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通过人工智能绿色氢能智能电网实现能源转型 Bhavay Bhaskar Singla*、NS Thakur** *（印度国家能源研究中心
智能微电网是可以单独运行或与电网并行运行的局部电网。智能微电网可以使用太阳能电池板、风力涡轮机、电池和绿色氢系统来产生本地可持续电力。智能微电网还可以通过实现需求响应、负荷管理和电网服务来增强电力系统的弹性、效率和安全性。[2] 人工智能可以为这些系统的设计、运行和管理提供智能和最佳解决方案，在加速向基于绿色氢的智能微电网过渡方面发挥重要作用。人工智能 (AI) 可以帮助模拟和优化基于绿色氢的智能微电网的规模和设计，这取决于可再生能源供应、负荷需求、电价、电解和燃料电池性能以及温室气体排放。神经网络、强化学习和模糊
UG课程的礼帽学生名单
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利用 VMware Private AI 发挥 AI 的强大作用
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仿生双功能固体脂质纳米制剂，用于靶向药物输送和缓释，增强抗蠕虫药物阿苯达唑的效力 Sunidhi Sharma 1、Vanshita Goel 1、Pawandeep Kaur 1、Kundlik Gadhave 2、Neha Garg 2,3、Lachhman Das Singla 4、Diptiman Choudhury 1,5,6 * 1 印度旁遮普省帕蒂亚拉 147004 泰帕尔工程技术学院化学与生物化学学院。2 印度理工学院 (IIT)，曼迪，曼迪-175005，喜马偕尔邦，印度。 3 印度贝拿勒斯印度教大学医学科学研究所，瓦拉纳西，北方邦 221005 4 印度旁遮普邦卢迪亚纳古鲁安加德德夫兽医和动物科学大学（GADVASU）。5 印度旁遮普邦帕蒂亚拉工程技术学院 - 弗吉尼亚理工大学新兴材料卓越中心。6 印度旁遮普邦帕蒂亚拉工程技术学院 Vedanga Life Technologies，印度旁遮普邦帕蒂亚拉工程技术学院。
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到2050年，美国到达净零的途径（PDF）
The authors would like to acknowledge the invaluable contributions of a number of NRDC colleagues (past and present): Bemnet Alemayehu, Sujatha Bergen, Madhur Boloor, Merrian Borgeson, Mohit Chhabra, Han Chen, Pierre Delforge, Mark Drajem, Laurie Geller, Nathanael Greene, Debbie Hammel, Alex Hillbrand, Ritika Kapoor, Katherine Kennedy, Niel Lawrence, Elise Marton, Matthew McKinzie, John Moore, Derek Murrow, Claire O'Connor, Helen O'Shea, Carolyn Ramírez, Garret Rose, Jake Schmidt, Veena Singla, Maeve Sneddon, Leah Stecher, Luke Tonachel, and Sami Yassi.没有Starla Yeh和Rachel Fakhry的早期领导就不可能，他们在2019年至2021年之间开始并监督该项目。我们还要感谢其他许多组织的同事对这项工作的反馈和贡献。
智能印度内部黑客马拉松2024
1。Surrent Mount博士（IQAC）21。Ajay Satija博士（MCA）2。Monica博士（DCA）22。G.S Bhamra博士（DCA）3。Mandeep女士（CSE）23。Dabra博士（CSE-CS）4。Surabh先生（IT）24。Ankita博士（DCA）5。Kumar Rajesh先生（ECT）25。Nisha女士（DCA）6。 杜比先生（我）26。 Vikram Verma先生（CSE）7。 Mitu Sehgal女士（CSE-AIDS）27。 Deepti女士（CSE）8。 Slany博士（CSE-AIDS）28。 Divya女士（DCA）9。 Cave博士（CSE）29。 Nidhi女士（EEC）10。 Anisha女士（CSE）30。 Sandeep博士（ECT）11。 Hooda Mom（CSE-AIML）12。 Yeeshu Rehlan先生（ECE）13。 甘地·西德斯先生（我）14。 拉杰德先生（我）15。 Singla博士的Pardeep（ECT）16。 Kaur博士的马格（EEC）17。 Dahiya Pooja女士（CSE-CS）18。 Sudhir Mahajan先生（ECE）19。 Jyoti Bhardwaj女士（CSE-AML）20。 Richa博士（CSE-AIMNisha女士（DCA）6。杜比先生（我）26。Vikram Verma先生（CSE）7。Mitu Sehgal女士（CSE-AIDS）27。Deepti女士（CSE）8。Slany博士（CSE-AIDS）28。Divya女士（DCA）9。Cave博士（CSE）29。Nidhi女士（EEC）10。Anisha女士（CSE）30。Sandeep博士（ECT）11。Hooda Mom（CSE-AIML）12。Yeeshu Rehlan先生（ECE）13。甘地·西德斯先生（我）14。拉杰德先生（我）15。Singla博士的Pardeep（ECT）16。 Kaur博士的马格（EEC）17。 Dahiya Pooja女士（CSE-CS）18。 Sudhir Mahajan先生（ECE）19。 Jyoti Bhardwaj女士（CSE-AML）20。 Richa博士（CSE-AIMSingla博士的Pardeep（ECT）16。Kaur博士的马格（EEC）17。 Dahiya Pooja女士（CSE-CS）18。 Sudhir Mahajan先生（ECE）19。 Jyoti Bhardwaj女士（CSE-AML）20。 Richa博士（CSE-AIMKaur博士的马格（EEC）17。Dahiya Pooja女士（CSE-CS）18。Sudhir Mahajan先生（ECE）19。Jyoti Bhardwaj女士（CSE-AML）20。Richa博士（CSE-AIM
PRASHANT JINDAL 博士（博士） 英联邦卢瑟福……
2. P. Jindal、Chaitanya、SSS Bharadwaja、S. Rattra、V. Gupta、P. Breedon、Y. Reinwald 和 M. Juneja。“在颅骨成形术中使用不同材料优化颅骨植入物和固定装置设计。”《机械工程师学会会刊》L 部分：材料设计与应用杂志，237 (1)，107–121。https://doi.org/10.1177/14644207221104875，2023 年（影响因子 - 2.66）3. M. Juneja、SK Saini、R. Acharjee、S. Kaul、N. Thakur 和 P. Jindal。“PC-SNet 用于在多参数磁共振成像中自动检测前列腺癌。”国际成像系统和技术杂志，32 (6)，1861–1879。https://doi.org/https://doi.org/10.1002/ima.22744，2022 年（影响因子-2.17） 4. P.Jindal、A. Bhattacharya、M. Singh、D. Pareek、J. Watson、R. O'connor、P. Breedon、Y. Reinwald 和 M. Juneja，“利用 3D 设计和制造进行单侧颅骨缺损骨重建，”增材制造与医学汇刊 AMMM，第 4 卷，第 1 期，第 655-655 页。2022 年 5. M. Juneja、JS Minhas、N. Singla、S. Thakur, N. Thakur 和 P. Jindal，“使用光学相干断层扫描 (OCT) 图像进行青光眼诊断的融合框架，”应用专家系统，第 201 卷，117202。2022 年（影响因子 - 8.66） 6. P. Jindal、P. Sharma、M. Kundu、S. Singh、DK Shukla、VJ Pawar、Y. Wei 和 P. Breedon，“用于多层锂离子电池组冷却的石墨烯纳米板的计算流体动力学 (CFD) 分析。”热科学与工程进展，第 201 卷，117202。 31. 2022 7. M. Juneja、J. Chawla、G. Dhingra、I. Bansal、S. Sharma、P. Goyal、G. Lehl、A. Gupta 和 P. Jindal，“用于颌面矫正手术的增材制造技术分析”。《机械工程师学会会刊》，C 部分：机械工程科学杂志，0 (0)，09544062221081992，2022（影响因子-1.76） 8. M. Juneja、S. Thakur、A. Uniyal、A. Wani、N. Thakur 和 P. Jindal，“基于深度学习的视网膜图像青光眼分类网络。”计算机与电气工程，101，108009，2022（影响因子-3.81） 9. M. Juneja、JS Minhas、N. Singla、S. Thakur、N. Thakur 和 P. Jindal，“使用光学相干断层扫描 (OCT) 图像进行青光眼诊断的融合框架。”应用专家系统，201，117202，2022（影响因子-8.66） 10. A. Dhawan 和 P. Jindal，“羧酸官能化石墨烯增强聚氨酯纳米复合材料在静态和动态下的力学行为
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人工智能是在我们的生活中互动、理解和使用的许多不同技术之一 [1-4]。机器学习和自然语言处理等技术都是人工智能领域的一部分。每一种技术都在沿着自己的道路发展，当与数据、分析和自动化结合使用时，可以帮助企业实现目标，无论是改善客户服务还是优化供应链（Afraa Z. Attiah、Enas F. Khairullah[1]）。人机交互是人工智能的一部分，人工智能是一个新兴技术领域，专注于设计和增强人机交互过程。人机交互广泛应用于许多领域，如医疗技术、机器人技术、城市设计、游戏和辅助技术，如巴西 Chambayil、Rajesh Singla、R Jha [2] 所示。人工智能在图像处理和面部识别方面发挥着重要作用，能够检测和识别图像和视频中的物体和图案。眼动追踪系统可以采用不同类型的图像处理 [1]。图像或图像序列包括输入数据，这些数据首先被获取并转换为数字形式。要执行下一个操作，必须增强图像，这可以通过应用不同的数学运算来实现。有许多系统，包括基于人类眼球运动和眨眼的应用程序。对眼球追踪系统的需求巨大，尤其是对于因受伤、生病或疾病而导致严重运动障碍的人[4]。该系统致力于缓解他们的残疾症状并创建自我表达工具。这项技术旨在减轻