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利用和AI用于实时监控和优化聚合物生产过程Tarun Madan Kanade 1， *，Dipeeka Chavan 2，Manish教授
Leveraging and Ai for Real-Time Monitoring and Optimization of Polymer Production Processes Tarun Madan Kanade 1 , *, Dipeeka Chavan 2 , Prof. Manisha Pagar 3 , Jonathan, Joseph 4 , Shriya Gokhale 5 , CMA Rajendra Shirsat 6 Abstract Integrating the Internet of Things (IoT) and Artificial Intelligence (AI) technology provides a transformational potential for the polymer manufacturing业务，允许实时监控并更好地控制生产过程。本文探讨了物联网和AI的协同应用，以在聚合物制造中实现更高的效率，可持续性和质量控制。IoT传感器和设备可能会从制造过程的不同阶段捕获大量数据，从而提供有关设备性能，环境条件和产品质量的实时信息。AI系统可以使用此数据来发现趋势，预测前瞻性问题，并优化生产环境，减少废物并增加资源使用情况。整合这些技术可以导致预测性维护，降低停机时间和运营成本，并确保遵守环境和安全标准。本文回顾了聚合物行业的物联网和AI集成的现状，讨论了技术挑战和机遇，并提出了证明成功实施的案例研究。此外，我们为聚合物生产中的物联网和AI系统部署提供了一个框架，强调了数据安全性，互操作性和可伸缩性的重要性。聚合物具有灵活性，弹性和轻巧的品质，是当代生产中的关键材料。调查结果表明，物联网和AI的联合使用可以显着增强聚合物生产过程的弹性和可持续性，从而定位该行业以更好地满足现代市场的需求。关键字：物联网（IoT），人工智能（AI），聚合物生产，实时监控，过程管理，可持续性，预测性维护，数据分析简介聚合物制造在许多领域中至关重要，包括汽车，航空航天，包装，包装，电子设备和医疗保健。全球对聚合物的需求不断增加，这是由于它们的多样化应用以及聚合物科学中持续的创新。有效的聚合物生产过程对于满足这一需求，确保高产品质量和维持成本效益至关重要。聚合物制造在许多领域至关重要，包括汽车，航空航天，包装，电子和医疗保健。聚合物具有灵活性，弹性和轻巧的品质，是当代生产中的关键材料[1]。物联网和AI技术的概述The Internet（IoT）是配备有传感器，软件和其他技术的物理项目网络，允许它们收集和共享数据。 在聚合物生产的背景下，物联网设备可以实时监视各种参数，例如温度，压力和湿度，物联网和AI技术的概述The Internet（IoT）是配备有传感器，软件和其他技术的物理项目网络，允许它们收集和共享数据。在聚合物生产的背景下，物联网设备可以实时监视各种参数，例如温度，压力和湿度，
博士玛尼莎·特里帕西·潘迪
马尼莎·特里帕西·潘迪博士 教授、前社会学系主任、东北研究与政策研究中心 (CNESPR) 名誉主任 贾米亚米利亚伊斯兰大学，新德里 - 110025 电子邮箱：mpandey@jmi.ac.in 电话：+91 9968075302 马尼莎·特里帕西·潘迪是一位社会学家，也是德里中央大学贾米亚米利亚伊斯兰大学的东北研究与政策研究中心 (CNESPR) 的名誉主任。她是贾米亚米利亚伊斯兰大学社会学系教授兼系主任，在本科和研究生阶段的研究和教学方面拥有超过 25 年的经验。她在新德里尼赫鲁大学获得社会学博士学位，其研究和学术研究涉及发展、全球化、暴力、种族、中产阶级、侨民、资本主义、市场、数字化、城市空间和经济政策等问题。在她长达二十年的学术生涯中，她担任过多个职务，曾作为顾问在国内外论坛上发表过 75 多次受邀演讲，这些论坛包括加拿大约克大学、美国、澳大利亚堪培拉和韩国首尔。她是 UGC 咨询委员会、机构伦理委员会、JNU 的成员，并担任 NCW、NTA、NIEPA、JNU、德里大学、IGNOU、阿米蒂大学、安贝德卡尔大学等学科的专家。她是《全球化与印度城市中产阶级》一书的作者，并发表了多篇研究论文
Manisha Gupta 博士 导师：Jamie Wood 博士 中心：......
我目前在发展中国家印度工作，虽然印度是糖尿病之都，但资源极其有限。因此，我试图尽可能地学习每一个细节。我跟随 IPD 和 OPD 的所有糖尿病护士。我试图从他们那里收集知识，并制作了 PowerPoint 演示文稿，该演示文稿得到了 Wood 博士的批准和进一步纠正。我的演讲内容包括饮食、胰岛素技术、剂量滴定、糖尿病急性并发症、病假规则等。我计划利用这些演示文稿提高 1 型糖尿病儿童和青少年的认识。Wood 博士还安排了与 Medtronic 和 Tandem 等胰岛素泵公司的研讨会。我有机会在这些研讨会上与其他儿科研究员一起获得经验；Ruba 博士、Saima 博士、Saleel 博士和 Amjad 博士；我们与他们进行了很好的学习课程，而且这是一次分享知识、乐趣和温暖的绝妙经历
Manish Kumar先生的名称
2017年的国际日报1。Reddyboina，M。Kumar和S. Ramalingam，智能家居的预测能源管理利用RNN-LSTM进行能源消耗预测，国际AI驱动技术可持续性的国际会议（AI-PTIS-PTIS-2024）。2。Kumar，M.，Subramanian，R。，使用深度学习，国际信息技术进步的国际在线会议，2021年11月。Kalpakkam的Indira Gandhi原子研究中心。 3。 A. Reddyboina，M。Kumar，Pramod Kumar Prashar和S. Ramalingam，“智能计算机和新兴通信技术国际会议（ICEC-2024）国际智能计算会议的智能房屋管理和优化的调度方法”，11月23日至25日。 （接受）2017年的国际 /国家会议< /div>Kalpakkam的Indira Gandhi原子研究中心。3。A. Reddyboina，M。Kumar，Pramod Kumar Prashar和S. Ramalingam，“智能计算机和新兴通信技术国际会议（ICEC-2024）国际智能计算会议的智能房屋管理和优化的调度方法”，11月23日至25日。（接受）2017年的国际 /国家会议< /div>
如何引用本文：Abdul Razzak Khan Qureshi，Shivani Patnaha，Prerita Kulkarni，Priyanka Singh，Manish Joshi，Indra Vaidya（2024）机器Lear
摘要尽管云计算已经广泛使用，但除了大大改善资源经济和可访问性外，它还引发了许多安全问题。这项研究的目的是找出基于机器学习的入侵检测系统（ID）如何改善云安全性。为了实时检测和中和攻击，提出的IDS使用了各种算法，例如支持向量机（SVM），随机森林，决策树，最近的邻居（KNN）和深度学习技术，例如卷积神经网络（CNN）。在适应新攻击向量时，它可以最大程度地减少误报。为了提高响应时间和检测准确性，该研究将性能优化策略与特征选择方法相结合。它还强调了使用最新数据集进行现实攻击方案和强大的模型验证（例如CSE-CICIDS2018）。结果表明，基于机器学习的入侵检测系统（IDS）比基于传统的签名系统更有效地发现新颖和复杂的威胁。最终，本研究提供了深刻的信息，以为云网络创建更聪明，更灵活的网络安全解决方案，并强调机器学习在保护敏感数据和保证跨各种应用程序中云服务的完整性时所起的关键功能。关键字 - 云计算，卷积神经网络，网络安全，决策树，特征选择，入侵检测系统，k-neareast邻居，机器学习，绩效优化，随机森林，安全漏洞，基于签名
Manish Kumar博士
4。Manish Kumar，S。Arun，Pradeep Upadhyaya和G. Pugazhenthi，PMMA纳米复合材料的特性，使用各种兼容器制备，国际机械和材料工程杂志，10（2015）7。5。Manish Kumar，Vijay Kumar，A。Muthuraja，S。Senthilvelan，G。Pugazhenthi，纳米粘土对PMMA/Organoclay纳米复合材料的流变特性的影响，由溶剂粉碎技术制备，溶剂粉红色技术，Macromomolecular Encpular Sismposia，第1卷。365，1，2016。第104-111页。6。Manish Kumar，N。ShanmugaPriya，S。Kanagaraj和G. Pugazhenthi，PMMA纳米复合材料的融化性行为，用改良的纳米粘土加固，纳米复合材料，第1卷。2，3，2016。第109-116页。7。Manish Kumar，C.S。Sharma，Pradeep Upadhyaya，Vishal Verma，K.N。Pandey，Vijai Kumar和D.D.琼脂，碳酸钙（CACO3）纳米颗粒填充聚丙烯：颗粒表面处理对复合材料机械，热和形态性能的影响，《应用聚合物科学杂志》，第1卷。124，4，2012。第2649-2656页。8。Pradeep Upadhyaya，Ajay K. Nema，C.S。Sharma，Vijai Kumar，D.D。 agarwal和Manish Kumar，《随机聚丙烯的物理力学研究》，充满了经过处理和未经处理的纳米碳酸盐：不同耦合剂和兼容剂的影响，《热塑料复合材料杂志》，第1卷。 26，7，2013。 第988-1004页。 9。 256，2014。 第196-203页。 10。 34，6，2016。 第739-754页。Sharma，Vijai Kumar，D.D。agarwal和Manish Kumar，《随机聚丙烯的物理力学研究》，充满了经过处理和未经处理的纳米碳酸盐：不同耦合剂和兼容剂的影响，《热塑料复合材料杂志》，第1卷。26，7，2013。第988-1004页。9。256，2014。第196-203页。10。34，6，2016。第739-754页。Samarshi Chakraborty，Manish Kumar，Kelothu Suresh和G. Pugazhenthi，有机修饰的Ni-Al分层双氢氧化物（LDH）载荷对聚（甲基甲基丙烯酸甲酯）（PMMA）/LDH闪电溶液的流变特性的影响。Samarshi Chakraborty，Manish Kumar，Kelothu Suresh和G. Pugazhenthi，对PMMA/ONI-AL LDH纳米复合物合成的结构，流变和热性能的研究，通过解决方案混合方法合成：LDH Loading的效果，Polymer Science of Polymer Science，第1卷。11。Vijay Kumar，Manish Kumar和G. Pugazhenthi，纳米层含量对PMMA/Organoclay纳米复合材料的结构，热性质和热降解动力学的影响，国际纳米和生物材料杂志，第1卷。5，1，2014。第27-44页。12。Payel Sen，Kelothu Suresh，R。VinothKumar，Manish Kumar和G. Pugazhenthi，一种简单的溶剂混合耦合的超声处理技术，用于合成聚苯乙烯（PS）/多壁碳纳米管（MWCNT）NanoComposites（MWCNT）Nanocomposites：NananoComposites：NananoComposites：NananoCompos：Nananocompos：formed Modied Modied Modifiend Modifiend Modifiend Modified Modified Modified Modified Modifiend concique，杂志，杂志。1，3，2016。第311-323页。
Manish Raghavan
1。N. Dalvi，M。Olteanu，M。Raghavan和P. Bohannon。 重复数据库。 in proc。 第23届国际世界网络会议。 2014年4月2。 J. Kleinberg，S。Oren和M. Raghavan。 为当前有偏见的精致代理计划问题。 in proc。 第17届ACM经济学和计算会议。 2016年7月3. J. Kleinberg，S。Mullainathan和M. Raghavan。 在风险评分的公平确定中固有的权衡。 在理论计算机科学会议的第八届创新中。 2017年1月4。 M. Olteanu，N。Dalvi和M. Raghavan。 识别与位置存储的物理位置相关的描述性术语。 在美国专利号中 9613054。 2017年4月5。 J. Kleinberg，S。Oren和M. Raghavan。 有多种偏见。 in proc。 第18届ACM经济学和计算会议。 2017年6月6日。 G. Pleiss，M。Raghavan，F。Wu，J。Kleinberg，K。Weinberger。 公平和校准。 in proc。 第31届神经信息处理系统会议。 2017年12月7. J. Kleinberg，M。Raghavan。 在存在隐性偏见的情况下选择问题。 在理论计算机科学会议的第9创新中。 2018年1月8. M. Raghavan，A。Anderson，J。Kleinberg。 映射在线政治互联行动的调用结构。 in proc。N. Dalvi，M。Olteanu，M。Raghavan和P. Bohannon。重复数据库。in proc。第23届国际世界网络会议。2014年4月2。J. Kleinberg，S。Oren和M. Raghavan。 为当前有偏见的精致代理计划问题。 in proc。 第17届ACM经济学和计算会议。 2016年7月3. J. Kleinberg，S。Mullainathan和M. Raghavan。 在风险评分的公平确定中固有的权衡。 在理论计算机科学会议的第八届创新中。 2017年1月4。 M. Olteanu，N。Dalvi和M. Raghavan。 识别与位置存储的物理位置相关的描述性术语。 在美国专利号中 9613054。 2017年4月5。 J. Kleinberg，S。Oren和M. Raghavan。 有多种偏见。 in proc。 第18届ACM经济学和计算会议。 2017年6月6日。 G. Pleiss，M。Raghavan，F。Wu，J。Kleinberg，K。Weinberger。 公平和校准。 in proc。 第31届神经信息处理系统会议。 2017年12月7. J. Kleinberg，M。Raghavan。 在存在隐性偏见的情况下选择问题。 在理论计算机科学会议的第9创新中。 2018年1月8. M. Raghavan，A。Anderson，J。Kleinberg。 映射在线政治互联行动的调用结构。 in proc。J. Kleinberg，S。Oren和M. Raghavan。为当前有偏见的精致代理计划问题。in proc。第17届ACM经济学和计算会议。2016年7月3.J. Kleinberg，S。Mullainathan和M. Raghavan。 在风险评分的公平确定中固有的权衡。 在理论计算机科学会议的第八届创新中。 2017年1月4。 M. Olteanu，N。Dalvi和M. Raghavan。 识别与位置存储的物理位置相关的描述性术语。 在美国专利号中 9613054。 2017年4月5。 J. Kleinberg，S。Oren和M. Raghavan。 有多种偏见。 in proc。 第18届ACM经济学和计算会议。 2017年6月6日。 G. Pleiss，M。Raghavan，F。Wu，J。Kleinberg，K。Weinberger。 公平和校准。 in proc。 第31届神经信息处理系统会议。 2017年12月7. J. Kleinberg，M。Raghavan。 在存在隐性偏见的情况下选择问题。 在理论计算机科学会议的第9创新中。 2018年1月8. M. Raghavan，A。Anderson，J。Kleinberg。 映射在线政治互联行动的调用结构。 in proc。J. Kleinberg，S。Mullainathan和M. Raghavan。在风险评分的公平确定中固有的权衡。在理论计算机科学会议的第八届创新中。2017年1月4。M. Olteanu，N。Dalvi和M. Raghavan。 识别与位置存储的物理位置相关的描述性术语。 在美国专利号中 9613054。 2017年4月5。 J. Kleinberg，S。Oren和M. Raghavan。 有多种偏见。 in proc。 第18届ACM经济学和计算会议。 2017年6月6日。 G. Pleiss，M。Raghavan，F。Wu，J。Kleinberg，K。Weinberger。 公平和校准。 in proc。 第31届神经信息处理系统会议。 2017年12月7. J. Kleinberg，M。Raghavan。 在存在隐性偏见的情况下选择问题。 在理论计算机科学会议的第9创新中。 2018年1月8. M. Raghavan，A。Anderson，J。Kleinberg。 映射在线政治互联行动的调用结构。 in proc。M. Olteanu，N。Dalvi和M. Raghavan。识别与位置存储的物理位置相关的描述性术语。在美国专利号9613054。2017年4月5。J. Kleinberg，S。Oren和M. Raghavan。 有多种偏见。 in proc。 第18届ACM经济学和计算会议。 2017年6月6日。 G. Pleiss，M。Raghavan，F。Wu，J。Kleinberg，K。Weinberger。 公平和校准。 in proc。 第31届神经信息处理系统会议。 2017年12月7. J. Kleinberg，M。Raghavan。 在存在隐性偏见的情况下选择问题。 在理论计算机科学会议的第9创新中。 2018年1月8. M. Raghavan，A。Anderson，J。Kleinberg。 映射在线政治互联行动的调用结构。 in proc。J. Kleinberg，S。Oren和M. Raghavan。有多种偏见。in proc。第18届ACM经济学和计算会议。2017年6月6日。G. Pleiss，M。Raghavan，F。Wu，J。Kleinberg，K。Weinberger。 公平和校准。 in proc。 第31届神经信息处理系统会议。 2017年12月7. J. Kleinberg，M。Raghavan。 在存在隐性偏见的情况下选择问题。 在理论计算机科学会议的第9创新中。 2018年1月8. M. Raghavan，A。Anderson，J。Kleinberg。 映射在线政治互联行动的调用结构。 in proc。G. Pleiss，M。Raghavan，F。Wu，J。Kleinberg，K。Weinberger。公平和校准。in proc。第31届神经信息处理系统会议。2017年12月7.J. Kleinberg，M。Raghavan。 在存在隐性偏见的情况下选择问题。 在理论计算机科学会议的第9创新中。 2018年1月8. M. Raghavan，A。Anderson，J。Kleinberg。 映射在线政治互联行动的调用结构。 in proc。J. Kleinberg，M。Raghavan。在存在隐性偏见的情况下选择问题。在理论计算机科学会议的第9创新中。2018年1月8.M. Raghavan，A。Anderson，J。Kleinberg。 映射在线政治互联行动的调用结构。 in proc。M. Raghavan，A。Anderson，J。Kleinberg。映射在线政治互联行动的调用结构。in proc。第27届国际世界网络会议。2018年4月9.M. Raghavan，A。Slivkins，J。W。Vaughan，Z。S. Wu。 探索的外部性以及数据多样性如何有助于剥削。 在学习理论会议上。 2018年7月10. M. Raghavan，M。Purohit，S。Gollapudi。 在不确定性下雇用。 在国际机器学习会议上。 2019年6月11. M. Raghavan，S。Barocas。 减轻算法招聘中偏见的挑战。 在布鲁金斯统治中。 2019年12月M. Raghavan，A。Slivkins，J。W。Vaughan，Z。S. Wu。探索的外部性以及数据多样性如何有助于剥削。在学习理论会议上。2018年7月10.M. Raghavan，M。Purohit，S。Gollapudi。 在不确定性下雇用。 在国际机器学习会议上。 2019年6月11. M. Raghavan，S。Barocas。 减轻算法招聘中偏见的挑战。 在布鲁金斯统治中。 2019年12月M. Raghavan，M。Purohit，S。Gollapudi。在不确定性下雇用。在国际机器学习会议上。2019年6月11.M. Raghavan，S。Barocas。减轻算法招聘中偏见的挑战。在布鲁金斯统治中。2019年12月
在火星气氛中，重型同位素的光化学耗竭Juan Alday 1，*，Alexander Trokhimovskiy 2，Manish R. Patel 1，Anna A. Fedor 摘要癌症干细胞（CSC）假设... 并行政策？ 52全球新闻中新闻AI政策的比较研究 同行评审文件
摘要，由于大气逃离了数十亿年的空间，火星的大气相对于地球的沉重同位素富集。估计这种富集需要对所有大气过程有严格的理解，这些过程有助于逃避过程的下层大气和上层大气之间的同位素比的演变。我们结合了通过大气化学套件在车载上获得的CO垂直谱的测量值，Exomar痕量气臂上的预测和光化学模型的预测，找到了光化学诱导的分馏过程的证据，从而消耗了CO和O的重量（Δ13C = -160 C = -160±90±90±）和±90±）。在上层大气中，考虑到这一过程的逃脱分级因子降低了约25％，这表明C从火星的大气中逃脱了比以前想象的要少。在下部大气中，将这种13个耗尽的CO分馏掺入表面可以支持最近发现的火星有机物的非生物起源。1。主文本1.1简介的地貌和矿物学证据线条表明，液态水曾经在火星的表面1,2上很丰富，但是目前尚不清楚我们今天观察到的是什么气候条件，或者是什么使气候促进了气候过渡到气候过渡到干燥，低压大气的原因。在诸如N和H等几种物种的沉重同位素中富集表明，大气逃生是整个历史上大气的气候和大气组成的重要机制3,4。将测得的大气同位素比与进化模型相结合，可以估计火星早期大气中物种的丰度，这证明了对大气同位素组成5-7的透彻理解的价值。对大气从同位素组成的长期演变的准确估计取决于两个重要数量：过去和现在同位素比的测量以及净逃逸分级因子，这决定了重型 - 同位素富集的效率，这是大气逃避到空间的效率8,9。好奇心流动站对C和O大气中C和O的同位素组成的最准确测量是由好奇心漫游者制作的，这表明CO 2在CO 2中的重量同位素在类似地球的标准中（13 C/ 12 C = 1.046±0.004 VPDB和18 O/ 16 O = 1.046 O/ 16 O = 1.048 o/ 16 O = 1.048±0.0055
引用 Bonne, George、Andrew W. Lo、Abilash Prabhakaran、Kien Wei Siah、Manish Singh、Xinxin Wang、Peter Zangari 和 Howard Zhang (2022)，“基于人工智能的行业同行分组系统”，金融数据科学杂志 4(2)，9–36，已发布 https://doi.org/10.3905/jfds.2022.1.090 出版商 Pageant Media Ltd.
摘要 在这项工作中，作者开发了一个数据驱动的同类分组系统，该系统使用人工智能 (AI) 工具来捕捉市场感知，进而将公司按不同粒度分组。此外，他们还开发了一种连续的公司间相似性度量；使用此度量将公司分组为集群并构建对冲投资组合。在同类分组中，分组在同一集群中的公司具有很强的同质风险和回报状况，而不同集群中的公司则具有不同的风险敞口。作者对这些集群进行了广泛的评估，发现按他们的方法分组的公司比按标准行业分类系统分组的公司具有更高的样本外回报相关性，但稳定性和可解释性较低。作者还开发了一个交互式可视化系统，用于识别基于人工智能的集群和类似的公司。