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摩诃婆罗多和......的战略管理教训
众所周知，Pandava 赢得了摩诃婆罗多之战，击败了从物质资源角度来看比他们更强大的敌人 [Kaurvas 有 11 支 Akshouhini 军队，而 Pandava 有 7 支 Akshouhini 军队（稍后解释）]。当身后的敌人更强大时，Pandava 的胜利自然是信心、智慧、耐心和理性的博弈。他们制定了适当且不可或缺的战略，引领他们走向成功。他们最伟大的管理者和不可战胜的战略制定者是 Lord Shri Krishna，他通过战略规划指导他们每一步，并激励他们将规划付诸行动。摩诃婆罗多中的各种事件和《薄伽梵歌》的教义都表明，Shri Krishna 是一位伟大的战略思想家和行动家。毫无疑问，摩诃婆罗多和《薄伽梵歌》教导人们佛法、人性、伦理和道德。但如果从另一个角度来看，这些经文教导人们如何管理自己的生活，走向成功。《摩诃婆罗多》和《薄伽梵歌》提供了各种管理课程，也教导人们根据时代的需要制定策略来应对不确定的情况。在此背景下，本文试图将《摩诃婆罗多》中的某些证据和《薄伽梵歌》的知识与当今商界所说的战略管理概念联系起来。事实证明，般度族的成功源于他们在克里希纳的领导下遵循战略管理流程。此外，《薄伽梵歌》的教义在每个阶段都给了他们很大的帮助。这些教义对人类永远具有重要意义和价值。本文的大部分论述都是基于对《摩诃婆罗多》（Ganguly，2003 年）和《薄伽梵歌》（AC Bhaktivedanta Swami Prabhupada，1998 年）版本的分析。此外，在探索相关文献时，发现存在很大差距，因为许多作者试图从《薄伽梵歌》中找出一般管理的经验教训（Mahadevan，2008；Bhattathiri，2010；Narendran，2010；Singh，2012；Bharadwaj，2013；Kumar，2015；Mohan，2015；Nanda，2016；Mukherjee，2017；Nathani，2017）；但很少有人直接比较商业/管理战略与这些史诗中固有的知识（Gupta and Singh，2019）。因此，本文从战略经理的角度观察事件，补充了文献，旨在将战略管理过程与摩诃婆罗多事件进行匹配。下一节将简要介绍一下《摩诃婆罗多》和《薄伽梵歌》这两部史诗。
安得拉大学地球物理系附件 IV 理学硕士...
理学硕士（技术）地球物理学 GS-101 地质学 I 第一单元：地质学的基本假设、地质学与科学的关系 - 地质学的分支 - 地球的形状和尺寸、地球的结构、成分和起源 - 地壳、地幔、地核的外壳、外部动态过程 - 风化、风化地质工作、侵蚀和剥蚀、侵蚀循环、运输和沉积剂 - 黄土、地貌。沙漠类型。第二单元：地表流水的地质工作 - 溪流、河流及其发展。河流系统 - 蜿蜒、牛轭湖、洪泛平原、准平原和三角洲。地下水的地质工作 - 岩石的渗透性、岩石中的水类型 - 地下水的分类 - 泉水。矿产水-碳酸盐、硫化物和放射性水。喀斯特地貌、山体滑坡、湖泊和沼泽、河口。内部动态过程-构造错位、新构造运动、地震。岩浆作用-火山。海洋地质工作-海洋盆地-世界地貌特征、海底。海水温度、盐度。海洋破坏工作-近岸堆积形式-海洋各区域的沉积。海洋沉积物的分布。第三单元：地貌学的基本概念-地貌过程-地貌分布-排水模式-发展。流域、流域的形态分析。山坡的元素-山麓、山脊。与岩石类型、古河道、地下河道有关的地貌。土壤类型及其分类。印度主要地貌过程的演变。海洋地貌过程、沿海形态过程。野外和实验室地图比例尺、地形图、专题地图、地形和地貌剖面图。第四单元：火成岩、变质岩和沉积岩的结构、结构和化学分类及起源-岩石形成、花岗岩化。伟晶岩、金伯利岩和冈底岩的岩石学特征 - 沉积结构 - 砾岩、砂岩、页岩、石灰岩的岩石学特征。白云岩化过程。变质作用 - 页岩、千枚岩、片岩、片麻岩、大理石石英岩和麻粒岩的结构分类。第五单元：矿物科学、矿物的物理和光学特性。长石、云母、辉石、角闪石、橄榄石、石英和石榴石组的分类、结构和化学性质。粘土矿物、原生元素的成因和化学性质。4.5.晶体学要素、晶体轴、晶体的对称形式和晶体的分类。书籍：l. 物理地质学，G.Gorshkov，A.Yakushova 2。物理地质学，A.K.Datta 3。地质学教科书，P. K Mukherjee。岩石学原理，G.W.Tyrell。Rutleys 矿物学，H.M.Read 6。物理地质学，Arthur Holmes
比较夏季季风期间在印度进行重新预测预测的两种统计后处理方法
印度数以百万计的人暴露于纳尔图灾难，例如洪水和由重度致敬事件引发的山体滑坡，尤其是在夏季季风季节（Ali等人）（Ali等人。，2019年； Gupta＆Nair，2011年； UNDRR，2020年； Van Oldenborgh等。，2016年； Varikoden＆Reji，2022年； Wallemacq等。，2015年）。这些事件通常是低概率和孤立性的，并且源于同级尺度的干扰在1000 km或更多的尺度上与5至100 km的中尺度对流系统的尺度上的相互作用，并具有可能的含量增强（Francis＆Gadgil，Mohandas等，2006; Mohandas et; Mohandas et;，2020年； Sillmann等。，2017年； Sreenath等。，2022; Srinivas等。，2018年； Varikoden＆Reji，2022年； Viswanad-Hapalli等。，2019年）。与极端降水有关的灾难可能导致大量死亡（Mahapatra等人，2018年； Ray等。，2021; UNDRR，2020年），以及对财产和基础设施的广泛损害，牲畜丧失以及农作物和农业土地的破坏（Revadekar＆Preethi，2012年）。此外，在季风季节，印度极端降水事件的频率，强度和空间变异性在最近几十年中显示出显着的趋势，预计整个21世纪将继续增加（Ali等人。，2019年； Ghosh等。，2012年； Goswami等。，2006年； Mukherjee等。，2018年； Pattanaik＆Rajeevan，2010年； Roxy等。，2017年；辛格等。，2019年； Sooraj等。，2016年）。及时，高质量且可靠的预测此类极端事件及其对印度的分散的可能性，对于为当局提供有效的早期警告至关重要，以改善对灾难的反应和准备，2006年； Mahanta＆Das，2017; Uccellini; Uccellini＆uccellini＆ten Hoeve，2019年）。印度国家中型天气前铸造中心（NCRMWF）使用NCRMWF版本的英国MET Office Unified Model的NCRMWF版本的全球和区域配置产生数值天气预报。由于对降水的确定性预测，尤其是极端事件的预测，由于天气的混乱性质以及预测误差的相关指数增长（例如，由潮湿对流的模型限制和在初始条件下的模型限制引起的）是首选方法是首选的方法。他们提供了对未来状态的范围的估计，从而量化了不确定性，并为发生极端天气事件的产量概率（Ashrit等人，2020年； Mukhopadhyay等。，2021）。NCMRWF集合预测系统（NEP）通常由（a）全球预测（NCMRWF全局合奏预测系统[NEPS-G]），有23个成员（一个对照和22个对照组和22个受扰动成员），销售时间为12天，在12公里的分辨率下为10天
内容自我学习报告前言 02 NAAC ...
拉吉夫·甘地高等教育国际学院非常荣幸能够接受印度国家评估与认证委员会 (NAAC) 的评估与认证，该委员会是印度评估与认证高等教育机构的首要组织。拉吉夫·甘地高等教育国际学院成立于 1998 年，旨在为技术学生营造一个以实践和创新为基础的学习环境。拉吉夫·甘地高等教育国际学院辉煌的十八年获得了许多荣誉。在追求卓越的研究过程中，学院采取了多项举措来培养学生的研究文化，包括与世界各地的顶尖大学和行业签署谅解备忘录，分享彼此的专业知识，并探讨促进全球研究的创新新潜力。该大学还享受了 UGC 下属教师补充计划的福利。为了促进研究的卓越性和质量，该大学设立了 1 亿卢比的“大学研究和创新基金”，并为学生和教职员工设立了“最佳出版奖”。该大学采取了多项举措，通过设立校长奖学金和研究奖学金等奖学金来支持成绩优异且经济困难的学生。最近，该大学与日本东京工业大学合作，在其校园内开展交叉线性聚光太阳能发电项目（太阳能热能计划）领域的联合研究。药学院的研究人员也取得了前所未有的发现，随后为新型抗癌分子和可生物降解的药用口香糖 (MCG) 申请了专利。为了促进学生创业，该大学设立了 1 亿卢比的风险投资基金。为了实现将优质技术教育推广到最偏远地区的使命，RGPV 在 Shahdol 和 Jhabua 等部落人口众多的偏远地区建立了两所新的技术学院。该大学致力于培养具有全球竞争力、技术过硬、具有社会责任感的技术人才，以应对日益增长的全球挑战。该大学很自豪能够成为一所领先的技术大学，并具有附属性质，在其所有本科课程中实施 CBCS。此外，RGPV 是中央邦唯一一所在其附属学院招聘教师时在全国范围内开展“技术教师资格考试”的大学。在 CBCS 下引入“在线实践考试”是该大学的另一项荣誉。印度总统 Pranab Mukherjee 先生作为第八届毕业典礼的主宾，向该大学表达了祝福。
皮肤科中的人工智能
皮肤镜图像用于黑色素瘤手术切除。Int J Comput Assist Radiol Surg 2017;12:1021-30。2. Esteva A、Kuprel B、Novoa RA、Ko J、Swetter SM、Blau HM 等。使用深度神经网络对皮肤癌进行皮肤科医生级别分类。Nature 2017;542:115-8。3. Tan E、Lin F、Sheck L、Salmon P、Ng S。一种实用的决策树模型，用于预测眼周基底细胞癌切除后重建手术的复杂性。J Eur Acad Dermatol Venereol 2017;31:717-23。4. Chichi N、Takwoingi Y、Dinnes J、Matin RN、Bassett O、Moreau JF 等。智能手机应用程序用于对皮肤病变疑似黑色素瘤的成年人进行分类。Cochrane Database Syst Rev 2018;12:CDO13192。5. Hekler A、Utikal JS、Enk AH、Berking C、Klode J、Schadendorf D 等人。使用深度神经网络对组织病理学黑色素瘤图像进行病理学家级别分类。Eur J Cancer 2019；115:79-83。6. Mukherjee R、Manohar DD、Das DK、Achar A、Mitra A、Chakraborty C。用于可重复慢性伤口评估的自动组织分类框架。Biomed Res Int 2014；2014:851582。 7. Emam SD、Du AX、Surmanowicz P、Thomsen SF、Greiner R、Gniadecki R。使用机器学习预测生物制剂对银屑病患者的长期疗效。Br J Dermatol 2020；182：1305-7。8. de Guzman LC、Maglaque RP、Torres VM、Zapido SP、Cordel MO。用于湿疹皮肤病变检测的多模型、多级人工神经网络的设计和评估。在：2015 年第三届人工智能、建模和仿真国际会议 (AIMS)，马来西亚哥打京那巴鲁；2015 年。第 42-7 页。可从以下网址获取：https://www.ieeexplore.ieee.org/document/7604549。[最后访问时间为 2019 年 12 月 18 日]。 9. Han SS, Park GH, Lim W, Kim MS, Na JI, Park I, 等. 深度神经网络在甲癣诊断中表现出与皮肤科医生相当甚至更好的表现：通过基于区域的卷积深度神经网络自动构建甲癣数据集。PLoS One 2018；13：e0191493。10. Zang Q, Paris M, Lehman DM, Bell S, Kleinststreuer N,
人工智能在印度网上仲裁中的作用
助理教授（法律系），阿里格尔穆斯林大学穆尔希达巴德中心 摘要：人工智能 (AI) 融入在线仲裁对印度法律体系具有变革潜力，因为延迟、高成本和可访问性问题长期以来一直对有效的争议解决构成挑战。本文探讨了人工智能在增强印度在线仲裁方面的作用，重点关注其简化案件管理、改善决策和促进公平获得司法公正的能力。本研究首先分析印度当前的在线仲裁格局，评估现有的法律框架和技术限制。然后，我们研究人工智能在在线仲裁中的具体应用，例如预测分析、行政任务自动化和数据驱动的洞察力，这些有助于仲裁员更有效地做出公平的裁决。通过与国际实践的比较分析，本文强调了人工智能成功增强仲裁程序的国家的经验教训。此外，该研究还确定了印度特有的挑战，包括数据隐私问题、技术限制和对人工智能采用的抵制。最后，提出了政策建议，以支持在印度仲裁中合乎道德和有效地实施人工智能。研究结果表明，人工智能可以提高效率、降低成本并改善在线仲裁的可及性，使印度能够引领法律技术的创新变革，同时确保争议解决的公正性和透明度。 关键词：人工智能、在线仲裁、争议解决、法律技术、预测分析和法律框架 简介 仲裁在印度有着悠久的历史，是解决传统法庭之外争议的首选方法，尤其是在商业和民事事务中。仲裁植根于印度的习俗，后来通过法律框架正式化，为通常缓慢而拥挤的法院系统提供了另一条途径。 1940 年的《印度仲裁法》标志着一个重要的法律里程碑，为仲裁实践奠定了正式基础（Sharma，2019 年）。然而，1996 年的《仲裁和调解法》是一项重大进步，使印度的仲裁实践与全球标准保持一致，并鼓励更快、更有效的争议解决（Mukherjee，2021 年）。此后，又引入了进一步的修订，以加快这一进程并确保公平、透明和效率（Mehta & Rao，2022 年）。近年来，在线争议解决 (ODR) 的兴起标志着仲裁进入了一个新阶段，这得益于对数字技术的日益依赖。ODR 包括各种形式的技术驱动型争议解决方法，在案件数量和司法延迟都很大的印度尤其重要（Kumar，2020 年）。随着印度数字基础设施的发展和在线服务的普及，
通过 BET 方程计算的表面积的可重复性如何？
Johannes WM Osterrieth, James Rampersad, David Madden, Nakul Rampal, Luka Skoric, Bethany Connolly, Mark D. Allendorf, Vitalie Stavila, Jonathan L. Snider, Rob Ameloot, João Marreiros, Conchi Ania, Diana Azevedo, Enrique Vilarrasa-Garcia, Xinca F, Buan, Buan, Hanze, Hanze, Neil. R. Champness, Sarah L. Griffin, Banglin Chen, Rui-Biao Lin, Benoit Coasne, Seth Cohen, Jessica C. Moreton, Yamil J. Colón, Linjiang Chen, Rob Clowes, François-Xavier Coudert, Yong Cui, Bang Hou, Deanna M. D'Alessandro, Payne Dohen, Doen, Doe, Sun, Christian. Michael Thomas Huxley, Jack D. Evans, Paolo Falcaro, Raffaele Ricco, Omar Farha, Karam B. Idrees, Timur Islamoglu, Pingyun Feng, Huajun Yang, Ross S. Forgan, Dominic Bara, Shuhei Furukawa, Eli Sanchez, Jorge Gascon, Selvedin Telalović, Sukho Khamed, Khammed Murji, Murji Murji, Matthew R. Saum. diq, Patricia Horcajada, Pablo Salcedo-Abraira, Katsumi Kaneko, Radovan Kukobat, Jeff Kenvin, Seda Keskin, Susumu Kitagawa, Ken-ichi Otake, Ryan P. Lively, Stephen JA DeWitt, Phillip Llewellyn, Bettina V. Lotsch, Sebastian T. Ender, Alexander M. Pati M. Pati M. al, Javier García-Martínez, Noemi Linares, Daniel Maspoch, Jose A. Suárez del Pino, Peyman Moghadam, Rama Oktavian, Russel E. Morris, Paul S. Wheatley, Jorge Navarro, Camille Petit, David Danaci, Matthew J. Rosseinsky, Alexandros P., Kat Schunder, Martin Xu, Sergeant, Sergian, Sergeant. s Mouchaham, David S. Sholl, Raghuram Thyagarajan, Daniel Siderius, Randall Q. Snurr, Rebecca B. Goncalves, Shane Telfer, Seok J. Lee, Valeska P. Ting, Jemma L. Rowlandson, Takashi Uemura, Tomoya Iiyuka, Monique A. van der Revere, David Revere, Speed, M.J. and Lamaire, Krista S. Walton, Lukas W. Bingel, Stefan Wuttke, Jacopo Andreo, Omar Yaghi, Bing Zhang, Cafer T. Yavuz, Thien S. Nguyen, Felix Zamora, Carmen Montoro, Hongcai Zhou, Angelo Kirchon, and David Fairen-Jimenez*
关于人工智能战略
致谢《人工智能 (AI) 战略资源指南》是一份联合国出版物，列出了国家、地区和国际层面上现有的人工智能伦理、政策和战略资源。该指南的工作由刘伟 (经社部) 领导，Richard A. Roehl (经社部) 参与，Shantanu Mukherjee (经社部) 负责监督。该指南代表了合作的努力，反映了技术和创新领域专家的意见和贡献。总体评论和意见来自（按字母顺序排列）联合国教科文组织的 Joe Hironaka、Maksim Karliuk、Prateek Sibal、Rachel Pollack 和柯诗瑶；中国科学院的郭华东；Mario Cervantes、Karin Perset (经合组织)；Monika Matusiak 和 Veerle Vandeweerd (欧盟委员会)；Naoto Kanehira (世界银行)；William Colglazier (美国科学促进会)；傅晓兰（牛津大学）；陈玉萍（联合国技术特使办公室）和徐正中（国家行政学院）。第二章主要收到来自教科文组织的贡献：Dafna Feinholz、Jo Hironaka、胡先宏、Misako Ito、Melissa Tay Ru Jein、Maksim Karliuk、Shiyao Ke、Rachel Pollack、Sasha Rubel、Prateek Sibal、Cedric Wachholz；Alica Daly（世界知识产权组织）；Bob Bell Jr. 和 Pilar Fajarnes Garces（联合国贸易和发展会议）；Ewa Staworzynska（国际劳工组织）；Inese Podgaiska（北欧工程师协会）；Jayant Narayan（世界经济论坛）；Merve Hickok（人工智能和数字政策中心）；Maria Jose Escobar Silva（智利政府）；Majid Al Shehry（沙特数据和人工智能管理局）； Miguel Luengo-Oroz（联合国全球脉动计划）；Olga Cavalli（南方互联网治理学院）；Stephan Pattison（Arm Ltd.）和 Vanja Skoric（欧洲非营利法中心 ECNL）。第 3 章主要由 Charles Michael Ovink（联合国裁军事务厅）；世界工程组织联合会（WFEO）的龚克、William Kelly 和李攀以及国际电信联盟的 Preetam Maloor 撰写。第 4 章主要由 Christina Pombo Rivera（美洲开发银行）；Elisabetta Zuanelli（电子内容研究与开发中心 (CReSEC)）；Friederike Schüür（联合国全球脉动计划）；罗马大学）和中国科学院的 Yi Zeng 撰写。研究协助由 Adi Gorstein、Catherine Huilin Deng、Kaidi Guo 和 Naomi Hoffman 提供。本资源指南中表达的观点均为作者的观点，不代表联合国或其会员国的官方立场。欢迎对本指南提出书面评论和反馈，请发送至 Wei Liu ( liuw@un.org ) 和 Joe Hironaka ( j.hironaka@unesco.org )。
关于人工智能战略
致谢《人工智能战略资源指南》是一份联合国出版物，列出了国家、地区和国际层面现有的人工智能伦理、政策和战略资源。指南的编写工作由刘伟（经社部）牵头，Richard A. Roehl（经社部）参与编写，Shantanu Mukherjee（经社部）负责监督。指南代表了各方合作的努力，反映了技术和创新领域专家的意见和贡献。以下人员提出了总体评论和意见（按字母顺序排列）：联合国教科文组织的 Joe Hironaka、Maksim Karliuk、Prateek Sibal、Rachel Pollack 和柯诗瑶；中国科学院的郭华东；经合组织的 Mario Cervantes、Karin Perset；欧盟委员会的 Monika Matusiak 和 Veerle Vandeweerd；世界银行的 Naoto Kanehira；美国科学促进会的 William Colglazier；牛津大学的傅晓岚；陈于平（联合国技术特使办公室）和徐正中（国家行政学院）。第二章主要收到来自教科文组织的贡献：Dafna Feinholz、Jo Hironaka、胡先红、Misako Ito、Melissa Tay Ru Jein、Maksim Karliuk、柯诗瑶、Rachel Pollack、Sasha Rubel、Prateek Sibal、Cedric Wachholz；Alica Daly（世界知识产权组织）；Bob Bell Jr. 和 Pilar Fajarnes Garces（贸发会议）；Ewa Staworzynska（国际劳工组织）；Inese Podgaiska（北欧工程师协会）；Jayant Narayan（世界经济论坛）；Merve Hickok（人工智能和数字政策中心）；Maria Jose Escobar Silva（智利政府）；Majid Al Shehry（沙特数据和人工智能管理局）；Miguel Luengo-Oroz（联合国全球脉动）；Olga Cavalli（南方互联网治理学院）； Stephan Pattison（Arm Ltd.）和 Vanja Skoric（欧洲非营利法中心 ECNL）。第 3 章主要由 Charles Michael Ovink（联合国裁军事务厅）、世界工程组织联合会（WFEO）的龚克、William Kelly 和潘李以及 Preetam Maloor（国际电信联盟）撰写。第 4 章主要由 Christina Pombo Rivera（美洲开发银行）、Elisabetta Zuanelli（电子内容研究与开发中心（CReSEC）、Friederike Schüür（联合国全球脉动计划）、罗马大学）和曾毅（中国科学院）撰写。Adi Gorstein、Catherine Huilin Deng、Kaidi Guo 和 Naomi Hoffman 提供研究协助。本资源指南中表达的观点均为作者的观点，不代表联合国或其会员国的官方立场。欢迎对本指南提出书面评论和反馈，请发送至 Wei Liu （ liuw@un.org ）和 Joe Hironaka （ j.hironaka@unesco.org ）。