjaneyulu 24. 教授D. Vakula 49. 教授L. Krishnanand 25. 教授DM Vinod Kumar 50. 教授M. Chandrasekhar 51. 教授M. Heera Lal 82. 教授R. Padmavathy 52. 教授M.约瑟夫·戴维森 83.教授R. Satish Babu 53. 教授M. Ravinder Reddy 84. 教授RBV Subrahmanyam 54. 教授M. Sailaja Kumari 85. 教授Rashmi Ranjan Rout 55. 教授Mahesh Kumar Talari 86. 教授拉维·库马尔·贾托斯 56. 教授N. Bheema Rao 87. 教授S. Anuradha 57. 教授N. Narasaiah 88. 教授S. 斯里纳斯