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0 www.journalsofindia.com 1月至2021年7月
火星轨道特派团（MOM） - 成就1。印度是世界上第一个尝试插入火星轨道插入的第一国。这项任务的成本为7400万美元，少于一部名为Gravity的好莱坞著名电影。2。妈妈是世界上最便宜的星际空间任务。3。这是印度的第一号星际空间任务。4。是第一个印度航天器，通过越过39次，可以在范艾伦带上生存。5。在ISRO之前，只有3个其他不同的太空机构能够成功地执行俄罗斯，NASA和欧洲航天局（ESA）的火星，Roscosmos的太空任务。6。妈妈的使命获得了英迪拉·甘地（Indira Gandhi）的和平，裁军和发展奖，以贡献加强国际合作，以和平使用外层空间。
手动计算解剖工具箱 - CAT12
VBM 数据 ● 使用默认值分割数据（对纵向数据使用分段纵向数据）。现在可用于 VBM 的结果分割保存在“mri”文件夹中，灰质的分割名为“mwp1”，白质的分割名为“mwp2”。如果您使用了纵向管道，则灰质的默认分割名为“mwp1r”或“mwmwp1r”（如果选择了用于检测较大变化的纵向模型）。 ● 获取总颅内容积 (TIV) 以校正不同的脑部大小和体积。选择保存在“报告”文件夹中的 xml 文件。 ● 使用检查样本检查 VBM 数据的数据质量（可选择将 TIV 和年龄视为干扰变量）。从第一步中选择灰质或白质分割。 ● 平滑数据（建议起始值为 6-8mm 1）。从第一步中选择灰质或白质分割。 ● 指定具有平滑灰质或白质分割的二级模型，并检查设计正交性和样本同质性：
“使东部印度成为制造枢纽”
[B] (12:30-2:00 pm) Panel 1: Leaders from Government, Industry and Innovation Clusters Chair : Mr. SS Mohanty , Formerly Director Technical.SAIL and Former President,IIM 12.30-12.40 pm Ms. Atashi Saha, Dy General Manager,The Indian Institute of Metals Role : MC to announce the Panel 1 discussion topic and invite the Panel Chairman, Moderator and the Panellists on virtual dais 12.40-12.50 pm，英国高级制造研究中心Stuart Dawson先生角色：演讲者1/Panellist，他将描述建立行业学术创新集群的成功，以使Sheffield（英国）及其周围地区的经济发展为增值产品。12.50-1.00pm Mahendran V Reddy先生，新加坡国家添加剂制造创新集群，角色：演讲者2/Panellist，他将描述添加剂制造创新集群在促进较短的领导者驱动产品中的高端产品生产中的作用。1.000-1.10 pm，塔塔汽车公司（Tata Motors） 1.000-1.10 pm girish wagh先生>>角色：演讲者3/Panellist，他将描述塔塔汽车公司（Tata Motors）的当前存在和生态系统，以及印度东部地区的其他关键塔塔集团公司。他将在汽车领域内共享与先进材料有关（例如高级钢，电动电动电池）和一些关键促使人吸引该地区制造公司的新兴机会。1.30-2.00 pm面板1：讨论1.10-1.20 pm Raju Rai先生，副总裁兼运营主管，L＆T 角色：演讲者4/Panellist，他将谈论先进的制造技术，这些技术正在推动全球经济及其在工程和基础设施行业中的作用。1.20 - 1.30 pm Harsh H Rajani先生，帝国北极星角色：演讲者5/Panellist/Panellist，他将谈论一个具有成本效益和土地有效的关键金属生产群集（这将使High End Systems有益于High -Endors and Bunder offerrous以及非有效性领域），以驱动高端系统，以培训高级系统，以探讨机会并获得更多机会。
数据驱动的金属添加剂制造过程中温度演变的预测
aabstr abtract Act ..在这项研究中，开发了一种数据驱动的深度学习模型，以快速准确预测温度演化和金属添加剂制造过程的熔融池尺寸。该研究的重点是通过直接能量沉积制造的M4高速钢材料粉末的批量实验。在非优化过程参数下，许多沉积层（以上30）通过由覆层材料对热史的高灵敏度引起的样品深度产生了巨大的微观结构变化。在先前的研究中通过实验测量验证的批量样本的2D有限元分析（FEA）能够实现定义在不同过程设置下温度场进化的数值数据。训练了馈送前向神经网络（FFNN）方法，以重现由FEA产生的温度场。因此，训练有素的FFNN用于预测初始数据集中未包含的新过程参数集的温度字段历史记录。除了输入能量，节点坐标和时间外，还认为五个相关的层数，激光位置以及从激光到采样点的距离可提高预测准确性。结果表明，FFNN可以很好地预测温度演化，在12秒内精度为99％。
高级制造技术和应用（Amta ...
制造技术是一个不断发展的领域，不断地融合新的迭代和创新，为当今的制造商创造令人兴奋的新机会，并为进步打开了大门。制造业在加工高精度，尺寸准确性，复杂的几何形状和更好的表面饰面的高级材料方面面临着挑战，从而导致制造业的重大转变。具有微特征的微型组件的需求在行业中也日益增加。要应对这些工业挑战，尤其是在“自我依赖印度”的时代，工程专业的学生需要了解研究人员本身的各种先进的制造技术及其特定应用。印度政府的“印度制造”运动是将该国视为全球制造中心。拟议的在线短期课程的目的是与参与者分享高级制造业领域的发言人，用于具有即时工业应用的产品，以“ Atma Nirbhar Bharat”的直接工业应用程序进行/观察到。演讲者是外国大学，IIT，NIT，CFTI和其他知名机构的杰出研究学院。
根据 2023 年 3 月 10 日 MNRE 的命令，太阳能光伏组件的核准型号和制造商（强制性要求
b) ALMM 将根据法律仅适用于由政府赞助/补贴的项目。ALMM 将适用于政府或其机构采购电力供自己消费或通过配电公司分配给人民。ALMM 将适用于受补贴的太阳能光伏屋顶和 PM KUSUM。ALMM 不适用于在开放获取下设立或由私人团体控制的项目。换句话说，ALMM 不适用于自行设立发电设施的人。
使用人工神经网络预测 DED 制造过程中的热场
AAbstr bstract act.. 在过去十年中，机器学习越来越吸引多个科学领域的研究人员，特别是在增材制造领域。同时，这项技术对许多研究人员来说仍然是一种黑箱技术。事实上，它允许获得新的见解，以克服传统方法（例如有限元方法）的局限性，并考虑制造过程中发生的多物理复杂现象。这项工作提出了一项全面的研究，用于实施机器学习技术（人工神经网络），以预测 316L 不锈钢和碳化钨直接能量沉积过程中的热场演变。该框架由有限元热模型和神经网络组成。还研究了隐藏层数和每层节点数的影响。结果表明，基于 3 或 4 个隐藏层和整流线性单元作为激活函数的架构可以获得高保真度预测，准确率超过 99%。还强调了所选架构对模型准确性和 CPU 使用率的影响。所提出的框架可用于预测模拟多层沉积时的热场。
空中客车将 A220 舱门制造合同授予...
图片说明 - 2024 年 2 月 8 日，空中客车印度和南亚总裁兼董事总经理 Rémi Maillard 在印度新德里向印度民航和钢铁部部长 Shri Jyotiraditya M Scindia 展示 A220 飞机模型，印度民航和公路运输及公路国务部长 VK Singh 将军（已退休）和 Dynamatic Technologies 首席执行官兼董事总经理 Udayant Malhoutra 出席了此次会面。为大力推动印度政府的“印度制造”愿景，空中客车已将其 A220 系列飞机舱门的制造和组装合同授予位于班加罗尔的 Dynamatic Technologies。这是印度获得的最大航空航天出口合同之一。
先进制造技术与应用（...
制造技术是一个不断发展的领域，它不断地融入新的迭代和创新，为当今的制造商创造激动人心的新机遇并打开进步之门。制造业面临着加工先进材料的挑战，这些材料需要高精度、尺寸精度、复杂几何形状和更好的表面光洁度，从而导致制造业发生重大转型。工业中对具有微型特征的微型部件的需求也与日俱增。为了应对这些工业挑战，特别是在“自力更生的印度”时代，工程专业的学生需要从研究人员那里了解各种先进的制造技术及其具体应用。印度政府的“印度制造”运动旨在将印度打造为全球制造业中心。拟议的在线短期课程的目标是与学员分享先进制造领域的演讲者为“Atma Nirbhar Bharat” 的可直接工业应用的产品进行/观察到的尖端研究和开发。演讲者是来自外国大学、印度理工学院 (IIT)、国家理工学院 (NIT)、CFTI 和其他知名机构的杰出研究人员。
引用本文：Owolabi Paul Adelana，Musa Adekunle Ayanwale和Ismaila Temitayo Sanusi（2024）探索服务前生物学老师的意图
摘要本研究应对高中生的有效教学遗传学的挑战，该主题尤其具有挑战性。利用人工智能（AI）在教育中的重要性越来越重要，该研究探讨了服务前教师在高中遗传学教育中基于AI-AI-Specions的整合的观点，指标和行为意图。正如这些职前教师（通常称为数字本地人）被期望将技术无缝地整合到我们技术依赖的社会中的未来教室中，因此了解他们的观点至关重要。这项研究涉及90名教师候选人，专门从事尼日利亚高等教育机构的生物学。采用计划行为理论，使用结构方程建模和独立样本t检验方法分析了调查响应。结果表明，感知到的有用性和构成规范是AI使用的重要预测指标，主观规范严重影响了职前教师的行为意图。值得注意的是，感知到的行为控制并不能显着预测意图，这与观察到的有用性不能保证AI采用。性别会差异地影响主观规范，尤其是在女性职前教师中，而在其他变量中没有观察到显着的性别差异，这表明可比的态度。这项研究强调了态度和社会规范在塑造职前教师对AI技术整合的决定中的关键作用。还讨论了有关含义，局限性和潜在的未来研究方向的详细讨论。