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约格什·库马尔
Palash Maheshwari 先生，Adv.M/s.Udit Kishan 和合伙人 Kapil Sibal 先生，Sr. Adv.Vikas Singh 先生，Sr. Adv.Shri Venkatesh 先生，Adv.Nitin Saluja 先生，AOR Shryeshth Ramesh Sharma 先生，Adv.Suhael Buttan 先生，Adv.Deepika Kalia 女士，Adv.Priya Dhankhar 女士，Adv.Sumedha Ray Sarkar 女士，Adv.Vineet Kumar 先生，Adv.Shivam Kumar 先生，Adv.Kunal Veer Chopra 先生，Adv.Sajan Poovayya 先生，Sr. Adv.Ishita Jain 女士，AOR Anand Kumar Shrivastava 先生，Adv.Shivam Sinha 先生，Adv.Priya Goyal 女士，Adv.Raksha Agarwal 女士，Adv.Palash Maheshwari 先生，Adv.Yash Sharma 先生，Adv.S.K. 先生Verma，AOR Suparna Srivastava 女士，Adv.Tushar Mathur 先生，Adv.Aastha Jain 女士，Adv.G Umapathy 先生，高级顾问。Suvin Kumaran 先生，Adv.Aditya Singh-1 先生，AOR C.S. 先生Vaidyanathan，高级顾问。Siddharth Mittal 先生，AOR Aniket Prasoon 先生，Adv.Akanksha Tanvi 女士，Adv.Shambhavi Singh 女士，Adv.Nishant Thakur 先生，Adv.Vinit Kumar 先生，Adv.
引用：Rabie，Obj和Selvarajan，S和Hasanin，T和Alshareef，Am和Am和Yogesh，CK和Uddin，M（2024）一种新颖的IoT Intrusion Intrusion检测框架U
物联网（IoT）在现代生活中广泛使用，例如在智能家居，智能运输等中。但是，由于物联网对恶意袭击的脆弱性，目前的安全措施无法完全保护该物联网。入侵检测可以保护物联网设备作为安全工具的最有害攻击。然而，常规入侵检测方法的时间和检测效率需要更准确。本文的主要贡献是开发一个简单的智能安全框架，以保护物联网免受网络攻击。为此，在拟议的工作中开发了决定性的红狐（DRF）优化和描述性背部传播径向函数（DBRF）分类的组合。这项工作的新颖性是，与机器学习算法合并的最近开发的DRF优化方法可用于最大化物联网系统的安全水平。首先，进行数据预处理和归一化操作以生成平衡的物联网数据集，以提高分类的检测准确性。然后，应用DRF优化算法以最佳调整精确入侵检测和分类所需的功能。它还支持提高训练速度并降低分类器的错误率。此外，还部署了DBRF分类模型，以使用优化的功能对正常和攻击数据流进行分类。在这里，建议的DRF-DBRF安全模型的性能使用五个不同且流行的IOT基准测试数据集进行了验证和测试。最后，通过使用各种评估参数将结果与先前的异常检测方法进行比较。
最初发表于：Saha, Aakash;阿兰特斯（Paul R）；许罗海恩 V； Narkhede，Yogesh B；吉内克，马丁；巴勒莫，朱莉娅（2020 年）。分子动力学
摘要：CRISPR-Cas12a 是一种基因组编辑系统，最近也被用于核酸检测，有望通过 DETECTR 技术诊断 SARS-CoV-2 冠状病毒。在这里，多微秒分子动力学的集合表征了允许 CRISPR-Cas12a 中进行核酸处理的关键动态决定因素。我们表明，DNA 结合会诱导 Cas12a 构象动力学的转换，从而激活外周 REC2 和 Nuc 结构域以使核酸能够裂解。模拟表明，Nuc 结构域的大振幅运动可能有利于系统向 DNA 裂解的构象激活。在这个过程中，REC 叶起着关键作用。因此，REC 和 Nuc 的联合动力学显示出引发 DNA 靶链向催化位点构象转变的趋势。最值得注意的是，REC2 区域和 Nuc 结构域的高度耦合动力学表明 REC2 可以充当 Nuc 功能的调节器，类似于之前在 CRISPR 相关核酸酶 Cas9 中的 HNH 结构域中观察到的情况。这些相互的结构域动力学可能对于 DNA 的非特异性结合至关重要，从而对于 DETECTR 技术的潜在机制功能至关重要。考虑到 REC 是系统特异性的关键决定因素，我们的发现为未来旨在表征其在 CRISPR-Cas12a 中的功能的生物物理研究提供了合理基础。总体而言，我们的成果推进了我们对 CRISPR-Cas12a 机制的理解，并为改进基因组编辑和病毒检测的新工程努力提供了依据。■ 简介
Suman Raj和Yogesh Simmhan
Primary Publications • S. Raj , S. Padhi, R. Bhoot, P. Modi and Y. Simmhan, “Towards Collision Avoidance for UAVs to Guide the Visually Impaired”, IEEE/RSJ IROS Late Breaking Results, 2023 • S. Raj , H. Gupta and Y. Simmhan, “Scheduling DNN Inferencing on Edge and Cloud for Personalized UAV Fleets”, IEEE/ACM CCGRID，2023年•S。Raj，S。Padhi和Y. Simmhan，“眼镜：探索基于无人机的辅助技术，对视觉上受损”，扩展摘要，Sigchi，Sigchi，2023•S.Raj and Y. Simmhan，“朝着使用Edge and Cloud的个性化casse and Caster/Shows casse and Caste/shows的移动应用程序平台，ACM，ACM，s。 Raj，H。Gupta和Y. Simmhan，“来自无人机车队的视频供稿的实时边缘分析”，IEEE HIPC的SRS海报，2021年
项目详细信息教师名称：Yogesh Kale博士
Ganesan Sriram，Mahaveer D. Kurkuri，Kanalli Vinayak Ajeya，Ho-Young Jung，表面改性的中磷酸钠碳磷酸钠纳米结构的电化学动力学研究和性能评估，用于PSEUDOCAPACITOR应用，杂志和Comploys和Comploys和Complys egrips and Commounds egunds and Commounds egrips and Compliocator equarigns。
引用本文：Nripendra P. Rana、Sheshadri Chatterjee、Yogesh K. Dwivedi 和 Shahriar Akter (2022) 了解人工智能 (AI) 综合业务分析的阴暗面：评估公司的运营效率和竞争力，欧洲信息系统杂志，31:3，364-387，DOI：10.1080/0960085X.2021.1955628
摘要 以数据为中心的革命通常庆祝商业分析和人工智能在挖掘公司潜力和成功方面的普及。然而，关于人工智能集成商业分析 (AI-BA) 的意外后果如何影响公司整体竞争优势的研究还很缺乏。在此背景下，本研究旨在确定 AI-BA 不透明度、次优业务决策和感知风险等因素如何导致公司的运营效率低下和竞争劣势。借鉴资源基础观、动态能力观和权变理论，提出的研究模型捕捉了 AI-BA 不透明度对公司风险环境和负面绩效的组成部分和影响。数据来自印度不同规模组织的各个服务部门的 355 名运营、中层和高级经理。结果表明，缺乏治理、数据质量差以及关键员工培训效率低下导致 AI-BA 不透明。随后，它会触发次优业务决策和更高的感知风险，从而导致运营效率低下。研究结果表明，运营效率低下显著导致销售增长为负和员工不满，从而导致公司处于竞争劣势。研究结果还强调了应急计划在法则链中的显著调节作用。
Yogesh Joglekar
美国大学应允许兼职和有可能的教师参与制定政策。纳入有特遣队任命的教职员工的治理说，不包括全职和兼职的非特定轨道教师，以及教授或进行研究的研究生，博士后和图书馆员，使他们没有代表性，并在同事中占了公平性。它建议支付特遣队的工作时间，以便花时间专门用于治理。华盛顿特区AAUP的高级计划官员 Gwendolyn Bradley说，教职员工参议员和AAUP工会代表将与大学合作采用这些建议。Gwendolyn Bradley说，教职员工参议员和AAUP工会代表将与大学合作采用这些建议。