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印度理工学院 KHARAGPURR 研究园区基金会
拨款，应以登记册的形式保存审计记录，并应在需要时提供给政府审计员。术语“资产”是指：（i）所有不动产；（ii）价值超过 10,000 卢比的资本性动产。该金额不得用于建造任何建筑物/通过购买、租赁等方式获取土地/永久资产，如扩大一般生产设施所需的机械。但是，建造原型和测试原型所需的中试工厂、测试设备、测试台、夹具、工具和固定装置等可以从拨款中建造/制造/获得，如果在批准的项目提案中如此确定或随后得到 IIT Kharagpur 研究园区基金会的批准。5. 全部或部分从 IIT Kharagpur 研究园区获得的资产（如果有）
农业植物和土壤科学（AGPS）4年路径2024-2025
APGS 490作物管理项目3主要AGPS 415 ADV灌溉与营养管理3 Core AGP 315（春季）或公交434（秋季）Adv Soild Res。MGMT或Agribus Regs 4主要的免费选修或次要选修课，如果需要到120个单位3选修区更新2/29/24 for F24目录总计AGPS 4-途径：120
EAGP：无线传感器网络的能源感知八卦协议
摘要。在无线传感器网络（WSN）中，通常由具有资源限制的节点组成，利用效率的流程对于增强网络寿命以及因此，在超密集和异质环境中的可持续性（例如智能城市）至关重要。特别是平衡在这种动态环境中有效传输数据所需的能量，这对降低数据冗余性的交易构成了重大挑战，这是降低数据冗余性的交易，同时实现可接受的交付率是一个基本的研究主题。通过这种方式，这项工作提出了一种新的能源感知的流行病协议，该协议使用网络能量的当前状态来通过自我调整每个节点转发行为自我调整为渴望或懒惰的局部残留电池来创建动态分布拓扑。模拟的评估证明了其在能耗，输送率和计算负担下的效率与经典八卦协议以及定向协议相比。
pagpili ng karera ng mga mag-aaral
应对菲律宾中世纪学生学术发展的旅行经历的挑战和学习观点。使用参与者选择的目的抽样和标准，菲律宾菲律宾的三名参与学生目前正在从农业，科学和技术学院学习其学术发展，所有参与者都接受了密集的访谈。结果揭示了参与者的特征：对正在做出的决定有立场；勇于应对挑战和毅力。同时，促使他们选择菲律宾教育课程的经验如下：课程的社交经验，课堂经验，教师在教学中的影响和动机。同时，为了应对他们所经历的挑战，他们考虑了以下机制来应对挑战：尽管面临挑战，战略时间管理，但尽管面临挑战，但尽管面临挑战，战略时间管理，支持的来源，但主题是稳定和连续性。此外，他们关于为学生选择职业奠定坚实基础的建议：学生建议选择课程，教育部对教师的建议。pp关键词：学生选择，多个案例方法，插入研究
计划 - IPS 会议 NAGPUR 2025
小组成员 – RG Agarwal (Dhanuka Agritech Ltd)、KS Thyagrajan (PI Industries)、Komal Shah Bhukhanwala (SML Ltd)、Ravi Hegde (UPL)、Narendra Pal Gangwar (IPL Biologicals)、M. Ramasami (Rasi seeds)、Ashwin Kasikar (Ankur Seeds)、Anirban Gangopadhyay (巴斯夫)、VB Reddy (ATGC) Biotech)、Sumit Banerjee (AGMA Energy Pvt. Ltd)、Yashwant Patil (Syngenta)、Yogesh Mohite (Bayer Crop Sciences Ltd.)、Uday Philar (Sequoia Bio Sciences Pvt. Ltd.)、Pradeep Kumar (East-West Seed)、Satish Yadav (Crystal Crop Care) 茶歇前景（学生的职业机会） Sammelan ( SP雷乔杜里
Ramdeobaba University（RBU）Nagpur – 440013 ...
Unit 1: Introduction to Quantum Mechanics Wave-particle duality, Heisenberg uncertainty relations, the quantum state wave function and its probability interpretation, Schrodinger's equation, Particle in an infinite potential well, Quantum tunneling Unit 2: Electronic Materials Formation of energy bands in solids, Classification of electronic materials, Kronig-Penny model, E-k diagram, Direct and indirect bandgaps, Valence and conduction带，状态密度，费米 - 迪拉克统计，费米水平，有效质量。单元3：固有和外在的半导体内在和外在半导体，费米水平对载体 - 浓缩和温度的依赖性，载体传输：扩散和漂移。单元4：非平衡半导体载体的产生和重组，连续性方程，p-n结二极管，零施加偏见，正向偏见，反向偏置。单元5：光电设备在半导体，发光二极管，激光二极管，刺激发射和光子扩增中的光吸收，爱因斯坦系数，太阳能，太阳能电池，太阳能电池。单元6：振荡快速回顾简单的谐波运动，机械和电振荡器，矢量和复数，相sor代表，抑制振荡：下，关键和过度阻尼，强迫振荡，启动，能量，能量和功率由驱动力，Q-因素，相关数字/问题。教科书：1。半导体物理和设备（第四版），Donald A. Neamen，McGraw-Hill，2012年。
MSAGPT：神经提示通过MSA生成预培训预测蛋白质结构
多个序列比对（MSA）在揭示蛋白质家族的进化轨迹方面起着关键作用。对于缺乏足够同源信息来构建高质量MSA的蛋白质序列通常会损害蛋白质结构预测的准确性。尽管已经提出了在这些条件下生成虚拟MSA的各种方法，但它们在全面捕获MSA中的复杂共同进化模式或需要外部Oracle模型的指导方面缺乏。在这里，我们介绍了MSAGPT，这是一种通过低MSA制度中MSA生成预训练提示蛋白质结构预测的新型方法。MSAGPT采用一种简单而有效的2D进化位置编码方案来对复杂的进化模式进行建模。在此赋予其灵活的1D MSA解码框架中，有助于零或几次学习。更重要的是，我们证明了利用AlphaFold2的反馈可以通过拒绝微调（RFT）和AF2反馈（RLAF）的增强学习来进一步增强模型的能力。广泛的实验证实了MSAGPT在生成忠实的虚拟MSA增强结构预测准确性方面的功效（在几乎没有射击的情况下高达 +8.5％TM得分）。转移学习能力还突出了其促进其他蛋白质任务的巨大潜力。
迷你临床评估练习（MINI-CEX）：AGPT主管指南
要克服这一点，请从注册商的自我评估开始，并了解他们想要的反馈。在进行反馈议程上的问题之前，请确保解决这些问题。对话应包括为加强这些行为而做得很好的领域。使用您的笔记来描述您的观察到的内容，并用作提示本来可以做的事情的跳板。不要有义务纠正所有观察到的错误！建立一个关系花费的时间，在这种关系中，注册服务商认为您对他们的改进进行了投资将使您能够在随后的互动中进行有效的反馈对话。
8-联邦-NAGPRA-法规.pdf
第 10 部分——美国原住民坟墓保护和归还规定子部分 A——总则第 10.1 节简介。10.2 本部分的定义。10.3 确定文化归属。子部分 B——对联邦或部落土地上的人类遗骸或文化物品的保护第 10.4 节总则。10.5 发现。10.6 发掘。10.7 处置。子部分 C——博物馆或联邦机构对人类遗骸或文化物品的归还第 10.8 节总则。10.9 归还无关的陪葬品、圣物或文化遗产。10.10 归还人类遗骸或相关陪葬品。 10.11 民事处罚。子部分 D——审查委员会第 10.12 节审查委员会。
dnagpt：用于多功能DNA序列分析任务的广义预训练工具
预先训练的大语言模型表明了从DNA序列中提取信息的潜力，但是适应各种任务和数据模式仍然是一个挑战。为了解决这个问题，我们提出了DNAGPT，这是一种对所有哺乳动物的超过2000亿碱基对训练的广义DNA预训练模型。通过使用二进制分类任务（DNA序列顺序）增强经典的GPT模型，一个数值回归任务（鸟嘌呤 - 环胞嘧啶内容预测）以及全面的令牌语言，DNAGPT可以处理多功能DNA分析任务，同时处理序列和数值数据。我们对基因组信号和区域识别，mRNA丰度回归和人工基因组生成任务的评估表明，与为特定的下游任务设计的现有模型相比，DNAGPT的表现优于卓越的性能，受益于使用新设计的模型结构的预培训。