XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemChatterjee
Daniel S. Cooley
1。Lee J. †，Cooley D.，Wagner A.M.，Liston G.E. （2024+）通过参数的线性映射来投射未来的校准方法。 被接受的环境和生态统计。 2024年10月25日。 2。 Mhatre N.†，Cooley D.（2024）转换了时间序列极端的线性模型。 时间序列分析杂志，45，671-690。 https://doi.org/10.1111/jtsa.12732。 3。 Wixson，T。P.†，Cooley，D。（2023）季节性野生野生风险对变化的归因：统计极端方法。 应用气象与气候学杂志，62，1511-1521。 https://doi.org/10.1175/jamc-d-23-0072.1。 4。 Rohrbeck C.，Cooley D.（2023）使用极端主管模拟洪水事件集。 应用统计的年鉴，17：1333–1352 https：//doi.org/10.1214/22-AOAS1672。 5。 Wagner A.M.，Bennett K.E.，Liston G.E.，Hiemstra C.A.和Cooley D.（2021）雪地占主导地位的极端变化的多个指标，美国水域Yakima River盆地地区，美国水，13：2608。 doi：0.3390/W13192608。 6。 Rutherford J.S，Sherwin E.D.，Ravikumar A.P.，Heath G.A.，Englander J.，Cooley D.，Lyon D.，Omara M.，Langt Q.，Brandt A.R. （2021）缩小差距：解释美国石油和天然气生产段甲烷库存的持续估计。 自然通讯，12：4715。 https://doi.org/10.1038/s41467-021-25017-4。 7。 修复M.†，Cooley D.，Thibaud E.（2020）同时进行空间验证的自回归模型。 环境，32：e2656。Lee J.†，Cooley D.，Wagner A.M.，Liston G.E.（2024+）通过参数的线性映射来投射未来的校准方法。被接受的环境和生态统计。2024年10月25日。2。Mhatre N.†，Cooley D.（2024）转换了时间序列极端的线性模型。时间序列分析杂志，45，671-690。 https://doi.org/10.1111/jtsa.12732。3。Wixson，T。P.†，Cooley，D。（2023）季节性野生野生风险对变化的归因：统计极端方法。应用气象与气候学杂志，62，1511-1521。 https://doi.org/10.1175/jamc-d-23-0072.1。4。Rohrbeck C.，Cooley D.（2023）使用极端主管模拟洪水事件集。应用统计的年鉴，17：1333–1352 https：//doi.org/10.1214/22-AOAS1672。5。Wagner A.M.，Bennett K.E.，Liston G.E.，Hiemstra C.A.和Cooley D.（2021）雪地占主导地位的极端变化的多个指标，美国水域Yakima River盆地地区，美国水，13：2608。 doi：0.3390/W13192608。 6。 Rutherford J.S，Sherwin E.D.，Ravikumar A.P.，Heath G.A.，Englander J.，Cooley D.，Lyon D.，Omara M.，Langt Q.，Brandt A.R. （2021）缩小差距：解释美国石油和天然气生产段甲烷库存的持续估计。 自然通讯，12：4715。 https://doi.org/10.1038/s41467-021-25017-4。 7。 修复M.†，Cooley D.，Thibaud E.（2020）同时进行空间验证的自回归模型。 环境，32：e2656。Wagner A.M.，Bennett K.E.，Liston G.E.，Hiemstra C.A.和Cooley D.（2021）雪地占主导地位的极端变化的多个指标，美国水域Yakima River盆地地区，美国水，13：2608。 doi：0.3390/W13192608。6。Rutherford J.S，Sherwin E.D.，Ravikumar A.P.，Heath G.A.，Englander J.，Cooley D.，Lyon D.，Omara M.，Langt Q.，Brandt A.R. （2021）缩小差距：解释美国石油和天然气生产段甲烷库存的持续估计。 自然通讯，12：4715。 https://doi.org/10.1038/s41467-021-25017-4。 7。 修复M.†，Cooley D.，Thibaud E.（2020）同时进行空间验证的自回归模型。 环境，32：e2656。Rutherford J.S，Sherwin E.D.，Ravikumar A.P.，Heath G.A.，Englander J.，Cooley D.，Lyon D.，Omara M.，Langt Q.，Brandt A.R.（2021）缩小差距：解释美国石油和天然气生产段甲烷库存的持续估计。自然通讯，12：4715。 https://doi.org/10.1038/s41467-021-25017-4。7。修复M.†，Cooley D.，Thibaud E.（2020）同时进行空间验证的自回归模型。环境，32：e2656。https://doi.org/10.1002/env.2656 8。 Yuen R.，Stoev，S.，Cooley D.（2020）极高价值的分布鲁棒推断。 保险：数学与经济学，92：70-89。 https://doi.org/10.1016/j.insmatheco.2020.03.003 9。 江Y.，Cooley D.，Wehner M.P. （2020）主要成分分析，用于极端和对美国降水的应用。 气候杂志，33（15）：6441-6451。 https://doi.org/10.1175/jcli-d-19-0413.1 10。 Cooley D.，Thibaud E.（2019）。 对高维度的依赖性分解。 Biometrika，106：587-604。 doi：10.1093/biomet/asz028。 11。 Hewitt J. †，Fix M.J.†，Hoeting J.A.，Cooley D.S. （2019）。 通过加权的可能性，潜在的空间极端模型提高了回报水平的估计。 jabes; 24：426-443。 doi：10.1007/s13253-019-00356-4 12。 Huang W.K.，Cooley D.S.，Ebert-upho虫，Chen C.，Chatterjee S.（2019）极端依赖的新探索工具：CHI网络和年度极好网络。 jabes; 24：484-501。 doi：10.1007/s13253-019-00356-4 13。 Cooley D.，Thibaud E.，Castillo F.，Wehner M.F. （2019）。 一种非参数方法，用于极端双变量超级概率的隔离，22：373-390; doi：10.1007/s10687-019-00348-0。 14。 Timmermans B.，Wehner M.，Cooley D.，O'Brien T.，Krishnan H.（2018）。 网格降水数据集中极端的一致性。 气候动力学，52：6651-6670。 doi：10.1007/s00382-018-4537-0。 15。https://doi.org/10.1002/env.2656 8。Yuen R.，Stoev，S.，Cooley D.（2020）极高价值的分布鲁棒推断。保险：数学与经济学，92：70-89。 https://doi.org/10.1016/j.insmatheco.2020.03.003 9。江Y.，Cooley D.，Wehner M.P. （2020）主要成分分析，用于极端和对美国降水的应用。 气候杂志，33（15）：6441-6451。 https://doi.org/10.1175/jcli-d-19-0413.1 10。 Cooley D.，Thibaud E.（2019）。 对高维度的依赖性分解。 Biometrika，106：587-604。 doi：10.1093/biomet/asz028。 11。 Hewitt J. †，Fix M.J.†，Hoeting J.A.，Cooley D.S. （2019）。 通过加权的可能性，潜在的空间极端模型提高了回报水平的估计。 jabes; 24：426-443。 doi：10.1007/s13253-019-00356-4 12。 Huang W.K.，Cooley D.S.，Ebert-upho虫，Chen C.，Chatterjee S.（2019）极端依赖的新探索工具：CHI网络和年度极好网络。 jabes; 24：484-501。 doi：10.1007/s13253-019-00356-4 13。 Cooley D.，Thibaud E.，Castillo F.，Wehner M.F. （2019）。 一种非参数方法，用于极端双变量超级概率的隔离，22：373-390; doi：10.1007/s10687-019-00348-0。 14。 Timmermans B.，Wehner M.，Cooley D.，O'Brien T.，Krishnan H.（2018）。 网格降水数据集中极端的一致性。 气候动力学，52：6651-6670。 doi：10.1007/s00382-018-4537-0。 15。江Y.，Cooley D.，Wehner M.P.（2020）主要成分分析，用于极端和对美国降水的应用。气候杂志，33（15）：6441-6451。 https://doi.org/10.1175/jcli-d-19-0413.1 10。Cooley D.，Thibaud E.（2019）。对高维度的依赖性分解。Biometrika，106：587-604。doi：10.1093/biomet/asz028。11。Hewitt J. †，Fix M.J.†，Hoeting J.A.，Cooley D.S. （2019）。 通过加权的可能性，潜在的空间极端模型提高了回报水平的估计。 jabes; 24：426-443。 doi：10.1007/s13253-019-00356-4 12。 Huang W.K.，Cooley D.S.，Ebert-upho虫，Chen C.，Chatterjee S.（2019）极端依赖的新探索工具：CHI网络和年度极好网络。 jabes; 24：484-501。 doi：10.1007/s13253-019-00356-4 13。 Cooley D.，Thibaud E.，Castillo F.，Wehner M.F. （2019）。 一种非参数方法，用于极端双变量超级概率的隔离，22：373-390; doi：10.1007/s10687-019-00348-0。 14。 Timmermans B.，Wehner M.，Cooley D.，O'Brien T.，Krishnan H.（2018）。 网格降水数据集中极端的一致性。 气候动力学，52：6651-6670。 doi：10.1007/s00382-018-4537-0。 15。Hewitt J.†，Fix M.J.†，Hoeting J.A.，Cooley D.S.（2019）。通过加权的可能性，潜在的空间极端模型提高了回报水平的估计。jabes; 24：426-443。doi：10.1007/s13253-019-00356-4 12。Huang W.K.，Cooley D.S.，Ebert-upho虫，Chen C.，Chatterjee S.（2019）极端依赖的新探索工具：CHI网络和年度极好网络。 jabes; 24：484-501。 doi：10.1007/s13253-019-00356-4 13。 Cooley D.，Thibaud E.，Castillo F.，Wehner M.F. （2019）。 一种非参数方法，用于极端双变量超级概率的隔离，22：373-390; doi：10.1007/s10687-019-00348-0。 14。 Timmermans B.，Wehner M.，Cooley D.，O'Brien T.，Krishnan H.（2018）。 网格降水数据集中极端的一致性。 气候动力学，52：6651-6670。 doi：10.1007/s00382-018-4537-0。 15。Huang W.K.，Cooley D.S.，Ebert-upho虫，Chen C.，Chatterjee S.（2019）极端依赖的新探索工具：CHI网络和年度极好网络。jabes; 24：484-501。doi：10.1007/s13253-019-00356-4 13。Cooley D.，Thibaud E.，Castillo F.，Wehner M.F. （2019）。 一种非参数方法，用于极端双变量超级概率的隔离，22：373-390; doi：10.1007/s10687-019-00348-0。 14。 Timmermans B.，Wehner M.，Cooley D.，O'Brien T.，Krishnan H.（2018）。 网格降水数据集中极端的一致性。 气候动力学，52：6651-6670。 doi：10.1007/s00382-018-4537-0。 15。Cooley D.，Thibaud E.，Castillo F.，Wehner M.F.（2019）。一种非参数方法，用于极端双变量超级概率的隔离，22：373-390; doi：10.1007/s10687-019-00348-0。14。Timmermans B.，Wehner M.，Cooley D.，O'Brien T.，Krishnan H.（2018）。网格降水数据集中极端的一致性。气候动力学，52：6651-6670。doi：10.1007/s00382-018-4537-0。15。修复M.†，Cooley D.，Sain S.R.，Tebaldi C.（2018）。在RCP8.5和RCP4.5下，美国降水极端的比较与模式缩放的应用。气候变化，146（3），335-347。doi：10.1007/s10584-016-1656-7。
评估瑞典 2 型糖尿病持续血糖监测设备的预算影响模型
1. Galicia-Garcia U、Benito-Vicente A、Jebari S 等人。2 型糖尿病的病理生理学。Int J Mol Sci。2020；21(17)。2. Chatterjee S、Khunti K、Davies MJ。2 型糖尿病。Lancet。2017；389:2239-2251。3. Beck RW、Riddlesworth TD、Ruedy K 等人。连续血糖监测与常规治疗对每日多次注射胰岛素的 2 型糖尿病患者的疗效对比：一项随机试验。Ann Intern Med。2017；167:365-374。4. Andersson T、Ahlbom A、Carlsson S。瑞典目前的糖尿病患病率和 2050 年的预测。PLoS One。 2015；10 5. Thunander M、Petersson C、Jonzon K 等人。瑞典克鲁努贝里省成人和儿童 1 型和 2 型糖尿病的发病率。糖尿病研究与临床实践。2008；82：247-255。 6. Haak T、Hanaire H、Ajjan R 等人。Flash 葡萄糖传感技术作为血糖监测的替代品，用于管理胰岛素治疗的 2 型糖尿病。糖尿病治疗。2017；8：55-73。 7. Jendle J、Buompensiere MI、Holm AL 等人。先进混合闭环系统在 1 型糖尿病患者中的成本效益。糖尿病治疗。2021；12：2977-2991。 8. Jendle J、Eeg-Olofsson K、Svensson AM 等人FreeStyle Libre® 系统与胰岛素治疗 2 型糖尿病患者血糖自我监测的成本效益。糖尿病治疗。2021；12：3137-3152。9. Jönsson L、Bolinder B、Lundkvist J。瑞典 2 型糖尿病患者低血糖的成本。价值健康。2006；9：193-198。10. 数据库中的 TLV 价格和决策。11. Basu S、Sussman JB、Berkowitz SA 等人。使用来自美国不同纵向队列的个体参与者数据验证 2 型糖尿病并发症风险方程 (RECOde) 糖尿病护理。2018；41：586-595。
数据库概念
撰稿人：德鲁·亚当斯（Drew Adams），阿什什·阿格拉瓦尔（Ashish Agrawal），特洛伊·安东尼（Troy Anthony），维卡斯·阿罗拉（Vikas Arora），贾根·阿特拉（Jagan Athraya），戴维·奥斯丁（David Austin），托马斯·巴里（Thomas Baby），弗拉基米尔·巴里尔Chidambaran，Deba Chatterjee，Shasank Chavan，Tim Chien，Gregg Christman，Bernard Clouse，Maria Colgan，Carol Colrain，Nelson Corcoran，Michael Coulter，Jonathan Creighton，Judith Creighton，Judith D'Addmo ，比尔·哈贝克（Bill Habeck），米尔·汉克（Min-Hank Ho），李·亨（Lijie Heng），比尔·霍达克（Bill Hodak），Yong Hu，Pat Huey，Praveen Kumar Tupati Jaganath，Sanket Jain，Prakash Jashnani，Caroline Johnston，Shantanu Joshi，Shantanu Joshi Surinder Kumar， Paul Lane, Adam Lee, Allison Lee, Jaebock Lee, Sue Lee, Teck Hua Lee, Yunrui Li , Ilya Listvinski, Bryn Llewellyn, Rich Long, Barb Lundhild, Neil Macnaughton, Vineet Marwah, Susan Mavris, Bob McGuirk, Joseph Meeks, Mughees Minhas, Sheila Moore, Valarie Moore, Gopal Mulagund, Charles Murray, Kevin Neel, Sue Pelski, Raymond Pfau, Gregory Pongracz, Vivek Raja, Ashish Ray, Bert Rich, Kathy Rich, Andy Rivenes, Scott Rotondo, Vivian Schupmann, Venkat Senaptai, Shrikanth Shankar, Prashanth Shanthaveerappa, Cathy Shea, Susan Shepard, Kam Shergill, Mike Skarpelos, Sachin Sonawane, James Spiller, Suresh Sridharan, Jim Stenoish, Janet Stern, Rich Strohm, Roy Swonger, Kamal Tbeileh, Juan Tellez, Ravi Thammaiah, Lawrence To, Tomohiro Ueda, Randy Urbano, Badhri Varanasi, Nick Wagner, Steve Wertheimer, Patrick Wheeler, Doug Williams, James威廉姆斯、安德鲁·维特科夫斯基、丹尼尔·黄、余海玲
Rohit Sharma，Kapil Kumar Kaswan Mtech Scholar，CSE ...
U. Chatterjee等。[6]使用椭圆曲线加密方法（ECC）方法来确保物联网网络的通信。实验表明，与现有方案相比，它提供了轻巧的身份验证和关键管理过程，这些过程消耗了更少的网络资源（在妥协网络的限制下）。Q. Ma等。 [7]为智能家用设备开发了身份验证方案。 它使用设备签名来通过物联网网络的身份验证邻居的身份验证。 分析表明，中间设备可以互相验证，以确保防止锻造的安全通信。 Y. Li [8]使用ECC加密图为IoT网络开发了一种多因素身份验证方案。 它使用实体模型进行安全性，并且还根据设备签名来计算信任因素。 分析表明，与现有的身份验证方案相比，它更加安全/资源。 R. Krishnasrijaet Al。 [9]为IoT网络开发了基于多项式的身份验证过程。 它使用会话密钥进行设备身份验证。 仿真结果表明，它可以防止网络资源免受常见的安全威胁，并且其计算开销较少。 Z. Wang等。 [10]引入了针对物联网网络的轻质身份验证方案。 它将唯一ID（基于设备硬件）分配给网络中的每个设备，然后使用集中式服务器注册设备以进行安全通信。 分析表明，与现有方案相比，它消耗了较少的计算资源。Q. Ma等。[7]为智能家用设备开发了身份验证方案。它使用设备签名来通过物联网网络的身份验证邻居的身份验证。分析表明，中间设备可以互相验证，以确保防止锻造的安全通信。Y. Li [8]使用ECC加密图为IoT网络开发了一种多因素身份验证方案。它使用实体模型进行安全性，并且还根据设备签名来计算信任因素。分析表明，与现有的身份验证方案相比，它更加安全/资源。R. Krishnasrijaet Al。 [9]为IoT网络开发了基于多项式的身份验证过程。 它使用会话密钥进行设备身份验证。 仿真结果表明，它可以防止网络资源免受常见的安全威胁，并且其计算开销较少。 Z. Wang等。 [10]引入了针对物联网网络的轻质身份验证方案。 它将唯一ID（基于设备硬件）分配给网络中的每个设备，然后使用集中式服务器注册设备以进行安全通信。 分析表明，与现有方案相比，它消耗了较少的计算资源。R. Krishnasrijaet Al。[9]为IoT网络开发了基于多项式的身份验证过程。它使用会话密钥进行设备身份验证。仿真结果表明，它可以防止网络资源免受常见的安全威胁，并且其计算开销较少。Z. Wang等。[10]引入了针对物联网网络的轻质身份验证方案。它将唯一ID（基于设备硬件）分配给网络中的每个设备，然后使用集中式服务器注册设备以进行安全通信。分析表明，与现有方案相比，它消耗了较少的计算资源。A. G. Mirsaraei等。 [11]将ECC方法与区块链技术集成在一起，用于通过物联网网络的基于智能卡的身份验证。 它使用私人信任的服务器进行基于区块链的用户注册。 分析表明，它在计算开销/能耗方面表现出色。 P. Tyagi等。 [12]研究了与多因素身份验证方案有关的问题。 研究表明，由于会话密钥可能会在中间设备级别妥协，因此与中间攻击的安全性较差。 可以进一步利用分析数据来克服该方案的缺点。 Z. Siddiqui等。 [13]使用集中式服务器对IoT网络进行了基于数字证书的身份验证。 实验表明，与现有方案（ProSANTA/BIPLAB身份验证）相比，它是高效的方案。A. G. Mirsaraei等。[11]将ECC方法与区块链技术集成在一起，用于通过物联网网络的基于智能卡的身份验证。它使用私人信任的服务器进行基于区块链的用户注册。分析表明，它在计算开销/能耗方面表现出色。P. Tyagi等。[12]研究了与多因素身份验证方案有关的问题。研究表明，由于会话密钥可能会在中间设备级别妥协，因此与中间攻击的安全性较差。可以进一步利用分析数据来克服该方案的缺点。Z. Siddiqui等。[13]使用集中式服务器对IoT网络进行了基于数字证书的身份验证。实验表明，与现有方案（ProSANTA/BIPLAB身份验证）相比，它是高效的方案。
Yelisetty Venkata Suseela
• Y. V. Suseela , P. Sengupta, T. Roychowdhary, S. Panda, S. Talukdar, S. Chattopadhyay, S. Chatterjee and T. Govindaraju, Targeting Oncogene Promoters and Ribosomal RNA Biogenesis by G-Quadruplex Binding Ligands Translate to Anticancer Activity (Cover article), ACS Bio & Med Chem Au , 2 （2），125-139（2022）。•Y. V. Suseela，P。Satha和T. Govindaraju，通过基于黄酮的转交近红外转子探针（封面）（分析和传感），1（4），180-187（20211），通过基于黄酮的近红外转子探测器对G-四链体的识别。•Y. V. Suseela，P。Satha，N。A。Murugan和T. Govindaraju，通过混合结合而识别G- Quadruplex拓扑，与癌症Theranostics的影响，Theranostics，23，10394-10414（2020）（2020年）（2020）（2020年）（新闻亮点）•Y. V. v. suseela，n。 Govindaraju，规范和非规范核酸结构的远红荧光探针：当前的进步和未来影响，化学。Soc。Rev.，47，1098-1131（2018）。 •S。Pratihar，Y。V. Suseela和T. Govindaraju，螺纹介导器诱导的纳米浓度以及内源金属离子在DNA递送中的脱谐解中的作用，ACS Appl。 Bio Mater。，3，6979-6991（2020）•K。Pandurangan，B。Roy，K。Rajasekhar，Y。V. Suseela，P。Nagendra，P。Nagendra，A。Chaturvedi et.Al。 Bio Mater。，3，5，3413–3422（2020）。 •N。Narayanaswamy，R。R. R. Nair，Y。V. Suseela，D。K. Saini和T. Govindaraju，基于分子信标的DNA开关，用于在囊泡和活细胞中可逆的pH传感，化学。 Commun。，52，8741-8744（2016）。 ，54，6314-6318（2013）。Rev.，47，1098-1131（2018）。•S。Pratihar，Y。V. Suseela和T. Govindaraju，螺纹介导器诱导的纳米浓度以及内源金属离子在DNA递送中的脱谐解中的作用，ACS Appl。Bio Mater。，3，6979-6991（2020）•K。Pandurangan，B。Roy，K。Rajasekhar，Y。V. Suseela，P。Nagendra，P。Nagendra，A。Chaturvedi et.Al。 Bio Mater。，3，5，3413–3422（2020）。 •N。Narayanaswamy，R。R. R. Nair，Y。V. Suseela，D。K. Saini和T. Govindaraju，基于分子信标的DNA开关，用于在囊泡和活细胞中可逆的pH传感，化学。 Commun。，52，8741-8744（2016）。 ，54，6314-6318（2013）。Bio Mater。，3，6979-6991（2020）•K。Pandurangan，B。Roy，K。Rajasekhar，Y。V. Suseela，P。Nagendra，P。Nagendra，A。Chaturvedi et.Al。Bio Mater。，3，5，3413–3422（2020）。•N。Narayanaswamy，R。R. R. Nair，Y。V. Suseela，D。K. Saini和T. Govindaraju，基于分子信标的DNA开关，用于在囊泡和活细胞中可逆的pH传感，化学。Commun。，52，8741-8744（2016）。 ，54，6314-6318（2013）。Commun。，52，8741-8744（2016）。，54，6314-6318（2013）。•Y. V. Suseela，S。Das，S。K。Pati和T. Govindaraju，基于DNA的基于咪唑基萘二二酰亚胺的螺纹介导剂，Chembiochem，17，2162-2171（2016）。•Y. V. Suseela，M。Sasikumar，T。Govindaraju，使用Tribromoosococolicacy Acid，Tetrahedron Lett的有效和区域选择性溴化。•M。Sasikumar，Y。V。Suseela和T. Govindaraju，Dibromohydantoin：一种方便的溴化试剂，适用于1,4,5,8 - 萘二甲乙烯二羧酸二乙二醇二氢化盐（COPERCE TRECT），ASIAN J. ORG。Chem，2，779-785（2013）。
重新定义了Chatgpt时代的认知领域
。 4 Shambadia Das，1 Julitino-León，*，5,6,7,8 1 Medical Colkatta，Kelkata，10月12日10月12日对Sanitaria医院进行了调查。。凝结。方法：使用PubMed进行了文献综述，识别256篇文章，并在筛选相关性后分析了29篇同行评审的文章。关键字：chatgpt;凝结；人工智能。结果：审查强调了人脑的非凡能力，这种能力通常无法被认可，并主张使用诸如chatgpt之类的人工智能工具来维持和增强自然认知能力的重要性，而不是替代。这些发现突出了chatgpt的高级推理能力，融合了直觉和故意的认知过程。结论：为集体人机智能建立社会认知建筑具有巨大的潜力。尽管ChatGpt提供了令人印象深刻的能力，但过度依赖于认知任务可能会导致基本技能的侵蚀。在利用人工智能的优势和维护我们的自然认知能力，确保持续的练习和参与传统认知练习之间至关重要。
入围候选人列表ICMR外壁外项目
项目位置的名称 - 项目技术支持物品IIIAbhijit Beura 07/12/97 2。Arup Ghosh 02/05/84 3。atin sasmal 09/08/97 4。Barsha Maity 26/06/97 5。Bidisha Dawn 16/08/99 6。Debapriya Sanyal 27/05/01 7。derabati mishh 25/12/88 8。Debmalya Ghosh 01/10/889。DPAK BARIK 17/11/96 10。Dipu Mondal 01/04/98 11。Garima Ranjj 10/05/99 12。Indranil Mondal 28/10/92 13。Joy Narayan Sarkar 14/08/00 14。Khushboo Kumari 29/10/95 15。Kuntal Ghosh 24/03/83 16。Mausam Kumari 21/12/97 17。Niviksha Bhattacharjee 24/07/97 18。Payel Chanda 31/03/98 19。Pyali Dutta 22/02/90 20。Pratima Biswas 06/05/99 21。Pritha Chowdury 06/11/97 22。purnabrata袋28/08/88 23。Ritika Bandyopadhyay 15/05/00 24。Sambit Baliarsingh 06/07/00 25。Sanchita Ghosh 10/02/99 26。Sangam Roy 20/11/97 27。Semeanta Paul 21/05/95 28。shubha prajapati 10/05/93 29。SK SHEH MD 00/05/97 30。Sneha Sanjay Pail 03/03/01 31。Somita Kumuma 05/08/95 32。Soumya Kar 14/02/00 33。Sudeshna Mandal 28/01/94 34。Sumana Jana 09/07/98 35。Sussmita Dhah 10/12/95 36。Swapnil Chakraborty 14/02/01 37。Tania Chatterjee 05/03/00 38。•面试当天无需携带您的原始文件。Tridib Roy 20/08/96•上述候选人被要求在2024年1月13日下午1:30在AIIMS Kalyani礼堂大楼的地下进行书面考试。•请携带一张政府发行的照片身份证•请以规定格式携带一份自我调查的文档副本和申请表。Jayeeta Bhowmick博士
LTIMindtree 宣布与 Voicing.AI 建立合作伙伴关系并进行战略投资，Voicing.AI 是一款用于客户参与流程的 Agentic AI 解决方案
新泽西州沃伦、印度孟买 – 2024 年 12 月 4 日：LTIMindtree USA Inc. 是全球技术咨询和数字解决方案公司 LTIMindtree [NSE: LTIM, BSE: 540005] 的全资子公司，该公司宣布建立合作伙伴关系，包括对下一代初创公司 Voicing.AI 进行战略投资。此次合作符合 LTIMindtree 的战略，即 AI 无处不在、万物为 AI、AI 为人人。Voicing.AI 的专有技术为 20 多种语言带来了类似人类的语音功能，具有对话、上下文和情感智能，通常被称为“代理 AI”。LTIMindtree 旨在利用 AI 主导的平台重塑业务流程的未来。这将使他们的客户能够优化成本、降低风险、增强用户体验、解决收入流失问题并增加追加销售机会。 LTIMindtree 将帮助客户将 Voicing.AI 与他们的自定义工具、知识库（结构化或非结构化）、CRM 系统以及领先的呼叫管理平台和系统相结合。Agentic AI 技术完全符合 SOC2、HIPAA 和多层数据安全协议。您可以在此处观看演示视频。LTIMindtree 首席执行官兼董事总经理 Debashis Chatterjee 表示：“我们对 Voicing.AI 的投资旨在重新定义企业如何通过智能自动化和人工智能与客户互动。此次合作和投资不仅凸显了我们对创新的承诺，而且还确保 LTIMindtree 能够抢占先机，利用平台运营中预期的颠覆性变革。”“Voicing.AI 通过推动新的收入增长、个性化客户联系以及促进企业与客户之间的人性化对话，从根本上颠覆了庞大的客户参与市场。 “LTIMindtree 为我们展示了这一负责任的 AI 转型的高度集中的全面愿景，我们很高兴与他们合作，”Voicing.AI 联合创始人 Abhi Kumar 表示。“随着越来越多的企业寻求实现平台运营自动化，我们期待与 LTIMindtree 的全球客户合作，满足日益增长的需求。”关于 LTIMindtree：LTIMindtree 是一家全球技术咨询和数字解决方案公司，通过利用数字技术，帮助各行各业的企业重塑商业模式、加速创新和实现增长最大化。作为 700 多家客户的数字化转型合作伙伴，LTIMindtree 拥有广泛的领域和技术专业知识，帮助在融合的世界中推动卓越的竞争差异化、客户体验和业务成果。LTIMindtree 是 Larsen & Toubro 集团旗下的一家公司，拥有来自 30 多个国家的 84,000 多名才华横溢的创业专业人士，可解决最复杂的业务挑战并实现大规模转型。如需了解更多信息，请访问https://www.ltimindtree.com/。
评估1型糖尿病是果蝇模型中帕金森氏病的危险因素
Álvarez -Rendón，J。P.，Salceda，R。和Riesgo -Escovar，J。R.（2018）。果蝇黑色素果蛋白酶作为2型糖尿病的模型。Biomed Research International，2018，1 - 16。https：//doi.org/10.1155/2018/1417528美国糖尿病协会。（2013）。糖尿病的诊断和分类。在糖尿病护理中，36（补充1），S67。https://doi.org/ 10.2337/dc13-S067 Anandhan，A.帕金森氏病的代谢功能障碍：生物能力，氧化还原稳态和中央碳代谢。大脑研究公告，133，12 - 30。（2017）。在发展中国家及其相关因素中增加糖尿病患病率。PLOS ONE，12（11），E0187670。https://doi.org/10.1371/journal.pone.0187670 Avazzadeh，S.，Baena，J.M.，Keighron，C.，Feller -Sanchez，Y。，＆Quinlan，Y。，＆Quinlan，L。R.（2021）。对帕金森氏病进行建模：IPSC，以更好地了解人类病理。脑科学，11（3），373。https：//doi.org/10.3390/brainsci11030373 Balestrino，R。，＆Schapira，A。H. V.（2020）。帕金森病。欧洲神经病学杂志，27（1），27 - 42。https：//doi.org/10.1111/ene.14108 Broughton，S。J.，Piper，M。D. W.，Ikeya，Ikeya，Ikeya，Ikeya，Ikeya，T. L.（2005）。 科学进步，7（24），EABG4336。 https://doi.org/10。欧洲神经病学杂志，27（1），27 - 42。https：//doi.org/10.1111/ene.14108 Broughton，S。J.，Piper，M。D. W.，Ikeya，Ikeya，Ikeya，Ikeya，Ikeya，T. L.（2005）。科学进步，7（24），EABG4336。https://doi.org/10。https://doi.org/10。寿命更长，代谢改变以及果蝇中的应激抗性，使细胞的消融产生像配体这样的胰岛素。美国国家科学院的会议记录，102（8），3105 - 3110。https：//doi.org/10.1073/pnas.0405775102 Chatterjee，N。，＆Perrimon，N。（2021）。是什么燃烧了苍蝇：果蝇中的能量代谢及其在肥胖和糖尿病研究中的应用。1126/sciadv.abg4336 Cheong，J。L. Y.，de Pablo -Fernandez，E。，Foltynie，T。，＆Noyce，A。J. J.（2020）。2型糖尿病与Pparkinson氏病之间的关联。帕金森氏病杂志，10（3），775 - 789。https：// doi。org/10.3233/jpd-191900 Chomova，M。（2022）。朝着糖尿病大脑中分子相互作用的解密。生物医学，10（1），115。https：//doi.org/10。3390/Biomedicines10010115 Church，F。C.（2021）。帕金森氏病的运动和非运动症状的治疗选择。生物分子，11（4），612。https：// doi.org/10.3390/biom11040612 de Iuliis，A.，Montinaro，E.，Fatati，G.，G.糖尿病和帕金森氏病：胰岛素和多巴胺之间的危险联络。神经再生研究，17（3），523 - 533。https：//doi.org/10.4103/1673-5374.320965
SunPy：用于太阳物理学的 Python 包
Stuart J. Mumford ∗ 1，2，3，Nabil Freij 4，Steven Christe 5，Jack Ireland 5，Florian Mayer 6，V。KeithHughitt 7，Albert Y. Shih 5，Daniel F. Ryan 8，5，Simon Liedtke 6，Simon Liedtke 6，Simon Liedtke 6，Simon Liedtke 6，daviderez-suárez9 IK 12，BrigittaSipőcz13，Rishabh Sharma 6，Andrew Leonard 3，David Stansby 14，Russell Hewett 15，Alex Hamilton 6，Laura Hayes 5，Asish Panda 6，Matt Earnshaw 6，Matt Earnshaw 6，Nitin Choudhary Choudhary 16，Ankit Kumar 6，Ankit Kumar 6，Ankit Kumar 6，Prateek Chanda Chanda 17 17，M.Chanda 17，M.Chanda 17，M.Md，M.D. Akramul Haque 18 , Michael S Kirk 11 , Michael Mueller 6 , Sudarshan Konge 6 , Rajul Srivastava 6 , Yash Jain 19 , Samuel Bennett 6 , Ankit Baruah 6 , Will Barnes 20 , Michael Charlton 6 , Shane Maloney 21 , Nicky Chorley 22 , Himanshu 6 , Sanskar Modi 6 , James Paul Mason 6 , Naman9639 6 , Jose Ivan Campos Rozo 23 , Larry Manley 6 , Agneet Chatterjee 24 , John Evans 6 , Michael Malocha 6 , Monica G. Bobra 25 , Sourav Ghosh 24 , Airmansmith97 6 , Dominik Stańczak 26 , Ruben De Visscher 6 , Shresth Verma 27 , Ankit Agrawal 6 , Dumindu Buddhika 6 , Swapnil Sharma 6 , Jongyeob Park 28 , Matt Bates 6 , Dhruv Goel 6 , Garrison Taylor 29 , Goran Cetusic 6 , Jacob 6 , Mateo Inchaurrandieta 6 , Sally Dacie 30 , Sanjeev Dubey 6 , Deepankar Sharma 6 , Erik M. Bray 6 , Jai Ram Rideout 31 , Serge Zahniy 5 , Tomas Meszaros 6 , Abhigyan Bose 6 , André Chicrala 32 , Ankit 6 , Chloé Guennou 6 , Daniel D'Avella 6 , Daniel Williams 33 , Jordan Ballew 6 , Nick Murphy 34 , Priyank Lodha 6 , Thomas Robitaille 6 , Yash Krishan 6 , Andrew Hill 6 , Arthur , 阿比盖尔·L·史蒂文斯 39, 40, 阿德里安·普莱斯-惠兰 41, 安巴尔·梅赫罗特拉 6, 阿尔谢尼·库斯托夫 6, 布兰登·斯通 6, 特朗·基恩·当 42, 伊曼纽尔·阿里亚斯 6, 菲昂拉格·麦肯齐·多佛 1, 弗里克·维斯特林格 36, 古尔山·库马尔 43, 哈什·马图尔 44, 伊戈尔·巴布施金 6, 杰伦·温比什 6, 胡安Camilo Buitrago-Casas 6 , Kalpesh Krishna 45 , Kaustubh Hiware 46 , Manas Mangaonkar 6 , Matthew Mendero 6 , Mickaël Schoentgen 6 , Norbert G Gyenge 47 , Ole Streicher 48 , Rajasekhar Reddy Mekala 6 , Rishabh Mishra 6 , Shashank Srikanth 43 , Sarthak Jain 6 , Tannmay Yadav 49 , Tessa D. Wilkinson 6 , Tiago MD Pereira 50, 51 , Yudhik Agrawal 12 , jamescalixto 6 , yasintoda 6 , 和 Sophie A. Murray 52