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研究光电设备的掺杂钡陶瓷材料的物理化学和光学特征
Ambikapur-497001，印度Chhattisgarh，4 M.Sc.-Student，化学系，Pt。Ravishankar Shukla大学，Raipur，Chhattisgarh摘要：这项研究研究了掺杂的钛酸钡（Batio 3）陶瓷的结构，介电和光学性质，突显了它们用于高级电子应用的潜力。钛酸钡是一种突出的铁电材料，以系统的方式与各种元素一起掺杂，以改善其功能属性。通过X射线衍射（XRD）的方式描述了晶体结构和相位发展，展示了掺杂如何影响晶格参数和相位稳定性。介电特征，例如损失切线和介电常数，揭示了掺杂剂对介电行为和铁电特性的影响。光学研究，包括UV-VIS光谱法检查了带隙和光透射率，这对于光电子用途至关重要。发现，靶向掺杂可以有效地改变钛酸钡陶瓷的结构，介电和光学特性，使其非常适合电容器，传感器和其他电子设备。这项研究为优化钛酸钡陶瓷提供了宝贵的见解，以在各种技术应用中实现卓越的性能。也已经观察到某些掺杂剂减少了带隙的能量，从而导致更好的光学透明度和可调折射率，这对于光电应用非常有价值。关键字：钛盐（Batio 3），掺杂陶瓷，介电特性，光学特性，1。引言钛酸钡（Batio 3）钙钛矿结构的陶瓷，由于其出色的介电，铁电和压电性特性，一直是电子应用中的基础材料[1]。这些独特的特征使Batio 3在各种电子设备中必不可少，包括多层陶瓷电容器（MLCC），热敏电阻，执行器和传感器[4]。该材料的高介电常数和可调节的铁电特性对电容器特别有益，在该电容器中，有效的能量存储至关重要[10]。但是，随着电子技术的发展，越来越多的需求以进一步增强和优化Batio 3的内在特性，以满足
1 M. SC。 （农业部），农艺部（e邮件：kambojritik1234@gmail.com）， *2助理教授（农业工艺）（e邮件：amandeep.26867@lpu.co.in）， AI驱动的个性化学习系统 在英语教学法中整合AI AI和网络安全：增强威胁检测和... 金融算法交易和市场流动性 1英语系助理教授，政府。印度卡纳塔克邦的Haveri-581110工程学院。电子邮件：kpk4841@gmail.com 2助理教授 Sankararaman g 1*，Natarajan Rengaraju 2，V。Rengarajan3博士，N。R。Vembu博士4，D。Indhumathi博士5 1*管理研究教授，Rajala AI自动驾驶：机遇，挑战和... 韩国戏剧对心理井的影响 使用深度学习算法的图像字幕生成
Shukla 5，Raju Singh先生6，Mamta Tiwari博士7主任Prabhat Engineering College College College College College College（D），Nirvikarkatiyar@gmail.com助理。 Axis技术与管理研究所教授Kanpur Nagar，vimalawasthi@axiscolleges.in insso。 Bbdniit教授Akhilesh Das Nagar Faizabad Road Lucknow，rampratapmca11@gmail.com助理。 Maharana Pratap工程学院Kothi Mandhana Kanpur Nagar，kuldeepmishra120bit@gmail.com研究学者，计算机应用程序CSJM University Kanpur Nagar，Nikhil.shukla700@gmail.com助理。 教授。 Maharana Pratap工程学院Kothi Mandhana Kanpur Nagar，rajukushwaha36@gmail.com助理。 教授，计算机应用程序部，Engg School。 ＆Tech。 （UIET），CSJMU KANPUR NAGAR，mamtatiwari@csjmu.ac.ac.in引用：Nirvikar Katiyar博士（2024）教授，AI-DRING驱动的个性化学习系统：增强教育效力教育管理：理论和实践：理论和实践：30（5），11514-114-11524 DOI：11514-11524 DOI： 10.53555/kuey.v30i5.4961文章Info Info abs Tract个性化学习，由人工智能（AI）提供支持，正在通过针对单个学生的需求，能力和学习风格量身定制教学来彻底改变教育。 本文探讨了AI驱动的个性化学习系统的当前状态和未来潜力。 它研究了如何利用机器学习，自然语言处理和知识表示等AI技术来创造自适应学习经验，以优化教育成果。 还探讨了围绕教育中AI的挑战和道德考虑。 但是，这些系统的仔细设计和负责任的部署至关重要。Shukla 5，Raju Singh先生6，Mamta Tiwari博士7主任Prabhat Engineering College College College College College College（D），Nirvikarkatiyar@gmail.com助理。Axis技术与管理研究所教授Kanpur Nagar，vimalawasthi@axiscolleges.in insso。 Bbdniit教授Akhilesh Das Nagar Faizabad Road Lucknow，rampratapmca11@gmail.com助理。 Maharana Pratap工程学院Kothi Mandhana Kanpur Nagar，kuldeepmishra120bit@gmail.com研究学者，计算机应用程序CSJM University Kanpur Nagar，Nikhil.shukla700@gmail.com助理。 教授。 Maharana Pratap工程学院Kothi Mandhana Kanpur Nagar，rajukushwaha36@gmail.com助理。 教授，计算机应用程序部，Engg School。 ＆Tech。 （UIET），CSJMU KANPUR NAGAR，mamtatiwari@csjmu.ac.ac.in引用：Nirvikar Katiyar博士（2024）教授，AI-DRING驱动的个性化学习系统：增强教育效力教育管理：理论和实践：理论和实践：30（5），11514-114-11524 DOI：11514-11524 DOI： 10.53555/kuey.v30i5.4961文章Info Info abs Tract个性化学习，由人工智能（AI）提供支持，正在通过针对单个学生的需求，能力和学习风格量身定制教学来彻底改变教育。 本文探讨了AI驱动的个性化学习系统的当前状态和未来潜力。 它研究了如何利用机器学习，自然语言处理和知识表示等AI技术来创造自适应学习经验，以优化教育成果。 还探讨了围绕教育中AI的挑战和道德考虑。 但是，这些系统的仔细设计和负责任的部署至关重要。Axis技术与管理研究所教授Kanpur Nagar，vimalawasthi@axiscolleges.in insso。Bbdniit教授Akhilesh Das Nagar Faizabad Road Lucknow，rampratapmca11@gmail.com助理。 Maharana Pratap工程学院Kothi Mandhana Kanpur Nagar，kuldeepmishra120bit@gmail.com研究学者，计算机应用程序CSJM University Kanpur Nagar，Nikhil.shukla700@gmail.com助理。 教授。 Maharana Pratap工程学院Kothi Mandhana Kanpur Nagar，rajukushwaha36@gmail.com助理。 教授，计算机应用程序部，Engg School。 ＆Tech。 （UIET），CSJMU KANPUR NAGAR，mamtatiwari@csjmu.ac.ac.in引用：Nirvikar Katiyar博士（2024）教授，AI-DRING驱动的个性化学习系统：增强教育效力教育管理：理论和实践：理论和实践：30（5），11514-114-11524 DOI：11514-11524 DOI： 10.53555/kuey.v30i5.4961文章Info Info abs Tract个性化学习，由人工智能（AI）提供支持，正在通过针对单个学生的需求，能力和学习风格量身定制教学来彻底改变教育。 本文探讨了AI驱动的个性化学习系统的当前状态和未来潜力。 它研究了如何利用机器学习，自然语言处理和知识表示等AI技术来创造自适应学习经验，以优化教育成果。 还探讨了围绕教育中AI的挑战和道德考虑。 但是，这些系统的仔细设计和负责任的部署至关重要。Bbdniit教授Akhilesh Das Nagar Faizabad Road Lucknow，rampratapmca11@gmail.com助理。Maharana Pratap工程学院Kothi Mandhana Kanpur Nagar，kuldeepmishra120bit@gmail.com研究学者，计算机应用程序CSJM University Kanpur Nagar，Nikhil.shukla700@gmail.com助理。 教授。 Maharana Pratap工程学院Kothi Mandhana Kanpur Nagar，rajukushwaha36@gmail.com助理。 教授，计算机应用程序部，Engg School。 ＆Tech。 （UIET），CSJMU KANPUR NAGAR，mamtatiwari@csjmu.ac.ac.in引用：Nirvikar Katiyar博士（2024）教授，AI-DRING驱动的个性化学习系统：增强教育效力教育管理：理论和实践：理论和实践：30（5），11514-114-11524 DOI：11514-11524 DOI： 10.53555/kuey.v30i5.4961文章Info Info abs Tract个性化学习，由人工智能（AI）提供支持，正在通过针对单个学生的需求，能力和学习风格量身定制教学来彻底改变教育。 本文探讨了AI驱动的个性化学习系统的当前状态和未来潜力。 它研究了如何利用机器学习，自然语言处理和知识表示等AI技术来创造自适应学习经验，以优化教育成果。 还探讨了围绕教育中AI的挑战和道德考虑。 但是，这些系统的仔细设计和负责任的部署至关重要。Maharana Pratap工程学院Kothi Mandhana Kanpur Nagar，kuldeepmishra120bit@gmail.com研究学者，计算机应用程序CSJM University Kanpur Nagar，Nikhil.shukla700@gmail.com助理。教授。Maharana Pratap工程学院Kothi Mandhana Kanpur Nagar，rajukushwaha36@gmail.com助理。 教授，计算机应用程序部，Engg School。 ＆Tech。 （UIET），CSJMU KANPUR NAGAR，mamtatiwari@csjmu.ac.ac.in引用：Nirvikar Katiyar博士（2024）教授，AI-DRING驱动的个性化学习系统：增强教育效力教育管理：理论和实践：理论和实践：30（5），11514-114-11524 DOI：11514-11524 DOI： 10.53555/kuey.v30i5.4961文章Info Info abs Tract个性化学习，由人工智能（AI）提供支持，正在通过针对单个学生的需求，能力和学习风格量身定制教学来彻底改变教育。 本文探讨了AI驱动的个性化学习系统的当前状态和未来潜力。 它研究了如何利用机器学习，自然语言处理和知识表示等AI技术来创造自适应学习经验，以优化教育成果。 还探讨了围绕教育中AI的挑战和道德考虑。 但是，这些系统的仔细设计和负责任的部署至关重要。Maharana Pratap工程学院Kothi Mandhana Kanpur Nagar，rajukushwaha36@gmail.com助理。教授，计算机应用程序部，Engg School。＆Tech。（UIET），CSJMU KANPUR NAGAR，mamtatiwari@csjmu.ac.ac.in引用：Nirvikar Katiyar博士（2024）教授，AI-DRING驱动的个性化学习系统：增强教育效力教育管理：理论和实践：理论和实践：30（5），11514-114-11524 DOI：11514-11524 DOI： 10.53555/kuey.v30i5.4961文章Info Info abs Tract个性化学习，由人工智能（AI）提供支持，正在通过针对单个学生的需求，能力和学习风格量身定制教学来彻底改变教育。本文探讨了AI驱动的个性化学习系统的当前状态和未来潜力。它研究了如何利用机器学习，自然语言处理和知识表示等AI技术来创造自适应学习经验，以优化教育成果。围绕教育中AI的挑战和道德考虑。但是，这些系统的仔细设计和负责任的部署至关重要。本文回顾了有关教育中AI的现有研究，讨论了个性化学习系统的关键技术和架构，并介绍了成功实施的案例研究。本文认为，AI驱动的个性化学习以及人类的教学具有巨大的潜力，可以增强教育有效性，参与度和公平性。本文以该领域的未来研究和发展的建议结束。关键字：人工智能；个性化学习；自适应学习；智能辅导系统；教育技术；学习分析；人AI合作
能源企业的社会责任
燃料和能源综合体是现代经济的系统形成要素，决定了经济增长的机会和可持续发展的前景（Cui 等人，2022 年；Li 等人，2022 年；Padmanabhan 等人，2022 年；Wen 和 Jia，2022 年）。能源公司的这一战略作用涵盖两种类型的活动。首先，实施企业社会责任领域的举措，旨在提高能源的可持续性（普遍可及性和环境安全/纯度）（Ahmed 等人，2022 年；Ates，2022 年；Madaleno 等人，2022 年；Shukla 和 Geetika，2022 年；Wang 和 Sun，2022 年）。其次，引入技术创新，优化能源公司的业务流程。在现有文献中，Brizhak 和 Tolstobokov (2022)、Dudukalov 等人 (2021)、Guo 等人 (2022)、Popkova 等人 (2022)、Qu 等人 (2022)、Shi 等人 (2022) 和 Vanchukhina 等人 (2016) 等作者认为技术创新是能源公司履行企业社会责任的有前途的工具，因为它们有可能提高其活动的生产力和环境安全。然而，这种潜力在实践中能被利用的程度研究不足且不清楚。这是本文正在填补的研究空白。本文旨在展示技术创新对能源公司企业社会责任的矛盾影响。本研究的独创性在于它超越了能源公司现代化的通常框架，考虑到了数字经济对企业社会责任的影响。传统上对内部因素的关注形成了企业社会责任作为能源公司利他主义表现的理念。本文提出了一种新的视角来看待能源公司的企业社会责任，因为它受到市场压力的严重影响。本着这一思路，本文旨在研究国际经验，并从企业社会责任的角度对能源公司技术创新的有效性进行多标准评估。本文对科学知识改进的贡献在于开发了一种新的科学方法论方法来评估能源公司是否符合 EnergyTech 标准。新方法的新颖性、独特性和优势是
塑料领先的汽车转换
9:00AM – 10:00 AM Networking & Registration 09: 40 AM –9:59 AM Emcee Announcement 10:00AM –10:05 AM Lamp Lighting 10:05 AM –10:10 AM Welcome Address 10:10 AM –10:15 AM Opening Note 10:15 AM – 10:30 AM Hall of Fame Felicitations 10: 30AM –11:30 AM Panel Discussion: Concept to Car: Transforming Automotives with Plastic Innovations 11:30 AM –11：55 AM案例研究：25分钟以米拉克龙的注射成型解决方案在米利克隆印度印度私人有限公司董事总经理11:55上午11:55上午11：55 PM面板讨论：创新材料：探索Bio基于Bio的case and Autyclastive pm tos 15：15：15：15：15：15：15：15：15：15：15：15：15：15：15：15：15：15：15：15：15：15：15：15：15：15：15：5 Divakar Gokhale的未来移动解决方案，流动性负责人 - 印度次大陆，业务发展主管 - 印度次大陆，Covestro。1:15 pm至1:30 pm案例研究：Yudo Hot Runner India Pvt总裁Vishal Agarwal的新时代汽车塑料和应用的热门跑步者。 ltd 1:30 pm至2:00 pm午餐时间2:00 pm至3:00 pm面板讨论：设计创新：使用塑料组件3:15 pm - 3:15 pm - 3:15 PM - 3:15 Ltd 3:15 PM to 4:15 PM Panel Discussion: Smart Plastics and Autonomous Vehicles: Integrating Sensors, IoT, and Advanced Materials for the Future of Mobility 4:15 Pm to 5:15 PM Panel discussion: Sustainable Solutions: Circular Economy Approaches to Plastic Recycling and Reuse in Automotive Manufacturing 5:15 PM to 5:30 Yudo Contest Winner declaration 5:30 PM Event Ends1:15 pm至1:30 pm案例研究：Yudo Hot Runner India Pvt总裁Vishal Agarwal的新时代汽车塑料和应用的热门跑步者。ltd 1:30 pm至2:00 pm午餐时间2:00 pm至3:00 pm面板讨论：设计创新：使用塑料组件3:15 pm - 3:15 pm - 3:15 PM - 3:15Ltd 3:15 PM to 4:15 PM Panel Discussion: Smart Plastics and Autonomous Vehicles: Integrating Sensors, IoT, and Advanced Materials for the Future of Mobility 4:15 Pm to 5:15 PM Panel discussion: Sustainable Solutions: Circular Economy Approaches to Plastic Recycling and Reuse in Automotive Manufacturing 5:15 PM to 5:30 Yudo Contest Winner declaration 5:30 PM Event Ends
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1。Neetu Singh，Prabhat Kumar Singh，Anuradha Shukla，Satyendra Singh，Poonam Tandon，“氧化镁的合成和表征：固态密度功能理论计算的洞察力”，《无机和有机和有机物质的杂志》，《杂志26，1413-1420，2016，Springer [影响因素：3.9] 2。 Neetu Singh，Prabhat Kumar Singh，Mridula Singh，Poonam Tandon，Saurabh Kumar Singh和Satyendra Singh，“多苯胺/MOGO（30％）（30％）和多苯胺/MGO（40％）NanoComposise（40％）NanAnocosists Nananocomposs的材料的材料，材料的材料综合综合： 30，4487–4498（2019），施普林格[影响因子：2.8] 3。 Neetu Singh，Prabhat Kumar Singh，Mridula Singh，Debraj Gangopadhyay，Saurabh Kumar Singh，Poonam Tandon，“基于Pani -Co 3 O 3 O 4纳米复合材料的潜在LPG传感器的开发”，新的化学杂志，第1卷。 43，17340（2019），皇家化学学会[影响因素：2.7] 4。 Prabhat Kumar Singh，Neetu Singh，Mridula Singh，Poonam Tandon，Saurabh Kumar Singh，“准备纳米结构的Co 3 O 4和Rudoded Co 3 O 4及其在液化石油燃气感应中的适用性”，《材料工程和性能杂志》，第1卷。 28，7592-7601（2019），Springer [影响因子：2.2] 5。 Prabhat Kumar Singh，Neetu Singh，Mridula Singh，Saurabh Kumar Singh，Poonam Tandon，“ d Ru掺杂Zno（Xru：Xru：Zno 1％≤x≤5％）的不同百分比的表征，作为LPG在室温下的潜在材料。26，1413-1420，2016，Springer [影响因素：3.9] 2。Neetu Singh，Prabhat Kumar Singh，Mridula Singh，Poonam Tandon，Saurabh Kumar Singh和Satyendra Singh，“多苯胺/MOGO（30％）（30％）和多苯胺/MGO（40％）NanoComposise（40％）NanAnocosists Nananocomposs的材料的材料，材料的材料综合综合：30，4487–4498（2019），施普林格[影响因子：2.8] 3。Neetu Singh，Prabhat Kumar Singh，Mridula Singh，Debraj Gangopadhyay，Saurabh Kumar Singh，Poonam Tandon，“基于Pani -Co 3 O 3 O 4纳米复合材料的潜在LPG传感器的开发”，新的化学杂志，第1卷。43，17340（2019），皇家化学学会[影响因素：2.7] 4。 Prabhat Kumar Singh，Neetu Singh，Mridula Singh，Poonam Tandon，Saurabh Kumar Singh，“准备纳米结构的Co 3 O 4和Rudoded Co 3 O 4及其在液化石油燃气感应中的适用性”，《材料工程和性能杂志》，第1卷。 28，7592-7601（2019），Springer [影响因子：2.2] 5。 Prabhat Kumar Singh，Neetu Singh，Mridula Singh，Saurabh Kumar Singh，Poonam Tandon，“ d Ru掺杂Zno（Xru：Xru：Zno 1％≤x≤5％）的不同百分比的表征，作为LPG在室温下的潜在材料。43，17340（2019），皇家化学学会[影响因素：2.7] 4。Prabhat Kumar Singh，Neetu Singh，Mridula Singh，Poonam Tandon，Saurabh Kumar Singh，“准备纳米结构的Co 3 O 4和Rudoded Co 3 O 4及其在液化石油燃气感应中的适用性”，《材料工程和性能杂志》，第1卷。28，7592-7601（2019），Springer [影响因子：2.2] 5。 Prabhat Kumar Singh，Neetu Singh，Mridula Singh，Saurabh Kumar Singh，Poonam Tandon，“ d Ru掺杂Zno（Xru：Xru：Zno 1％≤x≤5％）的不同百分比的表征，作为LPG在室温下的潜在材料。28，7592-7601（2019），Springer [影响因子：2.2] 5。Prabhat Kumar Singh，Neetu Singh，Mridula Singh，Saurabh Kumar Singh，Poonam Tandon，“ d Ru掺杂Zno（Xru：Xru：Zno 1％≤x≤5％）的不同百分比的表征，作为LPG在室温下的潜在材料。126，Springer [影响因子：2.5] 6。Prabhat Kumar Singh，Neetu Singh，Mridula Singh，Saurabh Kumar Singh，Poonam Tandon，“纳米结构的MGO和Zn掺杂MGO的制造是可在室温下运行的有效LPG传感材料”，应用物理学A（2021），第1卷。126，Springer [影响因子：2.5] 7。 Mridula Singh，Neetu Singh，Prabhat Kumar Singh，Saurabh Kumar Singh，Poonam Tandon，“开发126，Springer [影响因子：2.5] 7。Mridula Singh，Neetu Singh，Prabhat Kumar Singh，Saurabh Kumar Singh，Poonam Tandon，“开发
559_Palmer_2004_DevelopmentOfAEuropeanMultimodel_Artzeit_pubid11720
热带太平洋 (McPhaden 等人1998)，最重要的是，原型耦合海洋-大气模型 (Zebiak 和 Cane 1987) 成功预测了厄尔尼诺现象。反过来，这些发展又得到了非常成功的国际热带海洋全球大气 (TOGA) 计划 (世界气候研究计划 1985) 的推动。季节性预报显然对社会各阶层都有价值，无论是出于个人、商业还是人道主义原因 (例如，Stern 和 Easterling 1999；Thomson 等人2000；Pielke 和 Carbone 2002；Hartmann 等人2002a；Murnane 等人2002)。然而，尽管大气-海洋耦合产生了可预测的信号，但上层大气本质上是混乱的，这意味着预测的天气的日常演变必然对初始条件敏感（Palmer 1993；Shukla 1998）。在实践中，这种敏感性的影响可以通过整合耦合海洋-大气模型的预测的向前时间集合来确定，集合中的各个成员因大气和底层海洋的起始条件的微小扰动而不同。集合的相空间弥散给出了流动潜在可预测性的可量化流动相关测量。但是，如果初始条件的不确定性是季节性预报集合中唯一的扰动，那么由此得出的可预报性测量结果将不可靠；原因是模型方程也是不确定的。更具体地说，尽管气候演变方程在偏微分方程的层面上很容易理解，但它们作为一组有限维常微分方程的表示，在数字计算机上进行积分时，不可避免地会带来不准确性。原则上，这种不准确性可以向上传播，并影响模型所预测的整个尺度范围。目前，没有潜在的理论形式主义可以用来估计模型不确定性的概率分布（见 Palmer 2001）；因此，必须寻求一种更务实的方法。其中一种方法依赖于这样一个事实，即全球气候模型是在不同的气候研究所独立开发的。由这种准独立模型组成的集合称为多模型集合。多模型集合能够比单一模型集合产生更可靠的季节性气候风险概率预报，这一点已由季节至年际时间尺度气候变化预测 (PROVOST) 项目资助
研究益生菌对过敏性鼻炎严重程度的影响
研究益生菌对萨玛·里兹维（Sama Rizvi）严重程度的影响，1，2， * saurabh singh 3和somya gupta 1 1 1 1 1 1高级居民，ENT，ENT医学科学和研究系Sharda Sharda Sharda Sharda University，Sharda Hospital School park III，大诺伊达（Noida），UTTAR PRAD ENSERTION，UTTAR PRADESH 2013年2月3日 Sharda Hospital, Sharda University, Knowledge Park III, Greater Noida, Uttar Pradesh 201310 3 Post Graduate, Department of ENT, School of Medical Sciences and Research, Sharda Hospital, Sharda University, Knowledge Park III, Greater Noida, Uttar Pradesh 201310 Accepted: 12-May-2024 / Published Online 08-July-2024 Abstract Introduction: Allergic rhinitis, a common and often debilitating condition affecting全球数百万人仍然是临床医生和患者的挑战。当我们冒险进入益生菌和过敏性鼻炎领域时，必须揭示这些微生物可能影响免疫调节，炎症和微生物组的整体平衡的多方面方式。在此探索中，我们浏览了微生物边界，试图揭示益生菌与过敏性鼻炎的管理之间的复杂联系。方法：本研究采用了随机对照试验（RCT）设计，以研究益生菌对过敏性鼻炎症状的影响。遵守配偶指南的试验，确保了鲁棒的方法论标准。参与者是从过敏诊所和社区卫生中心招募的。纳入标准包含18-65岁的个人，被诊断为过敏性鼻炎，目前尚未接受免疫疗法。排除标准包括严重的胃肠道疾病，过去三个月内抗生素的使用以及同时参与其他临床试验。总共有80名参与者。结果：益生菌组显示出明显更高的提高率，而安慰剂组的8名参与者（80％）显示出改善的过敏性鼻炎症状（20％）（p <0.001）。结论：总而言之，该RCT有助于有力的证据，支持益生菌在减轻过敏性鼻炎症状时使用。观察到的显着改进，再加上有利的安全性，将益生菌定位为有希望的互补策略。关键词：过敏，1型超敏反应，过敏性鼻炎，免疫促进剂，益生菌
+91-11-40759000，电子邮件：jeemain@nta.ac.in 网站/网络
序号申请编号候选名称资格状态12 24031010660 Rohan Sai Pabba Telangana 13 240310850450 Sriyashas Mohan Kalluri Telangana 14 240310618179 Kesam Channa Channa basava basava basava basava basava basava basava basava reddy telangana 15 Iyan Maharashtra 17 240310038821 Shaik Suraj Andhra Pradesh 18 240310166809 Makineni Jishnu Sai Andhra Pradesh 19 240310033821 Rishi卡塔·塔尼（Kata Tanish Reddy Andhra） 22 240310580429 HIMANSHU THALOR RAJASTHAN 23 240310339412 THOTA SAI KARTHIK ANDHRA PRADESH 24 240310889590 TAVVA DINESH REDDY TELANGANA 8 akshat shaplot拉贾斯坦邦28 240310157524 PAREKH METED VIKRAMBHAI GUJARAT 29 240310228186 SHIVANSH NAIR HARYANA 30 240310059925塔尔邦33 240310405487 PRATHAM KUMAR BIHAR 34 240310150036 SANVI JAIN JAIN KARNATAKA 35 240310270352 GANGA SHREYAS TELANGANA 36 240310157063 52 MADHAV BANSAL DELHI 39 240310895915 POLISETTY RITISH BALAJI TELANGANA 40 240310046262 VISHARAD SRIVASTAVA MAHARASHTRA 41 24031036555555 Am Jayadev Reddy Telangana 44 240310874170 Kanani Harshal Bharatbhai Gujarat 45 240310011540 Yashneil Rawat Rawat Rajasthan 46 240310100229 Ishaan Gupta Rajasthan 47 42275 Mavuru Jaswith Telangana 50 240310535954 BHAVESH RAMAKRISHNAN KARTHIK DELHI 51 24031036475 PATIL PRANAV PRANAV MAHARAD MAHARASTRA 52 0310117290 Arsh Gupta Delhi 55 240310059329 N Shriram 泰米尔纳德邦 56 240310152921 Aadeshveer Singh 旁遮普邦
智能移动应用程序，用于使用机器学习和生成AI
Pomona，CA 91768 A BSTRACT本文解决了快节奏的时装行业中可持续性的关键问题，其特征是过度消费和浪费。我们提出了一种创新的解决方案，即慢速时尚应用程序，该应用程序利用高级人工智能（AI）技术来分析用户的身体测量结果，提供个性化的，包括性别的服装建议[4]。这种方法旨在通过鼓励更多周到的购买决策来最大程度地减少过度消费并减少环境足迹。我们程序的核心技术包括用于身体比率分析的AI，安全且符合隐私的数据处理框架以及旨在增强用户体验的直观用户界面。尽管挑战，例如确保身体测量的准确性并保持数据隐私，但我们通过严格的测试和实施加密协议来解决这些问题。跨不同用户场景的实验证明了该应用程序在减少不必要的购买和促进可持续性方面的有效性。服装浪费的显着减少和增加的用户满意度突出了缓慢的低时装的潜力，作为促进可持续时尚消费的工具。我们的项目强调了将技术和个性化整合到应对时装行业带来的环境挑战时的必要性和可行性。k eywords推荐系统，机器学习，人工智能，移动应用程序1。随着现代社会与快速前进的数字世界的发展，许多面对面的经历正在过渡到在线领域。例如，借助商店（例如Shein）的服装商品不断供应，这引起了过度消费和产品浪费的重要问题[5]。消费者可以轻松地以低价获得时尚的衣服，从而导致人们在壁橱中堆积了不质量和低品质的产品，更糟的是垃圾填埋场。平均而言，美国每年的每个人每年都有70件衣服（彭博，2022年），而2012年全球生产的约1.5亿件服装中有60％在生产后仅几年（Shukla，2022年）就被丢弃了。这种过多的废物造成了全球环境危机，而我的应用程序“慢速时尚”旨在应付对快速产品的需求。此应用程序通过先进的人工智能技术分析用户的身体，以找到其身体比率。然后，开放AI的GPT-3.5-Turbo Engine使用这些指标来生成定制的，包括性别的服装建议，这些建议同样允许男性，女性和性别中立用户可以深入了解其体格[6]。缓慢的低级时尚的高效和个性化允许用户在帮助环境过度消费的同时保持自信。
临床实践中的人工智能
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