XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemMuth
从监管机构和行业从业者Maulana A*，Nasrullah bin Sapa B的角度来看，印度尼西亚的清真认证过程
国内穆斯林消费者和国际市场的需求。本研究研究了印度尼西亚清真认证的监管机构和工业从业人员的观点，重点是法规的复杂性，程序性挑战和由市场需求驱动的合规性。使用描述性定性方法，本研究确定了主要问题，包括监管机构之间的责任重叠，数字化转型的影响以及政府与行业之间的协作重要性。结果表明，监管复杂性通常会引起程序上的混乱，从而妨碍了遵守情况，而BPJPH数字计划则提供了加快认证过程的机会，但面临可及性的挑战，尤其是对于农村地区的中小企业而言。此外，消费者对清真产品压力公司的高度需求使清真认证成为竞争力战略的一部分。这项研究的含义表明，在伊斯兰研究中需要采取综合方法，涉及宗教纪律，政策和企业，以发展基于伊斯兰教义的响应式经济。增加监管机构与行业之间的合作是支持印度尼西亚清真部门增长并加强其在全球清真市场中的地位的关键。摘要关键词：清真认证，法规复杂性，政府行业合作
Vishnu Veilu Muthu的简历
Stop Project（2017-2018）：我的研究工作是关于基础设施的多机巡逻，重点是机器人人工感知方法，用于检测和识别异常情况。自动监视系统中的安全威胁包括使用深度学习算法，人的活动分析以及使用多个机器人和3D传感器的本地化检测。实习列表（2017年）：我有机会使用重新分割软件开发应用程序。重新分割 - 开发桌面有形用户界面的框架。我的工作是在基准标记和程序软件的中心设计一个空心空间来检测它。硕士论文（2017）：“投影框架的同步”，通过单个全球投射转换来整合不同框架投影重建矩阵组的方法。大多数投射重建方法都有常见的缺点，这些缺点需要多个迭代过程，并且可能不会收敛或仅收敛到局部最小值。通过安排全局网络中不同视图的每个摄像机之间的转换并使用图形建模来求解它们，以避免此类问题。清洁机器人 - ROS的计算机视觉（2016）：该项目是硕士课程工作的一部分；该项目的主要目的是从路边环境或派对现场检测垃圾。该过程设计的是对机器人进行编程以导航整个区域并搜索对象（垃圾）。实习Girona（2016）：我有机会学习和理解视频中移动对象的动态。实习Girona（2016）：我有机会学习和理解视频中移动对象的动态。我的工作是从移动车辆捕获的视频中提取光流信息。工作包括使用运动技术和场景分割的结构的视觉感知。种子图像细分（2015年）：该项目是Master课程工作实施和改进的一部分，“ Laplacian坐标是种子图像细分的坐标” CVPR2014研究论文。实习LE2I（2015）：我有机会学习相机校准技术和视觉感知概念的基本概念。我的工作是捕获带有未知相机参数在墙上投射的多个图像，并使用Jean-Yves Bouguet的相机校准工具箱对其进行校准。软件工程项目（2015年）：该项目是学士课程（软件工程模块）的一部分，其工作是为使用C ++的机器人框架设计GUI。该应用程序包含服务器和客户端部分，以管理机器人和工作站之间的网络连接。
Nelson Muthu博士
行业合作者和支持者DST，VSSC ISRO，TATA Steels，Sabic，Robert Bosch Engineering and Business Solutions and Business Solutions Private Limited课程在IIT Guwahati 1。CE 101-工程图（2017年7月至2018年7月，2019年7月 - 导师）2。me 212-Solid Mechanics-I（2017年7月至2018年7月至2019年7月至2019年9月2020年9月202日）3。ME 101-工程机制（2018年1月 - 2019年1月至2020年1月，2021年3月）4。ME 607-复合材料简介（2018年1月）5。ME 223-固体力学 - II（Jan -2022，23）6。ME 501-高级工程数学（7月至2022年7月至2023年）7。ME 216-机械工程实验室I：材料实力实验室（7月至2021，22，23）8。ME 326-机械工程实验室IV：摩擦学实验室（Jan-2022，23）9。me 663-减少网状方法和XFEM（拟议和接受的）课程在IIT Palakkad 1。ME 3522-有限元方法简介（Jan -2024）
（b）：Sasireka Rajendran，Gangadharan Muthukumaragurupandian，Kannan Ramesh，Vinoth Rathinam（2024）。初步筛选，隔离和识别
摘要食品，塑料，印刷墨水，药品，纺织品和纸业中最受欢迎的大多数物质是染料；它们通过可能是暂时或永久的机制赋予基板的颜色。由于无效的处理方法，染色操作每年产生200,000吨染料废水，特别是如果我们专注于纺织品行业。在释放的染料中发现的危险化学物质和其他重金属，因为废水对人，植物和其他生物有毒。人造偶氮染料在许多领域都使用，包括化妆品，纺织品和制药部门。由于这些染料对人有害，因此消除它们是必不可少的。使用基于微生物的染料降解可能是一种比使用常规技术更有效，更有前途的方法。要降解偶氮染料亚甲基蓝，目前的研究打算从纺织品废水污染的土壤中进行筛查和分离微生物菌株。进行了对孤立微生物的更多鉴定和表征。基于系统发育分析，观察到从受污染部位分离的菌株被鉴定为Marcescens。此外，还检查了分离的菌株染料脱色效率。基于结果，很明显，在动态条件下5小时的孵育时间时，菌株在5小时的孵化时间中表现出95％的脱色效率，