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bhat，R。A.，Mondal，S.，Ramlal，A.，Raju，D。和Rajendran，A。2024年。生物技术中的细胞壁：应用，创新和前景。 Vigyan Vart
通过短肽桥与Murnac残基交叉连接的N-乙酰葡萄糖和N-乙酰基氨基酸（MURNAC）的多个单位网络。真菌CWS（FCW）由几层原纤维组成。组成因物种而异，但是它们主要组成（1→3）/（1→6） - 𝛽 -glucan，（1→3） - 𝛼 -glucan，几丁质和糖蛋白。它由80-90％的糖蛋白，脂质和其他次要成分组成。酵母CWS由（1→3）/（1→6）-Glucan，甘露蛋白和几丁质组成。红色藻类含有带有亚硫酸盐残基的星系杂聚物以及甲基化的糖，甘露糖，阿拉伯糖和核糖等次要成分。但是，基本的构建块是醛酸3- o-（α-d-
bhat，S.A.，Bahar，F.A.，Lone，B.A.，Raja，W.，Bhat，T.，Jan，B.，Ali，I.
抽象的杂草管理是雨林农业的一个关键挑战，在这种农业中，有限的水可放大农作物与杂草之间的竞争以获得基本资源。传统的杂草控制方法，例如手动除草或除草剂施用，是劳动密集型，环境有害的，并且在预防除草剂耐药性方面常常无效。Precision农业通过将先进的技术集成为有效的，有针对性的杂草管理，提供创新的解决方案。关键工具包括通过卫星和无人机，用于特定地点除草剂应用的可变费率技术（VRT），基于人工智能（AI）的杂草识别以及自动除草机器人的可变费率技术（VRT）。这些技术可以及时进行杂草检测，节约水，减少化学使用并提高作物产量。尽管雨水区域中的高初始成本，技术培训要求和有限的基础设施等挑战，但精确技术的采用仍有可能改变杂草控制实践。通过最大程度地减少资源浪费并减轻环境影响，精密杂草管理为提高农业生产力和雨水系统中的弹性提供了可持续的途径，
Deepanjan Bhattacharya博士•部门：心脏病学•...
2012年病理学荣誉证书，2012年医学院➢➢➢➢微生物学和药理学年度学生，2012年医学院➢➢➢恩恩特部，ENT，恩特部，医学院加尔各答2013年的金牌，2013年授予印度医学研究委员会sts sts sTS奖学金，于2013年在2013年获得DB Chatterjee＆Smt Sudha Rani Chatterjee＆Smt Sudha Rani Chatterjee奖。 Ophthalmology and ENT 2014 ➢ Dr. Manindra Nath Chatterjee and Rajlakshmi Devi Memorial Medal for ENT 2014 ➢ Senior Class Assistant in Surgery , Dept of Surgery, Medical College Kolkata 2014 ➢ Gold Medal in Medicine , Dept of Medicine, Medical College Kolkata 2014 ➢ Gold Medal in Surgery, Dept of Surgery, Medical College Kolkata 2014 ➢ Gold Medal in妇科和产科，妇科和妇产科，
Ben Bhatti, JD 首席执行官 德克萨斯州人工智能协会 benbhatti@texasaiassociation.org
1. AI 机器人：与 Robot Lab 合作 我们与美国最大、历史最悠久的机器人公司之一 Robot Lab 合作。通过此次合作，德克萨斯 AI 协会正在推进 AI 驱动机器人的整合，旨在提高各个行业的运营效率。这些机器人经过精心设计，以合理的成本提供高性能，使各种规模的企业都可以使用和使用它们。 2. AI 供应链优化软件：由 Optym 提供支持 我们与 Optym 合作，正在推广 AI 驱动的供应链软件技术，以优化供应链的各个方面。该解决方案集成了高级分析和机器学习，帮助企业降低成本、缩短交货时间并增强整体供应链弹性。 3. AI Studio：与 InsignTa 合作 由我们的合作伙伴 InsignTa 提供支持的 AI Studio 为数字孪生和产品开发提供了一个全面的平台。此次合作使企业能够创建物理资产的数字副本，从而实现实时监控、模拟和优化，同时支持与 AI 相关的所有事物的端到端产品开发。 4. AI 零售：与 Digit 7 合作 我们与 Digit 7 的合作重点是将 AI 创新引入零售行业。此次合作探索了 AI 如何彻底改变购物体验，从个性化的客户互动到优化的库存管理，从而提高客户满意度和运营效率。 5. AI 政策与政府整合 德州 AI 协会积极参与制定 AI 政策，并探索为新兴技术计划提供激励的方法。我们专注于政府如何将 AI 融入其运营，确保 AI 技术以有利于公共和私营部门的方式实施，同时遵守道德标准。
案例研究IEEE-14总线PV-Wind功率系统Nijam Uddin Molla 1和Shilpi Bhattacharya 2
来源，此类系统也称为混合动力系统。电断层是一种异常情况，可能是由于设备故障或故障，人为错误或环境条件引起的[2]。电源系统中出现故障的各种原因可能是由于绝缘故障，闪电闪存，物理损害或人为错误所致。故障分析和预测对于检测故障，防止断层并清除系统从异常条件以及避免故障[3-5]非常重要。故障预测对于设计和选择断路器和继电器等设备也很重要，这也有助于提高电源系统稳定性和可靠性[6]。故障的预测有助于计划新系统的勃起和可行性研究，以确保未来的准备，以扩大负载需求，以扩展电力系统[7]。
Anna Hurova（2023）双重使用卫星是否会挑战未来的太空治理？高级太空法，第12卷，20-29。 https://doi.org/10.29202/
与癌症，Covid-19，毒性预测等地区的经典治疗相比，与纳米技术的整合与纳米技术具有许多优势，具有治疗方式。 机器学习已被证明有助于实现个性化治疗方法并有效地处理广泛的数据集，从而具有许多优势。 同样，纳米技术作为一门尖端学科，尤其是在药物输送系统领域，通过促进针对性的送货专门为受影响地区的范围而引起了极大的关注。 本综述的论文旨在使用纳米技术分析药物输送系统，主要在两个领域的Covid-19和癌症肿瘤细胞中整合机器学习。 此外，它将强调将收入的机器集成到该领域的潜在优势。 此外，它将探讨与这种方法相关的局限性，并讨论该领域进步的前景。与癌症，Covid-19，毒性预测等地区的经典治疗相比，与纳米技术的整合与纳米技术具有许多优势，具有治疗方式。机器学习已被证明有助于实现个性化治疗方法并有效地处理广泛的数据集，从而具有许多优势。同样，纳米技术作为一门尖端学科，尤其是在药物输送系统领域，通过促进针对性的送货专门为受影响地区的范围而引起了极大的关注。本综述的论文旨在使用纳米技术分析药物输送系统，主要在两个领域的Covid-19和癌症肿瘤细胞中整合机器学习。此外，它将强调将收入的机器集成到该领域的潜在优势。此外，它将探讨与这种方法相关的局限性，并讨论该领域进步的前景。
引用：Poudel N，Mishra NK，Bhattarai M，Shah RK，Dhungel A，Karna R等。 AZD 1222 Covishield疫苗的副作用在一线健康车中
简介：冠状病毒疫苗接种已被接受为防止严重性，传播和死亡率的全球健康措施。疫苗经常引起不良反应，这应该是由于疫苗引起的保护性免疫反应。这项研究旨在找出AZD 1222 Covishield疫苗在三级护理医院接受疫苗接种的前线卫生保健人员中首次剂量的副作用的普遍性。方法：这是对接受Covishield疫苗首次剂量的前线卫生工作者的描述性横断面研究。该研究是在获得机构审查委员会的道德批准后，于2021年2月至2021年3月在三级护理医院进行。便利抽样用于数据收集，并使用SPSS版本17分析数据进行分析。在95％置信区间的点估计以及二进制数据的频率和比例。结果：在629名参与者中，有344名（54.7％）参与者报告了疫苗接种后的一种或其他副作用。报道的主要副作用是发烧152（19.6％），肌痛144（22.9％），注射部位的疼痛123（19.6％），头痛75（11.9％）和疱疹带状疱疹的重新激活。结论：首次剂量的Covishield疫苗后，看到了轻度症状，几天之内就解决了。发现了一些重生疱疹带状疱疹的病例。患有COVID-19感染史的患者中，不良反应更多。
TONSL 是一种永生化致癌基因，也是乳腺癌的治疗靶点 Aditi S. Khatpe 1,2 、Rebecca Dirks 1 、Poornima Bhat-Nakshatri 1 、Henry
摘要 ◥ 由于缺乏同源模型，导致上皮细胞永生化的基因组畸变研究在技术上具有挑战性。为了解决这个问题，我们使用了不同遗传祖先的健康原发性乳腺腔上皮细胞及其 hTERT 永生化对应物来识别与永生化相关的转录组变化。TONSL（Tonsoku 样，DNA 修复蛋白）表达升高被确定为永生化过程中最早的事件之一。TONSL 位于染色体 8q24.3 上，在约 20% 的乳腺癌中被发现扩增。TONSL 本身使原发性乳腺上皮细胞永生化并增加端粒酶活性，但过度表达不足以导致肿瘤转化。然而，过表达特定致癌基因的 TONSL 永生化原代细胞在小鼠中产生了雌激素受体阳性腺癌。对约 600 个肿瘤的乳腺肿瘤微阵列的分析表明，过表达 TONSL 的肿瘤患者的总体生存率和无进展生存率较差。TONSL 增加了染色质对促癌转录因子（包括 NF-kB）的可及性，并限制了对肿瘤抑制因子 p53 的可及性。TONSL 过表达导致与 DNA 修复中心相关的基因表达发生显著变化，包括同源重组 (HR) 和范康尼贫血途径中几个基因的上调。与这些结果一致，过表达 TONSL 的原代细胞通过 HR 表现出上调的 DNA 修复。此外，TONSL 对
Microsoft Word - TEMSCON 2022 最终手稿-Damij & Bhattacharya.docx
摘要 — 本文旨在探讨人工智能 (AI) 聊天机器人作为公共服务的一部分的进展，主要是在当今后疫情时代应用于心理健康。采用人工智能聊天机器人来跟上基本的客户支持业务活动是基于广泛的知识，包括硬件（软件开发）和软件方面（增加服务/产品的附加值）。然而，在疫情时期使用聊天机器人作为公共服务的延伸来支持心理健康是一个新兴的研究课题。因此，本文确定了最新文献中尚未探索的细分研究空白，从而为学术知识体系做出了贡献。本文采用设计科学方法来制定问题陈述，阐明目标解决方案的目标，并通过广泛的文献综述为未来的心理健康聊天机器人提出设计和开发框架。本文的研究结果强调了道德问题和治理、有目的和目标导向的设计以及基于人工智能的技术的考虑，这些是设计新型心理健康聊天机器人的关键推动因素。该论文通过提供清晰、结构化的未来研究重点来丰富知识，并为设计更有效、更智能的心理健康聊天机器人提供了一个框架，公共组织和管理者可能会发现这些聊天机器人很有用。
法医科学中具有放射诊断模式的人工智能 - 系统评价 Shama Patyal 1 和 Tejasvi Bhatia 2
摘要目的：本研究旨在概述人工智能在法医科学中的应用，借助放射诊断方式。数据来源和综合：数据是通过在各种搜索引擎中搜索 2010 年 1 月至 2020 年 12 月期间发表的文章收集的。按照下文所述的纳入和排除标准，共发现 20 项研究符合条件。遵循 Prisma 指南和 Prisma 流程图。结论：人工智能 (AI) 是一种涉及计算机算法对复杂数据进行二分的技术。AI 广泛用于诊断成像，以检测和量化临床状况。本系统评价旨在解释 AI 在法医放射学诊断成像方式中的作用。AI技术现在被广泛用于年龄和性别估计。大多数AI模型都基于机器学习（ML）程序，人工神经网络（ANN）和卷积神经网络（CNN）。研究结果令人鼓舞，提供了很高的准确性和决策能力。这些不同的基于AI的模型将作为大规模灾难案件，法医案件中的识别工具。需要进一步改进AI程序和诊断工具，以提高法医调查的准确性和特异性。关键词 1 人工智能，机器学习，诊断成像方式，法医鉴定