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支持高级指挥部署障碍和……
作者要感谢 Nick Miller 和 Warren Lasher 的贡献，他们就本报告所采用的先进导体的障碍进行了采访，并感谢许多提供有益反馈的审阅者，包括 Matt Schuerger、Ake Almgren、Simon Mahan、Julia Selker、Zachary Zimmerman 和 Rob Gramlich。本报告的内容仅由作者负责，并不一定代表审阅者的观点。作者还要感谢 GridLab 和 Energy Innovation 的同事，包括 Ric O'Connell、Greg Alvarez、Silvio Marcacci、Shannon Stirone 和 Eric Gimon 在编写本报告方面的帮助，以及加州大学伯克利分校的同事在配套研究和本报告审查方面的工作，包括 Emilia Chojkiewicz、Amol Phadke、Umed Paliwal、Nikit Abhyankar 和 Duncan Callaway。
利用 CRISPR-Cas9 对人类原代背根神经节神经元进行基因编辑并进行功能确认
1 德克萨斯大学西南医学中心麻醉学和疼痛管理系；6202 Harry Hines Blvd.，9 楼，德克萨斯州达拉斯 75235。2 德克萨斯大学达拉斯分校神经科学系和高级疼痛研究中心，800 W Campbell Rd，Richardson，TX 75080，美国。3 西南移植联盟。8190 Manderville Ln，德克萨斯州达拉斯 75231，美国。4 圣路易斯大学药理学和生理学系，1402 S. Grand Blvd.，密苏里州圣路易斯 63104，美国。5 亚利桑那大学药理学系，1501 N Campbell Ave，亚利桑那州图森 85721，美国。 6 佛罗里达大学药理学和治疗学系，1200 Newell Drive，ARB R5-234 Gainesville，FL 32610-0267。 * 通讯作者：Amol Patwardhan 和 Theodore Price † 这些作者对本文的贡献相同
第三std Marathi功绩2023.xlsx
座位号。名称数学int。科学总计全印度等级面积302303517 Pournima Sagar Jagdale 50 25 100 1st Paithan 30239271 Sakshi Manish MANISH MISAL 50 2599233335912 AROHI AMOL GURAV 50 249229 3RD Gadhinglaj 302338455 Aditya Vinod Chavan 50 249 3rd Tasgaon 302338851 Amey Amoy Amol Pawar 50 24939 3RD PHALTAN 302303619 SARANYA VINAY JOSHILKAR 50 249 249 3RD KOLHAPUR 3RD KOLHAPUR 302230379 HERMAMB RAVINDRARRA Farakte 495 25959 7th Mumbai 302303327 hindvi kalesh naniwadekar 49 259 259 7th nanded 302337928 Jidnesh PANALK PANALLAR 49 259 7th Pune 302338007 Almisha Javed Mulla 49 259 259 259 30233997 Aditya pinam Khot 50 25 23 98 11th Sawantwadi 302335971 Pritam Ganesh Kharat 50 25 23 98 11th gadinglaj 302337828 Rajeshvari Shrikrishna shrikrishna shrikrishna bhosale 50 302335911 Swara Prashant Gurav 50 24 98 14th gadhinglaj 302338397 Soham Subhash Bansode 50 24 98 14 98 Mandangad 302338535 Aditi Chetan 50 24 98 98 14 98 14th Savlaj 30238582 Anjali Dilip更多50 24 2498 14th Yellow Shahuwadi 302339250 Vaishnavi Rajkumar Shirkule 50 24 98 14th Karad 302336456 Swara Ganesh Rode 50 24 98 Janavale Guhagar Guhagar 3023333333335 Rajveer Birappa Kurni 50 24 98 14th Lanja 302335515 Arnav Rajaram Bhise 50 23 25 98 21st Kanedi 302335921 Rudra Vishal Utture 49 25 2498 22nd Gadhinglaj 3023338710 Pranavi Kiran kiran Yadav 49 25 2498 2498 22nd Kadegand kadegand kadega ga nd kadegagand kadegand kadea 302339884 Aayush Rajendra Tounddakar 49 25 2498 22nd Kolhapur
IIT 坎普尔高级职业学校 Python 数据科学、机器学习和深度学习 (回复).xlsx
12 Ashwin Francis Pereira 工程学院 Attingal 13 Hrishikesh Sulay Verana 网络 14 Sheela Nagaraju Vignan 理工学院 15 Akhlaqu Ahmad Khan Evolve Technologies & Services Pvt Ltd 16 Alka Saini 空间应用中心/印度空间研究组织 17 Shivani Tyagi 空间应用中心 18 Shrey Ashish Dongre 印度理工学院坎普尔分校 19 Amol Bhaskar Kotade Dr.巴巴萨海布·安贝德卡尔科技大学 20 希瓦姆·亚达夫·内塔吉·苏巴斯科技大学 21 拉文德·库马尔·维尔马印度理工学院德里分校 22 阿尼尔班·马拉工程学院浦那分校 23 桑吉特·库马尔 BIT 梅斯拉兰契分校 24 高拉夫·S·塞斯印度空间研究组织 25 舒巴姆·维卡斯·索纳瓦内·桑迪普大学 26 赛义德·M·布哈里阿卜杜勒阿齐兹国王大学
英国议会圈地运动的经济影响
∗ Heldring：美国西北大学凯洛格管理学院，2211 Campus Drive，埃文斯顿，伊利诺伊州 60208，美国；电子邮箱：leander.heldring@kellogg.northwestern.edu。网站：www.leanderheldring.com。Robinson：芝加哥大学哈里斯公共政策学院和政治科学系，1307 E 60th Street，芝加哥，伊利诺伊州 60637，电子邮箱：jamesrobinson@uchicago.edu。Vollmer：德国哥廷根大学经济学系，Platz der Göttinger Sieben 3，德国；电子邮箱：svollmer@uni-goettingen.de。我们要感谢 Daron Acemoglu、Robert Allen、Joshua Angrist、Mattia Bertazzini、Rui Pedro Esteves、Steven Pincus 以及波恩/科隆历史市场与政策研讨会、briq 研究所、查普曼大学、克莱蒙费朗、哥廷根、NBER DAE 2021 年春季会议、西北大学、纽约大学、奥斯陆、UBC 和芝加哥大学的研讨会参与者提供的有益评论。我们要感谢 Ann-Charline Weber 和 Parker Whitfill 提供的出色帮助和反馈。还要感谢 Lauren Futter、Thiviya Kumaran、Daniel Lowery、Amol Pai 和 Meghana Nuthanapathi 提供的宝贵研究协助。
一般AI（Genai） b.echot ece（IoT）方案IIII IIII III
关于该部的Nagpur计算机科学与工程部提供了B.Tech。计算机科学和工程，人工智能与机器学习，数据科学和分析以及人类计算机互动与游戏技术的计划。部门为全日制和兼职博士提供了机会。计划涵盖核心和新兴领域的研究。该部门配备了所有最先进的实验室，并配备了最新的技术和平台以及一流的计算设施。该部门致力于跨学科领域的创新和研究。该部门不断地付出了宝贵的努力，以提供最新的最新课程，该课程可用于解决行业和社会的实时问题。有关该计划的生成AI的六个月在线认证计划，于2025年1月10日启动。为IT专业人士，CS毕业生，研究人员和教育工作者量身定制，对Genai充满热情，该计划提供了以行业为中心的课程和学术严谨的独特融合，并在80小时的现场互动会议上由学术界和行业的杰出演讲者进行。该综合计划旨在为参与者提供数学原理的坚实基础，ML/DL对掌握生成AI必不可少。课程涵盖了各种各样的主题，包括神经网络，卷积和序列模型，GAN，变压器和LLM。该计划通过为AI创新量身定制的工具，平台和编程语言强调实用应用。参与者将深入研究尖端领域，例如扩散模型，视觉模型，检索效果的生成以及及时的工程和RLHF，并进行微调。专注于实践学习，参与者将进行现场教程，动手会议和严格的任务。该计划以一个顶峰项目为顶点，并补充了10个任务和5个与行业相关的项目。IIIT Nagpur的认证，再加上职业指导，面试准备和网络机会，可确保参与者能够在AI领域中出色。 此认证是寻求促进其在Genai的职业并推动影响力创新的专业人士，研究人员和爱好者的理想途径。 加入我们，释放Genai的变革潜力并塑造智能系统的未来。 联系人详细信息：Amol Bhopale博士（电子邮件ID：abhopale@iiitn.ac.in，mob。 9730236396 Nileshchandra Pikle博士（电子邮件ID：npikle@iiitn.ac.in，Mob。 7276834418）IIIT Nagpur的认证，再加上职业指导，面试准备和网络机会，可确保参与者能够在AI领域中出色。此认证是寻求促进其在Genai的职业并推动影响力创新的专业人士，研究人员和爱好者的理想途径。加入我们，释放Genai的变革潜力并塑造智能系统的未来。联系人详细信息：Amol Bhopale博士（电子邮件ID：abhopale@iiitn.ac.in，mob。9730236396 Nileshchandra Pikle博士（电子邮件ID：npikle@iiitn.ac.in，Mob。7276834418）
取消LUT债券/BG关于DEEC许可证
A-1栅栏产品公司私人有限公司孟买4 0311005783 01-08-2021 Acrysil Limited Mumbai 5 3110065119 02-12-2014 Aesseal India Pvt。Ltd. Pune 6 0311013438 29-03-2022 Agarwal Life Sciences Pvt Ltd Mumbai 7 0311008737 22-11-2021 Agarwal Life Sciences Pvt.Ltd Mumbai 8 0311006667 03-09-2021 Agarwal Life Sciences Pvt.Ltd Mumbai 9 3411002297 24-05-2022 AGNI光纤委员会私人有限公司Vadodara 10 3411002017 24-03-2022 AGNI光纤板PVT LTD VADODARA 11 3411001898 07-03-2022 AGNI FIBERS AGNI FIBERS PVT ltd VADODARAREES Chemicals Mumbai 13 0311008657 18-11-2021 Alkem Laboratories Ltd Mumbai 14 0310833343 11-12-2019 Alliminum India Pvt Ltd Mumbai 15 0310824011 26-09-2018 Alta Laboratories Limited Mumbai 16 0310832261 16-10-2019 Alta Laboratories Ltd. Mumbai 17 0310829834 21-06-2019 Alta Laboratories Ltd. Mumbai 18 0310829833 21-06-2019 Alta Laboratories Ltd. Mumbai 19 0910050687 01-10-2012 Alumeco India Extrusions Ltd. HYDERABAD 20 0910046857 23-05-2011 Alumeco India Extrusions Ltd. HYDERABAD 21 0910045536 11-02-2011 Alumeco India Extrusions Ltd. HYDERABAD 22 0311006427 25-08-2021 Am Lighting Pvt Ltd Mumbai 23 0310832111 09-10-2019 Amines & Plasticizers Ltd Mumbai 24 1311001703 19-01-2023 Amol Pharmaceuticals Pvt。有限公司斋浦尔25 0311015210 02-06-2022 Anandsons海外交易Pvt Ltd Mumbai
基因Ⅱ型草鱼呼肠孤病毒RAA-CRISPR/Cas12a检测方法的 ...
恒温扩增核酸检测技术因其耗时短、对扩增 设备要求低和引物探针商品化合成稳定等优势 , 在 病原快速检测技术中脱颖而出。 Piepenburg 等 [ 13 ] 参 照 T4 噬菌体 DNA 复制系统于 2006 年创建了一种新 型等温扩增技术 , 使用酶来打开双链 DNA, 该技术 称为重组酶聚合酶扩增 (Recombinase polymerase am- plification, RPA) 。随后发明的重组酶介导链置换 核酸扩增技术 (Recombinase-aid amplification, RAA) 技术原理与 RPA 类似 , 不同之处在于 RAA 的重组酶 来源于细菌或真菌 , 而 RPA 的重组酶来自 T4 噬菌 体。 2017 年 [ 14 ] 结合以上重组酶 , SHERLOCK (Specifi- chigh-sensitivity enzymatic reporter unlocking) 检测 方案问世 , 并应用于新冠病毒的检测技术开发 [ 15 ] , 该技术通过改造规律间隔成簇短回文重复序列及 其关联蛋白 (Clustered regularly interspaced short pa- lindromic repeats/CRISPR-associated proteins system, CRISPR/Cas) 系统 , 使其能够识别特定的严重急性 呼吸综合征冠状病毒 2 (Severe acute respiratory syn- drome coronavirus 2, SARS-Cov-2) 基因组片段 , 1h 就能确定检测结果 , 检测限可低至 2 amol/L 。 SHER- LOCK 技术特异和简便 , 将 SHERLOCK 与 RAA 整合 集成 , 能够凸显两者的优势 , 不仅可以实现靶标核 酸的快速扩增 ( 保留等温扩增技术的优势 ), 还增强 了检测特异性。
玛格的沙阿·扎法尔湾，新德里110002
20。BS Daya Sagar教授21。BL Deekshatulu教授22。Amol Dighe教授23。Balasubramanian Gopal教授24。Maneesha Shreedhar Inamdar教授25。NR Jagannathan教授26。Chanda Jayant Jog教授27。Amitabh Joshi教授28。Rama Kant教授29。Tarun Kant教授30。Avinash Khare教授31。Gopal Krishna教授32。gc kundu博士33。UC Lavania博士34。Gobinda Majumder教授35。BD Malhotra教授36。NK Mondal教授37。Arnab Mukhopadhyay博士38。Ashwini Nangia教授39。SK PAL教授40。Sudhakar Panda教授41。Ashwani Pareek教授42。G教授G Parthasarathy 43。Pradip博士44。Manoj Prasad教授45。Gangan Prathap博士46。SD Rindani博士47。Rajendra Prasad Roy博士48。Mamiyil Sabu教授49。SK Saidapur教授50。Poonam Salotra博士51。Shobhona Sharma教授52。Yogesh Shouche博士53。Ajit Iqbal Singh教授54。Kulinder Pal博士Singh 55。Mewa Singh教授56。KN Singh教授57。RS Singhal教授58。Sneh Lata Singla-Pareek博士59。Somdatta Sinha教授60。Pradeep Srivastava教授61。Kandaswamy Subramanian教授62。Qudsia Tahseen教授63。BK Thelma教授64。KC Upadhyaya教授66。Anil Kumar Tripathi教授65。教授YD Vanks67。Sheba Vasu教授68。Akhilesh Verma教授
优化基于面部表达的神经疾病患者的重症监护的深度学习模型
doi：https：//dx.doi.org/10.30919/es1364优化的深度学习模型，以基于面部表达的神经疾病患者的重症监护，以面部表达患者的患者Dattatray G. Kulkarni 6和Parikshit N. Mahalle 7，*抽象的面部表情在非语言交流中起着重要作用。阅读患有神经疾病的人的面部表情至关重要，因为它们可能大大降低了口头交流能力。这样的评估需要接受医学专家的彻底检查，这可能是昂贵且具有挑战性的。借助低成本，非侵入性的，自动化的面部表达检测技术，专家可以诊断神经系统疾病。为了确定帕金森氏症，中风，阿尔茨海默氏症和贝尔麻痹疾病的人的面部表情，这项研究构建了一种微调的深度学习模型（FTDLM）。该数据集最初是从著名的互联网站点收集的。此外，还会收集使用公共访问的来源，患者最常见的面部表情的原始照片，例如通常，快乐，悲伤和愤怒。确定在寻找帕金森氏病症状时确定个体差异是否可行是数据分析的目的。裁剪以更改输入图像的图像。随后，检查了采用高斯滤波器的预处理方法，以消除噪声。使用FTDLM，使用预处理的图像来对情绪进行分类。在此建议的模型中合并了新的卷积神经网络（NCNN）和增强的黄金搜索算法（EGSA）。egsa在NCNN中用于选择超参数。建议的方法是在Python中进行的，准确性，灵敏度，特异性，回忆和精度的统计测量用于评估性能。此外，这与传统方法相反。