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Amara Raja在其
海得拉巴，2024年8月10日：Amara Raja先进的细胞技术（ARACT），这是印度领先的工业和汽车电池专业领先的工业和汽车电池专业之一Amara Raja Energy＆Mobility Limited的子公司之一，是其客户合格工厂（CQP）的大型工厂（CQP）的大型工厂，并在MASTERN diflistry and Indentn and Sonement Sonement in Fundertring sonement and Sonement。活动有杰出的嘉宾参加，包括史蒂文·凯（Steven CAI），董事会成员兼欧洲主席（EMEA）；迭戈·格拉菲（Diego Graffi），CMD Piaggio车辆印度，Ashish Jangale，副总裁和SSU Mahindra＆Mahindra负责人，Swapnil Jain，联合创始人Ather Energy，Jayadev Galla，董事长兼董事总经理Jayadev Galla是＆M； ARE＆M的执行董事Harshavardhana和Vikramadithya Gourineni；与政府和工业的其他贵宾一起。电池组工厂的第1阶段以1.5 gwh的目前容量为单位。工厂制造的锂离子电池组专门适合印度条件，并将向主要的EMS提供，并用于文具存储需求。CQP将按照下一个财政年度的第1季度将其运行，可以生产各种单元格类型，以进行客户测试和验证。该项目最近在AS＆M与Gotion Inobat（GIB）合作以解决技术，制造和定制解决方案之后获得了Fillip。散布在260英亩土地上的Giga走廊将需要投资950亿卢比，直到2031年，并将包括先进的电池制造Gigafactory以及电池组合设施。它最近也签署了一个带有Ather Energy的谅解备忘录。此外，该公司还在海得拉巴建立了一家善良的高级能源研究和创新中心，被称为Epostive Energy Labs。与CQP的电池组合工厂和CQP的奠基石铺设仪式一起，Amara Raja与Piaggio签署了一份谅解备忘录（MOU）。作为本协议的一部分，Amara Raja将与Piaggio Vehicles Private Limited合作开发和供应LFP（磷酸锂）锂离子（Li-ion）细胞和充电器，并为其EV 3 Wheelers以及发育中的电池和电池组以及即将在本地生产的2weeler提供的开发电池和电池组。在这种情况下，Chaiman兼董事总经理Amara Raja Energy＆Mobility的Jayadev Galla先生在Amara Raja说：“我们的任务一直是建立为越来越多的人提供更好机会的机构。今天的开创性仪式表示该地区的变革性旅程的开始。这不仅是一个仪式的里程碑，而且是我们战略倡议的开始，旨在通过Gigacorridor为当地青年创造可持续的非移民工作机会。我们深表感谢在这项企业中坚定地支持Telangana政府。”
碳库存估计的红树林生态系统在库塔·拉贾（Kuta Raja
摘要。红树林通过吸收和存储碳的能力来维持环境平衡至关重要。这项研究旨在分析红树林生态系统中的碳存储，包括地上生物量，地下生物量，枯木生物量和有机土壤材料。这项研究中使用的采样方法是选择三个观测站的目的抽样。这项研究的结果表明，库塔·拉贾（Kuta raja）分区的红树林的生物量banda aceh banda aceh是117.9吨/ha，这是最高的价值，与47.2吨/公顷的根相比，其根为2.2吨/公顷，在2.2吨/公顷中，作为碳植物的一部分。研究地点的碳库存最高，在红树林树中为55.43吨/公顷，其次是22.17吨/公顷的红树林根，枯木为1.04吨/公顷，有机土壤材料为2.7吨/公顷。红树林生态系统的总碳库存为81.37吨/公顷。
与机器视觉集成的高分辨率微射流喷雾器的实时控制，用于精密杂草控制Raja，r。屠杀，哥伦比亚特区； Fennimore，
愿景，深度学习以及机器人和其他技术学，可能有助于减轻对更可持续的农业系统的需求。但是，传统的工业机器人不是为典型农业生态系统的复杂环境而设计的。农业领域中最关键的害虫控制问题之一是杂草控制，这是目前是一项劳动力的任务。因此，自动化杂草控制系统的需求很大。蔬菜场中的机器人内部杂草控制需要机器视觉，作物定位，决策和代理系统。缺乏可靠的技术来检测，定位和分类杂草和作物植物是开发针对特种蔬菜等特种耕作的完全自动化和全面的杂草管理系统的主要技术障碍。在杂草密度中等至高杂草密度的杂草田中，现有的机器人除草机变得混乱，因为它们无法解释过去的几十年，研究人员一直在尝试各种方法来实时区分杂草的杂草 - 杂草 - 杂草浓度。Lee等。 （1999）提出并开发了一个实时机器视觉系统，该系统以3 fps的速度区分了番茄植物和杂草，代表114毫米101毫米的种子线面积，允许杂草控制系统以1.20 kmh 1的速度传播。 番茄植物在75.8％的时间内正确识别，低于所需的准确性。 Lamm等。 （2002）开发了一种基于Lee El al的棉花的精确杂草映射的系统。 Slautter等。Lee等。（1999）提出并开发了一个实时机器视觉系统，该系统以3 fps的速度区分了番茄植物和杂草，代表114毫米101毫米的种子线面积，允许杂草控制系统以1.20 kmh 1的速度传播。番茄植物在75.8％的时间内正确识别，低于所需的准确性。Lamm等。（2002）开发了一种基于Lee El al的棉花的精确杂草映射的系统。Slautter等。的（1999）原型，并达到了88％的歧视精度。（2008）开发了一种多光谱的机器视觉识别系统，以对杂草的生菜作物分类，并获得90.3％的精度。Haff等。 （2011年）后来提出了一个基于X射线的作物检测系统，该系统达到了90.7％的tomatoplantsatthetthervavel speedof1.6kmh 1的检测准确性。 zhangetal。 （2012）提出了一种高光谱成像系统，以实时识别作物植物并将其与杂草区分开。 该系统在区分杂草的作物方面达到了95.8％的准确性。 有许多关于AI，机器学习，深度学习技术的研究工作，以对杂草进行分类（Bah等，2018； Osorio等，2020）。 Osorio等。 （2020）使用多光谱摄像机在生菜场和应用的SVM（支撑矢量机），Yolov3（您只看一次V3）和掩盖r e cnn（基于区域的综合神经网络）中的图像，以在杂草和作物之间进行分类，并在79％，89％，89％，89％，89％，89％，89％，89％，89％的差异Haff等。（2011年）后来提出了一个基于X射线的作物检测系统，该系统达到了90.7％的tomatoplantsatthetthervavel speedof1.6kmh 1的检测准确性。zhangetal。（2012）提出了一种高光谱成像系统，以实时识别作物植物并将其与杂草区分开。该系统在区分杂草的作物方面达到了95.8％的准确性。有许多关于AI，机器学习，深度学习技术的研究工作，以对杂草进行分类（Bah等，2018； Osorio等，2020）。Osorio等。（2020）使用多光谱摄像机在生菜场和应用的SVM（支撑矢量机），Yolov3（您只看一次V3）和掩盖r e cnn（基于区域的综合神经网络）中的图像，以在杂草和作物之间进行分类，并在79％，89％，89％，89％，89％，89％，89％，89％，89％的差异
CSIR-中央玻璃和陶瓷研究所科学与工业研究委员会 196, Raja SC Mullick Road 加尔各答– 700032（西孟加拉邦）
科学技术研究职业的独特机会 CSIR-CGCRI 是 CSIR 最古老的研发 (R&D) 实验室之一，CSIR 是印度政府科技部科学与工业研究部 (DSIR) 下属的一个自治机构。CSIR- CGCRI 致力于在先进陶瓷和特种玻璃（包括光纤/基于光纤的设备）领域取得科学领导地位。该研究所的主要研究活动涉及：特种玻璃、特种光纤、玻璃和陶瓷的溶胶-凝胶处理、纳米结构玻璃和陶瓷、工程陶瓷（氧化物和非氧化物）、生物医学应用陶瓷、陶瓷膜、先进耐火材料、陶瓷传感器、氧化物燃料电池和电池组、传统陶瓷（白色陶器和红陶）等。大多数研究项目由政府机构、战略部门和私营企业资助。
Malik，Mohammad Ibrahim，Latif，Siddique，Jurdak，Raja和Schuller，BjörnW。（2023）
反映了Giacomo Ciamician革命性的利用阳光以推动光化学转换的革命性愿景，材料科学领域已经显着发展，但由于误解，在吸收最大值时，它在光化学系统中的最高反应性得到了限制。在这里，我们通过光化学作用图的证据进一步探索了这一概念，表明在与吸收峰显着分离的波长下，反应性确实可以是最大的。通过检查吸收性和光化学重新效率之间差异的含义，我们探索了它对光震毒剂中光渗透深度增强的影响，光化学反应的能量需求的减少以及其对体积3D印刷的变换潜力。最终，我们主张对Light促进整个材料的光化学反应的能力的重新欣赏。
ARBL年度报告2020-21 Double Page.pdf
i）Vikramadithya Gourineni Vikram于2013年在Amara Raja开始了他的旅程，担任管理高管，负责处理与供应链管理，采购，营销，营销和销售有关的各种职能职责。同时稳步提高队伍。他一直是该小组中关键策略的设计和实施背后的推动力。随后他被任命为许多团体实体的董事。他在Amara Raja Power Systems Ltd担任首席执行官，担任董事总经理兼首席执行官，Amara Raja Electronics Ltd担任董事总经理。他在塑造公司的运营政策，增长战略和未来愿景方面发挥了作用。现在，除其他关键计划外，还负责新的能源战略的执行董事，担任执行董事。
推荐引用 推荐引用 Hojjati, Yalda；Chen, YuanYuan；和 Raja, Uzma，“可解释性对基于集体兴趣的人工智能推荐系统的影响”（2024 年）。AMCIS 2024 TREOs。 183. https://aisel.aisnet.org/treos_amcis2024/183
ychen200@ua.edu Uzma Raja 奥本大学 uraja@auburn.edu 摘要 AI 推荐系统越来越多地应用于各种情境中，通过提供个性化推荐来促进集体利益，这些推荐有利于用户群体而不是个人。然而，追求集体利益有时可能会与个人偏好相冲突，导致用户认为推荐与他们的最佳利益背道而驰。这种现象涉及交通管理、环境保护、社会服务分配和医疗保健建议等各个领域。当用户不了解底层算法时，他们可能会遇到与他们的期望不一致的结果，从而导致怀疑并削弱对 AI 工具及其不透明决策过程的信任。因此，实现服务集体利益的总体目标成为一项挑战。这凸显了 AI 系统对可解释性的迫切需求。可解释人工智能 (XAI) 是一组过程和方法，允许人类用户理解和信任机器学习算法创建的结果和输出 (Arrieta 等人2020)。尽管在研究、实践和监管话语中受到越来越多的关注，但可解释性对基于集体利益的人工智能系统的影响仍有待探索。本文以锚定效应和计划行为理论的理论基础为基础，探讨了可解释性在培养信任和采用基于集体利益的人工智能系统中的关键作用，特别是在面对与个人最佳利益不同的建议时。具体来说，我们研究哪些特征或变量可以帮助解释人工智能推荐系统，从而促进采用基于集体利益的人工智能建议。此外，我们探讨了用户的人口统计特征和与推荐相关的感知成本如何影响可解释性对他们的信任和采用此类人工智能系统的意图的影响。
替补 - iv：先生大法官赛义德·曼索尔·阿里·沙阿先生大法官Jamal Khan Mandokhail
1 Salman Akram Raja V.政府。 div>旁遮普邦2013 SCMR 203; Ghazala Tehsin V. Ghulalam Dastagir PLD 2015 SC 327; Laila Qayyum V. Fawad Qayum PLD 2019 SC 449; Hamim Akhtar V. adj，Gujranwala PLD 2015 LAH 500; Sardar Begum V. Azhar Masood PLD 2022 Sindh 565。 div> 2 Salman Akram Raja V.政府。 div> 旁遮普邦2013 SCMR 203; Laila Qayyum V. Fawad Qayum PLD 2019 SC449。 div>旁遮普邦2013 SCMR 203; Ghazala Tehsin V. Ghulalam Dastagir PLD 2015 SC 327; Laila Qayyum V. Fawad Qayum PLD 2019 SC 449; Hamim Akhtar V. adj，Gujranwala PLD 2015 LAH 500; Sardar Begum V. Azhar Masood PLD 2022 Sindh 565。 div>2 Salman Akram Raja V.政府。 div> 旁遮普邦2013 SCMR 203; Laila Qayyum V. Fawad Qayum PLD 2019 SC449。 div>2 Salman Akram Raja V.政府。 div>旁遮普邦2013 SCMR 203; Laila Qayyum V. Fawad Qayum PLD 2019 SC449。 div>旁遮普邦2013 SCMR 203; Laila Qayyum V. Fawad Qayum PLD 2019 SC449。 div>
quinoxaline衍生物作为有吸引力的电子传输材料
Zeeshan Abid 1，Liaqat Ali 1，Sughra Gulzar 1，Faiza Waad 1，Raja Shahid Ashraf 1，Christian B. div>