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赋权青年，建设发达的印度：Viksit Bharat 青年领袖对话
上一轮的获胜者将提交约 10 个已确定主题的论文，例如“Viksit Bharat 的技术”、“Viksit Bharat 青年赋权”等，展示他们对国家发展的想法。本次比赛也将在 MY Bharat 平台上举办。
Ankara University Tubitak-Cost动作...
作为安卡拉大学，我们定期评估和改进我们的研究政策，以确保我们的科学研究的连续性，并在国家和国际领域的学术成就中进一步提高我们的学术成就。在这种情况下，TübiTak-Cost（欧洲科学与技术合作）是一种重要的支持机制，可以携带从事我们大学中从事工作的科学家的工作，并增加他们将为我们的大学提供的科学贡献。成本行动鼓励通过将国际研究人员汇集到自己的领域来增加研究人员之间的知识和经验。因此，我们大学的科学家不仅会提高他们在国际舞台上的科学能力，而且还将由于他们的知识和知识而进一步提高我们的大学。 在这项研究中，为了为我们的大学科学家的国际学术表现做出贡献，其目的是评估成本行动的要求与我们学术单位的能力之间的遵守情况，并进行适当的配对。因此，我们大学的科学家不仅会提高他们在国际舞台上的科学能力，而且还将由于他们的知识和知识而进一步提高我们的大学。在这项研究中，为了为我们的大学科学家的国际学术表现做出贡献，其目的是评估成本行动的要求与我们学术单位的能力之间的遵守情况，并进行适当的配对。
使用计算机视觉技术在照片中的面部检测
摘要。本研究讨论了使用两个示例图像在照明和面部姿势方面的示例图像中实施用于面部检测的计算机视觉技术。开发的系统结合了Viola-Jones算法和卷积神经网络（CNN），以增强针对照明和面部取向变化的弹性。实验结果即使只有两个样本图像也显示出很高的精度。这项研究还开发了处理极端照明条件的预处理技术，并使用Python和OpenCV证明了有效的实施。关键字：面部检测，Viola-Jones，CNN，OpenCV摘要。本研究讨论了使用两个示例图像在照片中进行面部检测的计算机视觉技术的实施，这些示例图像具有不同的照明和面部姿势。系统开发的系统结合了中提琴和卷积神经网络（CNN）算法，以增加对照明和面部取向变化的抗性。实验结果表明，即使仅使用两个示例图像，它也显示出高度的准确性。这项研究还开发了预处理技术，以使用Python和OpenCV来克服极端的照明条件和实施效率。关键字：面部检测，Viola-Jones，CNN，OpenCV 1。简介
利用算法预测糖尿病病情
糖尿病是一种全球患病率迅速上升的慢性疾病，影响着约4.22亿人，主要集中在中低收入国家。有效的糖尿病管理需要早期发现和及时干预。本研究旨在使用三种机器学习算法（随机森林、逻辑回归和决策树）开发糖尿病的精准预测模型。皮马印第安人糖尿病数据集包含 768 份包含各种健康指标的患者记录，用于模型训练和评估。探索性数据分析显示血糖水平、BMI、年龄和糖尿病风险之间存在显著相关性。数据集分为80％的训练数据（614个数据）和20％的测试数据（154个数据）。使用最小-最大缩放器方法对数据进行标准化，以确保所有特征都在同一尺度上。该模型使用交叉验证方法进行验证，并根据准确率、精确率、召回率和 F1 分数进行评估。结果显示，Logistic回归的准确率最高（75%），在识别正面和负面情况方面表现均衡。决策树在召回率方面表现出色，而随机森林在精确度和召回率之间的平衡略低。 ROC曲线分析显示，随机森林的AUC最高（0.82），其次是逻辑回归（0.81），决策树（0.73）。该研究证实，机器学习算法可以有效预测糖尿病，为早期发现和干预提供宝贵的工具，最终可能减轻全球糖尿病负担。
森林火灾检测系统的设计...
摘要印度尼西亚的森林和陆地大火的危险是一个严重的威胁，每年都会继续发生。根据美国数据消防局的说法，每年发生700多起森林大火，燃烧了超过700万公顷的土地。这场大火不仅损害了生态系统，还会造成重要的生物多样性损失。许多印度尼西亚特有动植物是受害者，增加了灭绝的风险。使用无人机也可以改变灾难管理。该技术可以与基于分析数据和人工智能的预警系统集成，从而提高了火灾预测的准确性和更加主动的响应。因此，这项技术的应用不仅是一个临时解决方案，而且是维持环境可持续性和社区福利（如无人机和各方之间的合作）的长期战略步骤，这对于有效克服了这一挑战非常必要。本研究的目的是创建一个基于视觉的计算机系统，该系统使用深度学习算法，尤其是您只看一次（Yolo），以快速，准确地检测森林火灾。在缓解森林消防灾难中，早期发现热点是防止大火传播到其他地区并减少对人类和环境的火灾造成的损害的重要步骤。
人工智能助力包容性发展，助力实现“2047 年印度和平与安全”
传统的发展模式往往是自上而下、千篇一律的，往往无法惠及边缘化社区。这些模式可能无法解决这些群体所面临的特定需求和挑战。此外，官僚主义的繁文缛节和腐败会阻碍政府计划的有效性。尽管印度在某些社会指标方面取得了进展，但仍然存在巨大的差距。例如，印度在 2024 年全球性别差距指数中排名第 129 位，落后于孟加拉国、尼泊尔、斯里兰卡和不丹等国家，这凸显了女性在教育、健康和经济参与方面长期存在的不平等。农村人口在基本设施、基础设施和社会服务方面仍然落后于城市地区，这导致发展不平衡。尽管面临这些挑战，但人工智能为印度的包容性发展提供了一条有希望的途径。本文深入探讨了人工智能作为一种变革工具的潜力，以弥合这些鸿沟，增强边缘化群体的权能，为真正公平和繁荣的印度做出贡献。鉴于这些持续存在的差距，创新解决方案对于解决边缘化社区面临的独特挑战至关重要。人工智能具有变革潜力，为重新思考发展战略和创造跨部门更具包容性的机会提供了一种新方法。
在简历上实施用于外壳石油销售预测的机器学习。 Harapan Karya Mandiri Bengkulu P-issn 1858-2680 E-ISSN 2723-4673
摘要预测是一种通过科学方法利用历史数据来猜测或估计将来会发生的事情的活动。CV。 Harapan Karya Mandiri预测石油销售仍以传统的方式。 传统系统的弱点是进行计算和写作中的人为错误的补充，并且在进行概括时也可能会丢失。 因此，需要一种能够预测销售的机器学习技术。 机器学习中包含的一种算法之一是k-nearest邻居。 系统实施将PHP编程语言与MySQL数据库一起使用，本研究中使用的方法是瀑布方法。 瀑布方法能够分析从旧系统的弱点中发现的需求，然后进行设计设计，并继续进行新系统的设计。 这项研究结果的结论解释说，最初使用K-Nearebled Nighbor方法的销售预测过程首先经过培训过程。 预测结果也受到训练的数据量和在这种方法中的“ k”的值的强烈影响。 关键字：机器学习，预测，k-nearest邻居。 Intisari -prediksi Merupakan Kegiatan Menduga Atau Memperkirakan Sesuatu Yang Akan Terjadi Waktu Mendatang Mendatang dengan Memanfaatkan Historis Data Melalui suatui suatu suatu Metodode Ilmiah。 CV。 Harapan Karya Mandiri Dalam Melakukan Prediksi Penjulan Oli Masih dengan cara konvensional。CV。Harapan Karya Mandiri预测石油销售仍以传统的方式。传统系统的弱点是进行计算和写作中的人为错误的补充，并且在进行概括时也可能会丢失。因此，需要一种能够预测销售的机器学习技术。机器学习中包含的一种算法之一是k-nearest邻居。系统实施将PHP编程语言与MySQL数据库一起使用，本研究中使用的方法是瀑布方法。瀑布方法能够分析从旧系统的弱点中发现的需求，然后进行设计设计，并继续进行新系统的设计。这项研究结果的结论解释说，最初使用K-Nearebled Nighbor方法的销售预测过程首先经过培训过程。预测结果也受到训练的数据量和在这种方法中的“ k”的值的强烈影响。关键字：机器学习，预测，k-nearest邻居。Intisari -prediksi Merupakan Kegiatan Menduga Atau Memperkirakan Sesuatu Yang Akan Terjadi Waktu Mendatang Mendatang dengan Memanfaatkan Historis Data Melalui suatui suatu suatu Metodode Ilmiah。CV。 Harapan Karya Mandiri Dalam Melakukan Prediksi Penjulan Oli Masih dengan cara konvensional。CV。Harapan Karya Mandiri Dalam Melakukan Prediksi Penjulan Oli Masih dengan cara konvensional。传统系统的弱点除了进行计算和研究中的人为错误，并且在概括时也可能会丢失。因此，需要一种机器学习技术，能够从机器学习中包含的内容中预测其中一种算法的销售是K-Neartiald Neighboor。使用PHP编程语言与MySQL数据库实施，本研究中使用的方法是瀑布方法。瀑布方法能够分析从旧系统的弱点中发现的需求，然后进行设计的设计，然后进行新的系统设计。从这项研究的结果中得出结论，解释说，首先通过过程
蒂尔伯里电池存储更新 – 0 Creekside Road、0 Essex Kent Road 和 2825 Essex Kent Road
居民认为 Creekside Road 目前的状况很差。有人担心，包括施工期间在内的交通量增加会使道路状况恶化。对此，申请人提议将进入项目现场的通道从 Creekside Road 北部移至 Essex Kent Road 东部。为此，申请人与两个临街的 Essex Kent Road 的邻近土地所有者协商了额外的长期租约。由于这些租约超过 21 年，根据《规划法》，需要向调整委员会提交同意申请。2024 年 9 月 19 日，调整委员会批准了三份同意申请——两份通道租约和一份项目现场租约。由于隐私问题，这些租约尚未提供给市政当局。但是，由于项目现场和通道的位置，所有土地所有者都将签订场地规划协议。
采用高选择性浆料进行化学机械抛光 (CMP)，在具有完整电路功能的 STI 上停止新型 IC 背面制备
样品安装 平行样品安装和调整是实现全区域块状硅去除的关键步骤，特别是在使用 Allied Multiprep 或 UltraTech UltraPol 等系统时。尽管在使用 Allied X-Prep 或 UltraTech ASAP-1 等系统进行腔体减薄时，这一步骤并不那么重要，但我们想分享最近在全区域减薄均匀性方面的内部改进。 事实证明，使用压力范围为 0.05 MPa – 0.20 MPa 的富士胶片 Prescale 测量胶片有利于提高样品和抛光垫之间的平行度。该过程包括将压敏胶片放在抛光垫上，然后将样品浸到胶片上。胶片产生的彩色图案指示压力分布，从而可以精确调整样品支架。重复此过程，直到实现均匀分布的彩色图案，确保最佳平行度。图 2 展示了指导调整过程的结果彩色图案。
实施心脏病预测的机器学习
心脏病目前是一种已接管许多人类生命的疾病。数据表明，超过1700万人死于心脏病。因此，大量死亡需要特殊处理来治疗和预防心脏病。在技术的发展中，可以在信息技术的帮助下进行诊断，其中之一是通过机器学习。本研究旨在通过SVM算法实施机器学习来预测心脏病。由SVM形成的模型产生的评估值，其精度值为0.85，精度为0.93，召回0.76，F-1得分为0.83。该模型被用作训练数据来预测心脏病，然后成功地用于通过简化库来创建系统，该库可以通过网站轻松访问。kata kunci：apptrak