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Rahul Pandit - FAST，FNA，FTWAS -IISC Physics
{国家科学人才搜索学者，印度 - 1972 - 77年。{银牌（物理课上的第一个），印度理工学院，新德里 - 1977年。{成员，Phi Kappa Phi。{伊利诺伊大学的埃克森大学，美国伊利诺伊州乌尔巴纳市Urbana -Champaign- 1979年。{成员sigma xi。{印度科学院的副学士（直到35岁，即直到1991年4月）。{印度国家科学学院的年轻科学家勋章 - 1988年。{当选印度科学院的一名会员（法斯） - 1996年1月1日。{科学与工业研究理事会的Shanti Swarup Bhatnagar奖 - 2001年。{大学赠款委员会的Meghnad Saha奖-2004。{当选印度国家科学学院（FNA）的院士 - 2006年1月1日。{Dae Raja Ramanna奖，2007年8月14日，Jawaharlal Nehru高级科学研究中心。{JC Bose科学技术与塞族部的国家会员，印度，2007年8月1日至2023年6月30日。{印度科学研究所的Rustom Choksi教授 - 2009年。{印度科学学院的MSIL主席教授 - 2009年10月 - 2012年。{德里印度理工学院杰出校友奖 - 2010年8月。{美国物理社会的物理审查和物理评论的杰出裁判 - 2012年。{当选世界科学院的院士（FTWAS） - 2015年11月。{Goyal物理科学奖，2017年4月11日。{自2023年7月1日起，印度国家科学主席。{2017年11月至2021年10月的国际纯物理联盟（IUPAP）当选副总裁。{satyendranath bose印度国家科学学院奖章 - 2021年。
博士拉胡尔 M.R.
➢ 学院协调员、研究与开发（行政） (2023-24) ➢ M Tech 课程协调员 (2020-2023) ➢ 学院图书馆咨询委员会成员 (2022-2023) ➢ DPGC 成员 (2023-2024) ➢ 教师选拔委员会 (AP) 成员 (2023-2024) ➢ 部门申诉处理委员会 (DGRC) 成员 (2024-至今) ➢ 部门时间表协调员 (2024-至今)
电动汽车中的高级电池管理系统技术：Rushikesh Rahane 1，*，Rahul Bibave 2，D。B. Pardeshi 3
摘要，因为它们是有效的，并且在使用时没有排放，因此电动汽车是现代世界可持续运输的关键组成部分。电池的性能对电动汽车的驾驶范围有很大影响。选择电池，技术及其有效使用对此至关重要。就电池技术而言，锂离子电池是电源存储系统的首选选项，因为它们的质量出色，包括大容量，高能量密度，稳定的功率输出和有效的充电/放电性能。在日常生活中，我们正在朝着无污染的车辆迈进，因此，作为一种可持续，无污染和环保的运输解决方案，对电动汽车的需求正在迅速增加。这些电动汽车的主要部分是电池管理系统。也称为电动汽车的核。在电动汽车的主要部分中，电池管理系统，关键组件，控制和优化具有高容量的锂离子电池。本文首先要全面概述电动汽车核的基本功能，包括充电状态，健康状况和温度监测状态。本评论论文探讨了电池管理系统在电池的性能，安全性和寿命中的重要作用。本文强调了数据采集，处理，电池状态和电池管理系统中所有控制算法的重要性。简介本文讨论了锂离子电池电池监测系统的高级技术，电池管理系统中遇到的问题及其大致解决方案。关键字：电动汽车，电池管理系统（EV），锂离子电池，安全性，充电，放电。
房间里的 AI 代理：为移植选择委员会提供客观决策信息 Bima J. Hasjim MD MSc 1,2 *、Ghazal Azafar PhD 2,3 *、Frank Lee MD 4、Tayyab S. Diwan MD 4、Shilpa Raju MPH 2、Jed Adam Gross MPhil JD 5,6、Aman Sidhu MD 2、Hirohito Ichii MD PhD 1、Rahul G. Krishnan PhD 7、Muhammad Mamdani MPH PharmD 8,9、Divya Sharma PhD 10,11 +、Mamatha Bhat MD PhD 2,3,12,13 + *共同第一作者 + 共同资深作者 1 加州大学欧文分校外科系，加利福尼亚州奥兰治，美国 2 多伦多大学大学健康网络 Ajmera 移植中心移植 AI 计划， 3 加拿大安大略省多伦多大学健康网络多伦多总医院研究所 4 明尼苏达州罗彻斯特梅奥诊所医学院移植外科分部 5 加拿大多伦多大学健康网络临床和组织伦理学系 6 加拿大安大略省多伦多大学达拉拉纳公共卫生学院临床公共卫生分部 7 加拿大安大略省多伦多大学计算机科学系 8 加拿大安大略省多伦多大学健康网络多伦多总医院药学系和妇女健康计划 9 临床评估科学研究所 10 加拿大安大略省北约克大学数学与统计学系 11 加拿大安大略省多伦多大学健康网络生物统计学系 12 加拿大安大略省多伦多大学医学系胃肠病学和肝病学分部 13 加拿大安大略省多伦多矢量研究所 通讯作者：Mamatha Bhat，医学博士
房间里的 AI 代理：为移植选择委员会提供客观决策信息 Bima J. Hasjim MD MSc 1,2 *、Ghazal Azafar PhD 2,3 *、Frank Lee MD 4、Tayyab S. Diwan MD 4、Shilpa Raju MPH 2、Jed Adam Gross MPhil JD 5,6、Aman Sidhu MD 2、Hirohito Ichii MD PhD 1、Rahul G. Krishnan PhD 7、Muhammad Mamdani MPH PharmD 8,9、Divya Sharma PhD 10,11 +、Mamatha Bhat MD PhD 2,3,12,13 + *共同第一作者 + 共同资深作者 1 加州大学欧文分校外科系，加利福尼亚州奥兰治，美国 2 多伦多大学大学健康网络 Ajmera 移植中心移植 AI 计划， 3 加拿大安大略省多伦多大学健康网络多伦多总医院研究所 4 明尼苏达州罗彻斯特梅奥诊所医学院移植外科分部 5 加拿大多伦多大学健康网络临床和组织伦理学系 6 加拿大安大略省多伦多大学达拉拉纳公共卫生学院临床公共卫生分部 7 加拿大安大略省多伦多大学计算机科学系 8 加拿大安大略省多伦多大学健康网络多伦多总医院药学系和妇女健康计划 9 临床评估科学研究所 10 加拿大安大略省北约克大学数学与统计学系 11 加拿大安大略省多伦多大学健康网络生物统计学系 12 加拿大安大略省多伦多大学医学系胃肠病学和肝病学分部 13 加拿大安大略省多伦多矢量研究所 通讯作者：Mamatha Bhat，医学博士
拉胡尔·蒙贾尔在 News9 全球峰会上荣获全球可持续发展偶像奖
Hero Future Energies (HFE) 是一家全球可再生能源公司，隶属于印度最受尊敬的商业集团之一、著名的 Hero Group。HFE 总部位于伦敦，成立于 2012 年，以盈利为目的，为子孙后代保护环境做出贡献。HFE 拥有遍布印度、乌克兰、孟加拉国、越南和英国的 6 GW 可再生能源 (RE) 资产组合，包括正在运营或在建的项目。除了传统的风能和太阳能光伏资产外，该组合还包括先进的高 CUF 项目，例如混合动力、峰值功率、稳定可调度电力和新兴技术项目，例如储能、绿色氢及其衍生物。HFE 还与化工、炼油、制造、钢铁、水泥、运输等难以减排的行业中的 C&I 合作伙伴密切合作，帮助他们实现净零排放。该公司得到了国际金融公司 (IFC) 和 KKR 等全球领先投资者的支持。
如何引用本文：R.K. Rahul Shandilya Sharma（2024）将基于嵌入式系统中零信任体系结构的芯片通信固定到芯片通信。
如今，半导体公司经常将芯片的生产外包，以满足对综合电路的不断增长的需求。因此，芯片供应链现在正在处理许多安全问题，例如硬件知识产权盗窃，特洛伊木马和生产过多。在对手攻击有可能造成巨大损失或损害的关键系统中，零信托提供了一种有希望的方法来保证综合电路（ICS）的有效性。可靠的协议，利用证书保证ICS的合法性是安全协议和数据模型（SPDM）。这项研究的工作提出了基于SPDM协议的安全芯片到芯片（S2C）零值安全体系结构，该协议试图在使用之前对任何附带的外围设备进行身份验证。这些贡献包括对拟议设计的全面解释，SPDM协议的实现以及对执行和实施时遇到的障碍的讨论。关键字：芯片到芯片通信，零值体系结构，SPDM，嵌入式系统
基于天气预测功能工程框架的高级机器学习分类器的比较分析 * Rahul Gupta 1,2，Anil
5自动化学校，Banasthali Vidyapith，拉贾斯坦邦，印度304022。 电子邮件：ppathak9999999999999999999999999999999. 重大的气候变化是一项非常困难的任务，会影响全世界的人们。 降雨被认为是天气系统中最重要的现象之一，其速率是最关键的变量之一。 要通过标准方法开发预测模型，气象专家试图检测大气属性，例如阳光，温度，湿度和浑浊等。 机器学习（ML）技术最近进化得更具进化，它提供的结果比传统方法更令人满意，并且易于使用。 本文介绍了ML分类器，例如Logistic回归（LR），决策树（DT），随机森林（RF），轻梯度增压机（LGBM），CAT Boost（CB）和Extreme Grantient Boost（XGB），以使用功能工程框架来预测降雨。 采用接收器操作特征（AUROC）曲线和其他统计指标（例如回忆，准确性，精度和Cohen Kappa）的区域来预测和比较上述方法的成功率。 根据AUROC值的验证结果为XGB（0.94）> CB（0.93）> LGBM（0.87）> RF（0.93）> dt（0.88）> lr（0.78）。 最终，XGB模型在统计参数方面优于其他模型。 关键字：二进制分类，超级参数调整，机器学习，XGB分类器，天气预报。 1。 [6]。5自动化学校，Banasthali Vidyapith，拉贾斯坦邦，印度304022。电子邮件：ppathak9999999999999999999999999999999. 重大的气候变化是一项非常困难的任务，会影响全世界的人们。 降雨被认为是天气系统中最重要的现象之一，其速率是最关键的变量之一。 要通过标准方法开发预测模型，气象专家试图检测大气属性，例如阳光，温度，湿度和浑浊等。 机器学习（ML）技术最近进化得更具进化，它提供的结果比传统方法更令人满意，并且易于使用。 本文介绍了ML分类器，例如Logistic回归（LR），决策树（DT），随机森林（RF），轻梯度增压机（LGBM），CAT Boost（CB）和Extreme Grantient Boost（XGB），以使用功能工程框架来预测降雨。 采用接收器操作特征（AUROC）曲线和其他统计指标（例如回忆，准确性，精度和Cohen Kappa）的区域来预测和比较上述方法的成功率。 根据AUROC值的验证结果为XGB（0.94）> CB（0.93）> LGBM（0.87）> RF（0.93）> dt（0.88）> lr（0.78）。 最终，XGB模型在统计参数方面优于其他模型。 关键字：二进制分类，超级参数调整，机器学习，XGB分类器，天气预报。 1。 [6]。电子邮件：ppathak9999999999999999999999999999999.重大的气候变化是一项非常困难的任务，会影响全世界的人们。降雨被认为是天气系统中最重要的现象之一，其速率是最关键的变量之一。要通过标准方法开发预测模型，气象专家试图检测大气属性，例如阳光，温度，湿度和浑浊等。机器学习（ML）技术最近进化得更具进化，它提供的结果比传统方法更令人满意，并且易于使用。本文介绍了ML分类器，例如Logistic回归（LR），决策树（DT），随机森林（RF），轻梯度增压机（LGBM），CAT Boost（CB）和Extreme Grantient Boost（XGB），以使用功能工程框架来预测降雨。采用接收器操作特征（AUROC）曲线和其他统计指标（例如回忆，准确性，精度和Cohen Kappa）的区域来预测和比较上述方法的成功率。根据AUROC值的验证结果为XGB（0.94）> CB（0.93）> LGBM（0.87）> RF（0.93）> dt（0.88）> lr（0.78）。最终，XGB模型在统计参数方面优于其他模型。关键字：二进制分类，超级参数调整，机器学习，XGB分类器，天气预报。1。[6]。引言大多数行业，例如生物学，建构，运输和农业都受到不利天气条件（例如洪水，降雨，干旱等）的影响，从而使天气预报是必要的要求。防止农业和财务损失的最具挑战性的解决方案之一是天气预报。天气预报始于19世纪后期，随后在[1，2]中划定了天气预报行动的进展。在过去，气象学家用来根据其专业知识来估算天气参数，但现在该过程涉及应用技术和数据[3]。常规数据管理方法尚未被证明有效或有效地处理大数据[4，5]。事实上，世界各地的不可预测的天气模式必须通过使用不同的大气属性（例如湿度，压力，温度和风速等）来开发一种新的预测技术。传统上，预测是通过人类努力来完成的，但是今天，它是由需要使用高质量设备的巨大计算方法来控制的[7，8]。尽管使用卫星知识和超级计算机使用先进的技术来适应数据，但预后剂仍然对季风的变化感到困惑，这使得对数据的智能解释和分析变得困难。在现实世界中的应用中，例如医学诊断，语音和模式识别，自然语言处理，以及在某些可再生能源应用中，例如太阳照射，生物能源和风速预测机器学习（ML）算法利用计算方法来从历史数据和提取相关特征中获得所需的信息来增强预测输出[9-10]。
Rahul Rauny 已获得印度尼赫鲁大学的博士学位，专门研究社会、健康和生物技术的交叉领域。
Rahul Rauny 在印度尼赫鲁大学获得博士学位，专攻社会、健康和生物技术的交叉领域。Rahul 拥有社会科学健康硕士学位和生物技术硕士学位，在研究中采用多学科方法。他目前的研究重点是转基因食品和基因编辑技术，探索它们的科学潜力和更广泛的社会影响。Rahul 特别感兴趣的是这些技术如何塑造公众观念并影响不同文化背景下的政策决策，尤其是在印度和奥地利。他的工作旨在弥合科学创新与社会责任之间的差距，为全球粮食安全、气候适应力和健康公平对话做出贡献。Rahul 致力于跨学科研究，倡导包容性政策框架，将生物技术进步与不同社区的需求相结合。IAS-STS 项目：引导接受和监管：对奥地利和印度可持续粮食系统的基因编辑和转基因食品的定性探索
量子计算及应用 Rahul Jain 教授
课程概述 量子计算在世界范围内越来越受欢迎，一些国家提供了旗舰资助，一些大型私营公司也在尝试制造量子计算机。其中一个原因是与密码学相关的战略重要性，因为 Shor 的量子算法可以破解许多现有的密码系统。量子计算还在金融、化学、人工智能 (AI)、模拟、通信等不同领域得到应用。本课程提供了熟悉这种日益流行和重要发展技术的机会。本课程的主要目标如下：本课程将首先介绍量子计算的基础知识。然后，它将介绍各种众所周知的量子算法，例如 Deutsch-Jozsa 算法、Simon 算法、量子傅里叶变换、相位估计、顺序查找、Shor 算法和 Grover 算法。最后，它将介绍一些应用，包括量子金融、量子密码学等。在课程结束时，学员将：
Animesh Kumar Sharma，Rahul Sharma Mittal商学院，可爱的专业大学，Jalandhar-Delhi G.T.旁遮普邦的Phagwara Road
Animesh Kumar Sharma，Rahul Sharma Mittal商学院，可爱的专业大学，Jalandhar-Delhi G.T.Road，Phagwara，旁遮普邦通讯作家Animesh Kumar Sharma，米塔尔商学院研究学者，可爱的专业大学Jalandhar-Delhi G.T. Road，Phagwara -144 411，旁遮普邦。 电子邮件：animesh@gmail.com引用Sharma AK，Sharma R.驾驶道德景观：在智能医疗保健信息学中实施机器学习。 印度J Comm Health。 2024; 36（1）：149-152。 https://doi.org/10.47203/ijch.2024.v36i01.024收到的文章周期：14/12/2023;接受：02/02/2024;发布：29/02/2024这项工作是根据创意共享归因4.0国际许可证的许可。 ©作者。 2024开放访问机器学习（ML）纳入医疗保健信息学上具有巨大的希望，彻底改变了患者护理和治疗策略。 但是，随着这项技术的发展，它带来了道德挑战对于仔细导航至关重要。 ML提供了前所未有的能力来分析大量医疗保健数据，从而导致个性化医学并改善结果。 然而，道德问题出现了，特别是在隐私保护，算法偏见，透明度，知情同意和数据质量方面。 决策过程中的透明度，解释性和患者自主权对于促进信任和问责制至关重要。 在创新与合规性，确保数据质量和促进人类协作之间达到平衡至关重要。 机器学习的应用（ML）具有Road，Phagwara，旁遮普邦通讯作家Animesh Kumar Sharma，米塔尔商学院研究学者，可爱的专业大学Jalandhar-Delhi G.T.Road，Phagwara -144 411，旁遮普邦。 电子邮件：animesh@gmail.com引用Sharma AK，Sharma R.驾驶道德景观：在智能医疗保健信息学中实施机器学习。 印度J Comm Health。 2024; 36（1）：149-152。 https://doi.org/10.47203/ijch.2024.v36i01.024收到的文章周期：14/12/2023;接受：02/02/2024;发布：29/02/2024这项工作是根据创意共享归因4.0国际许可证的许可。 ©作者。 2024开放访问机器学习（ML）纳入医疗保健信息学上具有巨大的希望，彻底改变了患者护理和治疗策略。 但是，随着这项技术的发展，它带来了道德挑战对于仔细导航至关重要。 ML提供了前所未有的能力来分析大量医疗保健数据，从而导致个性化医学并改善结果。 然而，道德问题出现了，特别是在隐私保护，算法偏见，透明度，知情同意和数据质量方面。 决策过程中的透明度，解释性和患者自主权对于促进信任和问责制至关重要。 在创新与合规性，确保数据质量和促进人类协作之间达到平衡至关重要。 机器学习的应用（ML）具有Road，Phagwara -144 411，旁遮普邦。电子邮件：animesh@gmail.com引用Sharma AK，Sharma R.驾驶道德景观：在智能医疗保健信息学中实施机器学习。印度J Comm Health。2024; 36（1）：149-152。 https://doi.org/10.47203/ijch.2024.v36i01.024收到的文章周期：14/12/2023;接受：02/02/2024;发布：29/02/2024这项工作是根据创意共享归因4.0国际许可证的许可。©作者。2024开放访问机器学习（ML）纳入医疗保健信息学上具有巨大的希望，彻底改变了患者护理和治疗策略。但是，随着这项技术的发展，它带来了道德挑战对于仔细导航至关重要。ML提供了前所未有的能力来分析大量医疗保健数据，从而导致个性化医学并改善结果。然而，道德问题出现了，特别是在隐私保护，算法偏见，透明度，知情同意和数据质量方面。决策过程中的透明度，解释性和患者自主权对于促进信任和问责制至关重要。在创新与合规性，确保数据质量和促进人类协作之间达到平衡至关重要。机器学习的应用（ML）具有应对这些挑战需要遵守道德框架，持续监测，多学科治理，教育和监管合规性。为了完全利用ML在医疗保健方面的潜力，同时保持了道德标准，利益相关者之间的合作是必须的，确保患者福利在技术进步的中心方面仍然是中心的。道德考虑必须嵌入ML实施的每个阶段，以保持道德，公平和以患者为中心的医疗保健系统。k eywords机器学习；智能医疗保健；道德考虑；道德挑战；在现代医疗保健领域的重要突破是由将机器学习（ML）纳入智能信息学系统（1）所驱动的。这些技术改变患者护理，治疗策略和诊断的潜力是巨大的。，但即使在这些进步的过程中，道德问题也成为需要仔细执行的关键焦点。