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推荐引用推荐引用Khandwalla，Pradip（2023）“印度的发展：成为超级权力或超级文明？，
印度的发展：成为超级大国或超级文明？引言绝大多数国家 - 这里的代理是绝大多数联合国大会的成员国 - 继续应对“发展”的挑战。许多印度和外国经济学家认为，包括中国在内的持续斗争，当然对于印度来说，以某种方式到达“高原”，即“发达国家”的俱乐部。他们认为，过去两个世纪的历史表明，尽管一个国家到达该高原，尽管经济起伏，但它仍然会以缓慢而稳定的增长来保持速度缓慢 - 罕见的滑倒，例如阿根廷（Pieper 2020），甚至可能是希腊，如果未能获得欧洲联盟的大量援助。
Prajakta K. Khule 1*、Vrunal V. More 2、Mithun G. Maniyar 3、Pradip A. Jadhav 4 1* SVERI 药学院药剂学系，Pand
文章信息 摘要 量子药学，又称量子医学或量子药理学，是一门连接量子物理、医学和药物研究的新兴跨学科学科。本综述探讨了量子药学在药物发现、药物设计和转化方面的潜力。从根本上讲，量子药学利用量子物理学来精确分析生物过程、药物相互作用和治疗方法。它深入研究分子在量子领域的行为方式，阐明分子相互作用和电子结构的微妙之处。量子计算和量子启发算法是其两个主要前景。这些工具可以彻底改变药物研究，因为它们可以以超越传统计算机的速度模拟复杂的化学系统。量子药学的应用范围从增强药代动力学和药物管理到研究生物分子中的量子行为。量子密码学还有可能提高药物数据的安全性。总之，量子药学有可能改变发现和创造新药的过程。它为制药行业开发更有效、更有针对性的疗法提供了新的视角，因为它能够研究分子的量子世界并利用尖端的计算方法。关键词：量子力学、药物发现、药物设计、量子点、
Pradipta Kumar Mishra、Suresh Chandra Satapathy* 和 Minakhi 使用基于优化的深度卷积神经网络对 MRI 脑肿瘤图像进行分割
摘要：脑图像分割应该准确完成，因为它有助于预测致命的脑肿瘤疾病，从而可能控制事先知道的恶意脑图像片段。通过脑肿瘤分割程序可以提高脑肿瘤分析的准确性。早期的 DCNN 模型不考虑学习实例的权重，这可能会降低分割过程的准确性。考虑到上述观点，我们提出了一个框架，使用基于群体智能的算法（如遗传算法（GA）、粒子群优化（PSO）、灰狼优化（GWO）和鲸鱼优化算法（WOA））来优化 DCNN 模型的网络参数，例如权重和偏差向量。模拟结果表明，WOA 优化的 DCNN 分割模型优于其他三种基于优化的 DCNN 模型，即 GA-DCNN、PSO-DCNN、GWO-DCNN。
实施自我解释策略以加深对几何证明的理解 Samsul Maarif *、Fitri Alyani、Trisna Roy Pradipta
证明是学生发展数学成熟度的关键指标。然而，在学习证明的过程中，学生很难用好的论据来解释已经编纂的证明。所以我们需要一种可以让学生更好地参与阐明证明过程的策略。自我解释策略是一种可以探索学生解释几何证明思维过程的策略。本研究旨在通过在基础几何课中实施自我解释策略，分析未来师范学生理解几何证明的能力。本研究采用非等价对照组设计的准实验研究类型。本研究的参与者是三宝垄一所私立大学的 75 名数学教育学习专业的学生。本研究使用了四种几何证明工具测试。在用于研究之前，使用积差和 Cronbach's alpha 测试了这些工具的有效性和可靠性。本研究中的数据分析采用了双向方差分析。结果表明：使用自我解释策略的学生理解几何证明的能力比直接学习的学生更好；初始数学能力高、中水平学生群体的数学证明能力提升存在显著差异；初始数学能力（高、中、低）并不直接影响几何证明理解能力的学习过程，因此可以得出自我解释策略对于提高几何证明理解能力是有效的。