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Techno Funda股票选秀 - 高能电池（印度）有限公司
高能量电池（印度）有限公司（HEB）在利基市场上运营，向国防部门销售专业产品。最近对土著化和atmanirbhar的推力，其中govt。希望增加印度武装部队所需的武器/设备的制造，为公司提供了积极的前景。该公司拥有内部研发的强大基础，以设计，开发和建立银锌，镍镉和氯化镁电池的制造，用于严格应用，例如在水上推进，控制指南，通信，紧急开始，紧急开始和航空航天应用。公司可以从事任何开发活动，并建立用于在许多关键应用中使用电化学系统的技术。GOI计划针对电池和储能系统（ESS）计划的巨额资本支出为公司提供了强大的增长机会。GOI为高级细胞化学宣布的PLI计划可能会导致私营部门的公司更高级别的流量。此外，它还希望增加出口的贡献。估值和建议：
通过在技术经济评估中包括对未来光伏植物的技术经济评估中的整合成本来提高传统的电力成本
在2015年巴黎协定之后，很明显，各国必须面临实质性快速的能源过渡，以减少环境影响和不可持续的不可再生自然资源的消耗。尤其是，电力生产应从基于化石燃料的集中式配置转变为基于RES的分布式系统，其中太阳能和风应该起主要作用。同时，即使间歇性地渗透到不直接控制的生成来源，也应保证电网的高安全性和可靠性。1因此，将从VRES部门询问新服务，以更好的生产预测和分配性，例如，通过安装存储系统以及积极参与电力市场。2，由于空气和环境质量的改善以及新的业务部门和工作的潜在创造，预期的能源转变将为环境和社会带来无疑的好处。3然而，由于新一代能力，网格基础架构和数字化的投资对于适应这种特征和快速变化是必要的，因此需要为当前的能源系统增加成本。1本研究重点是如何将这些额外成本包括在未来的技术评估中，以避免社区完全社交和支付。通常，将LCOE计算为发电厂产生的总成本除以生命周期中产生的总能量。电厂的技术经济评估是基于电平的电平成本（LCOE），这相当于与选定类型的发电厂生产千瓦时的成本。成本通常包括初始投资，运营和维护（O＆M）支出，燃料和易消耗成本（如果适用），而考虑到发电厂及其组件的降解率，可以调整产生的能源量。该定义在参考文献4中描述。对于PV系统，参考文献5-7提出了其他LCOE伪造。基本公式可以像参考5中的5次扩展，并提供有关计算年度电力生产的更多详细信息，并用WACC（加权平均资本成本）代替折现率。在这里给出了公式，就像经典LCOE的示例：
国际智能会议.pdf
Meghdut Roy Chowdhury 先生，Techno India Group Pauline Laravoire 女士，Techno India Group Anit Adhikari 先生，Techno India Group Sujoy Biswas 博士，Techno India Group Subhasis Biswas 博士，Techno India Group
通过综合有机兰金循环 - 逆渗透系统优化太阳能收获：技术 - 经济分析
摘要：当涉及到中小型范围的海水脱盐时，由太阳能提供动力的有机兰氨酸周期（ORC）是当前可用的最能量 - 能量的技术。已经开发了各种太阳能技术来捕获和吸收太阳能。其中，抛物线槽收集器（PTC）已成为一个低成本的太阳能热收集器，其运营寿命很长。本研究分别研究了使用Dowtherm A和甲苯作为太阳周期和兽人周期的工作流体的PTC驱动ORC的热力学性能和经济参数。热经济多目标优化和决策技术用于评估系统的性能。分析了四个关键参数，以至于它们对充电效率和总小时成本的影响。使用TOPSIS决策，可以识别出Pareto Frontier的最佳解决方案，其兽人充电效率为30.39％，每小时总成本为39.38 US $/h。系统参数包括137.7 m 3/h的淡水质量，总输出净功率为577.9 kJ/kg，区域加热供应量为1074 kJ/kg。成本分析表明，太阳能收集器约占每小时总成本的68％，为26.77 us $/h，其次是涡轮机，热电发生器和反渗透（RO）单元。
diy beio（Techno）Logy-演员和Perspektives。第六章。 。共同生物学 - 生物技术和基因工程的下一阶段。
这些方面的未来意义自然很难精确地预测。但是，在可预见的将来将它们驳回诸如“这将保持不变”或“这将永远不会构成任何事物”之类的陈述似乎越来越不合适，而在沟通和行为模式在全球范围内以及以前所未有的速度变化以及所有社会阶层的变化时（Sauter 2013，第20页，第20页）。以下讨论的起点是Engelhard/Hagen（2012）的报告，该报告通过对公共和私人研究机构的参与者的访谈，探讨了他们对DIY生物学运动的影响以及如何影响。首先通过RüdigerTrojok（2012）的简短专业知识进行了对该主题的首次加深，以及Christof Potthof（2013）的评论报告（2013年）（Gen-Ethisches netzwerke。V.）。最终阐述是由RüdigerTrojok在另一个短期专业知识（Trojok 2014）的过程中进行的，并在最终报告准备中作为ITAS员工进行了。
使用Luminex液体悬浮芯片技术
方法：该研究包括737例患者：585例糖尿病（DM）和152例DKD。人口统计和医学特征的倾向评分匹配（PSM）确定了78例患者的子集（DM = 39，DKD = 39）。使用两个Luminex液体悬浮芯片根据分子量和浓度来检测11个尿生物标志物。The biomarkers, including cystatin C (CysC), nephrin, epidermal growth factor (EGF), kidney injury molecule-1 (KIM-1), retinol-binding protein4 (RBP4), a 1-microglobulin ( a 1-MG), b 2-microglobulin ( b 2-MG), vitamin D binding protein (VDBP), tissue在DM和DKD组中比较了金属蛋白酶-1（TIMP-1），肿瘤坏死因子受体1（TNFR-1）和肿瘤坏死因子受体-2（TNFR-2）的抑制剂。使用接收器操作特征（ROC）曲线分析评估了单个生物标志物和各种生物标志物组合的诊断值。
使用深度学习技术通过 MRI 图像对脑肿瘤进行检测和分类 Rashika Mangla 应用数学系，德里理工学院
使用深度学习技术通过 MRI 图像对脑肿瘤进行检测和分类 Rashika Mangla 德里理工大学应用数学系，新德里，印度 *通讯作者电子邮件：rashika123mangla@gmail.com Chetna 德里理工大学应用数学系，新德里，印度 电子邮件：chetnamor4family@gmail.com 摘要 --- MRI 图像在脑肿瘤分类和检测中起着重要作用，但与使用医疗设备进行检测和分类（由放射科医生或临床专业人员完成一项耗时费力的任务，其准确性仅取决于经验）相比，使用深度学习技术和算法对脑肿瘤进行检测和分类会有所帮助。因此，为了克服这些限制，使用计算机辅助技术变得越来越重要。在本文中，早期检测和诊断的脑肿瘤图像及其 csv 数据已被用来找出 CNN 算法对肿瘤检测的准确性和 SVM 算法对肿瘤良性和恶性分类的准确性。HOG 已用于特征提取。经过实验，观察到CNN的检测准确率达到了87.02%，进一步利用SVM对肿瘤进行分类，最高准确率达到了96.35%。实验证明，即使在整个过程中使用了三种不同的方法，检测和分类的准确率仍然很高。关键词---CNN (卷积神经网络)、HOG (方向梯度直方图)、SVM (支持向量机)、磁共振成像 (MRI)。引言脑瘤是一种脑部异常生长，可能是有害的，也可能是无癌的。不受控制的细胞增殖和过度的脑损伤会导致
FDP推力区域：工程和管理FDP标题：AI＆IT在研究中的应用
指定与组织：印度加尔各答Techno Internation New Town计算机科学与工程系副教授。指定与组织：印度加尔各答Techno Internation New Town计算机科学与工程系副教授。
碳储备的时空变化 -
wwjmrd 2024; 10（11）：1-6 www.wwjmrd.com国际杂志《同行评审》杂志裁定期刊索引因素索引因素SJIF 2017：5.182 2018：5.51：5.51，（ISI）2020-2021：1.361 E-ISSN：2454-6615印度加尔各答。Nagaraj Narayan Sannabhadi海洋学系印度科技大学，西孟加拉邦，EM4/1，盐湖区V，印度加尔各答。印度西孟加拉邦技术大学海洋学海洋学系，EM4/1，盐湖区V，印度加尔各答。Subhra Bikash Bhattacharyya海洋学系，印度技术大学，西孟加拉邦，EM4/1，盐湖区V，印度加尔各答。 苏菲亚·扎曼（Sufia Zaman）海洋学系，印度科技大学，西孟加拉邦，EM4/1，盐湖区V，加尔各答，印度。 Abhijit Mitra海洋学系，印度技术大学，西孟加拉邦，EM4/1，盐湖区V，加尔各答，印度。 通讯：印度西孟加拉邦技术大学海洋学系的Nagaraj Narayan Sannabhadi系，EM4/1，盐湖区V，印度加尔各答。Subhra Bikash Bhattacharyya海洋学系，印度技术大学，西孟加拉邦，EM4/1，盐湖区V，印度加尔各答。苏菲亚·扎曼（Sufia Zaman）海洋学系，印度科技大学，西孟加拉邦，EM4/1，盐湖区V，加尔各答，印度。Abhijit Mitra海洋学系，印度技术大学，西孟加拉邦，EM4/1，盐湖区V，加尔各答，印度。 通讯：印度西孟加拉邦技术大学海洋学系的Nagaraj Narayan Sannabhadi系，EM4/1，盐湖区V，印度加尔各答。Abhijit Mitra海洋学系，印度技术大学，西孟加拉邦，EM4/1，盐湖区V，加尔各答，印度。通讯：印度西孟加拉邦技术大学海洋学系的Nagaraj Narayan Sannabhadi系，EM4/1，盐湖区V，印度加尔各答。
年度报告
印度理工学院（BHU）瓦拉纳西（Varanasi）的存在归功于马哈马纳·潘迪（Mahamana Pandit Madan Mohan Malviya），巴拉特·拉特纳（Bharat Ratna） - 现代印度第一座住宅大学的创始人，他们可以预见到技术教育在增强独立印度的技术教育中至关重要的作用。该研究所的工程教育始于1919年，建立了Banaras工程学院（Benco）。下一阶段的发展阶段是建立了技术学院（Techno）和采矿与冶金学院（Minmet）。在1968年，BHU的以前的工程学院，即Benco，Minmet和Techno，合并为理工学院（IT-BHU）。以前的IT-BHU一直在该国顶级工程机构中排名。It-Bhu于2012年6月29日通过议会法案成为IIT（Bhu）Varanasi。