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阿育吠陀的Asepsis和Antisepsis W.S.R.的概念到
Sharad Durga Prasad Tripathi和Deepti L Kawale Ayurveda Asepsis和Antisepsis W.S.R.的概念
Hongce Zhang
会议：•Yu Zeng，Bo-Yuan Huang，Hongce Zhang，Aarti Gupta，Sharad Malik，从RTL设计中产生建筑级别的处理器，用于处理器和加速器的RTL设计，第一部分：确定建筑变量的建筑变量，在计算机上设计（ICCAD），ICCAD（ICCAD），ICCAD•MAKEAI MAKIAN MAKIEN LONS，AHMEDERIAI，AHMEDERIAL LONS，AHMEDERIAL LONS，AHMED AHMEDERIAL LONS，AHMED AHMED AHMED AHMED AHMED AHMED AHMED AHMED AHMED AHMED AHMED MARGAIN Yang, Hongce Zhang , Kristopher Brown, Aarti Gupta and Clark Barrett, Pono: A Flexible and Extensible SMT-based Model Checker, in Computer-aided Verification (CAV) , 2021 • Hongce Zhang , Aarti Gupta and Sharad Malik, Syntax-Guided Synthesis for Lemma Generation in Hardware Model Checking, in Verification Model Checking and Abstract解释（VMCAI），2021。•Hongce Zhang，Maxwell Shinn，Aarti Gupta，Arie Gurfikel，Nham Le和Nina Narodytska，通过可及性分析进行认知任务的复发性神经网络的验证，在欧洲人工智能（ECAI）的欧洲大会上，2020年。•Nina Narodytska，Hongce Zhang，Aarti Gupta和Toby Walsh，在国际学习表现会议（ICLR）中寻找卫星友好的二进制神经网络建筑（ICLR），2020年。•Hongce Zhang，Weikun Yang，Grigory Fedyukovich，Aarti Gupta和Sharad Malik，在验证模型检查和抽象解释（VMCAI）中，用于模块化硬件验证的环境不变性（VMCAI），2020年。Bo-Yuan Huang，Hongce Zhang，Aarti Gupta和Sharad Malik，Ilang：SOC的建模和验证平台，使用指令级抽象，用于系统构建和分析的工具和算法（TACAS）（TACAS），2019年。Bo-Yuan Huang，Hongce Zhang，Aarti Gupta和Sharad Malik，Ilang：SOC的建模和验证平台，使用指令级抽象，用于系统构建和分析的工具和算法（TACAS）（TACAS），2019年。•Hongce Zhang，Caroline Trippel，Yatin A. Manerkar，Aarti Gupta，Aarti Gupta，Margaret Martonosi和Sharad Ma-Maik，Ila-MCM：Ila-MCM：将记忆一致性模型与指导级抽象与异构系统 - chiper-chip chip chip verii chiperifienforcation in-in-chiperforcation in-in-chip-chip-chiperforcation in Sumper-nor-clander/in gramcaded in of Computer-aver-aver-aver-aver-aver-aver>•Jangseop Shin，Hongce Zhang，Jinyong Lee，Ingoo Heo，Yu-Yuan Chen，Ruby B. Lee和Yunheung Paek，这是一种基于硬件的技术隐性信息流动跟踪，在国际计算机辅助设计（ICCAD）的国际会议上（ICCAD），2016
评估和提高新地点气相传感器系统校准的可靠性，以进行环境测量和个人暴露监测
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太阳能的设计，安装和维护...
关键考虑/最佳实践，用于迎合各个地区各个社区的迷你网格运营。Sharad Tiwari先生/ Sugata Mukherjee先生 - Tata Power Reenwable Microgrid Ltd. div>
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印度理工学院曼迪分校科学家开发人工智能算法，提高山体滑坡预测的准确性
印度曼迪理工学院，2023 年 2 月 21 日：印度曼迪理工学院的研究人员开发了一种使用人工智能和机器学习 (AI&ML) 的新算法，可以提高自然灾害预测的准确性。该算法由印度曼迪理工学院土木与环境工程学院副教授 Dericks Praise Shukla 博士和印度曼迪理工学院前研究学者、目前在特拉维夫大学 (以色列) 工作的 Sharad Kumar Gupta 博士开发，可以解决滑坡敏感性测绘数据不平衡的挑战，该测绘表示特定区域发生滑坡的可能性。他们的研究成果最近发表在《滑坡》杂志上。