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原始发表论文的引文（记录版本）：Rajendra Babu Kalai Arasi, A., Smith, A., Roy Chowdhury, N. et al (2024)。超级电容器
超级电容器和可充电电池都是储能设备，其中一种的性能优势传统上是另一种的弱点。电池受益于卓越的储能容量，而超级电容器具有更高的功率和更长的循环寿命。这些设备在电动汽车和电网储能应用中的快速应用正在推动它们的进一步发展和生产。积累和理解这两种设备技术的现有知识将为这两个有着共同目标的不同领域未来研究和开发的进展奠定基础。因此，在这篇评论中，我们汇总了过去 18 年超级电容器和电池的能量功率性能趋势，以预测未来十年这些技术的发展方向。我们特别讨论了每种技术在储能领域的影响及其对混合研究的影响。趋势预测表明，到 2040 年，性能最佳的非对称和混合超级电容器在能量密度 (ED) 方面可以与目前正在开发的商业电池技术相媲美。在功率密度 (PD) 方面，电池技术可以实现与某些基于双电层 (EDL) 的超级电容器相当的性能。对于某些应用，我们预见到这两种设备将继续混合以填补能量功率缺口，从而使增强 ED 对 PD 的惩罚变得微不足道。这种预期的改进最终可能会达到饱和点，这表明一旦达到一定水平的 ED，任何进一步的指标增强只会导致与 PD 的严重权衡，反之亦然。在这些技术中观察到的饱和也促使人们探索新的途径，特别强调可持续性，以使用可再生材料和方法实现高性能。
评论CRISPR的生物伦理问题：基因组编辑技术Ashima Bhan，Satish Sasikumar，Arvind Goja，Rajendra TK Genetics和Molecu
评论CRISPR的生物伦理问题：一种基因组编辑技术Ashima Bhan，Satish Sasikumar，Arvind Goja，Rajendra TK Genetics and Molecular Biologary Lim，D。Y. Patil Biotechnologicy and BiioInformatics D. Y. Patil Vidyapeeth博士，D。通讯作者：Ashima Bhan。电子邮件 - ashimabhan@gmail.com摘要生物技术领域的最新和重大科学成就是CRISPR的发现（聚集了定期散布的短篇小说重复序列）。crispr已成为最现代，最受欢迎的工具之一，这主要是由于其低成本和效率，可用于编辑基因组。因此，这项技术几乎是生物医学和农业科学的每个维度的关键，并且在治疗病毒感染，血友病，癌症和遗传遗传异常方面具有潜在的应用。但是，当这种用于编辑基因的技术不公平地用于改善生物学特征时，道德问题可能会出现，这仅仅是出于美学的目的或比人群中其他人的优势。这不仅会导致社会歧视和动荡，而且有可能改变生物的进化进化。在这方面，应制定对CRISPR技术，风险评估，政策和程序的监管实施，以防止严重滥用这项技术。关键词：生物伦理学，生物技术，CRISPR，进化，优生学，基因编辑
基于可再生能源的 KY 升压转换器和七电平逆变器系统综述 Gopika BS 1* & Rajeshwari 2 1 助理教授，系
基于可再生能源的 KY 升压转换器和七电平逆变器系统综述 Gopika BS 1* 和 Rajeshwari 2 1 印度泰米尔纳德邦哥印拜陀 Dhanalakshmi Srinivasan 工程学院电气与电子工程系助理教授。 2 印度卡纳塔克邦 Chintamani 政府理工学院电气与电子系高级讲师。 通讯作者（Gopika BS）电子邮件：gopikabs@dsce.ac.in * DOI：https://doi.org/10.46431/MEJAST.2025.8103 版权所有 © 2025 Gopika BS 和 Rajeshwari。这是一篇开放获取的文章，根据知识共享署名许可条款分发，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是注明原作者和出处。文章收稿日期：2024 年 11 月 11 日 文章接受日期：2025 年 1 月 18 日 文章发表日期：2025 年 1 月 25 日
Dr. Lakshmi Surya Latike1、M.Rajeshwari2、P.Yashashwini2、P.Joshna2 (2024)。优化供应链中的食品需求预测以实现保质期管理
准确的食品需求预测在优化供应链运营、减少浪费和确保易腐货物的有效保质期管理方面发挥着关键作用。其应用范围从零售库存管理到大规模食品分销，使企业能够维持面包、黄油和其他易腐货物等产品的最佳库存。通过预测需求波动，组织可以更好地协调生产计划，减少库存过剩和库存不足问题，并将财务损失降至最低。有效的预测还可以通过减少食品浪费和通过提高产品可用性来提高消费者满意度，从而支持可持续发展。传统需求预测系统通常依赖于手动方法或静态统计方法，这些方法无法适应动态市场条件和复杂的时间序列数据。尤其是手动方法容易出现人为错误、延误和效率低下，使其不适合供应链中的高风险决策。此外，这些方法难以考虑多种影响因素，例如季节性、市场趋势和外部干扰，导致需求预测不准确和保质期管理不佳。为了解决这些限制，本文提出使用一种名为非线性自回归外生神经网络 (NARXNN) 的新算法进行食品需求预测。NARXNN 是一种循环动态网络，其特点是包含多个层的反馈连接，使其能够有效地处理复杂且非线性的时间序列数据。NARXNN 源自线性 ARX 模型，利用外生输入来增强其预测能力。通过将 NARXNN 应用于面包和黄油等供应链产品，该模型展示了其优化需求预测、改善库存管理和减少浪费的潜力，从而为食品行业的保质期管理树立了新标准。
Rajesh Boddepalli 1*，博士Bibhuti Bhusan Rath 2，Sri Karudumpa Suneel Goutham 3 1*电气和电子工程，Aditya Tec A.J. Taslim Arif 1*，博士J. Mohamed Ali 2 1* Adirampattianam Khadir Mohideen College的商业研究学者-614701隶属于
Rajesh Boddepalli 1*，Bibhuti Bhuti Bhusan Rath博士2，Sri Karudumpa Suneel Goutham 3 1*电气和电子工程，Aditya技术与管理学院，自治学院，K.Kotturu，K.Kotturu，Tekkali- 532201，Srikakakakulam Selt。 A.P 2023电子邮件id- hoddepallirajesh9398@gmail.com 2 M.Tech，博士，Aditya技术研究所EEE系副教授，K.Kotturu，Tekkali-532201，Srikakakulam Dist。 A.P 2023 3 M. Tech，PhD，Asst。 Aditya技术与管理学院EEE系教授，K.Kotturu，Tekkali-532201，Srikakulam Dist。 A.P 2023引用：Rajesh Boddepalli等，（2024），双向DC -DC转换器的开发用于电动汽车充电，教育管理：理论和实践，30（11）970-976 doi：10.53555/kuey.v30i.v30i11.8932Rajesh Boddepalli 1*，Bibhuti Bhuti Bhusan Rath博士2，Sri Karudumpa Suneel Goutham 3 1*电气和电子工程，Aditya技术与管理学院，自治学院，K.Kotturu，K.Kotturu，Tekkali- 532201，Srikakakakulam Selt。A.P 2023电子邮件id- hoddepallirajesh9398@gmail.com 2 M.Tech，博士，Aditya技术研究所EEE系副教授，K.Kotturu，Tekkali-532201，Srikakakulam Dist。 A.P 2023 3 M. Tech，PhD，Asst。 Aditya技术与管理学院EEE系教授，K.Kotturu，Tekkali-532201，Srikakulam Dist。 A.P 2023引用：Rajesh Boddepalli等，（2024），双向DC -DC转换器的开发用于电动汽车充电，教育管理：理论和实践，30（11）970-976 doi：10.53555/kuey.v30i.v30i11.8932A.P 2023电子邮件id- hoddepallirajesh9398@gmail.com 2 M.Tech，博士，Aditya技术研究所EEE系副教授，K.Kotturu，Tekkali-532201，Srikakakulam Dist。A.P 2023 3 M. Tech，PhD，Asst。Aditya技术与管理学院EEE系教授，K.Kotturu，Tekkali-532201，Srikakulam Dist。 A.P 2023引用：Rajesh Boddepalli等，（2024），双向DC -DC转换器的开发用于电动汽车充电，教育管理：理论和实践，30（11）970-976 doi：10.53555/kuey.v30i.v30i11.8932Aditya技术与管理学院EEE系教授，K.Kotturu，Tekkali-532201，Srikakulam Dist。A.P 2023引用：Rajesh Boddepalli等，（2024），双向DC -DC转换器的开发用于电动汽车充电，教育管理：理论和实践，30（11）970-976 doi：10.53555/kuey.v30i.v30i11.8932
bhat，R。A.，Mondal，S.，Ramlal，A.，Raju，D。和Rajendran，A。2024年。生物技术中的细胞壁：应用，创新和前景。 Vigyan Vart
通过短肽桥与Murnac残基交叉连接的N-乙酰葡萄糖和N-乙酰基氨基酸（MURNAC）的多个单位网络。真菌CWS（FCW）由几层原纤维组成。组成因物种而异，但是它们主要组成（1→3）/（1→6） - 𝛽 -glucan，（1→3） - 𝛼 -glucan，几丁质和糖蛋白。它由80-90％的糖蛋白，脂质和其他次要成分组成。酵母CWS由（1→3）/（1→6）-Glucan，甘露蛋白和几丁质组成。红色藻类含有带有亚硫酸盐残基的星系杂聚物以及甲基化的糖，甘露糖，阿拉伯糖和核糖等次要成分。但是，基本的构建块是醛酸3- o-（α-d-
r rajeshkumar-召集人 - ISO/IEC SC17/WG3
•已将单词版本提交给JTC1。需要发送PDF版本和可编程图形 - 投票将在大约6周后打开，并将运行8周。如果没有重大反对意见，ISO/IEC 7501将出版，并与第8版DOC 9303•ISO/IEC 18745-1作为ISO标准出版。将转换为ICAO TR•ISO/IEC 18745-2，由WG8发布 - 请求转移到WG3。也将转换为ICAO TR•然后可以使用相同的过程快速跟踪18745的所有部分
复杂网络中的拓扑数据分析的几何算法Rajesh Kumar博士 * HAR
复杂网络中用于拓扑数据分析的几何算法Rajesh Kumar博士 * Rajesh Kumar博士 *哈里亚纳邦计算机科学系助理教授，哈里亚纳邦工程科学技术大学，印度哈里亚纳州哈里亚纳州希亚尔市，20024年9月10日获得，于2024年9月10日接受，在2024年9月30日在线获得，第5卷，第5卷，第2024卷，第2024卷，第2024卷，第2024卷，每隔2024年10月5日（台阶）。在机器学习，计算机图形和空间数据库等领域，高维空间越来越重要，在该领域中，大规模，动态数据很普遍。本研究探讨了能够支持动态操作（例如插入，删除和查询）的优化几何数据结构的开发，同时在高维设置中保持性能和可扩展性。通过解决诸如维度和计算复杂性的诅咒之类的挑战，该项目旨在提高高维几何计算中使用的算法的性能。此外，还将探索近似技术，并行计算和分布式算法的集成，以确保对大型数据集的可扩展性。研究的实际应用包括实时渲染，最近的邻居搜索以及在动态环境中的空间数据查询。关键字：计算几何，动态几何数据结构，高维空间，机器学习，近似算法，最近的邻居搜索，并行算法，实时查询处理，KD-TROOD简介拓扑数据分析（TDA）已成为从提取有意义的模式和结构的强大框架中，从而从中提取了有意义的模式和结构。本研究探讨了计算几何学和拓扑的交集，以开发用于分析复杂网络时针对TDA应用的几何算法。重点是创建有效且可扩展的算法，这些算法可以处理大规模网络的复杂拓扑特征，从而使他们对其结构和动态有了更深入的了解。关键研究领域持续的同源计算
摘要 人工智能与制药领域的交叉代表着一场根本性的变革，通过提高治疗方式的精确度，为加速药物设计和开发时间表提供了新的可能性。我们专注于这两个领域的融合，从战略角度出发，通过克服传统配方方法引发的挑战，挖掘出有潜力的精准候选药物。我们的目标是彻底分析人工智能的各种应用，从其对目标识别的重大贡献到其对临床试验优化的影响的认证。作为一本智力指南，本系统评价引导读者探索人工智能与制药科学合作的未知领域。通过从各种研究和方法中获取所需的信息，我们的系统评价不仅致力于对人工智能的影响进行回顾性分析，而且还致力于提供关于其变革可能性的前瞻性视角。 关键词：人工智能、药物发现、机器学习。国际药品质量保证杂志 (2024)； DOI：10.25258/ijpqa.15.3.08 如何引用本文：Sahoo DK、Sarangi RR、Nayak SK、Rajeshwar V、Sayeed M。发现新视野：人工智能在药物发现和开发中的应用系统评价。国际药品质量保证杂志。2024；15（3）：1151-1157。支持来源：无。利益冲突：无
摘要 人工智能与制药领域的交叉代表着一场根本性的变革，通过提高治疗方式的精确度，为加速药物设计和开发时间表提供了新的可能性。我们专注于这两个领域的融合，从战略角度出发，通过克服传统配方方法引发的挑战，挖掘出有潜力的精准候选药物。我们的目标是彻底分析人工智能的各种应用，从其对目标识别的重大贡献到其对临床试验优化的影响的认证。作为一本智力指南，本系统评价引导读者探索人工智能与制药科学合作的未知领域。通过从各种研究和方法中获取所需的信息，我们的系统评价不仅致力于对人工智能的影响进行回顾性分析，而且还致力于提供关于其变革可能性的前瞻性视角。 关键词：人工智能、药物发现、机器学习。国际药品质量保证杂志 (2024)； DOI：10.25258/ijpqa.15.3.08 如何引用本文：Sahoo DK、Sarangi RR、Nayak SK、Rajeshwar V、Sayeed M。发现新视野：人工智能在药物发现和开发中的应用系统评价。国际药品质量保证杂志。2024；15（3）：1151-1157。支持来源：无。利益冲突：无