XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemAcharya
辣椒的农产品供应链网络
1 Chaudhary Charan Singh国家农业营销学院（CCS NIAM），斋浦尔302033，印度2号商业管理部，Yashwant Singh Parmar园艺大学园艺与林业大学，索兰173230，印度索兰； piyushabm@gmail.com（p.m.）; Rashmichaudhary@yspuniversity.ac.in（R.C.） 3印度帕格瓦拉（Phagwara）144411的农业学院农业经济学和扩展系，印度； priyanka.lal6@gmail.com 4 Agribusiness and Innovation平台，国际农作物研究所半干旱热带研究所，Patancheru 502324，印度； saswatkumar.pani@icrisat.org 5遗传学和植物育种系，Acharya Narendra Deva农业与技术大学，印度Ayodhya 224229； agsingh2023@nduat.org 6印度国家理工学院人文与社会科学系，印度，哈米尔布尔，印度177005； chhayadhwal597@gmail.com 7印度卡尔纳尔132001的Icar-Central土壤盐度研究所； kamlesh.ugf@gmail.com 8 Silviculture and Agroforestry，Yashwant Singh Parmar园艺与林业大学博士 ）; prashantsharma92749@gmail.com或prashant92749@yspuniversity.ac.in（P.S.）1 Chaudhary Charan Singh国家农业营销学院（CCS NIAM），斋浦尔302033，印度2号商业管理部，Yashwant Singh Parmar园艺大学园艺与林业大学，索兰173230，印度索兰； piyushabm@gmail.com（p.m.）; Rashmichaudhary@yspuniversity.ac.in（R.C.）3印度帕格瓦拉（Phagwara）144411的农业学院农业经济学和扩展系，印度； priyanka.lal6@gmail.com 4 Agribusiness and Innovation平台，国际农作物研究所半干旱热带研究所，Patancheru 502324，印度； saswatkumar.pani@icrisat.org 5遗传学和植物育种系，Acharya Narendra Deva农业与技术大学，印度Ayodhya 224229； agsingh2023@nduat.org 6印度国家理工学院人文与社会科学系，印度，哈米尔布尔，印度177005； chhayadhwal597@gmail.com 7印度卡尔纳尔132001的Icar-Central土壤盐度研究所； kamlesh.ugf@gmail.com 8 Silviculture and Agroforestry，Yashwant Singh Parmar园艺与林业大学博士）; prashantsharma92749@gmail.com或prashant92749@yspuniversity.ac.in（P.S.）
e-Newsletter 4月至6月-2.7.2024.pmd
Acharya N.G.Ranga农业大学（ANGRAU）56召集于2024年6月19日在巴帕特拉农业学院的B.V. Nath礼堂举行。在他的讲话中说，从这个享有声望的机构获得学位是即将毕业的学生的重要里程碑，因为它不仅意味着一项学术成就，而且要承诺确保我们国家的粮食安全的崇高事业。大臣祝贺那些因其成绩表演而获得学位和金牌的人。新德里ICAR秘书，DARE＆DG秘书Himanshu Pathak博士参加了首席嘉宾。 在聚会上，Himanshu Pathak博士认为，在该国的77所农业大学中，Angrau是一个非凡的机构，现在有几名来自此处的学生为该国提供了服务。 他建议学生不仅为开发而工作新德里ICAR秘书，DARE＆DG秘书Himanshu Pathak博士参加了首席嘉宾。在聚会上，Himanshu Pathak博士认为，在该国的77所农业大学中，Angrau是一个非凡的机构，现在有几名来自此处的学生为该国提供了服务。他建议学生不仅为开发
阿立哌唑作为通过基因组分析确定的Covid-19的候选治疗
Wallton B. Wilton 1.2.5, , S. Natures of Nature 1.4,* , Gold Ofek , Edwards J. Edwards , Xiao Huge 1 , Helene Kirsner 1 , Kevie Sauders Sauders 1.2.5.6, Keviv Wiehe 1.4 , Christianity 7 , M. Juliana 7 , M. 8, *and Barton F. Haynes 1.4.5.5.11, *
关于食物中供应链管理的研究...
1。Ablett，J.，A。Baijal，E。Beinhocker，A。Bose，D。Farrell，U。Gersch，E。Greenberg，S。Gupta和S. Gupta。2007。“黄金鸟”：印度消费市场的兴起。旧金山：麦肯锡全球研究所。2。Acharya，S。S.2004。印度农业营销，第1卷。17。千年研究印度农民。 新德里：印度政府，学术基金会。 3。 亚当·米勒（Adam Miller） - 副总裁 - Shepherdstown，Inc。建筑管理系统http://www.bmswebsite.com 4。 Ahuja，R。K.（2007）。 一种启发式方法，用于多个时期的单源问题，其生产和库存能力和易腐性约束。 通知日记在计算上，19：14-26。 5。 Ahumada，O.，Villalobos，J。R.（2009年）。 在农业食品供应链中应用计划模型的应用：评论。 欧洲运营研究杂志。 6。 Akyoo，A。和Lazaro，E。（2007）。 坦桑尼亚的香料行业：一般概况，供应链结构和千年研究印度农民。新德里：印度政府，学术基金会。3。亚当·米勒（Adam Miller） - 副总裁 - Shepherdstown，Inc。建筑管理系统http://www.bmswebsite.com 4。Ahuja，R。K.（2007）。 一种启发式方法，用于多个时期的单源问题，其生产和库存能力和易腐性约束。 通知日记在计算上，19：14-26。 5。 Ahumada，O.，Villalobos，J。R.（2009年）。 在农业食品供应链中应用计划模型的应用：评论。 欧洲运营研究杂志。 6。 Akyoo，A。和Lazaro，E。（2007）。 坦桑尼亚的香料行业：一般概况，供应链结构和Ahuja，R。K.（2007）。一种启发式方法，用于多个时期的单源问题，其生产和库存能力和易腐性约束。通知日记在计算上，19：14-26。5。Ahumada，O.，Villalobos，J。R.（2009年）。 在农业食品供应链中应用计划模型的应用：评论。 欧洲运营研究杂志。 6。 Akyoo，A。和Lazaro，E。（2007）。 坦桑尼亚的香料行业：一般概况，供应链结构和Ahumada，O.，Villalobos，J。R.（2009年）。在农业食品供应链中应用计划模型的应用：评论。欧洲运营研究杂志。6。Akyoo，A。和Lazaro，E。（2007）。坦桑尼亚的香料行业：一般概况，供应链结构和
B.S.微生物学四年样本课程2024-2025 acharya，pramod 调解道德：管理法律，规则和... B.S.和B.A.生物学四年样本课程2024- ... 2024/2025四年制计划 Ryu，Jae H. Ph.D.，PE 是的sapozhnikov
*微生物学选择性：免疫学，致病性微生物学，病毒学，基因学，蛋白质结构和功能，病理生理学，原核生物分子生物学，疾病的细胞和分子基础，兽医和医学昆虫学，医学寄生虫学，食品微生物生物学和食品微生物学实验室，遗传学，遗传学研究，数学研究，数学研究，数学研究，生物学家，生物学家和人群生物学的计算机技能，葡萄酒微生物学与加工和实验室，先进的EVOL，微生物生理学，职业伦理学，科学伦理学其他课程可以在顾问和主席事先批准中替代。
世界银行文件
本报告由 Junu Shrestha（高级环境专家）领导的团队在 Mona Sur（实践经理）、Jason Allford（特别代表）和 Anna Wellenstein（区域主任）的指导下编写。核心团队由 Hubert Jenny（高级环境顾问）、Elaine Tinsley（私营部门专家）、Ann Bishop（技术编辑）和 Sojin Jung（环境顾问）组成。Rieko Kubota Tasaki（高级环境专家）、Ravi Gupta（财务和创新顾问）和 Bora Kim（创新政策顾问）也做出了技术贡献。韩国补充说明的主要研究和分析由 Yoon Ju Heo（高级环境顾问）和 Hyunji Roh（环境顾问）进行。团队得到了 Milen Dyoulgerov Vollen（高级环境专家）和 Maria Lourdes Noel（高级项目助理）的运营指导。Anjali Acharya（高级环境专家）在项目初期提供了指导。Sarah Jene Hollis（设计顾问）负责出版物的设计布局。Soyoun Jun（项目助理）为团队提供行政支持。
使用人工神经网络进行分布式拒绝服务攻击分类。
研究指南，Acharya Nagarjuna 大学。摘要 对于所有规模的组织和 ISP，有史以来最具破坏性的攻击都是 DDoS 攻击 (分布式拒绝服务)。由于 DDoS 出租服务的可用性提高，数十亿不安全的僵尸网络和 IoT 设备的产生导致 DDoS 攻击增加。这些 DDoS 攻击的频率、规模和复杂程度不断增加。由于这些攻击日益智能化以及 IDS 的逃避，包括清理和基于签名的检测在内的传统方法受到了挑战。由于攻击规模主要集中在组织上，下一代安全技术无法跟上步伐。由于对人为干预的要求较高，基于异常的检测在误报和准确率方面存在各种限制。本文利用机器学习（ML）模型，基于开放的CICIDS2017数据集进行了DDoS异常检测。但是，使用该ML模型并精心调整超参数可以达到最大准确率。关键词：DDoS攻击，异常检测，机器学习，入侵检测系统，准确性。
12周中等强度的连续训练干预对久坐女性大学生的抑郁，焦虑和压力的影响：关注负面情绪调节
心理健康对大学的关注日益加剧，因为从青春期到成年的过渡通常与心理健康问题的发作相吻合（Acharya等，2018）。这个时期特别容易受到抑郁症，焦虑和物质使用障碍等疾病的发展（Blanco等，2008； Liu等，2019； Reddy等，2018）。的研究表明，与非大学学生和普通人群相比，大学生的精神病患病率明显更高（Auerbach等人，2016; Ibrahim等，2013），实际上，估计，几乎一半的大学生与心理健康有关，与抑郁症和焦虑相关，例如抑郁症和焦虑（例如，rege and rege ege et al an ege et al an an ege et al an and rege and and and and and and and and and and and and an ege and and and。学生之间负面情绪状态的高发病率与几个因素有关，包括学术压力，与家庭相关的压力，关系挑战，职业不确定性以及不健康的生活方式习惯，例如体育锻炼不足，饮食不足和睡眠不足的睡眠模式不足Kadapatti和Vijayalaxmi，2012年）。
PSM 宣传册（24）最终版.cdr
1. Rohan Roy - Tata Power South odisha DistribuƟon Limited 2. Aparna Acharya - Maru Suzuki India Limited 3. Irene Jacob - TCS 4. Akanksha Pandey - AMNS/Jacobs 5. Kusum Lata - Mercados Energy Markets Pvt. Ltd 6. Prafull Arora - Mercados Energy Markets Pvt.有限公司7。HimanshuBhardwaj-印度企业/雅各布斯8。NirupmaSharma -Energix9。ArpitSingh Thakur -Prism Johnson Limited 10. Sayida Najm -Amns -Amns 11. Vidhu Saini -Vidhu Saini -Idam 12。官员15。AmanJaiswal-官员16。MohitK. Meena -Npti Badarpur17。HemantSingh -HCL Technologies18。RuchiKumari -Scneider Electric 19. Saroj -Saroj -Mahindra and Mahindra and Mahindra 20 ADOS Energy Markets Pvt。 Ltd 23. Aprajita - Idam 24. Vijay Kumar - IEX/ Mahindra and Mahindra 25. Arun Gupta - MES
通过 Samplizer 实现时间高效的量子熵估计器
一个用于 S α ( ρ ) 的量子估计器，当 0 < α < 1 时，时间复杂度为 e O ( N 4 /α − 2 )，当 α > 1 时，时间复杂度为 e O ( N 4 − 2 /α )，改进了之前由 Acharya、Issa、Shende 和 Wagner (2020) 提出的用于 0 < α < 1 时的最佳时间复杂度 e O ( N 6 /α ) 和用于 α > 1 时的最佳时间复杂度 e O ( N 6 )，尽管样本复杂度会略有增加。此外，这些估计器可以自然扩展到低秩情况。我们还提供了用于估计 S α ( ρ ) 的样本下限 Ω(max { N/ε, N 1 /α − 1 /ε 1 /α })。从技术上讲，我们的方法与以前基于弱 Schur 采样和杨氏图的方法有很大不同。我们构建的核心是一种名为 samplizer 的新工具，它可以仅使用量子态样本将量子查询算法“采样”为具有类似行为的量子算法；这表明了一个估计量子熵的统一框架。具体来说，当量子预言机 U 对混合量子态 ρ 进行块编码时，任何使用 Q 个 U 查询的量子查询算法都可以使用 e Θ ( Q 2 /δ ) 个 ρ 样本采样为 δ 接近（在钻石范数中）的量子算法。此外，这种采样被证明是最优的，最多可达多对数因子。