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Anil Neerukonda技术与科学学院（...
（隶属于A0，获得ACTE＆NABA＆NAAC认可的“ A级”）SangiveNSA-531 162，Bheemnipatnanm Mandal，Visakhapatnam District o8933-2225083/84/84网站o8933-225083/87网站：
尊敬的 SRI 法官 ANIL KUMAR JUKANTI......
根据《民事诉讼法》第 15'1 条提出请愿，请求高等法院在支持该请愿书所提交的宣誓书中所述的情况下，暂停执行有倾向的独任法官 d1.71312024 in lANo. 212023 in WPNo.329 5012023 的命令，处以 10001 卢比的费用，等待上述令状上诉的审理并通过
统计模式识别：评论 Anil K. Jain（研究员...
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Shri Anil Mukim，主席Shri M. M. Gandhi，成员...
3个能量提供给了来自Sr.号消费者的一般机构2净（i）委员会批准的（i）规范性T＆D损失的年度损失与Sr. No.上面的1和2，以及（ii）最新的T＆D损失了四个州的整个Discom。
2024-25 Anil Indian的学年
（b）SSC后第二年直接（1）马哈拉施特拉邦州候选人候选人。- （i）候选人应该是印度国民； （ii）通过物理 /数学 /化学 /计算机科学 /信息技术 /生物学 /信息学实践 /生物技术 /技术职业主题 /农业 /农业 /工程图形 /商业研究 /企业家精神（三个）（三个中的任何一项），通过了10+2个考试。或（ii）10年 + 2年ITI，应有资格参加工程和技术任何分支的第二年文凭课程。（隶属机构将为来自不同背景的学生提供合适的桥梁课程，例如数学，物理，工程图等，以实现该计划的理想学习成果）注意：除了马哈拉施特拉邦州
知识前沿奖授予 Anil Jain 和 Michael I. Jordan，以表彰他们在机器学习领域做出的核心贡献，推动了
这位获奖者最近的兴趣之一是将机器学习应用于经济学。在多个参与者将决策委托给同一系统的情况下，推荐系统必须能够适应以避免拥堵。例如，一个拥有数十万居民的城镇中使用的 GPS 应用程序可能会同时向一千名用户推荐同一条去机场的路线，从而导致交通拥堵。乔丹正在努力开发机器学习系统来克服这个问题，反映人们的偏好，同时允许他们在同一系统内协作（例如，选择替代路线以减少每条路线上的交通拥堵）。“我们的目标是让人们和决策系统一起工作，找到对每个人都有价值或合适的解决方案。这是经济学家会考虑的事情，”他在一次采访中解释道。“这并不是要收集大量的知识，了解世界的一切并告诉我们答案。更多的是让我们更好地联系，这样我们就可以彼此获得更多，更有效地合作。我想赋予人类权力，而不是让人工智能告诉人类该做什么。”
Anil K. Bhowmick博士 - 行业关系传单-022521
Bhowmick博士是一名国家和国际认可的聚合物科学与工程研究员。他是第一个获得热塑性弹性体奖化学奖（2002）的化学和乔治·斯塔·斯塔·斯塔·惠特比奖（George Sta实施·惠特比奖，1997年），因为他在美国化学学会的橡胶部门的杰出研究和教学。His recent awards include the TRiLA Academi- cian of the Year Award by Tyre Times (2016), the Distinguished Visitor Award by the University of Auckland, New Zealand (2019), the Fred E. Schwab International Education Award by the Society of Plastics Engineers, USA (2019), the Distinguished Alumnus Award by IIT, Kharagpur (2019), and the Syed Husain Zaheer Medal (2020) by the印度国家科学院。Bhowmick博士是印度国家工程学院，印度国家科学院，印度橡胶研究所和西孟加拉邦科学技术学院的会员。
基于天气预测功能工程框架的高级机器学习分类器的比较分析 * Rahul Gupta 1,2，Anil
5自动化学校，Banasthali Vidyapith，拉贾斯坦邦，印度304022。 电子邮件：ppathak9999999999999999999999999999999. 重大的气候变化是一项非常困难的任务，会影响全世界的人们。 降雨被认为是天气系统中最重要的现象之一，其速率是最关键的变量之一。 要通过标准方法开发预测模型，气象专家试图检测大气属性，例如阳光，温度，湿度和浑浊等。 机器学习（ML）技术最近进化得更具进化，它提供的结果比传统方法更令人满意，并且易于使用。 本文介绍了ML分类器，例如Logistic回归（LR），决策树（DT），随机森林（RF），轻梯度增压机（LGBM），CAT Boost（CB）和Extreme Grantient Boost（XGB），以使用功能工程框架来预测降雨。 采用接收器操作特征（AUROC）曲线和其他统计指标（例如回忆，准确性，精度和Cohen Kappa）的区域来预测和比较上述方法的成功率。 根据AUROC值的验证结果为XGB（0.94）> CB（0.93）> LGBM（0.87）> RF（0.93）> dt（0.88）> lr（0.78）。 最终，XGB模型在统计参数方面优于其他模型。 关键字：二进制分类，超级参数调整，机器学习，XGB分类器，天气预报。 1。 [6]。5自动化学校，Banasthali Vidyapith，拉贾斯坦邦，印度304022。电子邮件：ppathak9999999999999999999999999999999. 重大的气候变化是一项非常困难的任务，会影响全世界的人们。 降雨被认为是天气系统中最重要的现象之一，其速率是最关键的变量之一。 要通过标准方法开发预测模型，气象专家试图检测大气属性，例如阳光，温度，湿度和浑浊等。 机器学习（ML）技术最近进化得更具进化，它提供的结果比传统方法更令人满意，并且易于使用。 本文介绍了ML分类器，例如Logistic回归（LR），决策树（DT），随机森林（RF），轻梯度增压机（LGBM），CAT Boost（CB）和Extreme Grantient Boost（XGB），以使用功能工程框架来预测降雨。 采用接收器操作特征（AUROC）曲线和其他统计指标（例如回忆，准确性，精度和Cohen Kappa）的区域来预测和比较上述方法的成功率。 根据AUROC值的验证结果为XGB（0.94）> CB（0.93）> LGBM（0.87）> RF（0.93）> dt（0.88）> lr（0.78）。 最终，XGB模型在统计参数方面优于其他模型。 关键字：二进制分类，超级参数调整，机器学习，XGB分类器，天气预报。 1。 [6]。电子邮件：ppathak9999999999999999999999999999999.重大的气候变化是一项非常困难的任务，会影响全世界的人们。降雨被认为是天气系统中最重要的现象之一，其速率是最关键的变量之一。要通过标准方法开发预测模型，气象专家试图检测大气属性，例如阳光，温度，湿度和浑浊等。机器学习（ML）技术最近进化得更具进化，它提供的结果比传统方法更令人满意，并且易于使用。本文介绍了ML分类器，例如Logistic回归（LR），决策树（DT），随机森林（RF），轻梯度增压机（LGBM），CAT Boost（CB）和Extreme Grantient Boost（XGB），以使用功能工程框架来预测降雨。采用接收器操作特征（AUROC）曲线和其他统计指标（例如回忆，准确性，精度和Cohen Kappa）的区域来预测和比较上述方法的成功率。根据AUROC值的验证结果为XGB（0.94）> CB（0.93）> LGBM（0.87）> RF（0.93）> dt（0.88）> lr（0.78）。最终，XGB模型在统计参数方面优于其他模型。关键字：二进制分类，超级参数调整，机器学习，XGB分类器，天气预报。1。[6]。引言大多数行业，例如生物学，建构，运输和农业都受到不利天气条件（例如洪水，降雨，干旱等）的影响，从而使天气预报是必要的要求。防止农业和财务损失的最具挑战性的解决方案之一是天气预报。天气预报始于19世纪后期，随后在[1，2]中划定了天气预报行动的进展。在过去，气象学家用来根据其专业知识来估算天气参数，但现在该过程涉及应用技术和数据[3]。常规数据管理方法尚未被证明有效或有效地处理大数据[4，5]。事实上，世界各地的不可预测的天气模式必须通过使用不同的大气属性（例如湿度，压力，温度和风速等）来开发一种新的预测技术。传统上，预测是通过人类努力来完成的，但是今天，它是由需要使用高质量设备的巨大计算方法来控制的[7，8]。尽管使用卫星知识和超级计算机使用先进的技术来适应数据，但预后剂仍然对季风的变化感到困惑，这使得对数据的智能解释和分析变得困难。在现实世界中的应用中，例如医学诊断，语音和模式识别，自然语言处理，以及在某些可再生能源应用中，例如太阳照射，生物能源和风速预测机器学习（ML）算法利用计算方法来从历史数据和提取相关特征中获得所需的信息来增强预测输出[9-10]。