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Nitish V. Thakor（IEEE 终身研究员）自 1983 年起担任约翰霍普金斯大学生物医学工程、电气和计算机工程教授。他还是新加坡国立大学新加坡神经技术研究所的创始主任（2012-2018 年），目前担任新加坡国立大学生物医学工程教授。Thakor 教授的技术专长是神经工程，他开创了许多脑监测、植入式神经技术、神经假体和脑机接口技术。他发表了 395 多篇同行评审期刊论文（H 指数 82）、16 项美国和国际专利，并共同创办了三家活跃公司。他曾担任《IEEE 神经系统和康复工程学报》主编，目前担任《医学和生物工程与计算》（Springer/Nature）的 EIC。他是即将出版的权威参考《神经工程手册》的编辑。 Thakor 教授曾获得 IEEE 医学和生物学工程学会颁发的技术成就奖（神经工程）和学术生涯奖。他还曾获得美国国立卫生研究院颁发的研究职业发展奖和美国国家科学基金会颁发的总统青年研究员奖。他是美国医学和生物工程学会院士、IEEE、生物医学工程学会和国际医学和生物工程联合会终身院士。他还曾获得印度孟买理工学院颁发的杰出校友奖和威斯康星大学工程学院颁发的百年奖章。
Neelesh Kumar Mehra，博士页面 | 1
发布。 2022； 352：1024–1047（影响因子 11.6）8. Padakanti Sandeep Chary、Naveen Rajana、Valamla Bhavana、Geetanjali、Hoshiyar Singh、Chandraiah Godugu、Santosh K Guru、Shashi Bala Singh、Neelesh Kumar Mehra。稳定化聚合物混合胶束的设计、制造和评估以实现癌症治疗的有效管理。药物研究。 2022 正在印刷。 （影响因子 4.67）。 9. Padmashri Naren、Anjali Cholkar、Suchita Kamble、Sabiya Khan、Srivastava S、Jitender Madan、Neelesh Kumar Mehra、Vinod Tiwari、Dharmendra Khatri。帕金森病的病理和治疗进展：线粒体的相互作用。 J 阿尔茨海默病。 2022 年。印刷中影响因子 4.27。 10. Kanan Panchal、Sumeet Katke、Sanat Kumar Dash、Ankit Gaur、Aishwarya Shinde、Nithun Saha、Neelesh Kumar Mehra、Akash Chaurasiya。复杂注射产品的不断拓展：开发和监管考虑。药物输送和转化研究。 2022 14；1-40。 doi: 10.1007/s13346-022-01223-5。 （影响因子 5.671）。 11. Ankaj Kumar、Valamla Bhavana、Thakor P、Padakanti Sandeep Chary、Naveen Rajana、Neelesh Kumar Mehra*。局部应用纳米晶体负载水凝胶的开发和评估。 J药物输送科学技术。 2022 74：103503（影响因子 5.062）12. Deepa Nakmode、Valamla Bhavana、Pradip Thakor、Jitender Madan、Pankaj Kumar Singh、Shashi Bala Singh、Jessica M. Rosenholm、Kuldeep K. Bansal、Neelesh Kumar Mehra*。脂质产品开发中脂质辅料的基本方面。药剂学。 2022； 14 (831) 1-28（影响因子 6.525）13. Sharma R、Kuche K、Thakor P、Bhavana V、Srivastava S、Mehra NK、Jain S. 硫酸软骨素：用于生物制药目的和组织工程的新兴生物材料。碳水化合物聚合物。 2022； 286：119305（影响因子10.723）。 14. Valamla B、Thakor P、Phuse R、Dalvi M、Kharat P、Kumar A、Panwar D、Singh SB、Giorgia P、Mehra NK*。设计药物输送系统以克服阴道
生成式人工智能和金融风险建模法学硕士学位以及......
人工智能技术的一个重要前景是提供低成本手段来减少金融合同摩擦、降低金融服务成本并改善消费者福利（Thakor 2020）。例如，银行和资产管理公司已将不同类型的机器学习和人工智能引入金融信息处理和金融决策中，以改善决策并加速将决策交付给业务线，同时通过合规和风险管理保持信任。在此过程中，公平、问责、隐私、风险和治理相关问题已成为技术和业务角度的首要障碍。学术金融界直到 2017 年左右才开始积极参与相关研究，《金融研究评论》的初步努力是由一期关于“走向金融科技及其他”的特刊发起的（Goldstein 等人 2019）。从那时起，关于人工智能金融文献的知识体系不断扩大，但仍然非常有限（Hendershott 等人 2021）。
第六卷，第三期 2019-10 月 20 日 - Zydus 卓越学校
SN Name of Students Class Name of House Position 1 Darshita Thakor VIII Shotput Girls - Shakti House 1 2 Kreesha Joshi VIII Shotput Girls -Shakti House 2 3 Smruti Delhivala VIII Shotput Girls -Chetna House 3 4 Krish Prajapati VIII Shotput Boys-Shakti House 1 5 Suryansh Bajpai VII Shotput Boys-Jagriti House 2 6 Dwarkesh Kansagra VIII Shotput Boys-Shakti House 3 7 Anaya Patel VIII Discuss Throw Girls- Urja House 1 8 Miti Vadhar VIII Discuss Throw Girls- Jagriti House 2 9 Darshita Thakor VIII Discuss Throw Girls- Shakti House 3 10 Kulanjay Chavda VIII Discuss Throw Boys - Jagriti House 1 11 Harshil Chhatbar VIII Discuss Throw Boys -Shakti House 2 12 Parth Gondaliya VIII Discuss Throw Boys -Jagriti House 3 13 Virja Shah VIII Long Jump Girls - Chetna House 1 14 Dinta Shah VII Long Jump Girls - Urja 院 2 15 Smruti Delhivala VIII 跳远女子组 - Chetna 院 3 16 Vidit Thakkar VIII 跳远男子组 -Chetna 院 1 17 Shivansh Mishra VIII 跳远男子组 -Chetna 院 2 18 Hridhaan Anand VIII 跳远男子组 -Shakti 院 3 19 Neev Patel VIII 男子 100 米。短跑 - Chetna House 1 20 Shivansh Mishra VIII 男孩 100 米。短跑 - Chetna House 2 21 Ishaan Upadhyay VIII 男孩 100 米。短跑 - Urja House 3 22 Virja Shah VIII 女子 100 米。短跑 -Chetna House 1 23 Jashvi Shah VIII 女子 100 米。短跑 -Shakti House 2 24 Drishti Thakkar VI 女子 100 米。短跑 - Jagriti House 3 25 Dev Kapadia VIII 男孩 200 米。短跑 -Urja House 1 26 Vidit Thakkar VIII 男孩 200 米。短跑 -Chetna House 2 27 Dwarkesh Kansagra VIII 男孩 200 米。短跑 -Shakti House 3 28 Anvesha Gupta VIII 女子 200 米。短跑 -Jagriti House 1 29 Jiya Thakkar VIII 女子 200 米。短跑 -Shakti House 2 30 Dinta Shah VII 女子 200 米。短跑 -Urja House 3 31 Jiya Thakkar VIII 女子 400 米。短跑 -Shakti House 1 32 Arya Dave VI 女子 400 米。短跑 -Urja House 2 33 Krishna Patel VIII 女子 400 米。短跑 -Jagriti House 3 34 Dev Kapadia VIII 男孩 400 米。短跑 -Urja House 1 35 Jahan Shah VII 男孩 400 米。冲刺 -Jagriti House 2
战略规划如何影响危机管理的分析
制造业仍然是发达国家和发展中国家的关键行业。制造业经历了充满挑战和动荡的运营环境，影响了需求和增长前景。制造业公司必须保持其设施和生产线全面运转，有时甚至全天候运转。强大的业务连续性和灾难恢复计划对其成功至关重要（Thakor，2015 年）。定期实施的强大危机管理框架也是管理可能影响制造公司的全球中断的关键部分（Saka，2014 年）。制造商必须制定战略计划，以确保在面临多种风险（包括天气、自然灾害、供应商/第三方、网络安全、运营风险和内部威胁）的情况下避免中断。危机管理方式，尤其是在制造业，可能会造成长期和昂贵的中断与快速恢复运营之间的差异。当然，最糟糕的情况是彻底失败，其后果是深远的，例如影响利益相关者的财务状况，以及辛勤工作的员工失去生计。根据 Wolf 和 Floyd (2017) 的说法，当危机来临时，它真的可以考验员工的勇气和管理层的领导能力。如果立即做出的决定仓促，并且没有充分和正确的信息来指导这些决定，那么可能会引发更多问题。因此，公司必须制定详细的计划，以减少紧急情况可能带来的任何混乱和混乱。
研究埃及农业研究生物学杂志定性和定量生物化学分析，对Veraval C
地址：1印度梅萨斯纳的生物学，市政艺术和城市银行科学学院 - 印度384002。2北古吉拉特大学Hemchandracharya北古吉拉特大学生命科学系，古吉拉特邦帕坦 - 印度384265。 *通讯作者：Maitri Thakor，Maitrithakor9820@gmail.com收到：16-08-2023;接受：22-01-2024;发表：14-04-2024 doi：10.21608/ejar.2024.229025.1428摘要食用绿色藻类物种是世界上分布最广泛和最多的宏观藻类，被认为是生物活性分子的重要来源，它是用于营养和营养应用的多生产能来源的重要来源。 目前的调查是关于从三种绿色海洋藻类Ulva Conglobata，Caulerpa racemosa和Bryopsis plumosa的三种生物化学成分进行的，该研究是从印度古吉拉特邦Veraval Chowpati海岸收集的。 使用UV-分光光度计分析生化成分，以评估其食物价值并在研究期间找出组成的变化。 bryopsis plumosa中的还原糖，脯氨酸和淀粉含量很高，随后是Caule RPA Racemosa和Ulva Conglobata。 脯氨酸含量高于三种藻类物种的总氨基酸。 lowry方法之后的蛋白质含量caulerpa racemosa的含量很高，1667.32±18.42（µGG-1干wt。） 接着是bryopsis plumosa 1394.98±18.78（µGG-1干wt。） 和Ulva Conglobata 292.72±17.85（µGG-1干wt。）。 在Bryopsis Plusmosa和Caulerpa racemosa中，蛋白质含量的记录最大，而不是在Ulva Conglobata中。2北古吉拉特大学Hemchandracharya北古吉拉特大学生命科学系，古吉拉特邦帕坦 - 印度384265。*通讯作者：Maitri Thakor，Maitrithakor9820@gmail.com收到：16-08-2023;接受：22-01-2024;发表：14-04-2024 doi：10.21608/ejar.2024.229025.1428摘要食用绿色藻类物种是世界上分布最广泛和最多的宏观藻类，被认为是生物活性分子的重要来源，它是用于营养和营养应用的多生产能来源的重要来源。目前的调查是关于从三种绿色海洋藻类Ulva Conglobata，Caulerpa racemosa和Bryopsis plumosa的三种生物化学成分进行的，该研究是从印度古吉拉特邦Veraval Chowpati海岸收集的。使用UV-分光光度计分析生化成分，以评估其食物价值并在研究期间找出组成的变化。bryopsis plumosa中的还原糖，脯氨酸和淀粉含量很高，随后是Caule RPA Racemosa和Ulva Conglobata。脯氨酸含量高于三种藻类物种的总氨基酸。lowry方法之后的蛋白质含量caulerpa racemosa的含量很高，1667.32±18.42（µGG-1干wt。）接着是bryopsis plumosa 1394.98±18.78（µGG-1干wt。）和Ulva Conglobata 292.72±17.85（µGG-1干wt。）。在Bryopsis Plusmosa和Caulerpa racemosa中，蛋白质含量的记录最大，而不是在Ulva Conglobata中。目前的工作中进行的所有测定法都表明，所有选定的绿藻都是生化的良好来源。根据所研究藻类的生化组成值，它们有可能成为在食品，饮食和制药行业中具有较高营养价值和使用的成分来源。关键字：生化组成，海洋藻类，蛋白质含量。
实施物联网的低功率技术
由于其各种应用领域，物联网近年来获得了极大的知名度。物联网应用程序的关键要素是物联网设备，该设备被归类为充分资源和资源受限（Thakor等，2021）。对资源受限设备的一个重要限制是有限的电池容量，因为当IoT设备中的通信发生时，会消耗大量功率，这会导致该设备在有限的时间内运行，直到电池持续。更换电池可能是小物联网系统的有效解决方案，但是对于大型物联网系统而言，很难更换和维护许多电池。增加电池寿命可能是大物业系统的有效解决方案。 低功率设计技术的使用是解决此问题的可行解决方案。 已将几种低功率设计技术应用于嵌入式系统的RTL级或低级数字系统模型（Benini等，2000）。 需要研究以根据物联网应用程序的功率要求提供更多策略来使用这些技术。 硬件体系结构，操作系统，应用程序和无线技术（例如半导体技术）在设计低功率物联网节点中起着重要作用。 例如，晶体管大小减小，泄漏电流用于减少VLSI芯片中的功耗。 将电源缩放，以避免高电场对小型设备的影响和设备过热。 芯片制造商主要关注高性能处理器；因此，优化处理器体系结构是主要问题。增加电池寿命可能是大物业系统的有效解决方案。低功率设计技术的使用是解决此问题的可行解决方案。已将几种低功率设计技术应用于嵌入式系统的RTL级或低级数字系统模型（Benini等，2000）。需要研究以根据物联网应用程序的功率要求提供更多策略来使用这些技术。硬件体系结构，操作系统，应用程序和无线技术（例如半导体技术）在设计低功率物联网节点中起着重要作用。例如，晶体管大小减小，泄漏电流用于减少VLSI芯片中的功耗。将电源缩放，以避免高电场对小型设备的影响和设备过热。芯片制造商主要关注高性能处理器；因此，优化处理器体系结构是主要问题。
2022 年秋季刊 - Frontier Weekly
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