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Pritam Chattopadhyay博士-Burdwan
Chattopadhyay，P。和Banerjee，G.，2020年。武器在杀虫剂和杀虫剂耐药性和昆虫管理策略的演变之间竞争PK。，Singh，Vp。，Singh，A。，Tripathi。dk。，Singh，S.，Prasad，SM。和Chauhan D.K.（eds。）“作物生产中的农药：生理和生化作用”，第109-130页。ISBN：9781119432203 https://doi.org/10.1002/9781119432241.ch7ISBN：9781119432203 https://doi.org/10.1002/9781119432241.ch7
在脱氧电力系统甘发的风能储存权衡，A和Seshadri，AK和patil，B探索成本效益的风效
在脱碳的电力系统甘帕德里（Gangopadhyay），A和Seshadri，AK和Patil中， 探索具有成本效益的风能储存组合，以取代传统的化石燃料发电，而不会损害脱碳电力系统中的至关重要。 我们使用帕累托前沿系统评估年度成本和不同风能存储能源组合的可靠性之间的权衡，以满足印度南部可再生富富富富富富富富富富富富富富富富富富富股的未来电力需求。 帕累托边境可以表征多个目标问题的有效解决方案，而不可能改善一个目标而不会加剧另一个目标。 取决于优先级，可以选择帕累托前沿上的点。 模拟方案考虑了对电力的需求以及基本产生的不同（图1）和化石燃料的供应侧灵活性的估计增加。 我们使用小时需求数据，估计电池充电和排放对电池寿命的影响，并根据小时的天气再分析数据模拟发电。 在州电网的基本发电量下降和有限的灵活性的背景下，满足需求的可靠性受允许的生成限制的限制。 我们表明，增加电池存储容量而不随之增加可再生生成能力的效率降低。 即使有足够的电池存储，通过在官方公认的可再生电位内保持风能安装，具有有限灵活性的完全脱碳网格可以实现约63％的可靠性。探索具有成本效益的风能储存组合，以取代传统的化石燃料发电，而不会损害脱碳电力系统中的至关重要。 我们使用帕累托前沿系统评估年度成本和不同风能存储能源组合的可靠性之间的权衡，以满足印度南部可再生富富富富富富富富富富富富富富富富富富富股的未来电力需求。 帕累托边境可以表征多个目标问题的有效解决方案，而不可能改善一个目标而不会加剧另一个目标。 取决于优先级，可以选择帕累托前沿上的点。 模拟方案考虑了对电力的需求以及基本产生的不同（图1）和化石燃料的供应侧灵活性的估计增加。 我们使用小时需求数据，估计电池充电和排放对电池寿命的影响，并根据小时的天气再分析数据模拟发电。 在州电网的基本发电量下降和有限的灵活性的背景下，满足需求的可靠性受允许的生成限制的限制。 我们表明，增加电池存储容量而不随之增加可再生生成能力的效率降低。 即使有足够的电池存储，通过在官方公认的可再生电位内保持风能安装，具有有限灵活性的完全脱碳网格可以实现约63％的可靠性。探索具有成本效益的风能储存组合，以取代传统的化石燃料发电，而不会损害脱碳电力系统中的至关重要。我们使用帕累托前沿系统评估年度成本和不同风能存储能源组合的可靠性之间的权衡，以满足印度南部可再生富富富富富富富富富富富富富富富富富富富股的未来电力需求。帕累托边境可以表征多个目标问题的有效解决方案，而不可能改善一个目标而不会加剧另一个目标。取决于优先级，可以选择帕累托前沿上的点。模拟方案考虑了对电力的需求以及基本产生的不同（图1）和化石燃料的供应侧灵活性的估计增加。我们使用小时需求数据，估计电池充电和排放对电池寿命的影响，并根据小时的天气再分析数据模拟发电。在州电网的基本发电量下降和有限的灵活性的背景下，满足需求的可靠性受允许的生成限制的限制。我们表明，增加电池存储容量而不随之增加可再生生成能力的效率降低。即使有足够的电池存储，通过在官方公认的可再生电位内保持风能安装，具有有限灵活性的完全脱碳网格可以实现约63％的可靠性。这将是昂贵的，并且需要大型风能项目超过正式评估潜力（受土地分配的约束），以实现99％的网格可靠性。完全脱碳的网格（在没有任何基本发电的情况下）具有6 gw的灵活发电，并允许每年30％的可再生能源削减，将导致网格可靠性约为93％。结果强调了对限制阈值，可再生能源潜力以及需求侧管理机会的全面检查，这些机会依赖客户愿意改变小时消费模式。
Twesh upadhyaya-量子 - 斯蒂姆朋克实验室
•S. Majidy，W.F。Braasch Jr.，A。Lasek，T。Upadhyaya，A。Kalev，N。YungerHalpern，量子热力学及其他地区的不承认保守指控。 nat Rev Phys 5，689–698（2023）。 •T。Upadhyaya，W.F。 Braasch，Jr.，G.T。 Landi，N。YungerHalpern，当保守数量无法相互通勤时，熵产生会发生什么。 ARXIV：2305.15480（2023）。 •S. Nahar，T。Upadhyaya，NorbertLütkenhaus，不完美的相对性和广义的诱饵量量子键分布。 arxiv：2304.09401（2023）。 •F. Kanitschar，I。George，J。Lin，T。Upadhyaya，N。Lütkenhaus，用于离散调制的连续可变量子键分布协议的有限尺寸安全性。 PRX量子4，040306（2023）。 •T。Upadhyaya，T。VanHimbeeck，N。Lütkenhaus，改进的校正项，用于降低量子键分布的尺寸。 arxiv：2210.14296（2022）。 •T。Upadhyaya，T。VanHimbeeck，J。Lin，N。Lütkenhaus，连续和离散可变协议的量子密钥分布的尺寸减小。 PRX量子2，020325（2021）。 •J. Lin，T。Upadhyaya，N。Lütkenhaus，离散调节的连续变量量子键分布的渐近安全分析。 物理评论X 9，041064（2019）。 •K。Georgiou，A。Jiang，E。Lee，A。Olave，I。Seong，T。Upadhyaya，升降机和项目系统，在部分vertex-Cover cover cover的多层室上进行。 理论计算机科学820，1-16（2020）。Braasch Jr.，A。Lasek，T。Upadhyaya，A。Kalev，N。YungerHalpern，量子热力学及其他地区的不承认保守指控。nat Rev Phys 5，689–698（2023）。•T。Upadhyaya，W.F。Braasch，Jr.，G.T。 Landi，N。YungerHalpern，当保守数量无法相互通勤时，熵产生会发生什么。 ARXIV：2305.15480（2023）。 •S. Nahar，T。Upadhyaya，NorbertLütkenhaus，不完美的相对性和广义的诱饵量量子键分布。 arxiv：2304.09401（2023）。 •F. Kanitschar，I。George，J。Lin，T。Upadhyaya，N。Lütkenhaus，用于离散调制的连续可变量子键分布协议的有限尺寸安全性。 PRX量子4，040306（2023）。 •T。Upadhyaya，T。VanHimbeeck，N。Lütkenhaus，改进的校正项，用于降低量子键分布的尺寸。 arxiv：2210.14296（2022）。 •T。Upadhyaya，T。VanHimbeeck，J。Lin，N。Lütkenhaus，连续和离散可变协议的量子密钥分布的尺寸减小。 PRX量子2，020325（2021）。 •J. Lin，T。Upadhyaya，N。Lütkenhaus，离散调节的连续变量量子键分布的渐近安全分析。 物理评论X 9，041064（2019）。 •K。Georgiou，A。Jiang，E。Lee，A。Olave，I。Seong，T。Upadhyaya，升降机和项目系统，在部分vertex-Cover cover cover的多层室上进行。 理论计算机科学820，1-16（2020）。Braasch，Jr.，G.T。Landi，N。YungerHalpern，当保守数量无法相互通勤时，熵产生会发生什么。ARXIV：2305.15480（2023）。 •S. Nahar，T。Upadhyaya，NorbertLütkenhaus，不完美的相对性和广义的诱饵量量子键分布。 arxiv：2304.09401（2023）。 •F. Kanitschar，I。George，J。Lin，T。Upadhyaya，N。Lütkenhaus，用于离散调制的连续可变量子键分布协议的有限尺寸安全性。 PRX量子4，040306（2023）。 •T。Upadhyaya，T。VanHimbeeck，N。Lütkenhaus，改进的校正项，用于降低量子键分布的尺寸。 arxiv：2210.14296（2022）。 •T。Upadhyaya，T。VanHimbeeck，J。Lin，N。Lütkenhaus，连续和离散可变协议的量子密钥分布的尺寸减小。 PRX量子2，020325（2021）。 •J. Lin，T。Upadhyaya，N。Lütkenhaus，离散调节的连续变量量子键分布的渐近安全分析。 物理评论X 9，041064（2019）。 •K。Georgiou，A。Jiang，E。Lee，A。Olave，I。Seong，T。Upadhyaya，升降机和项目系统，在部分vertex-Cover cover cover的多层室上进行。 理论计算机科学820，1-16（2020）。ARXIV：2305.15480（2023）。•S. Nahar，T。Upadhyaya，NorbertLütkenhaus，不完美的相对性和广义的诱饵量量子键分布。arxiv：2304.09401（2023）。•F. Kanitschar，I。George，J。Lin，T。Upadhyaya，N。Lütkenhaus，用于离散调制的连续可变量子键分布协议的有限尺寸安全性。PRX量子4，040306（2023）。•T。Upadhyaya，T。VanHimbeeck，N。Lütkenhaus，改进的校正项，用于降低量子键分布的尺寸。arxiv：2210.14296（2022）。•T。Upadhyaya，T。VanHimbeeck，J。Lin，N。Lütkenhaus，连续和离散可变协议的量子密钥分布的尺寸减小。PRX量子2，020325（2021）。•J. Lin，T。Upadhyaya，N。Lütkenhaus，离散调节的连续变量量子键分布的渐近安全分析。物理评论X 9，041064（2019）。•K。Georgiou，A。Jiang，E。Lee，A。Olave，I。Seong，T。Upadhyaya，升降机和项目系统，在部分vertex-Cover cover cover的多层室上进行。理论计算机科学820，1-16（2020）。
调查：使用机器学习技术NOOR MOHD 1，JUHI SHARMA 1，DEEPAK UPADHYAY 2 1计算机SCIEN部
抽象这种心脏病发作和心脏病造成的死亡在世界各地都在增加。心脏麻烦是由于人们的生活承受着更大的压力而引起的。我们体内最重要的器官之一可能是心脏。它有助于控制血液循环并流向所有人体器官。今天，这种疾病是最大的死亡人数。通常，患有任何心脏问题的人几乎没有迹象和症状，我们可以轻松地判断它，从而可以准时帮助个人。症状就像高强度的胸痛，快速的心跳速度和疼痛，并记录了一些不安的呼吸。此信息是在习惯前提下进行的。在这项调查中，此外，冠状动脉疾病的概述此外，其目前的技术是立即提出的。此外，暂时阐述了对冠状动脉疾病预测的最重要AI方法的上到底检查。在每种检测机制中表现良好的各种机器学习算法都是天真的贝叶斯，决策树，支持向量机，人工神经网络，随机森林，k-nearest邻居等等。每个机器学习模型的性能取决于它的准确性预测。因此，评估模型效率的关键组成部分之一是准确性。在我们的研究中，随机森林在预测心脏病方面提供了91％的最佳准确性。逐渐解释了有关具有常见副作用的正常疾病的患者。关键字：寄生心脏病，人工神经网络，机器学习，幼稚的贝叶斯，SVM，分类技术，决策树，CVD，准确性。在所有致命感染中引入，冠状动脉发作被认为是最主要的。临床专业人员领导着关于心脏病和心脏病患者数据的多种研究，他们的表现和疾病运动。在这个时代，每个人都忙于改善自己的生活，所有人都在努力实现他们在研究，职业，工作，人际关系和生活的各个部分方面的目标。在生活的各个阶段中，这一日益增强的感觉使每个人的生活变得忙碌。有意或在不知不觉中，我们都应对日常生活中的这种压力，并且实际上在我们身体的各个部位都会压力我们的大脑，心脏和思想。这种日益增加的压力导致心脏病，这就是今天大多数人
博士Bratati Mukhopadhyay-加尔各答
博士（技术），加尔各答大学无线电物理和电子学研究所 年份：2006 专业：半导体器件物理和光电子学 论文：Si 基量子纳米结构在光电子器件中的应用研究 导师：Prasanta Kumar Basu 教授 技术硕士：加尔各答大学无线电物理和电子学研究所 年份：1997-1999 技术学士：加尔各答大学无线电物理和电子学研究所 年份：1994-1997 物理学学士：加尔各答大学 Lady Brabourne 学院，加尔各答 年份：1991-1994
Subhasis Roy博士，当前地位教育资格
加尔各答大学聚合物科学技术系教授，92，A.P.C。Road，加尔各答 - 700009，印度西孟加拉邦。 电子邮件：dipankar.chattopadhyay@gmail.com联系号 ：09433379034，06291736376Road，加尔各答 - 700009，印度西孟加拉邦。电子邮件：dipankar.chattopadhyay@gmail.com联系号：09433379034，06291736376
引文：Shawni Dutta 和 Samir Kumar Bandyopadhyay。“用于脑肿瘤检测的交叉验证 AdaBoost 分类器”。
[19] 分类器。基本上，此实现的目标是提高 DT 分类器的效率。此分类器的学习率为
Mukhopadhyay 等人，J Adv Sci Res，2020；11 (2): 209-212
* 通讯作者：moumahuya1@yahoo.com 摘要 本研究从药用植物长春花 (长春花) 中分离细菌和真菌内生菌。共获得 13 种内生细菌分离株。筛选细菌分离株以产生植物生长促进剂（吲哚乙酸、固氮和磷酸盐溶解）以及针对强效人类病原体的抗菌剂。在这些分离株中，11 种细菌分离株产生吲哚-3-乙酸（浓度范围为 11-74 µg/ml），3 种分离株能够固氮，3 种分离株可在体外溶解不溶性磷酸三钙。在初步筛选中，5 种内生分离株的提取物通过琼脂孔扩散法体外测定似乎对 3 种病原体（大肠杆菌、葡萄球菌属、弧菌属）具有抗菌活性。
Anupam Chattopadhyay芯片Hong Chang Hao Yu编辑大数据分析的新兴技术和建筑
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