XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System金牌得主
concocation_booklet_2024.pdf-会议2024
01:18 PM将宣誓给宣誓给获得者学位的获得者{金牌得主将带领01:18 PM将宣誓给宣誓给获得者学位的获得者{金牌得主将带领
安基塔·斯里瓦斯塔瓦 ankitasri@bis.gov.in + ...
2012 – 2014 巴特那国家理工学院 技术硕士 - 计算机科学，金牌得主 论文：使用混合二解析分类器和无偏数据库对产品评论进行情感分析 2008 – 2012 戈勒克布尔技术与管理学院，北方邦理工大学 技术学士学位 - 计算机科学与工程，金牌得主 相关课程： DBMS、分布式数据库、AI、密码学和网络安全、普适计算 ………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………
PH 201 家庭作业章节：工作与能源
25. 在钢架雪车运动中，参赛者跳上雪橇（称为钢架雪车），然后沿着结冰的赛道滑行，腹部朝下，头部朝前。在 2010 年冬奥会上，赛道有 16 个弯道，从上到下的高度差为 126 米。（a）在没有非保守力（如摩擦力和空气阻力）的情况下，选手在赛道底部的速度是多少？假设滑行开始时的速度相对较小，可以忽略不计。（b）实际上，金牌得主（加拿大选手 Jon Montgomery）在一次预赛中就以 40.5 米/秒（约 91 英里/小时）的速度到达赛道底部。在这次预赛中，非保守力对他和他的雪橇（假设总质量为 118 公斤）做了多少功？
博士Sanjay Guler
•B.Sc的第三名（化学）荣誉，H。P. University，Shimla•国家/大学优异奖学金。 •M.Sc. 金牌得主•科学与工业研究委员会（CSIR，印度）Complex Palampur（H.P。）颁发的科学卓越证书 •新德里印度农业研究理事会（ICAR）进行的合格国家资格测试（NET）。 •Santosh Shiksha金牌，由Himotkarsh Akademi授予，首先在M.Sc. •2003年的副校长赞赏奖。 •印度政府科学技术部（DST），年轻科学家项目奖（2004-2007），在年轻科学家的快速轨道计划下。 •印度农业生物化学家学会会员。 •政府生物技术系。 印度，尖端的研究增强与科学培训（CREST）奖（2012-13）。（化学）荣誉，H。P. University，Shimla•国家/大学优异奖学金。•M.Sc.金牌得主•科学与工业研究委员会（CSIR，印度）Complex Palampur（H.P。）颁发的科学卓越证书•新德里印度农业研究理事会（ICAR）进行的合格国家资格测试（NET）。•Santosh Shiksha金牌，由Himotkarsh Akademi授予，首先在M.Sc.•2003年的副校长赞赏奖。•印度政府科学技术部（DST），年轻科学家项目奖（2004-2007），在年轻科学家的快速轨道计划下。•印度农业生物化学家学会会员。•政府生物技术系。印度，尖端的研究增强与科学培训（CREST）奖（2012-13）。印度，尖端的研究增强与科学培训（CREST）奖（2012-13）。
苏米特·亚达夫
⚫ 教育 坎普尔拉玛大学博士学位（在读） 坎普尔拉玛大学技术硕士 AKTU 技术学士学位 ⚫ 成就 技术硕士金牌得主 ⚫ 经验 目前在 Integral 大学工作至今 SRIMT 两年教学经验 SIMT 一年教学经验 ⚫ FDP/研讨会/研讨会 FDP：机器学习基础 FDP：教学和研究论文写作中的人工智能 FDP：NEP 2020：EPRI 研讨会：人工智能工具 研讨会：人工智能与当前研究 研讨会-国家知识产权意识使命 研究兴趣： ⚫ 人工智能与机器学习 研究成果摘要： ⚫ 研究论文：智能系统用于电子银行的视觉加密技术
产品策略
Atanu Adhikari 教授是英国伦敦商学院的英联邦学术研究员、美国雪城大学客座研究员、博士（ICFAI 大学，在美国雪城大学进行为期一年的访问项目）、MBA（印度加尔各答大学 IISWBM 金牌得主）和工学学士（印度国家技术学院，杜尔加布尔分校）。他积极参与学术研究工作，其研究成果已在许多国内外同行评审学术期刊上发表并在会议上发表。他与他人合著了多本由国际领先出版商出版的书籍，还撰写了多篇案例研究，这些研究由加拿大 Ivey 出版社和美国哈佛商业出版社出版发行。在过去 15 年中，他为财富 500 强企业、大型印度公司和公共部门组织的 10,000 多名中高级管理人员设计和开展了多项高管教育和管理发展计划。
产品策略专业证书计划
Atanu Adhikari教授是英国伦敦商学院的英联邦学者，访问了美国锡拉丘兹大学的研究员，博士学位（ICFAI大学，在美国锡拉丘兹大学，一年的访问计划），AN MBA（金牌得主，加尔各答IISWBM），加尔各答大学IISWBM）和A BE（National o a BE Technology of Technology，Durgapur）。他积极参与学术学术研究工作，该研究已在许多国家和国际同行评审的学术期刊上发表，并在会议上介绍。他共同撰写了由国际领先出版商出版的几本书，还撰写了几个案例研究，这些案例研究由加拿大Ivey Publishing和美国哈佛商业出版社出版和分发。在过去的15年中，他为在《财富》 500强公司，大型印度公司和公共部门组织中工作的10,000多名中层和高级管理人员设计并制定了几项高管教育和管理发展计划。
CV-MILAN-KUMAR-LAL-11-01-2024.pdf
完成年度2016-2022博士学位（植物生理学，金牌得主），印度农业研究所（IARI），新德里，印度印度，论文论文标题：马铃薯块状顾问中的血糖指数和相关属性分析¾ Physiology) , Indian Agricultural Research Institute (IARI), New Delhi, India ¾ Study emphases: Plant nutrition, Climate change, Abiotic stress ¾ Thesis title: Effect of High [CO 2 ] on Phosphorus Efficiency in Wheat Grown Under Phosphorus Stress with Different Sulphur Levels ¾ Advisor : Dr. Renu Pandey, Mineral Nutrition Lab, IARI, New Delhi ¾ Final Grade: 8.63/10或86.3％2009-2013科学学士学位（农业），奥里萨邦农业技术大学，农业学院，奥里萨邦布巴内斯瓦尔，奥里萨邦（印度）¾研究重点：农业科学：农作物生产，包括作物生产及其最终年级：8.18/10或81或81或81或81或DIV>>
医疗保健领域的人工智能应用：好处和风险
MUHAMMAD E. H. CHOWDHURY 于 2014 年获得英国诺丁汉大学博士学位。他曾在诺丁汉大学 Sir Peter Mansfield 成像中心担任博士后研究员。他目前是卡塔尔大学电气工程系的助理教授。他已申请多项专利，并发表了 180 多篇同行评审期刊文章、30 多篇会议论文和多本书章节。他目前的研究兴趣包括生物医学仪器、信号处理、可穿戴传感器、医学图像分析、机器学习和计算机视觉、嵌入式系统设计以及同时进行 EEG/fMRI。他目前正在管理卡塔尔国家研究基金 (QNRF) 的 NPRP、UREP 和 HSREP 资助以及卡塔尔大学的内部资助 (IRCC 和 HIG)，以及 HBKU 和 HMC 的学术项目。他是 IEEE 的高级会员，也是英国放射学、ISMRM 和 HBM 的成员。他担任 Polymers 的客座编辑、IEEE Access 的副主编以及 Frontiers in Neuroscience 的主题编辑和评论编辑。他最近因对抗击 COVID-19 的贡献而获得了 COVID-19 数据集奖、HMC 的 AHS 奖和国家 AI 竞赛奖。他的团队是第 13 届中东国际发明博览会 (IIFME) 的金牌得主。他被斯坦福大学公布的 2022 年世界科学家榜单列为前 2% 的科学家之一。
柯尼卡美能达的数据科学家在Kaggle举办的世界上最大的AL比赛中赢得了金牌
利用在DX Tokyo生产中使用的优化技术（2025年3月13日） - 柯尼卡·米托尔塔（Konica Minolta，Inc。）（柯尼卡·梅尔塔（Konica Minolta）（柯尼卡·梅尔塔（Konica Minolta））宣布，其数据科学家赢得了圣诞老人2024年获得第13奖，这是全球最大的AI竞争平台，与其他金色的Medal一起获得的困惑置换拼图 - 由世界上最大的AI竞争平台和其他奖项赢得。在Kaggle竞争中，许多世界领先的数据科学家和机器学习工程师都在争夺他们的技能。成为这项享有声望的竞争的获奖者之一，提高了国际对数据科学和AI工程技术的设计和技术能力的认识。柯尼卡美能达（Konica Minolta）的数据科学家和电通信大学的成员，包括Kei Harada教授（信息学系）组成了一个联合团队，参加比赛并获得了金牌。金牌得主柯尼卡美能省公司（Konica Minolta，Inc。Kaggle是全球数据科学家可以从事相同任务并分享各种方法的少数平台之一，使其成为非常有用的学习空间。“我将利用我的工作中竞争中获得的知识，并将继续加深我的知识，以赢得更高的Kaggle Master标题。”竞争的概述和结果竞争的任务称为“圣诞老人2024-困惑置换拼图”，是重新排列文本，最多包含100个英语单词，以创建大型语言模型（LLM）的最自然文本。这需要有效地从大量单词组合中搜索解决方案，这使竞争极为困难。