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果阿第 35 届毕业典礼排名名单
7 阿育吠陀医学与外科学士考试（专业） 425 201808902 F Londhe Veda Vinay 2022 年 11 月 _ 808/1100 73.45% 一等第一名 8 阿育吠陀医学与外科学士考试（专业） 456 201809176 F Todankar Amisha Pramod 2022 年 11 月 _ 779/1100 70.82% 一等第二名 9 阿育吠陀医学与外科学士考试（专业） 411 201811080 F Gogate Poorva Padmanabha 2022 年 11 月 _ 770/1100 70% 一等第三名 10 医学学士和外科学士考试（专业） 547 201810494 F Vedha R Shetye 2023 年 2 月 _ 666/900 74 NA 第一名 11 医学学士和外科学士考试（专业） 535 201810484 M Shirodkar Omkar Rajkumar 2023 年 2 月 _ 641/900 71.22 NA 第二名 12 医学学士和外科学士考试（专业） 521 201810476 F Rao Gautami Nitin 2023 年 2 月 _ 620/900 68.88 NA 第三名 13 美术学士（绘画）考试（专业） 6 20196933 F Firuza Rashida Rodrigues 2023 年 4 月 _ 428/600 71.30% 优异 第一名 14 美术学士（绘画）考试(专业) 17 20192721 M Praveen Deepak Zambaulikar 2023 年 4 月 _ 424/600 70.66% 优异 第二名 15 美术学士（绘画）考试（专业） 2 20192709 F Ashita Ajay Matondkar 2023 年 4 月 _ 423/600 70.50% 优异 第三名 16 美术学士（应用艺术）考试（专业） 8 20192990 S Jonathan Ananias Vas 2023 年 4 月 _ 419$1/600 69.83% 优异 第一名 17 美术学士（应用艺术）考试（专业） 22 20193003 F Sakshi Sandeep Hadfadkar 2023 年 4 月2023 _ 394/600 65.66% 一等 第二名 18 美术学士（应用艺术）考试（专业） 27 201903008 F Siya Vaibhav Tamba 2023 年 4 月 _ 388/600 64.66% 一等 第三名 19 美术硕士（应用艺术）考试（专业） 3 200900423 F Simoes Priya Merlin 2023 年 7 月 _ 400/600 66.66% 一等 第一名 20 美术硕士（应用艺术）考试（专业） 2 201704400 F Naik Siddhi Rajendra 2023 年 7 月 _ 360/600 60% 一等 第二名 21 美术硕士（应用艺术）考试(专业) 4 202105953 M Surve Shubham Rakesh Roshni 2023 年 7 月 _ 360/600 60% 一等 第二名 22 美术硕士（绘画）考试（专业） 4 201600855 M Phal Desai Ashish Ulhas 2023 年 7 月 _ 452/600 75.33% 优异 第一名 23 美术硕士（绘画）考试（专业） 5 201704378 M Velip Prayuj Prakash 2023 年 7 月 _ 439/600 73.10% 优异 第二名 24 美术硕士（绘画）考试（专业） 3 201600916 M Naik Sahil Somnath 2023 年 7 月 _ 413/600 68.83% 一等 三等 25 水文硕士考试（专业） 3 201812368 M Avishekh Yadav 2023 年 1 月 _ 1528/1900 80.40% O（优秀）第一名 26 水文硕士考试（专业） 2 201812367 M Loghanathan V 2023 年 1 月 _ 1522/1900 80.10% O（优秀）第二名 27 水文硕士考试（专业） 1 201711212 M Kumar Shaswat 2023 年 1 月 _ 1474/1900 77.50% A+ 优秀 第三名 28 医学博士 呼吸医学考试（专业） 21 202012114 M Dr. Arjun EK 2023 年六月 _ 563 70.375 通过 第一名 29 医学博士 呼吸医学考试（专业） 25 201308969 F Dr. Varnana Suresh AT 2023 年六月 _ 540 67.5 通过 第二名 30 医学博士 呼吸医学考试（专业） 24 202011687 F Dr. Ranjitha MR 2023 年六月 _ 516 64.5 通过 第三名
建议用于资助T.A.的建议的最终排名...
电子批准信将发送给要资助的提案的首席调查员，并邀请他们提交给H.F.R.I.Web门户根据诉讼的管理和实施指南（决策号69237/03.07.2023由希腊研究与创新基金会主管发行，IUN：9β7ο46μ777γ-πτθ，更正的副本）。
使用等级顺序集群算法作为部分机器...
摘要 - 由J.R. King开发的等级顺序集群（ROC）算法在过去五十年中已经取得了重大进步，并在包括制造的各种领域中广泛使用用于机器和零件的分组。本研究研究了ROC算法在细胞制造系统（CMS）中的利用，以优化机细胞和部分家族的创建，目的是提高生产效率。该研究提出了采用二元零件机器人矩阵的全面分析，并利用Microsoft Excel进行数据操作。通过迭代重新排列的行和列基于二进制值，ROC算法有效地将机器和零件分为相交的机器单元和非交流零件系列。涉及16×10二元零件机器人基质的案例研究证明了ROC算法的实际实现。研究结果表明，尽管ROC算法提供了一种结构化的细胞形成方法，但其有效性可能会有所不同。这项研究强调了ROC算法在改善制造布局优化和过程管理方面的潜力，从而铺平了
找到正确的XAI方法 - 气候科学中可解释AI方法的评估和排名指南
摘要：可解释的人工智能（XAI）方法阐明了机器学习算法的预测。存在几种不同的方法，并且已经在气候科学中应用。然而，通常缺少地面真相解释使他们的评估和比较变得复杂，随后阻碍了XAI方法的选择。因此，在这项工作中，我们在气候环境中介绍了XAI评估，并讨论了不同所需的解释属性，即稳健性，忠诚，随机化，复杂性和本地化。为此，我们选择了预测的预测年度平均温度图的案例研究。在训练多层感知器（MLP）和卷积神经网络（CNN）之后，应用了多种XAI方法，并参考每个属性计算其针对随机均匀解释的技能得分。独立于网络，我们发现XAI方法（例如综合梯度，相关性传播）和输入时间梯度梯度表现出可观的鲁棒性，忠诚和复杂性，同时牺牲随机性表现。灵敏度方法，梯度，光滑，噪声果质和融合，与稳健性的技能相匹配，但牺牲性忠诚度和复杂性对于统治技能。我们发现有关不同XAI方法的鲁棒性，复杂性和本地化技能的体系结构依赖性性能差异，从而强调了研究任务评估的必要性。，我们旨在支持气候研究人员选择合适的XAI方法。总的来说，我们的工作概述了气候科学环境中不同评估属性的概述，并展示了如何比较和台式 - 基于优势和劣势评估其适合性，以评估其特定研究问题。
印度在 QS 世界大学排名中大放异彩（2025 年）
位置，得分为 58.5。● 安娜大学在每个学院的引用量指标中表现出色，以满分 100 分排名全球第二。此外，它在国际研究网络指标中超越其他印度机构，以 89.2 的令人印象深刻分数获得第 181 位。● 德里大学在就业成果指标中表现出色，在全球排名第 44 位，并且是该参数中唯一进入前 100 名的印度机构。此外，在可持续性指标中，它在印度机构中排名最高，位列第 220 位。● Symbiosis International（视为大学）在雇主声誉指标中在印度机构中得分最高，排名第 31 位，得分为 95.6。● 萨维塔医学和技术科学研究所（视为大学）在国际教师指标中在印度机构中排名最高，排名第 210 位，得分为 87.1。
2024年5月10日，亲爱的董事长科尔和排名成员Delauro：我要求设备收购资金，以提高功能性精确precision Medici
2024年5月10日，亲爱的董事长科尔和排名成员Delauro：我要求用于设备获取的资金，以推动2025财政年度难以治疗的癌症的功能精密医学方法和成像研究。获得该项目资金的实体是佛罗里达州国际大学（FIU），位于佛罗里达州迈阿密SW 8街11200号。资金将用于FIU为精密医学计划购买设备和成像材料，该计划为个体患者的肿瘤细胞提供个性化和功能性的药物测试，以指导临床决策，并为没有其他选择的儿科癌症患者提供新的治疗选择。该项目适当地使用纳税人资金，因为针对癌症返回并耗尽标准治疗方案的患者的治疗仍是全国各地未满足和重大挑战，每年导致60万人死亡。fiu占据了良好的领先地位，主要是针对难以治疗的癌症（尤其是在少数人群中）更快地识别个性化治疗方案的方法，以识别个性化治疗方案的方法。该项目具有联邦联系，因为所提供的资金是由NIST的使命授权的目的，并与美国法典第15条第272条所述的一个或多个功能和活动保持一致。我证明我对这个项目没有经济利益，而直系亲属也没有。真诚，
Ashby技术的整合和Pahl-Beitz的定量排名用于铁路轴材料选择
摘要。铁路轴是火车车轮及其车身之间的重要连接。但是，循环载荷和高速可以引起铁路轴的疲劳，这可能导致损害人体安全。因此，重要的是要找到具有最低重量和成本的良好机械性能的材料。在本文中，已经执行了一种使用Ashby图表的综合方法，以选择铁路轴的候选材料。这些方法从确定问题，目标函数和约束来开始分析功能开始。之后，使用PAHL和Beitz定量加权方法对所获得的结果进行排名。结果表明，铁路轴的最佳五个候选材料分别是TI-6AL-4V，AISI 4130，EA16碳钢，Bismaleimide Matrix CFRP和7000 AL。
使用灵活的点击模型
使用先前部署的策略记录的数据评估新的排名策略需要一个反事实（非政策）估计器，以纠正演示和选择偏见。某些估计器（例如，基于位置的模型）通过对用户行为做出有力的假设来执行此校正，如果不满足假设，这可能会导致高偏差。其他估计器（例如，项目位置模型）依靠随机化来避免这些假设，但它们通常会遭受较高的差异。在本文中，我们开发了一种称为Interpol的新的反事实估计器，该估计器在其做出的假设中提供了可调节的权衡，从而提供了优化偏见差异权衡的新颖能力。我们在理论上和经验上分析了估计量的偏差，并表明它在合成数据集上都比基于位置模型和项目位置模型的误差较低。准确性的提高不仅使排名策略的离线评估受益，而且我们还发现，当用作学习级别的培训目标时，Interpol会改善对新排名政策的学习。