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标题 作者 出版商 出版年份 ISBN 编号2 LOCOMOTIVE ...
标题 作者 出版商 出版年份 ISBN 编号 2 机车车厢维修统计（93-94） 铁路局 铁路局 351.0006 铁路年鉴 -1997 SUMAN CHOPRA 铁路年鉴 1998 0970-2865 351.0005 电力系统瞬态 TAYLOR E O GEORGE NEWENS 621.319 工程测量与检验 COLLINS A T GEORGE NEWENS 1964 389 机械车间估算 NORDHOFF W A McGRAW HILL 1964 670.42 科学研究仪器 LION K S McGRAW HILL 1964 621.37 ODHAMS 电机手册 ABBEY S ASIA PUB HSE 1964 629 生产工具设备 PARSONS S A J CLEAVER-HUME 621.9 工具设计 COLE C B AME TECH SOC 1964 621.9 机床操作第 2 部分 BURGHARDT H D McGRAW HILL 1964 671.35 应用力学 MORLEY A LONGMAN 1964 620.1 应用力学 LOW D A LONGMAN 1964 620.1 通过工作示例阐述机械理论 RYDER G H B.I. PUB 1964 621.8 车间实践百科全书 DAVIES V C & SKEAT ASIA PUB HSE 1964 670.42 机械设计：结构与绘图 SPOONER H J LONGMAN 1964 621.8 机械设计：结构与绘图 SPOONER H J LONGMAN 1964 621.8 通用工程车间实践 ASIA PUBLISHING HOUSE1962 670.42 通用工程车间实践 ODHAMS PRESS ODHAMS PRESS LT 1964 670.42 基础技术电气棉花 H B.I. PUB 1964 621.3 基础电气工程 CLAYTON AE & SHELLEY LONGMAN 1964 621.3 基础电气工程 CLAYTON AE & SHELLEY LONGMAN 1964 621.3 基础电气工程 CLAYTON AE & SHELLEY LONGMAN &
关于在线国家级网络研讨会发言人 M 博士的报告......
1. 简介 2024 年 3 月 30 日，吉隆坡大学 VLSI 与微电子研究小组组织了“使用分布式算术架构实现自适应滤波器”全国网络研讨会。网络研讨会旨在探讨分布式算术架构在实现自适应滤波器中的应用，并深入了解其应用和进步。 2. 目标：“使用分布式算术架构实现自适应滤波器”全国网络研讨会的目标是探索和阐明分布式算术架构在自适应滤波器实现中的应用。网络研讨会旨在让参与者全面了解在 VLSI 和微电子领域使用分布式算术架构的自适应滤波器的原理、技术和应用 3. 演讲者和主题 主旨演讲由 NIT Calicut 电子与计算机工程系助理教授 M Surya Prakash 博士发表。他的演讲重点是“使用分布式算术架构实现自适应滤波器”，深入了解了微电子和 VLSI 领域的复杂性和策略。重点是自适应滤波器。重点领域：了解自适应滤波器、探索分布式算术架构、实现技术、应用和优势、未来方向。 4. 描述：网络研讨会由 KL 大学 VLSI 和微电子研究小组组织，于 2024 年 3 月 30 日举行。NIT Calicut 的 ECE 系助理教授 M Surya Prakash 博士担任此次活动的特邀演讲嘉宾。Prakash 博士凭借其在该领域的专业知识，发表了一次富有启发性的演讲，涵盖了与自适应滤波器和分布式算术架构相关的各个方面。 5. 组织者 网络研讨会由 ECE 的 VLSI 和微电子研究小组组织，Fazal Noorbasha 博士和 K. Har Kishore 博士担任召集人。 K. Srinivasa Rao 博士和 Venkata Ratnam D 博士分别担任主席和联合主席，而 Suman Maloji 博士担任总主席。6. 主要亮点
这是这个长期运行的半导体会议83周年纪念日。 。 。 2025年设备研究会议宣布请求论文Durham
这是这个长期运行的半导体会议83周年纪念日。。。2025设备研究会议宣布呼吁北卡罗来纳州达勒姆（Durham）的论文（2025年1月6日） - 全球运行时间最长的设备研究会议（DRC）宣布了该会议83周年纪念日DRC 2025的论文呼吁。第83届DRC将于2025年6月22日至25日在北卡罗来纳州达勒姆市的杜克大学举行。DRC将来自学术界和行业许多学科的主要科学家，研究人员和学生汇集在一起，分享了他们在设备科学，技术和建模方面的最新研究和发现，包括许多关键设备技术的第一个披露。drc宣布抽象提交的截止日期是2025年2月15日。要提交摘要，请下载2025年的文件。DRC 2025技术计划提供了丰富而多样的议程，其中包含三个全体会议，七个主题演讲和40位受邀演讲者，涵盖了广泛的与设备相关的主题。该计划将包括口头和海报会议，展示电子和光子设备中的先进研究，晚间面板讨论以及有关异质整合设备的特别关注会议。全体会议将由设备科学技术领域的世界知名领导人进行：Eli Yablonovitch，Nicky Lu和Suman Datta。其他计划的重点包括有关异质整合，建模和模拟教程的简短课程以及充满活力的学生参与以及学生纸张奖励奖励出色的贡献。DRC 2025与电子材料会议（EMC）协调，认识到设备和电子材料研究之间的牢固相互作用，为两种会议的参与者之间的信息提供了有意义的信息交流的机会。DRC 2025在以下领域中寻求纸张摘要：
振兴农业：下一代基因分型和...
生产力（Abbass等，2022）。因此，它们对与食品相关的独特品质和地理指示构成了威胁。在过去的几十年中，气候变化已经开始影响茄科作物，极端的天气模式将显着影响番茄，胡椒和茄子的产量和质量（Lee等，2018; Bhandari et al。，2021; 2021; Suman，2022; 2022; 2022; 2022; Toppino等。，2022年）。尽管某些农业实践和耕种技术可能会提供临时应对机制，但需要实施长期策略来应对脆弱地区气候变化的挑战。繁殖策略在开发气候富裕品种以及常规育种技术（CBT）和新育种技术（NBT）方面起着至关重要的作用，为增强低输入生产系统中农作物弹性提供了强大的工具（Razzaq等人，2021年，2021年； Xiong等，20222）。从历史上看，育种计划一直集中在开发抗疾病的品种上以确保可持续生产（Poczai等，2022）。通过选择性地育种自然抗性或纳入野生亲戚的抗药性基因，育种者可以增强农作物对常见疾病的韧性，例如晚枯萎病，细菌枯萎病和病毒感染。繁殖工作还针对农艺性状，可以减轻气候变化对溶阿酸作物的影响，包括干旱耐受性，耐热性，耐水性（WUE）和营养吸收效率（NUE）。同时，增强水果质量的属性是番茄，胡椒和茄子的关键育种目标（Bebeli和Mazzucato，2009年）。因此，主要的育种重点是改善特征，例如avor，营养含量，质地和保质期，将它们纳入新品种，以确保这些农作物对消费者保持吸引力并适应不断变化的市场需求。在本文中，将审查有关下一代基因分型和 - 组技术的最新技术，用于审查茄科家族中多种弹性特征的分子预测，旨在为恢复和弹性设施（RRF）NextGeneration externeration Ensteration eutlanting Plans建立研究活动的起点。
标题作者 - Eprints Soton-南安普敦大学
作者Jane Speight教授* PhD，1,2 Elizabeth Holmes-Truscot* Phd，1,2 Mathew Garza，3 Renza Scibilia，4 Sabina Wagner MSC，5 Asuka Kato Phd，6 6 Sabone Pedrero Pedrero Phd，7 Sonya desch）Phd，8 Susandes Phd，8 Susan jusan jus liul phn jun jun j guin phd phd phd，9 sh k. 9 k. PhD, 11 Prof Ingrid Willaing MPH, 5,12 KaƟe M Babbot, 13 Bryan Cleal PhD, 5 Jane K Dickinson PhD, 14 Jennifer A Halliday BHealthSci(Hons), 1,2 Eimear C Morrissey PhD, 15 Giesje Nefs PhD, 16,17,18 Shane O'Donnell PhD, 19 Anna Serlachius PhD, 13 Per Winterdijk MD, 20 Hamzah Alzubaidi PhD, 21 Bustanul Arifin PhD, 22 Liz Cambron-Kopco PhD, 23 Corinna Santa Ana (Cornejo), 24 Emma Davidsen MSc, 5 Prof Mary de Groot PhD, 25 Maartje de Wit PhD, 26 Phyllisa Deroze PhD, 27 Stephanie Haack MSc, 28 Prof Richard I G Holt FRCP, 29,30 Walther Jensen, 31 Prof Kamlesh KhunƟ FMedSci, 32 Karoline Kragelund Nielsen PhD, 5 Tejal Lathia MD, 33 Christopher J Lee, 34 Bridget McNulty, 35 Prof Diana Naranjo PhD, 36 Rebecca L Pearl PhD, 37 Suman Prinjha PhD, 32 Prof Rebecca M Puhl PhD，38 Anita Sabidi，39 Chitra Selvan MD，40 Jazz Sethi，41 Mohammed Seyam MD，42 Jackie Sturt Phd教授，43 Mythily Subramanian MD，44,4,45蒂莫西·斯金纳（Timothy C Skinner）博士。2,49,50
第十五
成员 • Anil Razdan先生，印度政府电力部前秘书长兼能源与环境基金会主席 • Ajay Mathur博士，国际太阳能联盟总干事 • Gurdeep Singh先生，NTPC Limited董事长 • Ravinder Singh Dhillon先生，Power Finance Corp.董事长 • Satish B Agnihotri博士，印度政府MNRE前秘书长，印度理工学院孟买分校教授 • Upendra Tripathy先生，国际太阳能联盟前总干事 • Vibha Dhawan博士，能源与资源研究所总干事 • BC Bora先生，ONGC前董事长 • Rajinder Kumar Kaura先生，Bergen Group董事长 • Rajib K. Mishra博士，PTC India Ltd.董事长 • Suman Sharma女士，印度太阳能公司董事总经理 • Manoj K. Upadhyay先生，ACME Group董事长 • VK Garg博士，Power Finance Corporation前董事长 • Akshay先生Kumar Singh，Petronet LNG Ltd. 董事总经理兼首席执行官 • Winfried Damm 博士，GIZ IGEN 主任 • Lalit Bohra 先生，国家太阳能研究所总干事 • Arun K Tripathi 博士，NISE 前总干事 • Yoshiro KAKU 先生，NEDO 首席代表 • SSV Ramakumar 博士，印度石油公司研发总监 • AK Balyan 博士，Petronet LNG Ltd. 前董事总经理兼首席执行官 • Ashvini Kumar 博士，TERI RE Technologies 高级总监 • Kushagra Nandan 先生，SunSource Energy 联合创始人兼董事总经理 • Shuvendu Bose 先生，世界银行和国际金融公司顾问 • B. Bandyopadhyay 博士，印度政府 MNRE 前主任 • Disha Banerjee 女士，Smart Power India 政策与传播总监 • AK Dhussa 先生，印度政府 MNRE 前顾问印度 • Tata Power-DDL 首席合作、创新与研发主管兼 CEIIC 首席执行官 G. Ganesh Das 博士 • WRETC 和 Expo 总裁 Anil K. Garg 博士
使用人工智能预测可再生能源产量......
5 Suman Ramesh Tulsiani 技术园区-工程学院 摘要：本研究论文重点关注预测可再生能源生产，特别是太阳能和风能，在向可持续能源过渡中发挥着至关重要的作用。准确预测可再生能源产量对于有效融入电网至关重要。在本文中，我们提出了一种基于人工智能的方法，利用天气预报模型来预测可再生能源产量。具体来说，我们采用深度学习技术，包括长短期记忆 (LSTM) 网络，来预测太阳辐照度和风速，这是影响可再生能源发电的关键因素。我们使用各种质量指标来评估我们提出的框架的性能，包括平均绝对误差 (MAE)、均方根误差 (RMSE)、归一化指标 (nMAE、nRMSE) 和判定系数 (R2)。 关键词：可再生能源预测、人工智能、天气预测模型、可持续性。 1. 引言 近年来，由于人们对气候变化的担忧以及减少对有限化石燃料的依赖的需要，全球向可持续能源转型的势头愈演愈烈。在可再生能源选择中，太阳能光伏 (PV) 能源因其丰富的可用性和相对较低的环境影响而成为一种有前途的解决方案。然而，太阳能生产固有的多变性和间歇性对电网稳定性和能源管理构成了重大挑战。因此，准确预测可再生能源生产对于优化其与现有能源系统的整合以及确保可靠高效运行至关重要。人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 技术的最新进展为提高天气预报模型的准确性提供了有希望的途径，从而提高了可再生能源预测的可靠性 [1]。研究人员已经展示了基于 AI 的方法在包括太阳能预测在内的各个领域的潜力。例如，Adeh 等人的研究。 [1] 和 Chandola 等人的研究。 [6] 强调了基于人工智能的模型在预测太阳辐射和能源生产方面的有效性，特别是在多样化的气候条件下。此外，Roy 和 Mitra [2] 强调了优化控制系统以有效整合可再生能源的重要性，进一步强调了对稳健预测方法的需求。本文旨在利用现有研究的见解来开发一种基于人工智能的天气预报模型，该模型专门用于预测可再生能源生产，主要关注太阳能光伏能源。
生理流的建模和模拟-ERP系统
Suman Chakraborty教授（https://en.wikipedia.org/wiki/wiki/suman_chakraborty）是印度科技学院机械工程系Kharagpur，印度印度，印度，印度J. C. C. Bose National Sir ass Industry of Science and India Conviralmy和India offirment of India。他一直是医学与技术学院的负责人，也是该研究所的研发院长。他当前的研究领域包括微流体，纳米流体，微纳米量表运输，特别关注生物医学应用，包括用于负担得起的医疗保健的新型诊断技术。Chakraborty教授是印度荣誉荣誉主席，美国机械工程师学会（ASME）的Freeman Scholar奖和工程与计算机科学类别的Infosys奖的最新奖项。根据他的杰出研究贡献，他还在2023年由《亚洲科学家》杂志和印度印度的机械和航空航天工程领域排名最高的研究人员在2023年在亚洲所有学科的前100名研究人员列出。他曾获得2013年令人垂涎的Santi Swaroop Bhatnagar奖，这是印度政府的最高科学奖。他被当选为美国物理学会的会员，皇家化学学会会员，ASME院士 - 领先的国际学术机构的3名。他还是所有印度国家科学与工程学院的研究员。他曾获得印度国家科学学院G. D Birla科学研究奖 - Reliance Industries Platinum Platinum jubilee面向应用的研究奖，Rajib Goyal年轻科学家奖，Indo-US研究研究所，Scopus Young Scientist授予的Indo-US研究奖学金（德国人）的Scopus Young Scientist奖（德国人）的科学/年轻人奖学金（德国人）的研究员奖（德国）的研究员奖（德国人）高等教育，科学与工程学院，并获得了印度国家工程学院杰出教师奖。他还是亚历山大·冯·洪堡（Alexander von Humboldt）的研究员，也是国外各种各样的主要大学的客座教授。他在国际顶级期刊（550+）中拥有大量有影响力的出版物，具有高引用（17000多个）以及专利/许可技术，并且在服务不足的人口和社区保健方面具有独特的技术开发专业知识。
2021-22 年经济调查
该调查受益于多位官员和专家的评论和意见，特别是 BVR Subrahmanyam、Amrit Lal Meena、Amit Yadav、Anant Swarup、Amitabha Pradhan、Dr. M. Angamuthu、Gaurav Masaldan、Dr. C. Vanlalramsanga、Ishtiyaque Ahmed、Renu Lata、Rishika Choraria、Dr. Mridul Saggar、Rajiv Jain、Soumasree Tewari、Deepika Rawat、Sukhbir Singh、Yashwant Sigh、JP Singh、Jitender Sokal、Ranjeev、Samir Kumar、Dhrijesh Kumar Tiwari、Suman Patel、Dr Veena Dhawan、Dr Suhas Dhandore、V Dhanya、Saksham Sood、Bhanu Pratap Singh、Sanjay Kumar Singh、Dalip Kumar、Dinesh Kapila、Amit Shreeansh、Jasvinder Singh、Naresh Pal Gangwar、Neelesh Kumar Sah、Arun Kumar、Rajasree Ray、Sonamani Haobam、Dr.乌玛娜·萨兰吉博士Subrata Bose, Priti Singh, Sanyukta Samaddar, Shishir Seth, Kamal Kishore, Mona Chhabra Anand, Ashok Kumar, Abhay Bakre, Rajiv Ranjan Mishra, Binod Kumar, Sharmi Palit, RK Sinha, Dr Nandakumaran P, Kamal Pandey, Brij Raj, Amit Kumar, Ishita Sharma, Pawan Chowdhary, Vishal Pratap Singh, Kusum Mishra, Aditya Kumar Ghosh, Rupa Dutta, Sudhansu Sekhar Das, Aparna S. Sharma, Awadhesh Kumar Choudhary, Animesh Bharti, Ajith Kumar N, Sanjoy Roy, Sujoy Mitra, J. Rajesh Kumar, Padmakumar Sankaran Nair, Jithesh John, Gorityala Veer Mahendar, Alok Chandra, Preeti Nath, Arvind Chaudhary, Gaurav Kumar, Shakil Alam, Rajib Kumar Sen, Nandita Mishra, Ashwini Kumar, Anshuman Mohanty, Usha Suresh, Piyush Srivastava, Simmi Chaudhary, Arun Kumar, Kuntal Sensarma, Vishal Kapadia, Sunil Kumar Garg, GS Panwar、HK Hajong、Medha Shekar、Sushanta Kumar Das、Kuldip Narayan、Peeyush Kumar、Baldeo Purushartha、Ajit Ratnakar Joshi、NK Santoshi、Deepak Singh、Kalpana Dhawan、Subhash Chand、Naveen Sirohi、Arpit Bhargava、Arzoo Arora、Rohan Verma、Ram Singh。
审稿人名单
机器学习回归树方法根据斯里兰卡儿童恒牙萌出状况预测年龄 DOI：10.9734/jamcs/2022/v37i130425 审稿人：(1) S.Kannadhasan，印度切兰工程学院。(2) Calin Ciufudean，罗马尼亚斯特凡大公大学。其他审稿人：(1) Jyoti Dabass，印度北卡普大学。(2) Kalpana Devi S，印度伊斯瓦里工程学院。(3) Fadele Ayotunde Alaba，尼日利亚联邦教育学院。完整的同行评审历史记录：https://www.sdiarticle5.com/review-history/78816 巴塞尔协议操作风险资本模型中频率和严重程度分布的数学卷积蒙特卡罗模拟 DOI：10.9734/jamcs/2022/v37i130426 审稿人：(1) S. Selvakani，印度 Arakkonam 政府艺术与科学学院。(2) Onu，Obineke Henry，尼日利亚伊格纳修斯阿朱鲁教育大学。(3) Hassan Kamil Jassim，伊拉克 Thi-Qar 大学。其他审稿人：(1) Rizwan Yousuf，SKUAST，印度。(2) Adeniran Adefemi Tajudeen，尼日利亚伊巴丹大学。(3) Ali Arshaghi，伊朗伊斯兰阿扎德大学。 (4) 费尔南多·冈萨雷斯·塔瓦雷斯 (Fernando Gonzalez Tavares)，巴西里贝朗普雷图大学。 (5) Rose Irnawaty Ibrahim，马来西亚伊斯兰教大学，马来西亚。 (6) Shouvik Sadhukhan，印度卡拉格普尔理工学院、印度空间科学技术研究所，印度。完整的同行评审历史：https://www.sdiarticle5.com/review-history/84000 Tumarkin 结果的调和分发版本 DOI：10.9734/jamcs/2022/v37i130428 审稿人：(1) M. Valliathal，印度 Chikkaiah Naicker 学院。 (2) Mahfut，楠榜大学，印度尼西亚。其他审稿人：(1) Benson Chukwunonso Ezeanyi，Nnamdi Azikiwe 大学，尼日利亚。 (2) Selvarathi，印度卡伦亚技术与科学研究所。完整的同行评审历史记录：https://www.sdiarticle5.com/review-history/84338 使用高斯-乔丹向量变换对大型矩阵进行逐步求逆 DOI：10.9734/jamcs/2022/v37i130429 审稿人：(1) Sobhy El-Sayed Ibrahim，埃及本哈大学。(2) Leonardo Simal Moreira，UniFoa – 巴西沃尔塔雷东达大学中心。(3) Suman Maity，印度 Raja NL Khan 女子学院（自治）。其他审稿人：(1) Shibbir Ahmad，孟加拉国达卡工程技术大学。完整的同行评审历史：https://www.sdiarticle5.com/review-history/83290 确保在成本和时间方面使用身份验证系统在加纳库马西技术大学实现有效的安全学习环境 DOI：10.9734/jamcs/2022/v37i130430 审稿人：(1) TS Arulananth，印度 MLR 理工学院。(2) Sathish Kumar，印度 Sri Venkateswara 工程学院。其他审稿人：(1) TSMurunya，印度 Arasu 工程学院。完整的同行评审历史：https://www.sdiarticle5.com/review-history/74782