轮次 学院 PG 课程组 类别 最高 GATE 分数 ▲最低 GATE 分数 第 1 轮 斯利那加国家理工学院 微电子学 G1 OPEN 501 351 第 1 轮 斯利那加国家理工学院 岩土工程 G1 OPEN 538 411 第 1 轮 斯利那加国家理工学院 岩土工程 G1 ST 299 299 第 1 轮 斯利那加国家理工学院 交通工程与规划 G1 OBC-NCL 411 344 第 1 轮 斯利那加国家理工学院 结构工程 G1 OBC-NCL 371 351 第 1 轮 斯利那加国家理工学院 交通工程与规划 G1 SC 255 250 第 1 轮 斯利那加国家理工学院 化学工程 G1 OPEN 384 384 第 1 轮 斯利那加国家理工学院 计算机科学与工程 G1 OBC-NCL 389 374 轮1 国家理工学院,斯利那加 机械系统设计 G1 OPEN-PwD 308 308 第 1 轮 国家理工学院,斯利那加 结构工程 G1 SC 326 251 第 1 轮 国家理工学院,斯利那加 水资源工程 G1 OBC-NCL 367 367 第 1 轮 国家理工学院,斯利那加 机械系统设计 G1 OPEN 414 353 第 1 轮 国家理工学院,斯利那加 结构工程 G1 OPEN 514 435 第 1 轮 国家理工学院,斯利那加 结构工程 G1 ST 335 298 第 1 轮 国家理工学院,斯利那加 微电子 G1 SC 227 227 第 1 轮 国家理工学院,斯利那加 机械系统设计 G1 SC 289 289 第 1 轮 国家理工学院,斯利那加 电力电子与电气驱动 G1 OPEN 367 367 第 1 轮 斯利那加国家理工学院 微电子学 G1 OBC-NCL 343 343 第 1 轮 斯利那加国家理工学院 通信与信号处理 G1 SC 301 301 第 1 轮 斯利那加国家理工学院 岩土工程 G1 OBC-NCL 319 319 第 1 轮 斯利那加国家理工学院 交通工程与规划 G1 ST 351 351 第 1 轮 斯利那加国家理工学院 水资源工程 G1 OPEN 618 415 第 1 轮 斯利那加国家理工学院 计算机科学与工程 G1 EWS 329 314 第 1 轮 斯利那加国家理工学院 交通工程与规划 G1 OPEN-PwD 283 283 第 1 轮 斯利那加国家理工学院 通信与信号处理 G2 SC 228 228 第 1 轮 斯利那加国家理工学院 计算机科学与工程 G1 SC 284 275 第 1 轮 斯利那加国家理工学院 热能工程 G1 OPEN 380 380 第 1 轮 斯利那加国家理工学院 交通工程与规划 G1 OPEN 638 446 第 1 轮 斯利那加国家理工学院 机械系统设计 G1 ST 269 269 第 1 轮 斯利那加国家理工学院斯利那加 通信与信号处理 G2 OPEN 367 352 第 1 轮 斯利那加国家理工学院 水资源工程 G1 ST 284 284 第 1 轮 斯利那加国家理工学院 通信与信号处理 G1 OPEN 350 350 第 1 轮 斯利那加国家理工学院 计算机科学与工程 G1 OPEN 551 442
●标题:反映研讨会的整体主题和愿景。●目标:1-3学习目标,这些目标简洁地强调了参与者将获得哪些教育福利。●讲座说明:3-5句子的演讲描述,解释了为什么主题引人入胜且对与会者有价值。●发言人:您可以提出潜在的演讲者或小组成员,但请在提交建议之前不要做出任何承诺。最终选择演讲者和对会议的修改是由ACMT教育委员会酌情决定的。
该系的教职员工精通最新的工业实践,并努力将理论理解与实际应用联系起来。我们与工业界有着密切的互动。事实证明,从工业界收到的持续反馈有助于教育学生,使他们能够培养技能,以应对现实世界中的工程挑战。我们始终鼓励学生分享自己的想法,而不仅仅是遵循指示。
将两 (2) 个 SPC810e 控制器模块安装到垂直 DIN 导轨上。将 SPC810e 控制器模块连接到冗余 HN800 I/O 总线。将 SPC810e 控制器模块连接到冗余 CW800 对等总线。为 PN800 控制网络提供四 (4) 个用于 100/1000 MB 以太网的 RJ45 连接器。
在项目第一阶段结束时,学生应提交报告并进行演讲。然后委员会将建议学生是否有资格继续进行项目第二阶段。如果学生不符合资格,则必须完成额外的课程作业以满足获得 M.Tech 学位的总学分要求。
UAV图像采集和深度学习技术已被广泛用于水文监测中,以满足数据量需求不断提高和质量的增加。但是,手动参数培训需要反复试验成本(T&E),现有的自动培训适应简单的数据集和网络结构,这在非结构化环境中是低实用性的,例如干山谷环境(DTV)。因此,这项研究合并了转移学习(MTPI,最大转移电位指数法)和RL(MTSA强化学习,多汤普森采样算法)在数据集自动启动和网络中自动培训,以降低人类的经验和T&E。首先,为了最大程度地提高迭代速度并最大程度地减少数据集消耗,使用改进的MTPI方法得出了最佳的迭代条件(MTPI条件),这表明随后的迭代仅需要2.30%的数据集和6.31%的时间成本。然后,在MTPI条件(MTSA-MTPI)中提高了MTSA至自动提高数据集,结果显示准确性(人为误差)提高了16.0%,标准误差降低了20.9%(T&E成本)。最后,MTPI-MTSA用于四个自动训练的网络(例如FCN,SEG-NET,U-NET和SEG-RES-NET 50),并表明最佳的SEG-RES-NET 50获得了95.2%WPA(准确性)和90.9%的WIOU。本研究为复杂的植被信息收集提供了一种有效的自动培训方法,该方法提供了减少深度学习的手动干预的参考。
干预计划的想法数量。本次会议将回顾基于研究/证据的写作实践和策略(例如,自我调节策略开发),以及技术工具(例如应用程序、人工智能,如 ChatGPT)如何合乎道德地成为二年级(写作教学通常从二年级开始)至 12 年级的叙述性、信息性、说明性、说服性和论证性文本写作活动的一部分。
将为您的组织指派一名客户顾问(“CA”)。CA 是与检测和响应服务相关的 Rapid7 MTC Advanced 服务的主要联系人。对于任何漏洞或 InsightConnect 问题,您的 CA 会指导您开立支持凭单。此资源将作为战略安全合作伙伴与您的团队合作 - 从最初的技术部署到事件响应和持续的安全咨询 - 以引导您组织的安全成熟度。在您的 MTC 服务期限内,您的 CA 将频繁与您的团队沟通,以提供有关服务交付、报告、指标、技术健康状况的最新信息,并确保 Rapid7 帮助您实现安全目标。此外,您的 CA 将与 Rapid7 的 MDR SOC 团队密切合作,以了解和传达与任何调查和事件相关的信息。
摘要MTHFR(甲基四氢叶酸还原酶)是一种参与单碳代谢的关键酶,这对于癌细胞的增殖至关重要。与此相一致,已发表的文献表明,MTHFR敲低导致多种类型的癌细胞生长受损。此外,较高的MTHFR表达水平与肝细胞癌,肾上腺皮质癌和低度神经胶质瘤的总体生存率较短有关,这使得将MTHFR抑制剂设计为可能的治疗选择。截至今天尚无MTHFR的竞争抑制剂。这项研究旨在使用硅药物筛查来鉴定潜在的竞争性MTHFR抑制剂候选者。在存在和不存在辅助因子的情况下,将共有30470个含有生物源性化合物,FDA批准的药物和临床试验中的分子与MTHFR的催化口袋筛选。结合能和ADMET分析表明,Vilanterol(B 2-肾上腺素激动剂),selexipag(前列环素受体激动剂)和Ramipril Diketopiperazine(ACE抑制剂)是MTHFR的潜在竞争抑制剂。分子动力学分析和使用这些化合物的MM-PBSA计算特别揭示了配体结合的285-290之间的氨基酸,并突出了Vilanterol作为MTHFR抑制的Stron-gest候选者。我们的结果可以指导新型MTHFR抑制化合物的发展,这可以灵感来自这里引起人们关注的药物。更重要的是,这些潜在的候选者可以在上述癌症的临床和临床研究中进行重新测试。
虽然大朗德邦联部落现在居住在俄勒冈州大朗德的大朗德保留地,但该部落的原住民曾经居住在俄勒冈州、华盛顿州西南部和加利福尼亚州北部的大部分地区。直到 1856 年这些原住民被迫离开家园后,他们才开始主要居住在大朗德。随着这次迁移和重新安置,许多部落失去了通往部落重要地点的通道,例如威拉米特瀑布、玛丽峰、桌岩等。