书籍名称:添加剂制造和加入的进步。第32章 - 通过冷金属传递过程,AISI 316L奥氏体不锈钢焊接的机械性能的一些研究。出版商:Springer,2019 pp。359-371。书籍名称:制造中计算方法的进步。第16章 - AISI 321 Austenitic不锈钢的激活的TIG焊接用于预测拉伸试验的焊接强度的参数影响 - 实验和有限的元素方法方法。出版商:Springer,2019 pp。179-192。书籍名称:制造中计算方法的进步。第90章 - 在球形压力容器中操作过程中潜在衬里故障的有限元分析。出版商:Springer,2019 pp。1073-1087。书籍名称:设计和制造的模拟。第5章 - 关于TIG焊接的Ti-6Al-4V板的春背效应的研究。出版商:Springer,2018 pp。147-171。
SivaChandra Jangam 于 2015 年获得印度理工学院坎普尔分校 (IIT Kanpur) 电气工程学士学位,并分别于 2017 年和 2020 年获得加州大学洛杉矶分校 (UCLA) 电气工程硕士和博士学位。他是 Subramanian Iyer 教授指导下的异构集成和性能扩展中心 (CHIPS) 的成员。他的研究兴趣包括异构集成、先进封装和系统扩展。他的博士研究是关于硅互连结构 (Si-IF) 技术的开发,这是一种细间距 (10 µm)、高带宽、低延迟和低功耗的异构集成平台。他率先开发了硅基板技术、细间距组装技术和高带宽通信接口。他目前在加利福尼亚州库比蒂诺的 Apple 担任 3D IC 技术专家,隶属于硅工程集团 (SEG-Packaging),开发先进封装解决方案。
摘要:Siva-1是一种已知的抗凋亡蛋白,在多种癌细胞中发挥作用。然而,Siva-1是否通过NF- κ B通路影响胃癌的多药耐药性目前尚不清楚。本研究旨在确定Siva-1在体外胃癌抗癌药物耐药性中可能的作用。建立了稳定Siva-1过表达的长春新碱(VCR)耐药的KATO III/VCR胃癌细胞系。通过蛋白质印迹法检测Siva-1、NF- κ B、多药耐药1(MDR1)和多药耐药蛋白1(MRP1)的蛋白表达水平。通过测量KATO III/VCR细胞对VCR、5氟尿嘧啶和阿霉素的50%抑制浓度来评估Siva-1过表达对抗癌药物耐药性的影响。流式细胞术检测阿霉素流出率和细胞凋亡率,同时采用集落形成实验、划痕愈合实验和Transwell实验检测细胞增殖、迁移和侵袭。本研究结果显示,Siva-1过表达的KATO III/VCR胃癌细胞对VCR、5氟尿嘧啶和阿霉素的敏感性显著降低。流式细胞术结果显示,Siva-1过表达的KATO III/VCR胃癌细胞对VCR、5氟尿嘧啶和阿霉素的敏感性显著降低。
智慧城市的未来:机器学习和人工智能的作用 I. Venkata Dwaraka Srihith 1* , I. Venkata Siva Kumar 1 , R. Varaprasad 2 , Y. Rama Mohan 2 , T. Aditya Sai Srinivas 2 , Y. Sravanthi 3 1 Alliance University, Alliance University - Central Campus, Chikkahadage Cross Chandapura-Anekal, Main Road, Bengaluru, Karnataka 562106, India 2 G. Pulla Reddy Engineering College, Near Pasupula Village, Kurnool - Nandyal, Main Road, Kurnool, Andhra Pradesh 518007, India 3 独立研究员 *通讯作者:I. Venkata Dwaraka Srihith Alliance University, Alliance University - Central Campus, Chikkahadage Cross Chandapura-Anekal, Main Road,班加罗尔、卡纳塔克邦562106,印度 文章历史 收到日期:2022 年 8 月 17 日 接受日期:2022 年 9 月 23 日 发表日期:2022 年 9 月 30 日 摘要:“智慧城市”的目标包括减轻城市化进程带来的负担、减少能源消耗、保护环境、促进当地经济和人民生活水平,以及促进更广泛地获取和使用尖端信息和通信技术 (ICT)。在智慧城市中,ICT 对于政策制定、决策、计划执行和有用服务的提供至关重要。本分析的主要目标是研究人工智能和机器学习所起的作用。教育技术的例子包括深度强化学习 (DRL) 和机器学习 (ML)。在复杂的智慧城市环境中,上述方法可用于制定最佳规则。本文详细讨论了智能交通、网络安全、智能电网 (SG) 的节能使用、无人机 (UAV) 的高效使用以确保最佳的 5G 和超 5G (B5G) 通信以及智能健康监测。最后,我们讨论了尚未解决的研究挑战以及可能使“智慧城市”概念更接近实现的未来研究方向。关键词:物联网 (IoT)、智慧城市、机器学习 (ML)、人工智能 (AI)、5G。I. 简介
基于控制器的UPQC,以增强混合能源系统,驱动器和自动化的功率质量(ESDA) - 2019年。12。G. Mallesham Ch。Siva Kumar基于ANN- UPQC的性能分析:提高与网格计算,通信和传感器网络(CCSN)相关的混合绿色能源系统的功率质量(CCSN) - 2019年。13。G. Mallesham Ch。Siva Kumar使用UPQC用于混合SOFC和SCIG的风能系统的功率质量增强,该风能系统连接到弱电网国际电气,通信,电子,电子,仪器和计算会议(ICECEIC) - 2019年。14。ch。Siva Kumar,G。Mallesham“新的
Ihab 带领他的团队四年来第二次荣获研发奖。这一享有盛誉的奖项表彰了全球范围内开发的最有前途的新产品、新工艺、新材料和新软件。有人可能会说,这些奖项体现了创新的实际行动。在谈到合作时,计算机科学家 Siva Rajamanickam 和他的团队获得了 R&D 100 奖,Siva 说这个项目是在休息室开始的。“我和一位同事在休息室闲逛时问了一个问题,‘帐篷里最高的杆子是什么?’意思是,材料工作流程中最昂贵的部分是什么,”Siva 说道。“我的同事解释了他们如何花费数月时间进行密度泛函理论模拟,并指出如果可以加快这个过程,将会‘改变游戏规则’。“那次谈话让我开始思考如何为 DFT 构建一个人工智能模型。我向同事提出了这个想法,他对此表示怀疑——我没有材料科学背景,所以我是一个局外人,他建议我可以做得比他们几十年来做得更好。但他向我推荐了两位 DFT 专家,他们恰好
全国可持续图书馆数字化转型会议于2024年1月29日至30日在蒂鲁瓦鲁尔泰米尔纳德邦中央图书馆举行,由蒂鲁瓦鲁尔的泰米尔纳德邦中央图书馆举行,由加尔各答的Raja Rammohun Roy图书馆基金会赞助。并由DTE支持(赞助)。ER和IPR,DRDO,德里 - 110054。就职典礼由Padma Shree和Kalaimanai博士Sirkali Siva Chidambaram提供。在有关可持续性和数字化转型的演讲中,他包括了包括泰米尔语诗歌在内的各种文学作品。Padma Shrie和Kalaimanai博士Sirkali Siva Chidambaram博士与Cutn的Hon'ble副校长M. Krishnan教授一起发布了首届会议期间的第一本纪念品副本。此外,加尔各答的Jadavpur大学图书馆与信息科学系的Udayan Bhattacharya教授也接受了同样的接受。
[26] R. B. Jackson,S。Li,S。B. Banisetty,S。Siva,H。Zhang,H。Zhang,N。T. Dantam和T. Williams,“一种在机器人认知构造中的情境敏感道德认知的综合方法IEEE/RSJ,2021,pp。1911–1918。
Emslais,V.,Rosa,C.,Routy,S.,Levy,J. &Fischerbach,A。 div> (2024)。 div> 卢森堡的Ingra Cleaning Nasting的指导质量Righmate赢得了:来自Sorying许可的Feddings)。 div> 教育测试中心世纪(Lucket)和服务l'er l'e Innovationpépologiques(脚本)。 div> https://doi.org/10.48746/bb2024lu-3&Fischerbach,A。 div>(2024)。 div>卢森堡的Ingra Cleaning Nasting的指导质量Righmate赢得了:来自Sorying许可的Feddings)。 div>教育测试中心世纪(Lucket)和服务l'er l'e Innovationpépologiques(脚本)。 div>https://doi.org/10.48746/bb2024lu-3https://doi.org/10.48746/bb2024lu-3
4。“通信会话的媒体服务器管理”,在6月份向Landon Cox提交2021。授予美国专利号3月的11,601,4782023。5。“使用远期错误校正中的流码恢复损失”,于2021年9月向Michael Rudow,Ganesh Ananthanarayanan和Martin Ellis提起。授予美国专利号11,489,620 2022年。6。“通过大语言模型生成自适应比特率数据流神经网络代码”2024。7。“用于检测数据文件中异常的技术”,与Ryan Beckett和Siva Kakarla一起于4月2024。8。“自动检测复杂配置中的异常”,在2023年5月向Ryan Beckett和Siva Kakarla提交。9。“计算资源的双层机器学习辅助管理”,Zibo Wang,Pinghe Li,Mike Liang于2023年5月。10。在2023年5月向Anuj Kalia,Xenofon Foukas和Bozidar Radunovic提出的“节能5G VRAN的功率控制”。11。“针对虚拟化无线电访问网络的CPU电源管理”,于2023年5月向Anuj Kalia,Xenofon Foukas和Bozidar Radunovic提交。12。“预测VRAN资源负载的无线参数限制”,于2022年5月向Anuj Kalia,Sanjeev Mehrotra和Victor Bahl提交。13。“确定参考信号传输时间”,在2022年5月向Neil Agarwal,Manikanta Kotaru和Victor Bahl提交。