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利用水果废液有机肥料来增加
微糖是在植物后7-14天左右收获的未成熟蔬菜蔬菜蔬菜，或者在开发新的子叶叶叶后，在许多研究中已经检查了由于生物活性化合物所包含的生物活性化合物而归类为功能性食品，这使许多研究受益于健康。生物活性化合物（Zhang等，2021）。在mircrogreens中含有的植物营养素水平，例如维生素，矿物质和植物化学物质，根据植物的生长阶段以及通常与植物的生长相差（通常是植物的生长）（通常是植物的生长阶段）（通常） （（Brazaitytė等，2015）。通常，在培养微绿色时，收获过程只能完成一次，但有些植物可以多次收获，以便它
利用新兴技术提升教育水平
最后，我们认为，在后疫情时代，技术意识和技能正迅速成为未来工作和生活中不可或缺的一部分，新兴技术释放了全面提高教育质量的潜力，从而提高了学习者的表现和能力。新兴技术及其持续进步为新知识和技能的发展提供了机会，并为跨学科思维的发展提供了更多途径——这是当今世界的关键技能。随着我们继续可持续地投资和发展这些技术，同时考虑到学习者和教育者的福祉，这些技术可能会帮助我们突破传统教学的界限，帮助公民为日益不确定的未来做好准备。在海湾合作委员会，虽然人们对这些技术感兴趣，但各种挑战限制了它们的增长和采用率，导致其发展步伐谨慎。
利用种子科学与技术中的机器学习和人工智能的力量：评论
摘要：将机器学习（ML）和人工智能（AI）整合到种子科学和技术中代表了农业研究中的变革性范式。这项研究探讨了ML和AI方法的潜力和应用，以增强与种子相关过程的各个方面。从种子生存能力评估到作物产量预测，使用高级算法使人们可以对种子特征有更精确，有效的理解。抽象钻探到了特定的应用中，例如种子育种中的预测性建模，图像识别和数据驱动的决策。通过利用ML和AI的力量，种子科学领域的研究人员和从业人员可以彻底改变传统方法，促进可持续的农业，并确保在不断发展的全球景观中进行粮食安全。
利用“全内”技术在肝细胞中进行离体/体内基因编辑...
肝脏是细胞和基因治疗以及基因编辑的首选器官，因为遗传性疾病众多且常常危及生命。已证明酪氨酸血症小鼠作为模型生物的 HDR 可以纠正该疾病，尽管不诱导 DSB 的同源重组效率非常低（Paulk 等人，2010 年；Junge 等人，2018 年）。在类似的小鼠模型中，通过流体动力学 DNA 注射（Yin 等人，2014 年）和非病毒 Cas9 mRNA 与腺相关病毒 (AAV) 载体介导的 HDR 模板递送相结合（Yin 等人，2016 年）证明了 CRISPR/Cas9 介导的表型拯救。AAV 载体已成为肝脏的基因递送载体，据报道在人体临床试验中具有令人印象深刻的治疗效果（Nathwani 等人，2014 年）。最近，在一个载体上编码化脓性链球菌 Cas9 (SpCas9) 表达盒，在另一个载体上编码引导 RNA (gRNA) 和修复模板的双 AAV 载体系统的应用，逆转了新生小鼠鸟氨酸转氨甲酰酶基因的突变 ( Yang et al., 2016 )。这种体内基因编辑工具在两个载体上的分段归因于 AAV 的拟议包装尺寸限制，即 4.9 kb ( Grieger and Samulski, 2005 ) 至 5 kb ( Wu et al., 2010 )。两种不同的 AAV 载体共同递送是可行的，每种载体编码所需成分的一部分，这些成分在细胞内通过转剪、同源重组或内含肽重新结合（ Truong 等人， 2015 ），但在体内发生率较低（ Xu 等人， 2004 ）。
利用深度学习预测老化电池放电
电化学电池是我们社会中无处不在的设备。当用于关键任务应用时，在高度变化的操作条件下准确预测其放电终止的能力至关重要，以支持运营决策并充分利用整个电池的使用寿命。虽然有充电和放电阶段潜在过程的准确预测模型，但老化建模仍然是一个悬而未决的挑战。这种缺乏理解通常会导致模型不准确，或者每当电池老化或其条件发生重大变化时，就需要耗时的校准程序。这对在现实世界中部署高效、强大的电池管理系统构成了重大障碍。在本文中，我们介绍了 Dynaformer，这是一种新颖的深度学习架构，它能够同时从有限数量的电压/电流样本推断老化状态，并以高精度预测真实电池的全电压放电曲线。在评估的第一步中，我们调查了所提出的框架在模拟数据上的性能。在第二步中，我们证明了只需进行少量微调，Dynaformer 就能弥补模拟与从一组电池收集的实际数据之间的差距。所提出的方法能够以可控且可预测的方式利用电池供电系统直至放电结束，从而显著延长运行周期并降低成本。
利用人工智能 (AI) 加强翻译研究
这项理论研究探讨了翻译研究与人工智能（AI）之间的共生关系，强调了这两个领域之间合作的重要性。该研究探讨了将人工智能融入翻译应用程序的潜力，以提高翻译效率、克服语言障碍并扩大信息获取渠道。从这个角度来看，该研究探讨了一些重要的伦理问题，例如人类专业知识在翻译研究中人工智能整合中的作用、翻译的准确性和文化适宜性以及人工智能对劳动力的影响。该研究强调了将人工智能相关主题纳入翻译研究（或口译和翻译）课程的重要性，提倡促进学者和人工智能开发人员之间的合作研究项目，并认为人工智能比其本身更复杂。 IQ（智商）和 EQ（它提请人们注意缩小个人能力（情商水平/商数）之间的差距。翻译研究与人工智能 (AI) 之间的合作可以提供技术上准确且文化敏感的翻译，从而实现满足个人和企业需求的高质量翻译。这种协作可以提高人工智能在翻译活动中的质量和有效性，从而产生更可靠、更合适的翻译。因此，本研究强调了翻译研究与人工智能合作的重要性，并提请关注提高翻译服务质量和鼓励文化敏感性翻译传播等问题。
粉煤灰管理和利用任务
(%) 2021-22财年 285.12 176.99 62.07% 2022-23财年 303.06 223.8 73.84% 2023-24财年 315.3 299.6 95%
基金利用率报告-IIT孟买
祝福者。A.3。 来自Dean Acr的消息：亲爱的明矾，您将很高兴知道孟买在2018年10月在Quacquarelli Symonds（QS）印度排名中排名第1。 在QS亚洲大学排名中，该研究所已于今年上升到第34名。 总体而言，该研究所在2017年的表现上提高了40个位置。 对我们教职员工和学生的成就的越来越多地反映在我们的年度排名中。 几个部门也被评为他们小组中最好的部门。 在2018 - 19年期间，该研究所获得了卢比的总捐款。 36.71千万。 我们对我们校友，公司和其他祝福者对IIT孟买的不断支持表示深切的感谢和感谢。 我也很自豪地通知您，人力资源发展部与IIT Delhi和IISC Bangalore一起于2018年7月9日向印度技术学院（IIT孟买）授予印度技术学院（IOE）地位。。 与其他高等教育机构相比，这意味着我们研究所的自主权和资金更大。 我们于2018年8月11日在IIT孟买的会议厅庆祝了第56次召集。 Shri Narendra Modi，印度汉布尔总理，是首席嘉宾，并发表了会议地址。 Shri Prakash Javadekar，Hon'ble人力资源开发部长，Shri Ch。 马哈拉施特拉邦州长Vidyasagar Rao和马哈拉施特拉邦首席部长Shri Devendra Fadnavis是荣誉的嘉宾，并为这一场合提供了体验。 它由S.P.教授主持A.3。来自Dean Acr的消息：亲爱的明矾，您将很高兴知道孟买在2018年10月在Quacquarelli Symonds（QS）印度排名中排名第1。在QS亚洲大学排名中，该研究所已于今年上升到第34名。总体而言，该研究所在2017年的表现上提高了40个位置。对我们教职员工和学生的成就的越来越多地反映在我们的年度排名中。几个部门也被评为他们小组中最好的部门。在2018 - 19年期间，该研究所获得了卢比的总捐款。36.71千万。我们对我们校友，公司和其他祝福者对IIT孟买的不断支持表示深切的感谢和感谢。我也很自豪地通知您，人力资源发展部与IIT Delhi和IISC Bangalore一起于2018年7月9日向印度技术学院（IIT孟买）授予印度技术学院（IOE）地位。与其他高等教育机构相比，这意味着我们研究所的自主权和资金更大。我们于2018年8月11日在IIT孟买的会议厅庆祝了第56次召集。Shri Narendra Modi，印度汉布尔总理，是首席嘉宾，并发表了会议地址。Shri Prakash Javadekar，Hon'ble人力资源开发部长，Shri Ch。马哈拉施特拉邦州长Vidyasagar Rao和马哈拉施特拉邦首席部长Shri Devendra Fadnavis是荣誉的嘉宾，并为这一场合提供了体验。它由S.P.教授为了纪念该研究所完成其钻石禧年的重要时刻，今年3月8日庆祝了基础日。Sukhatme，前孟买印度理工学院的前主任，Atomic Energy监管委员会（AERB）的前主席，担任首席嘉宾。该研究所授予其校友的14名“杰出校友奖”，因为他们对其职业和社会的贡献很大。八名年轻校友因在所选工作领域取得了杰出成就而获得“年轻校友成就奖”，并且年龄低于40岁。'教授S.C. Bhattacharya纯科学研究卓越奖和'教授 H.H. Applied Sciences'的MATHUR卓越研究奖S.C. Bhattacharya纯科学研究卓越奖和'教授H.H.Applied Sciences'
利用神经速度场进行微分同胚图像配准
微分同胚图像配准能够提供平滑的变换和拓扑保存，在许多医学图像分析任务中是必需的。传统方法对可接受的变换空间施加某些建模约束，并使用优化来寻找两幅图像之间的最佳变换。指定正确的可接受的变换空间具有挑战性：如果空间过于严格，配准质量可能会很差，而如果空间过于笼统，则优化可能难以解决。最近基于学习的方法利用深度神经网络直接学习变换，实现了快速推理，但由于难以捕捉微小的局部变形和泛化能力，在准确性方面面临挑战。在这里，我们提出了一种新的基于优化的方法，称为 DNVF（带神经速度场的微分同胚图像配准），该方法利用深度神经网络来建模可接受的变换空间。具有正弦激活函数的多层感知器 (MLP) 用于表示连续速度场，并为空间中的每个点分配一个速度矢量，从而提供对复杂变形进行建模的灵活性以及优化的便利性。此外，我们提出了一种级联图像配准框架 (Cas-DNVF)，结合了优化和基于学习的方法的优点，其中训练完全卷积神经网络 (FCN) 来预测初始变形，然后使用 DNVF 进行进一步细化。在两个大型 3D MR 脑部扫描数据集上进行的实验表明，我们提出的方法明显优于最先进的配准方法。