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aparajit bhattacharya
Aparajit是DSK Legal的合作伙伴，他的焦点实践领域是公司和证券。他还是该公司项目，能源和基础设施实践组的核心成员，特别关注可再生能源。Aparajit被公认为是印度的主要从业人员，拥有超过22年的国内和国际经验，是几家大型跨国公司和印度公司以及高净值个人/推广者的值得信赖的律师。他领导了并购和私募股权领域的各种任务和交易，并向许多跨境交易的客户提供了建议，这些交易与印度的外国投资，出站投资，入境策略，并购，股票投资，合资企业，管理层买家和公司约束。他曾在各种各样的商业和工业领域工作，包括工业/制造业，医疗保健和制药，基础设施以及可再生能源，汽车，消费者和零售以及电子商务。客户将Aparajit描述为“具有各种不同交易经验的从业者，他被认为具有有效的谈判技巧。”钱伯斯亚太2021。“极端及时响应，出色的发音和填充技巧。”法律500亚太地区2022。“ Aparajit Bhattacharya对法律有广泛的了解，并且对业务含义有很好的了解，这与交易的结构非常相关。他还带来了强大的谈判技巧。团队的周转时间非常出色。”法律500亚太地区2022。印度商业法杂志，A-list2020。“我遇到的最好的印度律师”，并认为他是专业，实用和值得信赖的。“先生bhattacharya已被证明是一位令人难以置信的领导者，为各种行业清单的组织提供了宝贵的指导，在最需要的情况下不断超越和以外，以支持客户。”印度商业法杂志，A-list 2021。最近的关键作业
启用6G的无人机的自适应轨迹优化，整合边境监视的多访问边缘计算
联系主要主管：Husnain.sherazi@newcastle.ac.uk第二主管：rehmat.ullah@newcastle.ac.uk研究项目背景边境安全是一个关键的全球关注，需要创新的技术解决方案，以确保有效的监测和威胁缓解。具有高级传感器和通信功能的无人机已成为边境监视中的宝贵资产，提供实时监控和快速响应功能。6G通信技术的出现，其特征是超低潜伏期，高带宽和稳健的连接性，再加上多访问边缘计算（MEC）基础架构，为增强基于无人机监视系统的功能提供了变革的机会。该项目提出了6G启用的无人机和MEC基础架构的集成，以实现自适应轨迹优化，以确保智能，高效和可靠的边界监视。AIM/目标该项目旨在通过将6G通信技术与支持MEC的无人机整合到尖端监视系统，重点介绍自适应轨迹优化，以提高情境意识，响应性，资源效率和资源效率。关键目标：
博士Madura Nyphakkar-基础 - Ghondede Ghost
拥有超过25年的观鸟经验，他已经在印度各地旅行，并致力于通过摄影记录野生动植物。近二十年来，他一直致力于研究印度次大陆的猛禽，发表了许多有关该主题的研究和流行文章。他的重大贡献包括关于Surendranagar红领猎鹰（Falco Chicquera）的育种的研究，以及印度西北部的红色挑剔的Shaheen（Falco Peregrinus babylonicus）的鉴定。他还报道了印度黑燕恩（Chlidonias Niger）的第一张摄影记录，证实了其身份。他的小册子“古吉拉特邦的猛禽”是观鸟者的流行标识指南。作为“ ebird India”的管理员，他回顾了全国范围内的猛禽目击者，并帮助确定了印度的几种新猛禽物种。他还支持当地森林部门的野生动植物保护和生物多样性管理。是一位出色的野生动植物摄影师，他的作品已在100多种国家和国际期刊和杂志中发表。他期待继续对猛禽的研究，特别是专注于监测古吉拉特邦的繁殖生物学和迁移。
使用节点 MCU 和 IoT 为家庭构建智能 LPG 监控和警报系统 Shweta Suryavanshi 1,*、Vaishnavi Tarade 2、Prajwal Dawbhat
摘要 “带气体泄漏检测的智能 LPG 和 MNGL 气体监控系统”项目旨在提高液化石油气 (LPG) 和马哈拉施特拉邦天然气有限公司 (MNGL) 配送系统的安全性和效率。LPG 和 MNGL 广泛用于烹饪和取暖，因此确保其安全处理和配送至关重要。气体泄漏可能导致危及生命的情况和环境危害。该项目提出了一种全面的解决方案，用于监控天然气供应、检测泄漏并提供实时警报以防止事故发生。该系统还集成了安装在 MNGL 仪表上的摄像头模块，以特定间隔捕捉图像以进行准确计费，并通过专用移动应用程序实现自动预订。结合气体泄漏检测功能和实时警报以及主电源和调节器的自动关闭，为拟议系统增加了安全性。这有助于防止潜在危险并确保用户安全。这项安全措施旨在防止潜在危险并保护用户和财产。该移动应用程序为用户提供有关天然气消耗、仪表读数和账单详细信息的实时信息，并通过集成网关提供无缝账单支付平台。关键词：节点 MCU、物联网 (IoT)、LPG、MQ3 传感器、人工智能简介
基于意图的正式轨迹描述语言
摘要 — 本文介绍了一种改进的意图相关形式语言层次结构，用于描述飞机轨迹。这些语言允许在不同级别上完整或部分地指定飞机轨迹，本文所述功能的扩展使其适用于定义更复杂的任务，例如无人驾驶汽车或军用飞机的任务。本文对每种语言的词汇、语法和图形表示细节进行了完整的描述，并通过一组具有不同粒度的飞行规范的清晰示例展示了它们的适用性。所描述的语言层次结构已被证明是一种适合描述具有不同详细程度和不同应用的飞机轨迹的框架。它的多功能性和灵活性通过一组识别特征操作示例的场景得到证明。索引词 — 空中交通管理；形式语言；飞机意图；飞行意图；轨迹计算
拉贾斯坦邦高等法院
答辩人：先生。 Bharat Vyas，AAG 与女士尼蒂·贾恩·班达里 先生Praveer Sharma 和先生哈什·瓦尔丹·卡塔拉先生Archit Bohra，AGC 先生Akhil Simlote 和先生Ashvini Raj Tanwar 和先生Dikshant Jain 先生Prateek Mathur 先生Rajendra Kumar Salecha 和 Ms. Tanisha Khubchandani 先生Hitesh Kumar 先生Abhinav Srivastava 和先生尼基尔·库马瓦特先生Raghu Nandan Sharma先生Sandeep Pathak 和 Ms. Jaya Pathak 和先生阿克沙特·夏尔马
Thanos Papadopoulos、Uthayasankar Sivarajah、Konstantina Spanaki、Stella Despoudi、Angappa Gun- nasekaran。社论：人工智能 (AI) 和制造业、生产和运营管理研究中的数据共享。国际生产研究杂志，2022 年，人工智能 (AI) 和制造业、生产和运营管理研究中的数据共享，60 (14)，第 4361-4364 页。10.1080/00207543.2021.2010979。hal-03766170
Thanos Papadopoulos、Uthayasankar Sivarajah、Konstantina Spanaki、Stella Despoudi、Angappa Gun- nasekaran。社论：人工智能 (AI) 和制造业、生产和运营管理研究中的数据共享。国际生产研究杂志，2022 年，人工智能 (AI) 和制造业、生产和运营管理研究中的数据共享，60 (14)，第 4361-4364 页。10.1080/00207543.2021.2010979。hal-03766170
使用机器学习
摘要 - 本文提出了一种新型的地形自适应局部轨迹规划师，旨在在可变形地形上自动操作。最先进的解决方案要么不考虑可变形的地形，要么不提供足够的鲁棒性或计算速度。为了弥合此搜索差距，本文引入了一种新型的模型预测控制（MPC）公式。与仅依赖于避免障碍物的硬性或软限制的普遍的最新方法相反，目前的配方通过纳入两种类型的约束来增强鲁棒性。通过广泛的仿真来评估配方的有效性和鲁棒性，涵盖了广泛的随机场景，并与最新方法进行了比较。随后，通过文献中以最佳控制的地形力学模型来增强该配方，并明确解决了地形变形。此外，采用无知的卡尔曼过滤器的地形估计器可用于在线动态调整下沉指数，从而产生地形自适应配方。在现实世界中，该公式在现实世界的实验中进行了测试，以刚性验证的配方作为基准测试。结果展示了拟议的配方所实现的优越的安全性和绩效，强调了将Terramogenics知识整合到计划过程中的重要意义。具体而言，所提出的地形自适应配方可实现平均绝对侧滑角，平均绝对偏航率降低，目标时间较短以及更高的成功率，这主要归因于其对计划者内部机械学的增强的理解。
Causaltad：用于在线轨迹异常检测的因果隐性生成模型
摘要 - 旨在估计鉴于源用途（SD）对的轨迹的异常风险（SD）对的轨迹异常检测已成为许多现实世界应用的关键问题。现有溶液直接训练一个生成模型，以进行观察到的轨迹，并将条件生成概率P（T | C）计算为异常风险，其中T和C分别代表轨迹和SD对。但是，我们认为观察到的轨迹被道路网络偏好混淆，这是SD分布和轨迹的常见原因。现有方法忽略了此问题，将其概括能力限制在分布轨迹上。在本文中，我们定义了轨迹轨迹异常检测问题，并提出了因果关系模型（即因果关系）来求解它。Causaltad采用do -calculus来消除道路网络偏好的混杂偏见，并估计p（t | do（c））作为异常标准。广泛的实验表明，Causaltad不仅可以在训练有素的轨迹上实现卓越的性能，而且通常可以提高分布数据外数据的性能，并改善2。1％〜5。7％和10。6％〜32。分别为7％。
