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World File Search SystemSoumen
soummen basu
•领域：计算机视觉，深度学习•论文：超声检查的基于深度学习的胆囊癌检测•获得了高度声望的总理研究奖学金（授予印度前10名国家研究所的3.5％的博士学位学生）•开创了第一个基于AI的Gallbladder Cancel（GBC）检测模型（US）的CVPR 2022222.•通过基于AI的早期检测，创新的GBC检测的精确，高效且可解释的模型 - 将5年生存率从5％提高到57％。•发表在CVPR，MICCAI，医学图像分析和柳叶刀区域健康等高影响力国际场所发表。•在印度多家医院的物联网设备（Jetson）上设计了云应用程序原型和部署的模型，以实时临床测试。•计算机视觉，ML，数据结构课程的助教。获得了机器学习课程的杰出助教奖。
秋季学期2024-2025的时间表-CSE IITB
CS 230 2 LH102数字逻辑设计和计算机架构Bhaskar Raman/Prof.Sayandeep Saha CS 635 10 CC 103超文本的信息检索和采矿和网络教授Soumen Chakrabarti
海报展示会 11 月 26 日星期二
6 Lara Glass Anti-C1q 作为 SLE 进展的标志 Westmead 医学研究所 自身免疫 7 Soumen Sadhu 干燥综合征和非干燥综合征干眼病中的角膜上皮免疫反应 - 系统综述和荟萃分析
化学暂定课程清单 - 瓦桑斯2025年...
chy521化学主要项目第2阶段（18个学分）Soumen de I2C521 I 2化学项目2（18个学分）MSC428 MSC 2阶段2（9个学分）Veera Reddy Yatham MSC429 MSC 429 MSC Project（12学分） （15个学分）
debabrata datta_profile_new
简介：Debabrata Datta教授在计算机科学和应用程序的本科和研究生水平上拥有多年的教学经验。他的主要研究兴趣是数据分析的领域。他是电子和电信工程师机构的终身成员。他还担任各种期刊/会议/书籍的技术委员会成员。课程教学：机器学习，数据仓库和数据挖掘，密码学和网络安全，计算机网络，套接字编程，面向对象的编程概念，微处理器，数据库管理系统，数据结构，数据结构，对书籍章节的编程贡献简介：1。Madhumita Choudhury，Durba Paul，Anal Acharya，Nisha Banerjee和Debabrata Datta，“实时的面具面具和社会遥远的检测”，载于：有关社交福利应用程序的优化和增强计算机应用的观点，由P. Sivaram等编辑。al。，Igi Global，doi：10.4018/978-1-6684-8306-0.CH011。2。Anweshan Mukherjee，Rajarshi Saha，Ashwin Gupta，Debabrata Datta和Anal Acharya，“使用LSTM的情感分析”，载于：数据科学和机器学习百科全书，由John Wang，IGI Global编辑，IGI Global，PP。983 - 1006，doi：10.4018/978-1-7998-9220-5.CH057。3。Soumili Dey, Suchandra Datta, Rohan Das, Debabrata Datta , Anal Acharya, “Crime Analysis on Spatial Domain using Machine Learning”, In: Artificial Intelligence for Societal Development and Global Well- Being, edited by Abhay Saxena, Ashutosh Kumar Bhatt, Rajeev Kumar, IGI Global, DOI: 10.4018/978-1-6684-2443-8.CH005。4。肛门Acharya，Soumen Mukherjee，Arup Kumar Bhatcharjee，Debabrata Datta，Arpan Deyasi，“ Covid-19：这是印度高等教育的游戏变化吗？”
使用 Power BI 仪表板进行业务策略推荐的数据可视化方法
Kallal Banerjee 博士、Siddharta Das 和 Soumen Nath DOI：https://doi.org/10.33545/26648792.2024.v6.i1b.138 摘要 本研究提供了一个集成的 Power BI 仪表板，以提供销售、财务、营销和供应链方面的预测和未来预测。仪表板使组织能够利用数据分析和可视化的强大功能做出数据驱动的选择，优化资源配置和未来增长机会。仪表板的销售预测功能使用历史销售数据、市场趋势和客户行为模式预测未来的销售业绩，并实时查看收入估算、转化率和销售额。此外，仪表板利用不同的尖端算法提供精确的收入、费用和盈利能力估算。通过利用先进的算法，仪表板可以准确预测收入、费用和盈利能力。营销预测模块通过检查以前的活动绩效和市场趋势，收集来自各种营销渠道（如社交媒体、在线活动和客户互动指标）的数据，用于客户获取、品牌知名度和潜在客户生成活动。供应链预测部分结合需求预测、库存控制和生产调度，通过分析历史需求趋势、供应链中断和市场动态来预测优化库存水平、简化采购并提高整体供应链效率。用户可以使用 Power BI 仪表板提供的直观可视化、交互式图表和深入分析功能从各个角度和维度探索数据。它还可以与许多数据源链接，包括 CRM 系统、财务数据库、营销分析平台和供应链管理系统，并允许实时数据更新。总体而言，该计划为组织提供了一种强大而集中的方式来预测销售额、财务结果、营销影响和供应链要求。关键词：SWOT、BCG、APAC、DAX、SQL 简介 Power BI 是 Microsoft 开发的一款功能强大的商业智能工具，在各个行业中广受欢迎。它允许组织收集、分析和可视化来自不同来源的数据，从而实现数据驱动的决策并为业务运营提供有价值的见解 (Geetha Bhargava Mandava, 2018)。凭借其用户友好的界面和强大的功能，Power BI 已成为不同领域专业人士的必备工具。它使企业能够将非结构化数据转化为富有洞察力的仪表板、报告和可视化效果，从而使他们能够更彻底地理解关键业务 KPI [1] 。Power BI 通过结合来自多个来源（包括数据库、电子表格和基于云的服务）的数据，全面了解组织的绩效 [2] 。Power BI 的广泛且适应性强的可视化功能使其能够以引人入胜的方式描绘整个页面。该工具提供了各种图形、地图、图表和其他视觉组件，可以根据个人需求和设计偏好进行定制。通过组合不同的图形、使用配色方案和创建简单的导航界面，用户可以生成美观且动态的报告。此外，由于 Power BI 能够
地面甚长基线原子干涉测量法
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