1。必须严格按照RFS第2和第3节的规定提交,具体取决于第四节中提到的招标类型。(d)出价信息表。2。竞标者必须按照RFS文档的条款和条件严格引用,而不是规定任何偏差/异常。3。Any bidder, who meets the Qualifying Requirement and wishes to quote against this RfS, may download the complete RfS document along with its amendment(s) and clarifications if any, from ISN-ETS Portal ( https://www.bharat-electronictender.com ) and/or GUVNL website ( www.guvnl.com ) and submit their Bid complete in all respect as per terms & conditions of RFS文件在提交截止日期或之前。4。澄清(S)/ Crrigendum(S)如果上述网站上也可以使用。竞标者被要求保留任何通知/修正案/澄清等的更新。 div>通过网站https://www.bharat- electronictender.com和www.guvnl .com https://www.bharat-.com均不会针对此类通知/修订/澄清等发出单独的通知。https://www.bharat-.com均不会针对此类通知/修订/澄清等发出单独的通知。在印刷媒体中或单独。有关上述通知的信息应在www.guvnl.com上进行更新,并且仅通过https://www.bharat-electronictender.com
1碳钢锻造的管型肘部,T恤,还原器,连接器,交叉,插座,焊缝,螺纹螺纹,螺纹,联合,尺寸15NB至65 NB和1000#1000#,2000#,3000#符合相应的级别。是1239第2部分,ASTM A 105;品牌“ United Forge”品牌2碳钢对接管配件肘,T恤,尺寸为25 nb至500 nb的还原器,以及“ C”&SCH 40,SCH 80和SCH 160符合各自的成绩。是1239第2部分,ASTM A 234 WPB,为3589; Brand“ Unter Forge” Brand“ Uniter Forge” 3碳钢插座焊缝焊缝凸起的脸部(SWRF)法兰,焊接颈部凸起的脸部(WNRF)法兰,滑动的凸起(Sorf)法兰,盲凸面(BLRF)尺寸15nb至350至350和300#150#,300#,300#,300#,300#的构造,以达到300#的配料,以达到级别A105/IS 2062;品牌“ United Forge”
denali Therapeutics正在进行一项持续的DNL310(NCT04251026)的I/II期试验,这是一种旨在治疗猎人综合征的外围和中枢神经系统表现的酶替代疗法。该试验的初始数据证明了DNL310的安全性。DNL310(NCT05371613)的II/III期试验始于2022年,目前正在进行中。在这项试验中,6岁以下的患者被随机分配,以盲目的方式接受DNL310或IDURSULFase(Elaprase)2年。ELAPRASE是FDA批准的酶替代疗法,用于治疗猎人综合征已有15年以上。小脑膜不会穿过血脑屏障,因此不处理猎人综合征的中枢神经系统表现。dnl310是I2融合到Denali专有酶的运输载体,该酶经过精心设计,可通过受体介导的大脑跨脑胞菌病穿越血脑屏障。
关于 FDP:5G/6G 通信和信号处理应用的人工智能 (AI) FDP 重点介绍人工智能在 5G/6G 通信和信号处理领域的影响。AI 技术广泛应用于许多应用,例如基于 5G/6G 的无线通信、信号处理、生物医学图像处理、计算机视觉、自然语言处理等。本课程将介绍 AI 的基础知识和研究领域,以及其在 5G/6G 通信和信号处理中的应用。它将有助于提升印度各工程院校教职员工的专业知识和能力。专家涵盖了一系列当代计算主题,并提供强大的理论基础,并培养批判性分析和实践技能。该 FDP 旨在传授知识并培训 AI 工程方面的基础知识以及对最近使用 5G/6G 进行通信和使用 AI 的信号处理应用的见解。主要课程内容: 图像处理、计算机视觉、信号分类、统计信号处理、信号处理技术和基于 5G/6G 的无线通信技术和应用的简介。 机器学习基础、数据预处理和数据可视化。监督和无监督学习方法、神经网络和应用。 深度学习方法简介,以及基于 DL 的其他架构及其应用。 用于信号处理、计算机视觉、语音处理和 5G/6G 通信系统的 CNN 架构。 电路设计中的 AI、天线系统设计中的 ML/DL、软件定义无线电、认知无线电中信号处理的机器学习。 MIMO 系统、系统设计中的去耦电路、双工系统、mWave 通信。 ISAC、无人机通信、5G/6G 通信技术、量子通信。 农业无人机、医疗保健人工智能、脑机接口、情绪识别。 用于生物医学成像和信号处理、EEG/ECG 信号处理和非侵入性医疗应用的 AI/ML。 Tensor Flow/Keras/PyTorch/Jupyter 和 Colab 的基础知识。 使用 Python/MATLAB 进行数据预处理和数据可视化。 案例研究,使用 Python/MATLAB 进行动手实践。 负责本课程的教师:本课程将由 NIT Warangal 的教师负责;来自 IIT/NIT/IIIT 相关领域的学者受邀在本课程中授课。来自行业的演讲者也有望作为课程的一部分进行演讲。
1。必须严格按照RFS第2和第3节的规定提交,具体取决于第四节中提到的招标类型。(d)出价信息表。2。竞标者必须按照RFS文档的条款和条件严格引用,而不是规定任何偏差/异常。3。Any bidder, who meets the Qualifying Requirement and wishes to quote against this RfS, may download the complete RfS document along with its amendment(s) and clarifications if any, from ISN-ETS Portal ( https://www.bharat-electronictender.com ) and/or GUVNL website ( www.guvnl.com ) and submit their Bid complete in all respect as per terms & conditions of RFS文件在提交截止日期或之前。4。澄清(S)/ Crrigendum(S)如果上述网站上也可以使用。竞标者被要求保留任何通知/修正案/澄清等的更新。 div>通过网站https://www.bharat- electronictender.com和www.guvnl .com https://www.bharat-.com均不会针对此类通知/修订/澄清等发出单独的通知。https://www.bharat-.com均不会针对此类通知/修订/澄清等发出单独的通知。在印刷媒体中或单独。有关上述通知的信息应在www.guvnl.com上进行更新,并且仅通过https://www.bharat-electronictender.com
本演示文稿中包含的某些陈述包括(OPENLANE 可能做出相关的口头“前瞻性陈述”),这些陈述符合 1995 年《私人证券诉讼改革法》的规定。特别是,非历史事实的陈述(包括但不限于期望、估计、假设和/或预测)可能是前瞻性陈述。诸如“应该”、“可能”、“将”、“会”、“预期”、“预计”、“计划”、“相信”、“寻求”、“估计”、“假设”、“可以”、“可能”、“继续”、“展望”、“目标”等词语和类似表达均表示前瞻性陈述。此类陈述基于管理层当前的假设、期望和/或信念,并非未来业绩的保证,并且受重大风险、不确定性和变化的影响,这些风险、不确定性和变化可能导致实际结果与这些前瞻性陈述预测、表达或暗示的结果存在重大差异。可能导致或促成此类差异的因素包括但不限于 OPENLANE 截至 2023 年 12 月 31 日的 10-K 表格中“风险因素”部分以及 OPENLANE 向美国证券交易委员会提交的其他文件和报告中讨论的因素。其中许多风险因素超出了我们的控制范围,因此,它们涉及目前未知的风险,可能导致实际结果与本文讨论或暗示的结果大不相同。前瞻性陈述是截至本报告发布之日做出的。OPENLANE 不承担更新任何前瞻性陈述的义务。
近年来,技术的快速进步、众多创新和世界数字化改变了公司和机构的工作方式。他们还调整和创造了新的方法和流程,以实现更有效、更具创新性的教育。他们试图让学生的学习过程更轻松 ([10]、[7]) 、更高效。教育的进步也为科学、技术和发展做出了贡献。理想的结果是将教育和研究活动结合起来,创造支持行业的创新 [1]。更好的教育最终可以造福每个人。通过数字化主题可以支持更有效的教育。简化设备设计、理解技术规格、促进设备原型设计,甚至降低制造过程成本,这些只是 3D 硬件数字化众多用途中的一小部分 ([19]、[3])。世界各地有许多三维环境,它们试图整合、运行和模拟来自不同领域的知识 [12]。研究表明,58% 的学生同意模拟、演示和虚拟实验室等方法让他们在实验室课堂上更加自在 [14]。如今,我们可以在几乎每个工作领域观察到数字化的趋势 [4]。它使我们能够在真实情况发生之前面对它们,从中吸取教训,从另一个角度看待问题,更快地做出反应,最终节省成本。
植物性抗病性是农业的基础,维护作物健康和生产力。然而,大多数植物性抗病性蛋白(包括NLR)(包括NLR(核苷酸结合,富含亮氨酸的重复))免疫受体会出现重大挑战,在28摄氏度以上的温度下显示出降低的有效性。这种温度敏感性具有关键的影响,使农作物更容易受到疾病和害虫的影响,尤其是在增加全球温度和气候变化的背景下。尽管其重要性,但这种温度敏感性的根本原因仍然很少理解。该项目旨在通过研究暴露于高温的植物中NLR免疫受体的作用方式来解决这一知识差距。
