Formation of Plant Battery from Xerophytic Plants

Nature has supplied abundant energy to plants in form of electricity and among them the xerophytics and specially the Opuntias have got the maximum due to adaptness of dry condition. Several researchers have already found voltage across their cells but the present endeavour to harness the total electrical energy conserved in plants in form of a Plant Battery, however of low potential, but is a step forward towards non-conventional energy

Violent crimes in megacities

This note presents the situation of violent crimes in Indian megacities (35 megacities with more than ten lakh population in 2001)for 2009 based on the information published in “Crime in India” by the National Crime Record Bureau (NCRB).crime,india crime, crime in india,violent crime in india

Market orientation, market disruptiveness capability and social enterprise performance:An empirical study from the United Kingdom

This study investigates whether and how the pursuit of certain commercial business practices such as market orientation and market disruptiveness capability improves both the economic performance and social performance of social enterprises. Based on the empirical data collected from 164 UK social enterprises, our results show that market orientation improves social performance and economic performance simultaneously, whereas market disruptiveness capability improves only the economic performance, not the social performance, of social enterprises. However, we found that a positive interaction effect of market disruptiveness capability and market orientation on social performance, while its effect is negative on economic performance

Location of SEZs and Policy Benefits What Does the Data Say?

This paper undertakes a more in-depth investigation into the location of SEZs, based on data available from the Ministry of Commerce. It builds upon early work in Mukhopadhyay (2008) which noted that not only are SEZs located mostly in a few states, even within these states, they are concentrated in a few districts, most of which had an above average rate of industrialisation.SEZ, India, Special Economic Zones

Dislocation mobility and plastic deformation in molybdenum single crystals

Imperial Users onl

Metamorphism of cordierite gneisses from Eastern Ghat Granulite Terrain, Andhra Pradesh, South India

Cordierite-bearing metapelites of the Eastern Ghat granulite terrain occur in close association of Khondalites, quartzites, calc-silicate rocks and charnockites. Rocks occurring between Bobbili in the north and Guntur in the south of Andhra Pradesh are studied. The association of the mineral and textural relationships suggest the following metamorphic reactions: Garnet + sillimanite + quartz = cordierite, hypersthene + sillimanite + quartz = cordierite, sillimanite + spinel = cordierite + corundum, and biotite + quartz + sillimanite = cordierite + K=feldspar. Generally the minerals are not chemically zoned except garnet-biotite showing zoning when they come in close contact with one another. The potential thermometers are provided by the Fe-Mg distribution of coexisting biotite-garnet and cordierite-garnet. Conflicting interpretation of the P/T dependence of these reactions involving cordierite are due to H2O in the cordierite. The presence of alkali feldspar-quartz assemblage which is common in these gneisses will be constrained from melting only if H2O activity is less than 0.5. The piezometric array inferred is convex towards the temperature array, indicating a rapid and isothermal crustal uplift probably aided by thrust tectonics

Benchmarking bias mitigation algorithms in representation learning through fairness metrics

Le succès des modèles d’apprentissage en profondeur et leur adoption rapide dans de nombreux domaines d’application ont soulevé d’importantes questions sur l’équité de ces modèles lorsqu’ils sont déployés dans le monde réel. Des études récentes ont mis en évidence les biais encodés par les algorithmes d’apprentissage des représentations et ont remis en cause la fiabilité de telles approches pour prendre des décisions. En conséquence, il existe un intérêt croissant pour la compréhension des sources de biais dans l’apprentissage des algorithmes et le développement de stratégies d’atténuation des biais. L’objectif des algorithmes d’atténuation des biais est d’atténuer l’influence des caractéristiques des données sensibles sur les décisions d’éligibilité prises. Les caractéristiques sensibles sont des caractéristiques privées et protégées d’un ensemble de données telles que le sexe ou la race, qui ne devraient pas affecter les décisions de sortie d’éligibilité, c’està-dire les critères qui rendent un individu qualifié ou non qualifié pour une tâche donnée, comme l’octroi de prêts ou l’embauche. Les modèles d’atténuation des biais visent à prendre des décisions d’éligibilité sur des échantillons d’ensembles de données sans biais envers les attributs sensibles des données d’entrée. La difficulté des tâches d’atténuation des biais est souvent déterminée par la distribution de l’ensemble de données, qui à son tour est fonction du déséquilibre potentiel de l’étiquette et des caractéristiques, de la corrélation des caractéristiques potentiellement sensibles avec d’autres caractéristiques des données, du décalage de la distribution de l’apprentissage vers le phase de développement, etc. Sans l’évaluation des modèles d’atténuation des biais dans diverses configurations difficiles, leurs mérites restent incertains. Par conséquent, une analyse systématique qui comparerait différentes approches d’atténuation des biais sous la perspective de différentes mesures d’équité pour assurer la réplication des résultats conclus est nécessaire. À cette fin, nous proposons un cadre unifié pour comparer les approches d’atténuation des biais. Nous évaluons différentes méthodes d’équité formées avec des réseaux de neurones profonds sur un ensemble de données synthétiques commun et un ensemble de données du monde réel pour obtenir de meilleures informations sur le fonctionnement de ces méthodes. En particulier, nous formons environ 3000 modèles différents dans diverses configurations, y compris des configurations de données déséquilibrées et corrélées, pour vérifier les limites des modèles actuels et mieux comprendre dans quelles configurations ils sont sujets à des défaillances. Nos résultats montrent que le biais des modèles augmente à mesure que les ensembles de données deviennent plus déséquilibrés ou que les attributs des ensembles de données deviennent plus corrélés, le niveau de dominance des caractéristiques des ensembles de données sensibles corrélées a un impact sur le biais, et les informations sensibles restent dans la représentation latente même lorsque des algorithmes d’atténuation des biais sont appliqués. Résumant nos contributions - nous présentons un ensemble de données, proposons diverses configurations d’évaluation difficiles et évaluons rigoureusement les récents algorithmes prometteurs d’atténuation des biais dans un cadre commun et publions publiquement cette référence, en espérant que la communauté des chercheurs le considérerait comme un point d’entrée commun pour un apprentissage en profondeur équitable.The rapid use and success of deep learning models in various application domains have raised significant challenges about the fairness of these models when used in the real world. Recent research has shown the biases incorporated within representation learning algorithms, raising doubts about the dependability of such decision-making systems. As a result, there is a growing interest in identifying the sources of bias in learning algorithms and developing bias-mitigation techniques. The bias-mitigation algorithms aim to reduce the impact of sensitive data aspects on eligibility choices. Sensitive features are private and protected features of a dataset, such as gender of the person or race, that should not influence output eligibility decisions, i.e., the criteria that determine whether or not an individual is qualified for a particular activity, such as lending or hiring. Bias mitigation models are designed to make eligibility choices on dataset samples without bias toward sensitive input data properties. The dataset distribution, which is a function of the potential label and feature imbalance, the correlation of potentially sensitive features with other features in the data, the distribution shift from training to the development phase, and other factors, determines the difficulty of bias-mitigation tasks. Without evaluating bias-mitigation models in various challenging setups, the merits of deep learning approaches to these tasks remain unclear. As a result, a systematic analysis is required to compare different bias-mitigation procedures using various fairness criteria to ensure that the final results are replicated. In order to do so, this thesis offers a single paradigm for comparing bias-mitigation methods. To better understand how these methods work, we compare alternative fairness algorithms trained with deep neural networks on a common synthetic dataset and a real-world dataset. We train around 3000 distinct models in various setups, including imbalanced and correlated data configurations, to validate the present models’ limits and better understand which setups are prone to failure. Our findings show that as datasets become more imbalanced or dataset attributes become more correlated, model bias increases, the dominance of correlated sensitive dataset features influence bias, and sensitive data remains in the latent representation even after bias-mitigation algorithms are applied. In summary, we present a dataset, propose multiple challenging assessment scenarios, rigorously analyse recent promising bias-mitigation techniques in a common framework, and openly disclose this benchmark as an entry point for fair deep learning