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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
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]。
使用人工智能生成印度古典音乐：一项调查 Bharavi U. Desai 1、Kunjal I. Tandel 2、Rahul M. Patel 3
1 硕士生，S & SS Gandhy 工程学院，印度古吉拉特邦 2 教授，政府工程学院，印度古吉拉特邦 3 教授，S & SS Gandhy 工程学院，印度古吉拉特邦 摘要：本文是对古典音乐内容制作的各种方式的调查和研究。对于我们的调查，我们提出了一个侧重于五个维度的框架：目标、表示、架构、挑战和策略。对于每个维度，我们都对各种模型和技术进行比较分析，并提出一些尝试性的多维类型学。这种类型学是自下而上的，基于从相关文献中选择的许多现有的基于深度学习的音乐生成系统的分析。 关键词：LSTM、GRU、RNN、Arohana、Avrohana、FSM、Gamakas、HMM
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。
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
从人类脑反应中解码卷积神经网络预测的人脑反应中的个体差异
Niklaus H. Evitt 3，Kiran S. Gajula 2，Junwei Shi 4*和Rahul M. Kohli 2* 1生物化学和分子生物物理学的研究生组，Perelman医学院，宾夕法尼亚大学，宾夕法尼亚州费城大学，宾夕法尼亚州，宾夕法尼亚州。2宾夕法尼亚州宾夕法尼亚大学佩雷曼医学院医学系，宾夕法尼亚州，19104年，美国。 3宾夕法尼亚州宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院细胞和分子生物学研究生组，宾夕法尼亚州，19104年，美国。 4宾夕法尼亚州宾夕法尼亚大学佩雷曼医学院癌症生物学系，宾夕法尼亚州，19104年，美国。 *与Junwei Shi和Rahul M. Kohli的通信：2宾夕法尼亚州宾夕法尼亚大学佩雷曼医学院医学系，宾夕法尼亚州，19104年，美国。3宾夕法尼亚州宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院细胞和分子生物学研究生组，宾夕法尼亚州，19104年，美国。 4宾夕法尼亚州宾夕法尼亚大学佩雷曼医学院癌症生物学系，宾夕法尼亚州，19104年，美国。 *与Junwei Shi和Rahul M. Kohli的通信：3宾夕法尼亚州宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院细胞和分子生物学研究生组，宾夕法尼亚州，19104年，美国。4宾夕法尼亚州宾夕法尼亚大学佩雷曼医学院癌症生物学系，宾夕法尼亚州，19104年，美国。 *与Junwei Shi和Rahul M. Kohli的通信：4宾夕法尼亚州宾夕法尼亚大学佩雷曼医学院癌症生物学系，宾夕法尼亚州，19104年，美国。*与Junwei Shi和Rahul M. Kohli的通信：
锚点的声音
在物理治疗领域的10年经验，拉胡尔（Rahul）将自己确立为行业中的杰出人物。 Rahul的专业知识超出了传统的物理疗法，包括针灸，老年护理，脊骨疗法和整骨技术，干针，Dry针刺，MC Kenzie A Part A＆B，Mulligan从业者，TMJ专家，Cupping，Sujok，Sujok，Sujok，Kineology Taping，Kineology Taping，Dorns Therapy和dapy and papity和更多。 他与众多知名的机构和组织合作，展示了他的多功能性和奉献精神，以便为患者提供全面的护理。 Rahul Rajeev采用整体治疗方法，专注于解决疾病的根本原因，可确保患者在Anchor Physotherapy＆Sports Fitness Studio中获得最高质量的护理质量。在物理治疗领域的10年经验，拉胡尔（Rahul）将自己确立为行业中的杰出人物。Rahul的专业知识超出了传统的物理疗法，包括针灸，老年护理，脊骨疗法和整骨技术，干针，Dry针刺，MC Kenzie A Part A＆B，Mulligan从业者，TMJ专家，Cupping，Sujok，Sujok，Sujok，Kineology Taping，Kineology Taping，Dorns Therapy和dapy and papity和更多。他与众多知名的机构和组织合作，展示了他的多功能性和奉献精神，以便为患者提供全面的护理。Rahul Rajeev采用整体治疗方法，专注于解决疾病的根本原因，可确保患者在Anchor Physotherapy＆Sports Fitness Studio中获得最高质量的护理质量。
生命科学技术的硕士课程...
•Mauri Kostiainen（Bio2）•Paula Jouhten（Bio2）•Markus Linder（Bio2）•Jukka Niskanen（CMET）•Silvan Scheller（Bio2）•Juha Siitonen（CMAT）（CMAT）•Rahul Mangayil（bi2）•rahul Mangayil（biia biaria sammalalpi•cmater•cmater•cmater•cmat• Jari Koivisto（CMAT）•Ville Jokinen（CMAT）•Kim Kuntze（CMAT）
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来自UCLPARTNERS的团队的一部分，他们也在工作。S38 Rahul Bhattacharya博士这位发言人是纸张主席Mrcpsych面板，ESC和Hold>
沙尔达大学教职员工的研究专长 序号 员工姓名 职位 部门 学校 博士学位 专业 跨学科
开发新的合成方法，用于合成具有生物活性和药学重要性的分子。 4 Rahul Pal 助理教授 化学 SUBSR 电化学 燃料电池