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Z-28016/35/2024-PMSSY-IV-PART（1）（8288538）...
i。保修期限和医疗设备的CMC持续时间ii。购买消耗品III。单个代理机构对医疗设备的操作和维护3。该报告已由秘书（HFW）批准。4。鉴于上述所有AIIM/ INIS/ INIS/ INSTUTES/ HOSPITALS，建议遵守上述准则，同时在其各自的机构/医院购买医疗设备/消耗品。5。应根据GFR的规定通过招标过程来进一步授予医疗设备的运营和维护工作，以便获得有竞争力的利率。
S32M27X PMSM/BLDC电动机控制评估板
S32M27X是一种基于内部32位ARM®Cortex®-M7 S32K3微控制器的集成解决方案，并带有电压调节器，栅极驱动器，电流传感和LIN/CAN物理层。评估委员会可以对BLDC和PMSM控制应用程序进行快速原型和评估，而无需等待最终硬件设计。
dpmsu/kkd/1861/2025 Arogykykalam Kozhikode，日期
1。选择将基于书面测试/访谈中的资格，经验和表现。2。成功的候选人将按照合同 /每日工资任命。3。选定的候选人将受到NHM的规则和法规的约束。申请应在11.03.2025之前通过有关的Google表格链接
使用HPMScore
摘要：跨膜蛋白（TMP）是一类用于生物学和特性目的的必需蛋白质。尽管结构数量越来越多，但可用序列数量的差距仍然令人印象深刻。选择专用函数以在数百个中选择最可能/相关模型是TMP的特定问题。的确，大多数方法主要集中在球形蛋白上。我们开发了一种评估TMP结构模型质量的替代方法。hpmscore使用无监督的学习方法考虑了序列和局部结构信息，称为混合蛋白模型。该方法在非常不同的TMP all-α蛋白上进行了广泛的评估。产生了不同质量的结构模型，从好质量到不良质量。hpmscore在识别更多退化模型的良好比较模型方面的表现要好，而浓度为46.9％的良好比较模型对40.1％，两者都占13.0％的结果。当所使用的比对高于35％时，HPM是最好的52％，而36％的涂料（两者均为12％）。这些令人鼓舞的结果需要进一步改进，尤其是当序列身份低于35％以下时。增强区域将是进行更大的训练集进行培训。已经实施了专用的Web服务器并提供给科学社区。可以与从比较建模到深度学习方法产生的结构模型一起使用。
在同源重组的后期一步中，不匹配修复蛋白PMS2和MLH3参与的遗传证据。
MD Maminur Rahman，Mohiuddin Mohiuddin，Islam Shamima Keka，Kousei Yamada，Maminaka Tsuuda等。 10.1074/jbc.ra120.013521。
PMS2重组抗体，仅PBS
背景信息PMS2（也称为PMSL2）属于DNA不匹配修复MUTL/HEXB家族。它是后复制性DNA不匹配修复系统（MMR）的组成部分。它与MLH1异二聚体形成MUTL alpha。mull alpha（MLH1-PMS2）与DNA聚合酶III的夹具加载子亚基进行物理相互作用，这表明将DNA聚合酶III募集到MMR位置可能起作用。它也与DNA损伤信号传导有关，该过程诱导细胞周期停滞，并在发生重大DNA损伤的情况下导致凋亡。（PMID：16873062，PMID：18206974）PMS2中的缺陷是遗传性非poly型大肠癌4型4型（HNPCC4）的原因。PMS2中的缺陷是导致不匹配修复癌综合征（MMRC）的原因。
交货部门预算模板小赠款-ICMR || EPMS
由ICMR资助的设备将用于公共利益。设备将被转移到研究所的商店部分中，必要的条目将在ICMR的ICMR中作为礼物在研究所资产登记册中进行。2录音机总共将购买四个记录器（每个站点中的两个）以记录定性访谈和小组讨论。
第 7 项 - PMSC 合规报告
3.2. 制定该规则的目的是提高港口海洋环境的安全，使各组织能够按照国家商定的标准管理其海洋作业。它提供了一种衡量标准，使各组织能够履行其法定权力和职责，安全有效地管理港口或设施。它还提供了一个标准，可以据此衡量各组织的政策、程序和绩效。该规则描述了董事会成员、官员和关键人员在航行安全方面的作用，并总结了港口当局的主要法定职责和权力。该规则旨在降低港口海洋环境中发生事故的风险，并明确其范围内各组织的责任。
永磁同步电机（PMSM）磁场定向控制（FOC）在电动汽车（EV）中的应用
[2] Giridharan，Sumitra K. Prof MK。“使用磁场定向控制 (FOC) 降低转矩脉动 - BLDCM 与 PMSM 的比较。” [3] Rafaq，Muhammad Saad、Will Midgley 和 Thomas Steffen。“永磁同步电机转矩脉动最小化技术的最新进展回顾。” IEEE 工业信息学学报 (2023)。 [4] Yashvi N. Parmar，“永磁同步电机磁场定向控制的硬件实现”，国际创造性研究思想杂志 (IJCRT) www.ijcrt.org，第 6 卷，第 2 期，2018 年 4 月，ISSN：2320-2882。 [5] Gupta，Ashish 和 Sanjiv Kumar。“用于 asd 的三相空间矢量 pwm 电压源逆变器分析。”国际新兴技术与先进工程杂志 2.10 (2012)：163-168。[6] Yusivar, Feri 等人。“永磁同步电机磁场定向控制的实现。”2014 年国际电气工程与计算机科学会议 (ICEECS)。IEEE，2014 年。[7] Jacob, Jose 和 A. Chitra。“空间矢量调制多电平逆变器供电 PMSMdrive 的磁场定向控制。”Energy Procedia 117 (2017)：966-973。[8] Faturrohman, Rifal、Nanang Ismail 和 Mufid Ridlo Effendi。“基于 DSP tms320f28027f 的无刷直流电机速度控制系统。”2022 年第 16 届国际电信系统、服务和应用会议 (TSSA)。 IEEE，2022 年。[9] K. Kolano，“PMSM 电机矢量控制的新方法”，载于 IEEE Access，第 11 卷，第 43882 43890 页，2023 年，doi：10.1109/ACCESS.2023.3272273。[10] P ELLEGRINO、G IANMARIO 等人，“P ERFORMANCE
Bahrudin Hrnjica，Selver Softic。制造业中的可解释人工智能：预测性维护案例研究。IFIP 生产管理系统进步国际会议 (APMS)，2020 年 8 月，塞尔维亚诺维萨德。第 66-73 页，�10.1007/978-3-030-57997-5_8�。�hal-03635701�
预测性维护 (PdM) 可预测维护需求，以避免与计划外停机相关的成本。通过连接设备并监控设备生成的数据，我们可以识别导致潜在问题或故障的模式。这些见解可用于在问题发生之前解决问题。这种预测设备或资产何时需要维护的能力使我们能够优化设备寿命并最大限度地减少停机时间 [1]。可解释人工智能 (XAI) 的基本试金石是机器学习算法和其他人工智能系统，它们产生的结果人类可以轻松理解并追溯到起源 [2]。在本案例研究中，我们将考虑制造业中的维护领域。更准确地说，我们将通过将可解释的 AI 输出作为决策和预测的基础来处理 PdM。