蒂鲁吉拉帕利乘客对航空服务看法的研究 R.Khader Mohideen 副教授,贾马尔穆罕默德学院(自治学院),特里奇 S.Abdul Rajak 助理教授,贾马尔穆罕默德学院(自治学院),特里奇 摘要 世界已经变成了一个地球村,生活在世界各个角落的人们可以更轻松地与亲人联系,并扩大他们的商业网络,而没有太多的麻烦。得益于蓬勃发展的民航业,它帮助人们在短短几个小时内到达世界的每个角落。作为这个地球村的一部分,印度也见证了往返该国的航空旅客数量的急剧增加。知名国际航空公司之所以在印度开展业务,主要是因为它们吸引了印度人,主要是商务和休闲旅客。几十年来,印度国内航空公司一直停滞不前。根深蒂固的官僚政策制约了任何发展,国家垄断了所有国内航空决策。然而,经济的增强加上富裕居民数量的增加引发了变化,对航空运输的需求超过了运力。作为回应,政府在部长报告之后抓住了航空改革的机会,该报告为印度国内航空公司的政策提供了路线图。大量飞机订单通过放松监管壁垒进一步发展经济活动。调查这项调查捕捉到了在当今更加自由和竞争更加激烈的市场环境中旅行的乘客的看法。印度第一家低成本航空公司印度航空已经改变了印度的竞争格局。
印度水晶增长协会2023年的P. Ramasamy国家水晶增长奖(29.08.2024)。由Bharathidasan University(Trichy)颁发的赞赏证书,在教师节庆祝活动期间,在科学和Scopus网络中获得高HINDEX,2022年。泰米尔纳德邦青年科学家奖 - 2018年,政府。泰米尔纳德邦科学城,钦奈钦奈科学院研究员(2018年)博士后奖学金(2010年10月 - 2011年10月 - 2011年),日本AICHI技术学院。年轻科学家奖学金(2008- 2011年),DST快速轨道,印度政府。泰米尔纳德邦青年科学家奖学金奖(2008-2009)CSIR - 印度政府高级研究员(SRF)。
理论物理学,意大利Trieste,9月9日至27日,1991年10。冬季学校在“流形和物理学”部门。物理学,巴拉蒂达桑大学,特里希,1992年12月21日 - 1993年1月9日11.在“数学国际生态学中心”理论物理学中的第四届秋季课程,意大利三雅院,10月24日至11月11日,1994年11月11日。关于“非线性控制与国际混乱控制中心”理论物理学中心的讲习班关于“国际生物大分子中心结构”理论物理学的研讨会,意大利三角洲,3月16日至27日,1998年,14。班加罗尔国家生物科学中心的边界研讨会,1999年8月25日至27日
Trichy - 620007。摘要:在计算机时代,保护个人信息会带来一些困难,尤其是在数据安全性至关重要的云存储设置中。尽管云计算提供了易于可用的存储选项,但它还使用户面临安全风险。当前的云数据存储方法中的许多安全缺陷使得必要具有成本效益和安全的替代方案。在此调查中研究了使用多云存储策略克服这些障碍的有用性。建议的方法通过利用多个云提供商来维持经济生存能力,同时改善安全措施。该系统还结合了能够识别并自动抵消数据存储外部和内部攻击的防御机器人。这些自学机器人确保存储的数据受到不断变化以抵御新威胁的很好保护。关键字:隐私,多云存储,自动安全机器人,数据安全性,云环境,隐私保护
召集人委员会:❖泰米尔纳德邦政府高等教育部门的首席秘书Pradeep Yadav先生。❖I.A.S技术教育专员T. Abraham先生,泰米尔纳德邦政府技术教育局。❖美国钦奈EEE Anna大学的S. USA教授兼主席。赞助人:钦奈安娜大学注册商J. Prakash博士:钦奈安娜大学主任(CCC)主任P. Hariharan博士。院长:T。SenthilKumar博士,Trichy Uce-Bit校园。组织秘书:特里奇UCE-BIT校园部负责人P. Suresh Kumar博士。协调员:T。P. Rajesh博士K. Ravi Shankar博士T. Gajendran博士组织委员会成员:V。Pugalenthi博士A. S. Maheshwari博士S. S. S. geetha博士B. Anandaraj博士B. S. Sudhakar Gandhi博士博士
Vishnu 理工学院,Bhimavaram 14 Deependra Agrawal 国家理工学院,Raipur 15 D Rohith PSG 技术与应用研究学院,Coimbatore 16 Dhulasi Meena R 政府工程学院 Tirunelveli 17 Meena S PA 工程技术学院,Coimbatore 18 Urmi Sharma 国家理工学院 Durgapur 19 Souparniga R PSG 技术与应用研究学院,Coimbatore 20 Abhiram S 国家理工学院 Calicut 21 Kunal Rathore 印度理工学院 Bombay 22 Sujan P 国家理工学院 Trichy 23 Vansh Desai BITS Pilani,Pilani,拉贾斯坦邦 24 V.Tharunya Lakshmi Vellore 理工学院 Chennai 25 Chakali VinayTeja BV Raju 理工学院,Narsapur,特兰甘纳邦
Shaila SG 博士凭借“分布式系统中的多媒体信息检索”的论文获得了印度泰米尔纳德邦特里奇 NIT 的计算机科学博士学位。她在相关领域的教学和研究方面拥有 17 年的经验。她曾在班加罗尔 CPRI 担任实习工程师。后来,她担任了印度 DST 项目的研究员,为期 3 年。她还曾在美国拉斯维加斯内华达大学 (UNLV) 的“奥巴马-辛格知识倡议计划”的印美合作项目中工作。她是 IBM 认证的商业智能培训师。她的研究领域是数据挖掘、信息检索、图像处理和计算神经科学。她在知名期刊和会议、书籍和书籍章节中发表了 50 多篇研究文章。她拥有 11 项印度专利和 2 项澳大利亚专利。
DR。 N. Vijayan,NPL新德里博士N. Ayyadurai,Clri,钦奈教授R. Jayvel,安娜大学,钦奈教授P. Ramasamy,钦奈教授SSN工程学院Bharathiar大学博士K. Srinivasan P. Dhanasekaran,Bharathiar大学教授M. Arivanandham,安娜大学,钦奈教授P. Murugavel,IITM,钦奈教授R. Illangovan,马德拉斯大学博士R. Yuvakkumar,Alagappa大学,Karaikudi教授D. Rajan Babu,Vit,Vellore教授L. Kavitha,泰米尔纳德邦中央大学,蒂鲁瓦拉尔博士SSN工程学院Muthu Senthil Pandian,钦奈博士钦奈博士总统学院T. Alagesan P. Ananddan,Tkgac,Virudhachalam Dr. S. Kalpana,钦奈Saveetha工程学院K. Thangaraj,Nit,Warangal教授Mihir J. Joshi,Sourashtra University Dr. K. Selvakumar,Annamalai University Dr. K. Sakthipandi,SRM TRP工程学院,Trichy Dr. K. A. Rameshkumar,塞勒姆·佩里亚尔大学(Periyar University) V. N. Vijayakumar,Bannari Amman理工学院,Sathy Dr. B. Mahesh,JSS技术教育学院,班加罗尔博士Swatibaruah,Assam Kaziranga University,Assam Dr. L. Saravanan,Saveetha医学与技术科学研究所,Kanchipuram。DR。 N. Vijayan,NPL新德里博士N. Ayyadurai,Clri,钦奈教授R. Jayvel,安娜大学,钦奈教授P. Ramasamy,钦奈教授SSN工程学院Bharathiar大学博士K. Srinivasan P. Dhanasekaran,Bharathiar大学教授M. Arivanandham,安娜大学,钦奈教授P. Murugavel,IITM,钦奈教授R. Illangovan,马德拉斯大学博士R. Yuvakkumar,Alagappa大学,Karaikudi教授D. Rajan Babu,Vit,Vellore教授L. Kavitha,泰米尔纳德邦中央大学,蒂鲁瓦拉尔博士SSN工程学院Muthu Senthil Pandian,钦奈博士钦奈博士总统学院T. Alagesan P. Ananddan,Tkgac,Virudhachalam Dr. S. Kalpana,钦奈Saveetha工程学院K. Thangaraj,Nit,Warangal教授Mihir J. Joshi,Sourashtra University Dr. K. Selvakumar,Annamalai University Dr. K. Sakthipandi,SRM TRP工程学院,Trichy Dr. K. A. Rameshkumar,塞勒姆·佩里亚尔大学(Periyar University) V. N. Vijayakumar,Bannari Amman理工学院,Sathy Dr. B. Mahesh,JSS技术教育学院,班加罗尔博士Swatibaruah,Assam Kaziranga University,Assam Dr. L. Saravanan,Saveetha医学与技术科学研究所,Kanchipuram。
Siruganur ,Trichy Abstract – Modern car insurance industries waste a lot of resources due to claim leakages, which determines the amount they pay. Currently,visual Inspections and Validations are done manually,which can delay the claim processes.Previous study have shown that classifying images is possible with a small data set,by transferring and re purposing knowledge from models trained for a different task. Our goal is to build a Car Damage classifier using a deep learning model that is able to detect the different damage types and give an accurate depiction given a car image. However, due to the limiting set of data, it can be result in being a determining factor.Training a Convolutional Network from scratch (with random initialization) is difficult because it is relatively rare to have a large enough dataset.In this project we explore the problem of classifying images containing damaged cars to try and assess the monetary value of the damage. Because of the nature of this problem,classifying this data may prove to be a difficult task since no standardized dataset exists and some of the clases utilized might not be discriminative enough. Utilizing a pretrained YOLOv8 model,we trained a classifier in order to categorize the dataset,testing 3 different cases: damaged or not (damage vs whole),damage location (front vs rear vs side),damage level (minor vs moderate vs severe). Index Terms - YOLO model,CNN
S.Pipelines Length (KM) Installed Capacity (MMTPA/MMSCMD) A Produce Pipelines A1 Produce Pipelines Excluding LPG And Dedicated at 1 Kapl Koyali Ahmedabad Pipeline 79 1.10 2 kJPPLI Jaipur Panipat Pipeline 1644 5.00 3 KDPL Koyali Dahej Pipeline 197 2.60 4 KRPL Koyali Ratlam Pipeline 265 2.00 5 Barauni Kanpur Pipeline 1227 3.50 6 hmrpl Haldia Mourgram rajbam rajbam rajbam rajbandh pipeline 277 1.37 HBPL HALDIA BARAUNI PIPELINE 526 1.25 8 GSPL Guwahati Siliguri Pipeline 435 1.40 9 PBPL Panipat Bhatinda Pipeline 219 3.00 10 Prpl Panipat Rewari管道155 2.10 11 3.50 12 PDPL PANIPAT DELHI管道189 3.00 13 Mdpl Mathura Delhi管道147 3.70 14 MAGPL MATHURA AGRA GAWIA PIPELINE 311 4.00 15 MATHURA BHARATPUR管道21 1.20 CTMPL CHENNAI MADURAI PIPELINE 683 3.90 17 CBALRORE 683 3.90 17 CBLERE 6.90 17 CBLER RANGNA 17 CBLER SANGNA 17 CBLER SANGNA 17 CBLER SANGNA 17 CBLER SANGNA 17 CCBLER Prrpl Paradip Raipur Raipi管道1073 5.00 19 Phpl Paradip Hyderabad Pipeline 993 4.50 20 Koyali Ahmednagar Solapur Pipeline 752 5.00 25 2 22 18“ HBPL转换项目Pipelines Length (KM) Installed Capacity (MMTPA/MMSCMD) A Produce Pipelines A1 Produce Pipelines Excluding LPG And Dedicated at 1 Kapl Koyali Ahmedabad Pipeline 79 1.10 2 kJPPLI Jaipur Panipat Pipeline 1644 5.00 3 KDPL Koyali Dahej Pipeline 197 2.60 4 KRPL Koyali Ratlam Pipeline 265 2.00 5 Barauni Kanpur Pipeline 1227 3.50 6 hmrpl Haldia Mourgram rajbam rajbam rajbam rajbandh pipeline 277 1.37 HBPL HALDIA BARAUNI PIPELINE 526 1.25 8 GSPL Guwahati Siliguri Pipeline 435 1.40 9 PBPL Panipat Bhatinda Pipeline 219 3.00 10 Prpl Panipat Rewari管道155 2.10 11 3.50 12 PDPL PANIPAT DELHI管道189 3.00 13 Mdpl Mathura Delhi管道147 3.70 14 MAGPL MATHURA AGRA GAWIA PIPELINE 311 4.00 15 MATHURA BHARATPUR管道21 1.20 CTMPL CHENNAI MADURAI PIPELINE 683 3.90 17 CBALRORE 683 3.90 17 CBLERE 6.90 17 CBLER RANGNA 17 CBLER SANGNA 17 CBLER SANGNA 17 CBLER SANGNA 17 CBLER SANGNA 17 CCBLER Prrpl Paradip Raipur Raipi管道1073 5.00 19 Phpl Paradip Hyderabad Pipeline 993 4.50 20 Koyali Ahmednagar Solapur Pipeline 752 5.00 25 2 22 18“ HBPL转换项目