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Shri Ramesh Ghand BSES Rajdhani Power Limited KO
3。但是，被告提出，相关的房屋属于MCD的异议清单，他们的信号D-2855/AE（B）TSZT14日期为2014年3月31日。因此，该连接尚未发布，他们要求上诉人获得MCD的“无异议证书”（NOC），以获取新的电力连接。此外，他们还提交了日期为19.05.2022、08.08.2022和19.10.2022的信件，要求MCD发送建筑物的当前状态，但尚未收到任何答复。，被告人的官员甚至在15.11.2022亲自访问了MCD办公室，但没有收到任何答复。受访者还确认了带有CA号的电连接以SMT的名义安装了152331347。Sunita，位于3i661，顶层，2017年12月23日，另一个连接具有CA No.1017422自01 .01 .1990以来以Shri Sham Lal的名义存在。
探索患者在心脏康复中的障碍，从医疗保健提供者的角度来看：定性研究Ramesh，
背景：心血管疾病是全球死亡率的主要原因之一。心脏康复（CR）计划对于从心脏事件中康复的患者至关重要，因为它们有助于降低复发事件的风险并支持患者康复。患者在CR中的旅程跨越了程序之前，期间和之后的阶段。患者必须成功地在CR计划的每个阶段进行进步，以完成整个CR旅程并获得CR计划的全部好处，但是此旅程中的许多障碍会阻碍患者的进展。目的：本研究旨在探索CR患者旅程的各个阶段的障碍，从参与CR护理的医疗保健提供者的角度。方法：这项定性研究涉及从2023年7月至2024年1月与参与CR护理的医疗保健提供者进行半结构化访谈。使用一种目的最大变化方法来针对具有不同人口统计和专业的提供者。雪球抽样用于招募参与者，利用现有的参与者网络。每次访谈持续了30至45分钟。访谈已记录，逐字记录，并使用归纳主题分析方法进行了分析。数据分析于2023年8月至2024年2月进行。结果：采访了十名卫生保健提供者，包括7名女性和3名男性。他们的角色包括医师，计划总监，护士经理，临床经理，护士协调员，护士，物理治疗师和运动学专家。分析确定了与CR旅行中发展障碍有关的四个总体主题：（1）未转介CR计划的患者，（2）未参加CR计划的患者，（3）患者退出CR计划，以及（4）患者缺乏对生活方式变化后CR计划的依从性。结论：鉴于对CR计划中技术干预的兴趣日益增长，我们提出了4种潜在的技术解决方案，以解决我们分析中确定的进展障碍。这些解决方案旨在为未来的研究提供基础，以指导有效技术的发展并增强CR旅程中的患者发展。
（b）：Sasireka Rajendran，Gangadharan Muthukumaragurupandian，Kannan Ramesh，Vinoth Rathinam（2024）。初步筛选，隔离和识别
摘要食品，塑料，印刷墨水，药品，纺织品和纸业中最受欢迎的大多数物质是染料；它们通过可能是暂时或永久的机制赋予基板的颜色。由于无效的处理方法，染色操作每年产生200,000吨染料废水，特别是如果我们专注于纺织品行业。在释放的染料中发现的危险化学物质和其他重金属，因为废水对人，植物和其他生物有毒。人造偶氮染料在许多领域都使用，包括化妆品，纺织品和制药部门。由于这些染料对人有害，因此消除它们是必不可少的。使用基于微生物的染料降解可能是一种比使用常规技术更有效，更有前途的方法。要降解偶氮染料亚甲基蓝，目前的研究打算从纺织品废水污染的土壤中进行筛查和分离微生物菌株。进行了对孤立微生物的更多鉴定和表征。基于系统发育分析，观察到从受污染部位分离的菌株被鉴定为Marcescens。此外，还检查了分离的菌株染料脱色效率。基于结果，很明显，在动态条件下5小时的孵育时间时，菌株在5小时的孵化时间中表现出95％的脱色效率，
利用纳米卫星技术进行月球勘探和定居点：应用，挑战和未来的前景。 Ramesh Kumar V 1和Malaya
简介：当人类站在太空探索的新时代的边缘时，我们的重点再次转向地球的天体邻居：月亮。纳米卫星技术的发展，全球范围内的公司进行了观察，为月球勘探和定居点打开了令人兴奋的可能性。这种技术飞跃与太空机构和私营企业的新兴趣相结合，为我们与月球的关系设定了一个变革时期的舞台[1]。未来几十年保证，不仅将月亮视为短暂访问的目的地，而且是持续人类存在的平台和行星际空间探索的门户。从注重地球的纳米卫星应用中汲取灵感，我们可以设想一个未来，在该未来中，类似技术在映射，监视和支持月球基础活动中起着至关重要的作用。从提供高分辨率的表面图像到促进通信和支持科学研究，纳米卫星可能会成为我们月球基础设施的骨干，考虑到成本效益和可靠性。本文概述了纳米卫星技术可能会严重影响月球勘探和人类定居点的十个关键领域。通过探索诸如映射，导航，资源识别和建立有效的地球通信等潜在应用，我们可以开始理解在我们寻求使月亮成为人类第二个家中的挑战和机遇的范围和规模。
根据基础向量增强短信密码学的安全性Ramesh Khanal教学学院Balkumari College Email
密码学是对除具有解码信息的手段或钥匙的所有人的隐藏信息的实践和研究。也是密码学领域采用许多不同的方法将正常数据转换为不可读形式。本文的研究目的是如何秘密地保持数字数据并通过基于基础向量的不安全渠道秘密地发送数字数据，即一项活动围绕着一种技术围绕一种技术，说明了一组名为Matrix to Cryptography的基础向量的技术，该方法涉及该方法涉及两个矩阵，该矩阵涉及该方法的两个矩阵，用于对编码编码矩阵的编码和另一个矩阵进行编码。字符在原始消息或流中分配了数值，并且矩阵必须是行降低echelon表单以用于解码。所提出的方法在其原理上非常简单，并且具有巨大的潜力，可以应用于秘密交换消息的其他情况。
用于多行星和深空探索的核动力推进系统 Malaya Kumar Biswal M 1 和 Ramesh Kumar V 2,1 Accel 创始人兼首席执行官
2. 电力系统：放射性同位素电力推进 (REP)：利用钚-238 等同位素自然放射性衰变产生的热量来发电。REP 系统紧凑可靠，是小型到中型任务的理想选择，尤其是在可以接受长时间运行和低功率要求的情况下。它们通常提供 1 千瓦范围内的功率，足以为科学仪器和低推力推进系统（如离子发动机）供电。旅行者号、好奇号和毅力号等著名任务已成功展示了该技术和任务可靠性。裂变电力推进 (FEP)：它们依靠核反应堆通过受控核裂变反应发电。与 REP 不同，FEP 系统可以产生更高的功率，通常在 8-10 千瓦之间，是前往谷神星、木卫一、土卫六和木卫二等潜在目的地的先驱无人任务的理想选择。与传统卫星相比，FEP 系统具有可扩展性和灵活性，可承载更大的有效载荷并缩短运输时间。研究表明，人们正在积极研究它们，以用于未来的载人火星任务和外行星探索，而长期高功率需求至关重要。将这项技术集成到先进的航天器中可以帮助航天器运行更长时间。3. 航天器裂变动力的主要优势：[1] 更高的功率输出：与传统的太阳能或化学动力系统相比，裂变动力系统可提供更高的功率水平，使高能科学仪器、先进的推进系统和栖息地支持系统能够运行，用于多行星和深空载人任务。[2] 高功率任务的成本效益：对于需要功率输出超过 1 kWe 的任务，裂变系统比放射性同位素动力系统更具成本效益。这使它们成为具有大量能源需求的长期任务的理想选择。[3] 高功率需求的低质量：当功率要求超过
如何引用本文
抽象的气候变化主要是由化石燃料燃烧的温室气体排放驱动的，对全球生态系统和人类社会构成了重大威胁。过渡到可再生能源对于缓解气候变化和实现碳中立性至关重要。本文评估了可再生能源技术的环境影响，包括太阳能，风能，水力发电，地热和生物质，同时将它们与常规化石燃料进行了比较。每个可再生能源都有独特的好处和限制，例如土地利用，资源消耗以及整个生命周期的潜在排放。尽管面临这些挑战，但可再生能源为减少温室气体排放的机会提供了大量机会。本文还讨论了储能解决方案和网格整合在克服可再生资源间歇性方面的重要性。政策支持，包括对清洁能源采用和研究和开发投资的激励措施，对于加速过渡到可持续能源未来至关重要。通过可再生能源实现碳中立性，不仅可以解决气候变化，还可以促进能源安全和经济弹性。这种全面的分析强调了政府，行业和社区之间对合作方法的必要性，以实现可再生能源在抵抗气候变化斗争中的全部潜力。关键字：可再生能源，气候变化，碳中立，环境影响，温室气体
引用此研究：Ramesh D. 和 Jaya T. 博士 (2025)。《使用机器学习的 WSN 中的可扩展多聚类聚合方案》，《土耳其工程杂志》
由于 WSN 中的资源有限，数据包在路由到接收器时会发生冲突，因此可以通过数据聚合消除冗余数据，从而最大限度地减少传输的数据总量并延长网络的使用寿命。最小化能耗和提高数据聚合率是 WSN 中最关键的因素。利用机器学习的可扩展多聚类聚合 (SMCA-ML) 专注于异构无线传感器网络的数据聚合方法，使用神经元作为机器学习方法中的无线传感器网络节点。机器学习方法累积传感器节点收集的捕获数据，并将累积的数据与多聚类路由集成。所提出的方法在训练之前随机生成隐藏层的阈值和输入层的权重。这会导致不稳定的输出，影响数据聚合的效率并导致较长的延迟。更重要的是，根据无线传感器网络 (WSN) 中能量消耗不均匀的特点进行了不同的阈值设置，通过在具有足够能量的远接收器中设置较小的阈值，允许数据包更快地传输。为了最大化数据聚合，能量紧张的近接收器区域采用更大的阈值。结合该算法可以实现数据融合程度高、能耗低、时延小，仿真结果表明，基于SMCA-ML的数据聚合算法相较于传统的稳定选举协议（SEP）、反向传播算法、极限学习机等算法，可以显著延长网络寿命、大幅降低能耗、提升网络能量、拓展网络性能、提高数据聚合效率。
中央和肾脏基糖尿病
临床遗传检测越来越多地整合到小儿心脏护理中，在遗传性动态病的管理和诊断中起着关键作用，血脂性疾病，通道病，心肌病和先行性心脏病（Musunuru等，2020; Landstrom et al。，20221; Helm et alm et alm et。遗传测试结果影响诊断，预后和治疗性决策，降低了发病率和死亡率（Ahmad等，2019； Papadopoulou等，2023）。例如，家族性高胆固醇血症的阳性基因检测结果可以确认诊断和影响治疗选择（Musunuru等，2020）。此外，基因测试结果可以通过级联测试有助于识别高危家族成员。遗传信息可以指导风险缓解策略，包括药物使用和手术干预以及影响生活方式的选择（Ahmad等，2019）。尽管有这些好处，小儿心脏护理中的基因检测仍然具有挑战性。基因检测的诊断和预测产量因条件而有很大的不同，并不是所有的遗传基础都得到了充分理解（Ingles等，2020）。遗传信息可能会或可能不会为潜在疾病诊断的可能性，疾病表现出的年龄以及测试结果的临床实用性提供线索（Landstrom等，2021; Stafford et al。，2022）。儿科临床医生必须仔细权衡风险和好处，并考虑基因检测的更广泛的道德和社会心理后果（Botkin等，2015； Greene等，2024）。基因检测涉及物流（例如，何时何时进行测试），教育和同意患者，解释遗传信息以及向患者和家庭进行测试结果（Landstrom等，2021; Greene等，2024; Berrios等，2021）。尽管大多数临床医生对基因检测进行了积极的看法，但许多遇到的困难将其整合到整个护理连续体中（Scherr等，2022; Lopez Santibanez Jacome等，2022; Vadaparampil等，2015）。先前的研究已经研究了成人健康环境和其他临床医生，尤其是肿瘤学家和初级保健临床医生的基因检测过程（Lopez Santibanez Jacome等，2022; Donohue等，2021; Donohue等，2021; Mazzola等，2019; Hauser等，2018; Hauser et al。，2018; Scherr等人，2020年）。但是，小儿心脏病学中存在知识差距，其中物流和伦理更为复杂。我们将旅程映射用作定性分析工具来研究儿科心脏病学临床医生目前如何在患者护理中使用基因检测。考虑到临床医生和过程的重点，我们使用本手稿中的一般术语“患者”来指代患者和护理人员。本研究旨在回答以下研究问题：
(b): Ramesh Saxena (2022)。评估人工智能在财务报告中的应用的概念框架。《通用会计与金融杂志》，10(5)，897 - 911。DOI：10.13189/ujaf.2022.100502。
摘要 会计人员一直站在使用新技术实现高速数据分析、提高准确性以及节省会计操作成本和时间的前沿。财务报告是财务会计的重要组成部分，具有独特的特点和要求，包括监管合规性。财务报告涉及大量数据和重复性任务，消耗了公司相当一部分财务和人力资源。因此，企业一直努力利用技术来提高业务流程的效率和有效性。近年来，会计专业人士和四大会计师事务所对将人工智能 (AI) 中嵌入的新兴技术用于财务报告的兴趣日益浓厚。本文旨在研究影响人工智能在财务报告中应用的因素，以及人工智能在不久的将来部分或全部用于财务报告的潜在机遇和挑战。本文还提出了一个概念框架来解决这些问题并促进该领域的未来研究。