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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
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
引用：Merlin Rajesh Lal LP，Devendra K Agrawal。肩袖撕裂的愈合和机械稳定性中的生物学增强了斑块。日记
肩袖撕裂是一种普遍且令人衰弱的肌肉骨骼状况，对受影响的个体造成了可观的损害[1]。估计在50岁以上的普通人群中估计发病率为17％[2]，肩袖撕裂显着影响生活质量，功能能力和职业表现。这些眼泪通常是由于急性创伤，慢性过度使用或与年龄相关的变性引起的，导致肩袖肌腱完整性的破坏[3，4]。由于肩袖在稳定Glenohumeral关节和促进肩部运动方面起着关键作用，因此泪水可以表现为疼痛，无力和有限的运动范围[4]。潜在的发病机理和临床症状主要是由于炎症，细胞外基质的混乱，炎症的激活，脂肪浸润以及免疫学因素的局部影响[5-9]。几种合并症，例如高脂血症，糖尿病和
Rajesh Kumar Verma教授
博士，印度加尔各答雅达夫大学加尔各答。 （机械工程）机械工程系教授Harcourt Butler技术大学（HBTU）Kanpur（UP Govt。 技术大学）坎普尔 - 208002（U.P.） 印度联系号 : +91-8400444068 Email: rkvme@hbtu.ac.in Alternate Email: rajeshverma.mmmut@gmail.com Personal web-links: Orcid ID: 0000-0002-3973-4779 I have joined the prestigious HBTU Kanpur in the year 2022 through Direct Recruitment on the Post of Professor, MED博士，印度加尔各答雅达夫大学加尔各答。（机械工程）机械工程系教授Harcourt Butler技术大学（HBTU）Kanpur（UP Govt。技术大学）坎普尔 - 208002（U.P.）印度联系号: +91-8400444068 Email: rkvme@hbtu.ac.in Alternate Email: rajeshverma.mmmut@gmail.com Personal web-links: Orcid ID: 0000-0002-3973-4779 I have joined the prestigious HBTU Kanpur in the year 2022 through Direct Recruitment on the Post of Professor, MED
Rajesh Sonti
https://scholar.google.ch/citations？hl = en&user=d-37doiaaaaj&view_op = list_works＆sortby = pubdate 1）绘制固定剂量组合产品的分析开发方面的优势和挑战，一项综述。药学杂志，2024年，xxx，xxx。2）Rati Yadav，Rohit Bhawale，Vaibhavi Srivastava，Ekta Pardhi，Harshada Anil Bhalerao，Rajesh Sonti，Neelesh Kumar Mehra。结肠癌治疗中的创新纳米核心策略：一种范式转移。AAPS PharmScitech，2024，25，52。3）Mani Surya Kumar Palepu，Siva Nageswara Rao Gajula，Malleshwari K，Rajesh Sonti，Manoj P. Dandekar。SCFAS补充剂营救了粪便植入耐药性抑郁大鼠所产生的焦虑和抑郁样表型。ACS化学神经科学，2024，15，1010。
幼儿营养对认知发展的原始研究文章影响：一项观察性研究Shaik Mahammad Rafi 1，Reddy Rajesh
背景：幼儿期的足够营养对于最佳认知发展至关重要。这项观察性研究调查了幼儿营养对3至5岁儿童认知结果的影响。材料和方法：研究包括与不同社会经济背景的100名参与者，男孩和女孩之间平均分配。使用标准化的饮食召回方法评估营养状况，将参与者分为三组：营养不良（WN; n = 40），中度营养不良（mm; n = 35），并严重营养不良（SM; n = 25）。在基线和六个月后使用标准化测试评估语言发展，记忆，解决问题的技能和运动协调后，对认知发展进行了评估。结果：初始认知评分显示两组之间存在显着差异。WN组在所有认知领域的平均得分最高（语言发展：88±4.5，记忆：86±5.2，问题解决：84±4.8，运动配位：82±5.1，总认知得分：85±4.9）。MM组显示中间得分，而SM组的得分最低。六个月后，所有组都表现出改善，WN组显示出最大的收益（总认知得分：90±4.3）。配对的t检验表明每组内有显着改善（p <0.05），并且ANOVA基于营养状况证实了认知发展的显着差异（F = 8.95，p <0.01）。结论：幼儿营养显着影响认知发展。良好的儿童表现出了优越的认知结果，强调了营养不良人群中有针对性的营养干预措施以支持认知增长和发展的必要性。关键词：幼儿营养，认知发展，营养不良，观察性研究，营养状况，认知结果，发展评估。