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Maheshwari采矿私人有限公司
Upward factors: • Sustained growth in revenue and steady operating margin leading to cash accrual of over Rs 125 crore • Efficient working capital management, supported by improvement in GCA days Downward factors: • Drop in revenue or operating profit leading to decline in net cash accrual • Any large debt-funded capex weakening the capital structure and overall financial risk profile • Significant increase in exposure to group companies or substantial increase in the working capital requirement, with GCAs exceeding 275日子，限制流动性Crisil评级的政策是将其公认的评级保持在持续和持续的监控和审查下。因此，Crisil评级寻求公司的业务和财务绩效的定期更新。Crisil评级正在等待Maheshwari Mining Private Limited（MMPL）的足够信息，这将使我们能够进行评级审查。Crisil评级将继续通过此信用不时提供有关相关发展的最新信息。CRISIL评级还将信息可用性风险确定为评级评估中的关键信用因素，如其标准“信用评级中的信息可用性风险”中概述。关于Maheshwari Mining Pvt Ltd（MMPL）的公司，对各种金属/煤炭和钻探，勘探，调查，地质活动等进行地下矿山开发和采矿。该公司在Raniganj设有总部，并在西孟加拉邦的加尔各答注册办事处。该公司于1994年成立为Mecons Consulting Pvt Ltd，最初是粉煤灰砖的供应商。在2002年，它更名为Maheshwari企业家Pvt Ltd，并于2003年开始开采活动，并于2003年将Maheshwari Mining Pvt Ltd更名。
教授Maher Kachour
Lichy，J。EtKachour，M。（2019）。大数据感知与用法：微型公司的视角（法国传统餐厅行业的情况）。dans：2019年第三届电子商务，电子商务和电子政务的国际会议论文集。第一版。 计算机协会，pp。 89-94。第一版。计算机协会，pp。89-94。
已发布版本的引用 (APA)：Bayu, ES, Khan, B., Hagos, IG, Mahela, OP, & Guerrero, JM (2022)。可行性分析和开发
摘要：本文提出了一种独立的太阳能/风能/微型水力混合发电系统，为远离国家电网的埃塞俄比亚偏远地区提供电力。该系统旨在促进可再生能源的发展，使用可再生能源混合优化模型 (HOMER) 作为优化和灵敏度工具，使用 MATLAB 作为设计工具。该系统使用 100% 可再生能源。该系统结合了太阳能光伏 (PV)、风力涡轮机、微型水力系统和电池系统。该系统的净现值成本为 4,377,731 美元，包括资本折旧和平准化运营和维护成本。在混合能源系统的整个生命周期内，电网扩展电源的成本为 2218.5 万美元，比拟议的独立系统的成本高出近 17,808,000 美元。因此，与扩展国家电网相比，开发太阳能/风能/微型水力混合发电将节省 17,808,000 美元。经过对可再生能源的彻底研究，独立的太阳能、风能和微型水力混合发电对于马吉镇案例研究区域来说是一种技术和经济上可行的选择。
引用：Annant Maheshwari。等。 “使用增强和卷积神经网络的图像操纵检测”。
引用：Annant Maheshwari。等。“使用增强和卷积神经网络检测图像操纵检测”。Medicon工程主题8.2（2025）：49-56。
帕金森氏病在人脑大脑中与DNA甲基化和羟甲基化的变化Juliana I. Choza，Ba* 1，Mahek Virani，Ba* 1
帕金森人与疾病相关的DNA甲基化和羟甲基化改变了人脑大脑Juliana I. Choza，Ba* 1，Mahek Virani，Ba* 1，Nathan C. Kuhn，Nathan C. Kuhn，BS 3，BS 3，Marie Adams，MS 4，MS 4，Joseph Kochmanski，Joseph Kochmanski，Phd 3，phd 3，Phd I.Berson I.Bern and phd I.Bern of phd I.Bern of phd。毒理学，欧内斯特·马里奥（Ernest Mario），罗格斯大学（Rutgers University），皮斯卡塔维（Piscataway），新泽西州2 2环境与职业健康科学研究所，罗格斯大学（Rutgers University），皮斯卡塔威（Piscataway Bernstein，Bernstein.alison@rutgers.Edu环境与职业健康科学研究所Ernest Mario药学院，Rutgers University，170 Freylinghuysen Rd Piscataway，NJ 08854 orcid orcid IDS JULIANA I.CHOZA I. CHOZA I. CHOZA：0000-0001-701-7038-98-98-97550 MAHEKINI：VIRANANI：VIRANANI。 0009-0006-6094-4478玛丽·亚当斯（Marie Adams）：0000-0001-7909-2339 Joseph Kochmanski：0000-0002-8472-3032 Alison I.Bernstein：000000-0002-5589-431-4318
Black Rock Mining Mahenge 石墨矿
本演示文稿中的各种陈述构成与意图、未来行为和事件有关的陈述。此类陈述通常被归类为“前瞻性陈述”，涉及已知和未知的风险、不确定性和其他重要因素，这些因素可能导致未来行为、事件和情况与本文所呈现或隐含描述的内容大不相同。“预期”、“期望”、“打算”、“计划”、“相信”、“寻求”、“估计”等词语和类似表达旨在识别前瞻性陈述。贝莱德提醒股东和潜在股东不要过分依赖这些前瞻性陈述，这些陈述仅反映贝莱德截至本演示文稿发布之日的观点。本演示文稿中的前瞻性陈述仅与陈述发布之日的事件有关。
产前和产后妇女对 Covid-19 疫苗的接受度 Saju Denishya Prabhakaran 1、Richu Ravikumar 1、Dr. Poornima，C2*，博士马赫斯瓦尔
产前和产后妇女对新冠疫苗的接受度Poornima，C2*，博士Maheswari，S 3，博士S. Latha Maheswari 4 1 MBBS，医学系，PSG 医学科学与研究研究所，Avinashi Rd, Peelamedu, Tamil Nadu 641004，印度 2 MS（妇产科），PSGGlogy，医学科学与研究研究所，Avinashi Rd, Peelamedu, Tamil Nadu 641004，印度 3 MS（妇产科），副教授，妇产科，PSG 医学科学研究所，Avinashi rd,, Elemedu, Coimbatore, Tamil Nadu 641004，印度 4 MD（妇产科），教授兼妇产科系主任，PSG 医学科学与研究研究所，OF, Avinashi Rd, Peelamedu, Coimbatore, Tamil Nadu 641004，印度
ASX：3DA DARPA 资深人士 Mick Maher 加入 Amaero 担任……
在 DARPA 担任项目经理期间，他领导了一系列专门从事先进材料和制造的项目，其中包括可定制原料和成型、平台材料开发和开放式制造项目。这些项目使新制造技术的认证和新先进材料的开发成为可能。在加入 DARPA 之前，Maher 先生曾在 ARL 担任复合和混合材料分部负责人和材料应用分部负责人。在 ARL 任职期间，他负责监督先进材料的研究和开发项目。最近，他担任美国应用科学技术研究组织 (ASTRO) 的首席技术官和联合创始人，该研究机构倡导采用增材/先进制造。在他职业生涯的早期，他在马丁·玛丽埃塔、AAI 和杜邦公司担任过各种技术和管理职位，时间长达 20 年。他获得过无数奖项，包括材料与过程工程促进学会 (SAMPE) 会员、国防部长卓越奖、100 项最伟大陆军发明奖和制造工程师学会的 Jud Hall 复合材料制造奖。
人工智能在放射学变革中的当前趋势和未来前景 Rezwan Ahmed Mahedi 1*、Hrishik Iqbal 2、Raiyan Azmee 3、Marzan Azmee 4、Fatiha Jakir 5、Mufassir Ahmad Nishan 6、Mohammed Burhan Uddin 7、Sadia Afrin 8
人工智能 (AI) 已迅速改变了包括医学在内的众多行业，放射学将从其功能中受益匪浅。AI 通过利用医疗和牙科实践中常用的数字射线照片的大量数据集来提高诊断准确性、减少错误并改善患者护理。尽管有这些优势，但 AI 对图像采集和放射技师工作流程的影响在放射学文献中仍未得到充分探索。本综述旨在评估 AI 对放射学实践的影响，应对监管挑战，并探索将其整合到放射科医生和放射技师的教育框架中。它强调了 AI 在自动化任务、提高诊断精度和改善临床决策方面的作用。截至 2024 年 12 月，使用 PubMed 和 Google Scholar 进行了系统文献检索，其中包括“人工智能”、“机器学习”、“深度学习”、“放射学”和“诊断成像”等术语。分析了 77 篇专注于数字牙科放射学中 AI 应用的同行评审文章和会议论文，以提取有关 AI 方法及其潜在应用的数据。研究结果表明，AI 解决方案可提高复杂成像任务的效率，例如乳房 X 线摄影中的病变识别和分类，以及横断面成像中的实时评估，从而减少重新扫描的需要并提高患者吞吐量。然而，广泛采用面临与伦理和法律问题相关的障碍，包括数据隐私、算法偏见和透明度需求。虽然 AI 在自动化工作流程、提高诊断准确性和优化放射学患者护理方面表现出巨大潜力，但必须解决与人为监督、专业适应和法规遵从性相关的挑战。需要进一步研究以充分了解 AI 对放射学的影响并最大限度地发挥其临床效用。关键词：人工智能 (AI)、放射学、机器学习、诊断成像、医疗实践、深度学习、诊断成像中的 AI 等。
黑色岩石采矿大石墨矿
本演讲中的各种陈述构成了与意图，未来行为和事件有关的陈述。此类陈述通常被归类为“前瞻性陈述”，涉及已知和未知的风险，不确定性和其他重要因素，这些因素可能导致未来的行为，事件和环境与此处呈现或隐含的描述。诸如“预期”，“期望”，“打算”，“计划”，“相信”，“寻求”，“估计”和类似表达方式的词，旨在识别前瞻性陈述。Black Rock警告股东和潜在股东不要不依赖这些前瞻性陈述，这些陈述仅反映了本演讲之日起的黑岩的观点。本演示文稿中的前瞻性语句仅与发表陈述之日起的事件有关。