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World File Search System加迪加尔
昌迪加尔政府科技与可再生能源部
DST&RE 与合作机构合作，在印度政府科技部、生物技术部的支持下，建立了昌迪加尔技能维吉安中心。该中心邀请来自公认学校董事会、学院和大学的学生申请生命科学、制药和食品领域的学生培训计划 (STP) 和技术人员培训计划 (TTP)。昌迪加尔 GGDSD 学院将提供为期 3 个月的培训计划，旨在通过实践培训提高学生技能并使他们具备行业就业能力，从而促进学生的职业发展道路。入选候选人将根据模块选择获得每月津贴和行业技能委员会 (LSSSDC & FICSI) 的证书。有关更多详细信息和注册，请访问 https://chandigarh.gov.in/departments/other-departments/science-technology-renewable-energy 和 http://ggdsd.ac.in/ 。申请截止日期为 2024 年 10 月 25 日。
昌迪加尔出口促进计划 2020-21
区。将鼓励流程数字化，以促进更快、更简单的程序。6. 为什么昌迪加尔的区和邦/联邦属地只有一个出口计划？昌迪加尔是一个市邦。在行政上，它是中央政府内政部控制下的联邦属地。昌迪加尔只有一个区。因此，区出口产品将与邦/联邦属地产品相同。同样，区与邦/联邦属地具有相同的优势、劣势、机会和威胁。因此，区出口计划与邦出口计划相同。7. 为落实尊敬的总理的愿景，昌迪加尔政府成立了邦出口促进委员会。由于昌迪加尔是单区联邦属地，因此尚未成立单独的区出口促进委员会。政府于 2020 年 10 月 7 日发布了委员会成立通知：
车辆通讯 - 欧洲 - 加迪夫大学
随着连接和自动驾驶汽车的增殖，控制器区域网络（CAN）总线由于其速度和效率而成为车载网络的主要通信标准。但是，CAN总线缺乏基本的安全措施，例如身份验证和加密，使其非常容易受到网络攻击的影响。为了确保车辆安全性，入侵检测系统（IDS）必须检测到可见的攻击，并为新的，看不见的攻击提供强大的防御，同时保持轻量级的实用部署。以前的工作仅依赖于CAN ID功能，或者使用了手动功能提取的传统机器学习（ML）方法。这些方法忽略了其他可剥削的功能，这使得适应新的看不见的攻击变体和损害安全性。本文介绍了一种尖端，新颖，轻巧，车载，IDS玻璃，深度学习（DL）算法，以解决这些局限性。所提出的ID采用多阶段方法：在第一个阶段的人工神经网络（ANN）来检测可见的攻击，以及在第二阶段进行长期的短期记忆（LSTM）自动编码器，以检测新的，看不见的攻击。要了解和分析各种驾驶行为，使用最新的攻击模式更新模型，并保留数据隐私，我们提出了一个理论框架，以在层次结构联合学习（H-FL）环境中部署我们的ID。实验结果表明，我们的IDS的F1得分超过了0.99，对于看到的攻击，新型攻击的检测率为99.99％，超过0.95。这使我们的模型可与可见和看不见的攻击进行稳健。此外，误报率（FAR）在0.016％的情况下极低，最小化了错误警报。尽管使用了以其在识别复杂和零日攻击方面的有效性而闻名的DL算法，但IDS仍然轻量级，确保了其对现实世界部署的可行性。
应用能量 - 欧洲 - 加迪夫大学
在进入2050年净净净的途中，英国政府通过与1990年级别相比，通过削减78％的排放来设定2035年的目标。为了帮助了解电气化的本地能源系统如何为该目标和相关成本做出贡献，我们开发了一个基于全系统的本地能源优化（LEO）模型。该模型捕获了一系列最先进的技术，包括构建织物改造，电池存储，电动机，电加热，需求响应，分布式可再生以及点对点（P2P）能源交易。和该模型可以在成本和排放之间进行权衡评估，比较了两种系统操作模式，即面向成本和网格影响，并评估天气风险和资本成本假设的影响。威尔士的一个案例研究表明，（1）资本成本假设可导致当地能源系统的总成本差异高达30.8％； （2）以成本为导向的模式操作系统可以节省多达5％的成本，而面向网格的模式； （3）热泵的电加热在所有研究的技术中的优先级最高。总体而言，这项研究演示了如何通过整个系统融合到近期技术和商业模型的整个系统中，迈向脱碳的未来。
应用能量 - 欧洲 - 加迪夫大学
电动汽车（电动汽车）的电力单元（即电池）在充电或排放时会产生热量，从而导致其性能和可靠性随着时间的推移而恶化。本文研究了流经微型通道的液体冷却剂的几何和热流体参数。这些嵌入在电动汽车电池的表面中，以减少过热。设计参数，例如纵横比和微型频道的角度取向，以随机调查几种几何构型，这些几何构型几乎不直观。冷却液质量流量和流体入口温度也通过随机分布值的大数据集进行变化。与经验验证的模型一起实施了实时的EV驾驶周期，以评估电池操作，这证明了电池的热状态具有不同级别的冷却改造的复杂依赖性。该研究还分析了泵送和冷却能量需要驱动冷却液系统的寄生动力消耗，以实现最佳设计的改装，以实现可靠的电池性能。发现迷你通道参数极大地影响了电池的热性能。但是，发现优化的情况在电池中具有最小的温度差和最小功率要求。液体入口速度为0.13 m/s，流体入口温度为312.9 K，纵横比为1.7，倾斜角为4.9◦
教授的简历迪内什·兰加帕
Dinesh Rangappa 博士 教授 应用科学系（纳米技术） VisvesvarayaTechnological 大学，研究生研究中心，班加罗尔地区 Muddenahalli，Chikkballapura562101 电子邮件：dineshrangappa@gmail.com，dineshrangappa@vtu.ac.in 手机：+91 9632764659，+91 8660168030 Google Scholar：https://scholar.google.co.in/citations?user=OfBeF6MAAAAJ&hl=en VTU IRINS：https://vtu.irins.org/profile/111394 ORCID ID：0000-0001-7756-0266 研究员 ID：AAA-1150-2020
应用能量 - 欧洲 - 加迪夫大学
本手稿提出了一种新型的混合人工智能（AI）方法，用于针对电动汽车充电站（EVCSS）专门设计的统一功率质量护发素（UPQC）。的目的是整合多个车辆到网格（V2G）功能，从而减轻与电动汽车（EV）网格集成相关的挑战，并结合分布式能源（DERS）。本手稿中提出的混合技术结合了梯度提升决策树（GBDT）算法和果冻搜索（JS）算法，称为GBDT - JS技术。这种创新的方法涉及利用充电站提供电动汽车充电服务，并促进电动电动机的排放。将UPQC与DER的集成（例如光伏（PV））实施，以降低转换器的功率额定功率和实现功率需求需求。使用UPQC内的初始转换器用于管理直流电流（DC）电压，而第二个转换器则监督电动汽车的功率充电或放电过程。此外，它减轻了电池电压发射的影响。具有车辆到网格功能的UPQC最小化网格的负载压力，从而防止了过度流动的问题。提出的方法调节UPQC转换器以减轻电力质量问题，例如谐波电流和电压下垂。随后，使用MATLAB/SIMULINK操作平台证明了该技术的有效性。GBDT - JS性能的评估涉及与现有技术的比较分析。该评估表明，该提出的方法有效地减轻了功率质量问题，特别减少了总谐波失真（THD），并提供最佳结果。
NIELIT 昌迪加尔招股说明书-2023-24_final-v2 (1).pdf
NIELIT 有望成为印度在信息、电子和通信技术 (IECT) 领域提供正规和非正规教育、研究、考试和认证的著名机构。该中心在一场毁灭性的火灾中被毁，随后迁至现在的罗帕尔校区。该中心将延续其传统，致力于启动量子计算、数据工程和 VLSI/芯片设计领域的 MTech 课程，以及 AIML 和网络安全与数字取证领域的其他工程/文凭课程，同时作为印度政府未来技能主要计划的主要合作伙伴，发挥重要作用，塑造国家的技能发展计划