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12 Ashwin Francis Pereira 工程学院 Attingal 13 Hrishikesh Sulay Verana 网络 14 Sheela Nagaraju Vignan 理工学院 15 Akhlaqu Ahmad Khan Evolve Technologies & Services Pvt Ltd 16 Alka Saini 空间应用中心/印度空间研究组织 17 Shivani Tyagi 空间应用中心 18 Shrey Ashish Dongre 印度理工学院坎普尔分校 19 Amol Bhaskar Kotade Dr.巴巴萨海布·安贝德卡尔科技大学 20 希瓦姆·亚达夫·内塔吉·苏巴斯科技大学 21 拉文德·库马尔·维尔马印度理工学院德里分校 22 阿尼尔班·马拉工程学院浦那分校 23 桑吉特·库马尔 BIT 梅斯拉兰契分校 24 高拉夫·S·塞斯印度空间研究组织 25 舒巴姆·维卡斯·索纳瓦内·桑迪普大学 26 赛义德·M·布哈里阿卜杜勒阿齐兹国王大学
2019 年上诉编号 368、369、370、371、372 和 373
Tiruchanoor Road, Tirupati – 517 503。3. 安得拉邦东部电力配送公司有限公司通过董事长/总经理 P & T Colony, Seethammadhara, Visakhapatnam, Andhra Pradesh – 530 013。4. NTPC 有限公司通过董事长/总经理 7, 机构区, 核心 – 7, SCOPE Complex, Lodhi Road, New Delhi – 110 003。... 被告人上诉人律师： Mr.巴萨瓦·帕布·S·帕蒂尔（Basava Prabhu S.Patil）先生进阶。先生。 Nived Veerapaneni先生Apoorva Misra 先生尼蒂什·古普塔先生Aditya K. Singh 女士Jyotsna Khatri 女士Parichita Chowdhury 先生Samart Kashyap 先生Shreshtha Sharma 女士Puja Priyadarshini 女士莫尔什里·巴特纳加尔女士Anukriti Jain 女士被告律师：Soumya Prakash 先生R-2 和 3 代表为 Rakesh Kumar Sharma 先生。 MG 拉马钱德兰（Sr.）进阶。错过。兰吉塔·拉马钱德兰女士Poorva Saigal 女士Anushree Bardhan先生Shubham Arya 女士Tanya Sareen 先生Arvind Kumar Dubey 代表 R-4 上诉编号： 2019 年第 369 期
阿廷·穆克吉
标题：用于实时信号处理应用的容错 VLSI 架构设计摘要：由于设计复杂性和晶体管密度的增加导致芯片故障率很高，容错在当今的数字设计中变得极为重要。我们已经确定了现有容错方法的主要缺陷，并尽可能地尝试纠正它们。我们修改了传统的动态重构方法，使其适用于实时信号处理应用，并结合了热备用、优雅降级、级联性和 C 可测试性。我们还提出了一些新的静态冗余技术，这些技术在各个方面都优于现有方法，并且具有实际适用性。• 使用 XILINX 中的 verilog HDL 和原理图级与 virtex-6 进行 RTL 设计、仿真和验证• 使用 SYNOPSYS 工具进行设计和验证以及面积和关键路径结果的计算• 使用 CADENCE 工具进行一些面积和延迟计算。
斯里尼瓦瑟·拉马努金 - 数学家，因...而闻名
助理教授 数学系，SL Bawa DAV 学院，巴塔拉 摘要 斯里尼瓦萨·拉马努金是一位印度数学家，以其在数论、连分数和无穷级数方面的开创性贡献而闻名，他仍然是数学史上最具影响力的人物之一。拉马努金 1887 年出生于殖民地印度，他基本上是自学成才，尽管受过的正规教育有限，但他还是发展了自己的数学理论。他早期在配分函数、高度合数和模形式性质方面的工作为数论的重大进步铺平了道路。拉马努金与英国数学家 GH 哈代的合作尤为卓有成效，从而发展了几个数学概念，包括著名的哈代-拉马努金数。他在无穷级数方面的工作，尤其是他的快速收敛到圆周率的级数，对数学分析和计算算法产生了深远的影响。尽管拉马努金的一生很短暂——32 岁便去世——但他的发现仍然激励着当代数学研究，尤其是在密码学、统计力学和计算机科学等领域。本文探讨了拉马努金的一生、他在数学方面的主要贡献以及他对现代数学的持久影响，展示了他的工作成果的持久遗产及其在数论和数学计算领域的相关性。
A. 多兰
可再生甲醇对印度经济的作用有多大？ Gregory A. Dolan：甲醇自 2016 年以来一直被列入政府议程，是一种战略产品，可以帮助印度实现其 2070 年碳中和愿景。甲醇可以由各种传统（天然气和煤炭）和可再生原料生产，包括生物质、城市固体废物、太阳能和风能以及捕获的二氧化碳。作为一种低碳和净碳中性燃料，甲醇为显著减少温室气体排放提供了途径。与传统燃料相比，可再生甲醇可以在碳生命周期评估 (LCA) 基础上减少高达 95% 的二氧化碳排放量，减少高达 80% 的氮氧化物排放量，并消除硫氧化物和颗粒物排放。当甲醇用作燃料以降低道路交通、内陆水道、发电等应用的碳强度时，这些气候和当地污染效益会叠加，
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唐纳德·G·博德纳 安德鲁·F·彼得森 詹姆斯·C·威尔特斯 尼尔·T·亚历山大 休·丹尼·贾吉特·S·西杜 大卫·P·米勒 丹尼斯·J·科扎科夫 保罗·哈姆斯 加里·布朗·E·杰里·阿奇博尔德 威廉·P·库克 维克多·K·特里普·L·威尔逊·皮尔森 安东尼·Q·马丁 唐·布莱克 詹姆斯·A·富勒 凯茜·弗里曼 多伦·W·赫斯 JP·蒙哥马利 凯茜·弗里曼 乔伊·拉斯卡 D·雷·刘易斯 W·R·斯科特·Jr 大卫·P·米勒 马克·米切尔 唐·鲁尼恩 J·W·迪斯 威廉·A·古扎克 约翰逊 J·H·王
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由约瑟夫·加布里埃尔·曼尼（Joseph Gabriel Manion）提交的论文...
为了证明我们方法的效果，我们就各种优化问题进行了多个NU Merical实验。对于每个问题，提供了一组来自未知可行集合的可行决策，我们生成了一个不可行的决定的人工数据集，这些决策在于使用我们的MCMC算法的已知多面体放松的组成。然后，我们训练分类器以学习可行数据集和不可行的数据集之间的分离边界。我们将我们的方法与几个未加剧的密度估计基线进行了比较，这些密度估计基线不会与补体中采样的数据相比。使用模拟的分数背包问题，我们表明我们的方法对于创建分类器至关重要，即（i）在需要可行和不可行区域之间的紧密分离边界时表现良好； （ii）当可行决策的数据集很小时。此外，我们考虑了所有Miplib [14]实例的线性性放松，少于80个变量，并证明我们基于抽样的分类器显着胜过所有基线模型。我们的实验代码可在https://github.com/rafidrm/mcmc-compomplement上找到。