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表面增强的拉曼光谱在催化中的影响
摘要：催化是现代社会必不可少的基石，支持了超过80％的制成品并驱动了90％以上工业化学过程的生产。随着对更有效和可持续过程的需求增长，需要更好的催化剂。了解催化剂的工作原理是关键，在过去的50年中，表面增强的拉曼光谱（SER）已成为必不可少的。在1974年发现，SERS已演变为一个成熟而有力的分析工具，转变了我们在学科跨学科中检测到分子的方式。在催化中，SERS已使人们能够洞悉动态表面现象，从而在非常高的空间和时间分辨率下促进了催化剂结构的监测，吸附物相互作用和反应动力学。本评论探讨了SER在催化和能量转化领域的成就以及未来的潜力，从而强调了其在推进这些关键研究领域中的作用。关键字：表面增强的拉曼散射，SER，电催化，光催化，热催化，等离子体催化，能量转换，能量储存
Rama Krishna Majety Wi-Fi网络分析工具 嵌入UICC（EUICC）
1。该文档是由NCCS编写的，是创建用于各种网络产品安全测试案例的参考方法。此处提供的测试用例本质上是通用的，并且已作为IP路由器安全测试的示例准备。该文档可以由TSTL自定义，以创建其他网络产品的测试用例。制定结论性测试计划的责任与TSTL有关。2。该文档包含条款明智的测试目标和通用测试用例，以理解目的。但是，根据DUT功能，实际的测试案例和前提条件可能会有所不同，测试计划将相应地创建。此外，根据DUT功能，TSTL可能会添加其他测试案例，以进行DUT的结论测试。3。在提交测试计划时，TSTL还需要包括该命令，该命令应用于测试该条款。4。可能会注意到，NCCS先前发送给TSTL的TSTP格式应保持不变。必须相应地以规定格式的相关细节。5。在提交测试报告时，将包括与相关子句测试有关的相关清晰屏幕截图/证据
Rama Krishna Kandukuri -
从RGB-D视频数据中开发了和发表了针对3D刚体跟踪的新型计算机视觉方法，将刚体动态的物理合理建模与随附的视频数据集以及运动捕获地面真相和物理学注释结合在一起。对深度学习技术的研究，用于从RGB图像中估算刚性对象，通过学习物理模型的接触/摩擦约束，基于学习的计划和控制，并从图像中进行无监督的现场物理学学习。
Ramagundam中绿色氢簇的路线图的开发
印度政府认识到绿色氢作为一种脱碳剂的重要性，发起了国家氢气使命（NHM），随后发布了国家绿色氢政策。政府在2023年1月批准了1974.4亿印度卢比（约2,379万美元）的批准NHM的规定。该任务旨在到2030年将年度绿色氢产量至少达到5 MMTPA，并捕获10％的全球需求（预计到2030年将成为100 MMTPA）。1在2024年1月，政府（通过SECI）成功拍卖了绿色氢的生产和生产与电解器制造的奖励激励措施（PLI）。最近，中央政府还宣布了在运输，钢铁工业和氢枢纽开发中使用绿色氢的计划。2024年8月，印度太阳能公司（SECI）邀请了在国家绿色氢任务（NGHM）下在印度建立绿色氢枢纽的建议。
利用拉曼光谱优化碳材料分析
然而，碳材料的复杂性和多变性对满足现代工业的需求提出了重大挑战，尤其是对锂离子电池 (LiB) 的需求。先进的分析方法，例如从 2 峰到 4-5 峰拟合的过渡，对于捕捉新兴碳材料的详细特性是必不可少的。粒度分布和形态对电极性能有至关重要的影响，但传统方法往往无法准确表征这些特性，导致质量不一致。现有的质量控制流程劳动密集且效率低下，降低了生产率和可靠性。由于碳材料的异质性，确保精确测量非常困难，需要准确的基线校正、信噪比管理和可靠的峰值拟合，所有这些都需要专业知识。
Raman Spectra的机器学习预测有针对性递送的多糖涂层释放药物
结肠药物的递送提供了许多药物机会，包括直接进入局部治疗靶标和药物生物利用度益处，这是由于结肠上皮减少的细胞色素P450酶和特定的流出式转运蛋白而产生的。目前用于开发结肠药物输送系统的工作流程涉及时必时间的，体外吞吐量的低吞吐量和体内筛查方法，这阻碍了合适的启用材料的识别。多糖是结肠靶向的有用材料，因为它们可以用作剂型涂层，这些剂量涂层被结肠微生物群选择性消化。但是，多糖是一个异质的分子家族，适合此目的。为了满足对结肠药物输送的高吞吐量材料选择工具的需求，我们杠杆机器学习（ML）和公共可访问的实验数据，以预测在模拟的人类，老鼠和狗尸体环境中从基于多糖的涂料中释放5-氨基化含量的药物。首次仅使用拉曼光谱来表征多糖以输入为ML特征。模型在新的多糖涂层中的8个看不见的药物释放曲线上进行了验证，这表明该方法的普遍性和可靠性。此外，模型分析促进了对影响聚结肠药物递送的化学特征的理解。这项工作代表了采用光谱数据来预测药物从药物制剂中释放药物的主要步骤，并标志着结肠药物递送领域的显着进步。，它为结肠靶向的配方涂料提供了有效，可持续和成功的开发和预先排序的强大工具，为未来的更有效和有针对性的药物输送策略铺平了道路。
Venkata Rama Krishna Tottempudi 博士
Sanketika Vidya Parishad工程学院2024年2月 - 印度院长学术界和主要教授Vishkapatnam，2023年4月 - 2024年1月，Dean Academics＆Hyderabad教授，印度SASI SASI SASI SASI SASI技术研究所，2021年1月2021年1月2023年1月2023年MAR MAR MAR MAR EDICTIAL，IQAC COURDIANT，ICERTINDERSINEME;院长（学者）兼董事（Eresources）印度副院长（图书馆回收与技术服务与证书课程）Koneru Lakshmaiah工程学院2005年12月 - 2011年5月，印度RVR和JC工程学院Guntur副教授，2000年 - 2000年12月 - 2005年12月7日，印度助理教授和副教授印度Udlavalleru
Ravi Ramamoorthi
计算机图形和视觉中的许多问题，例如获取场景的图像，以促进许多方向从许多方向综合虚拟现实的新颖观点，通过整合来自许多不同事件的照明来计算现实图像，从许多不同的事件方向整合到场景像素上，观看角度，或获得和建模和建模涉及毛皮或皮肤的现实材料的外观，并需要进行较高的视图，并需要进行较高的视图，以进行较高的视图，以进行较高的视图，以进行较高的视图，以进行较高的视图，以进行较高的视图，以实现较高的视图，并涉及较高的视图，以实现较高的范围，以实现较高的范围，以实现较高的范围。空间位置和其他参数。在我的职业生涯中，我的小组开发了许多新颖的数学和信号处理工具来应对这些挑战，从而大大降低了获取和计算的成本。在本演讲中，我们描述了实时高质量预先计算的渲染，蒙特卡洛渲染的重大理论和实践进步，样本少量较少的顺序以及现实的新型视图合成。在所有情况下，这些方法现在都广泛地部署在生产中，我们讨论了我们开发的新计算和信号处理工具，包括反射为卷积，剪切和多个轴向滤波过滤，宽松的光场采样和神经辐射率。