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普拉哈拉达·拉奥简历
目录 第 1 部分 教育和工作经历 4 第 1.1 部分 教育经历 4 第 1.2 部分 工作经历 4 第 2 部分 研究经费 5 第 2.1 部分 外部资助的研究补助金 5 第 2.2 部分 内部资助的研究补助金。 9 第 2.3 部分 （非研究）资金记录 9 第 3 部分 奖学金 10 第 3.1 部分 同行评审期刊出版物 10 第 3.2 部分 正在评审或待修订的同行评审期刊出版物。 22 第 3.3 部分 带有演示文稿的同行评审会议记录 23 第 3.4 部分 专利和披露 29 第 3.5 部分 受邀演讲或主题演讲。 30 第 3.6 节 无论文的会议报告（自 2017 年起） 33 第 3.7 节 书籍和书籍章节 36 第 3.8 节 其他出版物 36 第 3.9 节 国家和国际研究奖项和认可 37 第 3.10 节 地区和地方研究奖项和认可 37 第 3.11 节 受邀专家小组 37 第 4 节 教学、教学法和学生咨询 38 第 4.1 节 教授的课程 38 第 4.2 节 指导至完成学业的博士生 39 第 4.3 节 当前正在攻读的博士生。 40 第 4.4 节 访问学者和博士后 40 第 4.5 节 硕士生（论文选项） 41 第 4.6 节 本科生 42 第 5 节 服务 43 第 5.1 节 期刊编辑或副编辑 43 第 5.2 节 论文评审的期刊 43 第 5.3 节 国际和国家组织的领导职位 43 第 5.4 节 地区和地方组织的领导职位。 44 第 5.5 节 专业组织的成员资格 44 第 5.6 节 研究评审小组 44 第 5.7 节 内部委员会的领导职位。 45 第 5.8 节 其他服务成就 46
如何引用本文：Anusha，S。R. A.＆Rao Kunte，R。S.（2024）。在农业领域实施AI技术智能农业方面的挑战 -
背景/目的：农业部门是为全球经济做出贡献的每个国家的骨干。技术在农业中的实施带来了革命性的发展。因此，预计全球经济会大大改善农业部门。此外，人工智能（AI）的实施提高了农民的生产力，以解决农民面临的各种挑战。为农业领域开发的各种AI工具包括精确耕作，预测分析，自动化机械，智能灌溉系统，作物和土壤监测，供应链优化，天气预报和牲畜管理。尽管有长期的收益，但在农业中采用AI仍面临一些挑战。投资于实施AI技术的高前期成本使小规模和发展农民很难对AI进行投资。实施上述技术需要技术技能，快速的Internet连接性和更具成本的设备。由于缺乏上述要求，用于农业的AI技术不会到达农民。这导致没有结果的AI资源浪费。考虑到上述问题，提出了适当的简化模型，以促进中小型农民在农业中改善AI技术以改善绩效。它还旨在确定研究差距，这将有助于开发适合最终的模型，例如小规模和中等规模的农民。目的：本文的目的是审查与农业中AI实施有关的各种期刊，并研究与其实施相关的各种问题。设计/方法论/方法：通过从国际和国家期刊，会议，数据库和其他通过Google Scholar和各种搜索引擎访问的资源中收集和检查相关文献来进行系统文献综述。发现/结果：农业部门对每个国家的经济至关重要，已经通过技术，尤其是AI的革命性进步。AI工具，例如精确农业，预测分析和智能灌溉承诺，可以提高生产力并应对各种农业挑战。但是，高昂的实施成本，对新技术的抵抗力以及缺乏必要的基础设施阻碍了小规模和发展中的农民的广泛采用。为了克服这些障碍，提出了一个模型，以有效地支持农民采用AI技术来促进农业绩效。原创性/价值：从各种来源中实施了农业中的AI和ML工具。由于中小型农民在农业中实施AI和ML工具方面面临的最新挑战，该领域需要研究。获得的信息将通过改善现有方案的结果来帮助创建新模型。纸质类型：文献综述。关键字：人工智能（AI），农业，中小型农民，精密农业，预测分析，自动化机械，供应链优化
TVSR Appa Rao 博士暑期实习 - 入选名单
Vishnu 理工学院，Bhimavaram 14 Deependra Agrawal 国家理工学院，Raipur 15 D Rohith PSG 技术与应用研究学院，Coimbatore 16 Dhulasi Meena R 政府工程学院 Tirunelveli 17 Meena S PA 工程技术学院，Coimbatore 18 Urmi Sharma 国家理工学院 Durgapur 19 Souparniga R PSG 技术与应用研究学院，Coimbatore 20 Abhiram S 国家理工学院 Calicut 21 Kunal Rathore 印度理工学院 Bombay 22 Sujan P 国家理工学院 Trichy 23 Vansh Desai BITS Pilani，Pilani，拉贾斯坦邦 24 V.Tharunya Lakshmi Vellore 理工学院 Chennai 25 Chakali VinayTeja BV Raju 理工学院，Narsapur，特兰甘纳邦
rao_cv_latest.pdf
副编辑，《政治经济学杂志2018-2020》选定的邀请研讨会会谈（包括工作谈判）：哈佛经济学，哈佛商学院（NOM），麻省理工学院，波士顿大学，波士顿大学，微软大学，密歇根州，密歇根州，普林斯顿，芝加哥经济学，芝加哥经济学，芝加哥商业学院，耶稣杜克大学，康奈尔，多伦多，世界银行，斯德哥尔摩大学，Bocconi，UCL，Warwick，U Conn，Ceu Budapest，UPF BARCELONA，BARCELONA，WARTON，沃顿，Zurich，LSE，LSE，Tufts，Tufts，Illinois，UC Davis，UC Davis，UC Santa Barbara，UCS Santa Barbara，UCLA，UCLA，UCLA。邀请裁判参加国家科学基金会，美国经济评论，经济学，政治经济学杂志，季刊《经济学杂志》，《经济学评论》，《公共经济学杂志》，《经济学杂志》，《欧洲经济协会杂志》，世界银行经济学杂志，比较经济学杂志，经济学教育经济学评论，科学学院，国家科学院科学院。参与欧洲经济研究审查（RESRUD）的参与者，2014年。在英国剑桥大学举行会谈； Insead，法国和意大利都灵都灵的Collegio Carlo Alberto。
任务支持 Triveni Rao (代理) 仪器仪表......
杰克·弗里德 (GL) 克里斯蒂娜·芬内利 吉莉安·多诺霍 劳尔·吉多里尼·切卡托 凯拉·埃尔南德斯 约翰·库切夫斯基 埃里克·拉古津
narasimha rao不仅重新制作了印度的经济，而且外交政策也
印度发起的印度经济变化部分是由于内部经济管理不善是必要的，但同样是时代的需求。柏林墙是东德和西德之间的分界线，于1989年下降；苏联于1991年倒塌。这些事件拼写为冷战的终结，使美国在单极世界中唯一的超级大国。印度已经在与经济挑战作斗争的印度急剧下跌。“在1990年，与印度贸易卢比付款安排的苏联和东欧国家占印度总贸易总贸易的17％。这一份额在1992年倒闭了2％。
U R Rao卫星中心（URSC）
U R Rao卫星中心（URSC），以前称为ISRO卫星中心（ISAC）是建造卫星和开发相关卫星技术的主要中心。这些航天器用于在通信，导航，气象学，遥感，太空科学和行星际探索方面向各种用户提供应用程序。该中心还正在为未来的任务追求先进的技术。URSC设有最先进的设施，用于端到端建造卫星。ISRO卫星集成和测试机构（ISITE）配备了现状的清洁室设施，用于航天器集成和测试设施，包括6.5米米的热真空室，29吨吨振动设施，紧凑的天线测试设施和一个屋顶下的声学测试设施。
探索 Vauhini Vara 的《不朽之王》中人工智能的变革潜力和挑战 Rao Ruchi Singh 1*、Gibu S
2 阿米蒂英语研究与研究中心，阿米蒂大学北方邦，诺伊达校区。摘要人工智能 (AI) 是一个不断发展的技术前沿，它处于人类智慧和创新的交汇处，催化着当代生活方方面面的变革。自 20 世纪中叶诞生以来，人工智能已从基本的算法发展为复杂的神经网络，变得无处不在。从塑造我们沟通和开展研究的方式到加强安全措施和彻底改变医疗保健，人工智能的影响正不可避免地渗透到全球社会文化生活中。然而，这种对人类领域的入侵并非没有复杂性和道德问题，这促使我们反思人工智能与我们共同现实的交集。本研究论文探讨了人工智能的不断进步及其与人类的共生关系，正如 Vauhini Vara 的挑衅性小说《不朽的国王拉奥》中所描绘的那样。本研究从人工智能影响的多方面视角出发，力图揭示人工智能系统的含义及其与治理、伦理和分配正义、人类进化和环境后果的融合，最终阐明将技术与人类集体经验结合在一起的复杂结构。关键词：人工智能、Vauhina Vara、不朽之王 Rao、地缘政治转型、分配正义、人类进化、环境恶化。
CES 分布的 Fisher-Rao 几何
陈述了这两点，我们最后可以注意到，获得的 Fisher 信息度量 ⟨· , ·⟩ FIM 횺 随 횺 平滑变化。这使得从统计模型过渡到黎曼几何成为可能：微分几何的一个分支，研究具有光滑局部内积（称为黎曼度量）的光滑流形。这种框架确实适用于参数统计模型，因为它使我们能够研究配备 Fisher 信息度量的参数空间的几何形状。由此产生的黎曼几何通常称为 Fisher-Rao 信息几何。回到我们的中心例子，我们已经介绍了足够多的元素来明确本章的标题“CES 分布的 Fisher-Rao 几何”更准确地说是“由中心圆形复椭圆对称分布的 Fisher 信息度量引起的 Hermitian 正定矩阵（协方差矩阵）的黎曼几何”，这将在下一节中研究。
引用Taksande A，Jameel PA，Rao R，Taksande B，DamkeS。胎儿中心脏异常的患病率诊断为心脏内回声焦点：
ntracardiac回声焦点（ICEF）是由胎儿心脏内部的超声来进行的，其亮度与骨骼的亮度相当。它首先由Schechter等人描述。[1]在1987年，在胎儿心脏的左心室中，它们归因于弦的增厚。通常，焦点没有声阴影，位于乳头肌肉附近或内部。它与房室瓣膜同步移动。在执行基本的回声二维图时，可以在4个腔室视图中可视化它[2]。ICEF最常在左心室中可视化，在右侧或两种情况下较少见。虽然左心室中的一个ICEF是最常见的发现，但经常会看到多个焦点。这些焦点的大小变化，但通常小于6 mm [1，2]。回声局灶性焦点表明对弦和乳头状肌肉的微观量化。回声灶与心脏结构异常和染色体异常越来越多。