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PI：博士Pallavi Kshetrapal 项目：一个多国项目……
确保研究数据的良好质量。 • PI 分配的任何其他工作。 高级临床研究官员将驻扎在德里的 Safdarjung 医院 对于上述 S.No. 2 中提到的职位，符合上述条件的有兴趣的候选人可在上述日期上午 11:30 到教职员室参加笔试/技能测试/面试，地址为新德里 - 110029 Safdarjung 医院妇产科一楼 6 号病房。 注意：候选人必须携带最新的简历、一套证明其学历和经验的文件复印件以及原件和有效身份证以供核实。在上述时间段之后到来的候选人将不受理。 一般条款和条件： a) 这些是短期职位，如果表现令人满意，将批准延期
教师帕拉维·Yenigalla女士的名称...
4。文本的生成模型训练了LSTM，并建立了一种生成模型，以模仿英国著名数学家，哲学家，多产作家和政治活动家伯特兰·罗素（Bertrand Russell）的写作风格。可用的软马克斯输出层，以产生每个字符的概率预测。模型学习的模式，语法并预测句子的下一个单词。
使用机器学习算法的茶产量预测中的趋势和模式 - 文献分析Pallavi Nagpal 1，Deepika Chaudhary 2，Jaiteg
Trends and Patterns in Tea Yield Prediction using Machine Learning Algorithms – a Bibliometric Analysis Pallavi Nagpal 1, Deepika Chaudhary 2, Jaiteg Singh 3 1 Pallavi Nagpal, Research Scholar, CUIET, Chitkara University, Punjab, India 2 Deepika Chaudhary, Professor, CUIET, Chitkara University, Punjab, India 3 Jaiteg Singh,印度旁遮普邦Chitkara大学Cuiet教授a）pallavi1008cs.phd20@chitkara.edu.in b）deepika.chaudhary@chitkara.enchitkara.edu.inc）预测产量已成为研究的重点领域，因为它在应对诸如自然灾害，市场波动和有效的农业规划等挑战方面的重要作用。在各种农作物中，茶产量预测尤为重要，印度是世界上最大的茶水出口商之一[11，13]。这项研究进行了文献计量分析，以检查茶产率预测和ML技术的收敛性。它旨在提供详细的文献计量概述，并突出未来探索的研究差距。分析需要从Scopus，Web of Science，PubMed或Google Scholar等受信任来源收集书目数据，并根据[7]对其进行评估。数据跨越2015年至2024年。通过书目分析，该研究试图提供有价值的见解：1。通过机器学习（ML）的茶产量预测涉及使用先进的计算方法来估计可以从特定区域收获的茶的数量，考虑到各种影响因素，例如天气状况，土壤健康，灌溉实践，作物疾病和害虫侵扰。ml可以创建预测模型，这些模型比传统方法提供了更准确，可靠和及时的预测，从而改善了对茶养殖业务的管理。关键词：茶产量预测，农业中的机器学习，作物产量预测，茶的ML技术，环境因素，土壤气候，遥感等。简介：茶是全球消费量最广泛的饮料之一，其耕种在印度，中国和肯尼亚等国家的农业经济中起着至关重要的作用。准确的茶产预测对于有效的农作物管理，收获计划和促进可持续的农业实践至关重要。近年来，机器学习（ML）在农业研究中获得了重要的吸引力，因为它可以在农业数据中对复杂和非线性模式进行建模[14]。ML通过引入数据驱动的方法来改变农业，从而提高生产率，提高效率并促进可持续性[3,8]。通过处理大型数据集，ML算法实现精确的收益预测，优化资源使用情况，监控环境条件并检测植物疾病。特别是，茶产率预测已成为ML的关键应用，支持更好的
名称：Pallavi Jain博士主教福利副教授，化学部电子邮件ID：pallavij@srmist.edu.in
1。论文介绍了题为“关于绿色化学的原理和作用的综述，以减少对人类健康的相关影响，并实际上消除了由SRM University，Modinagar（2010）组织的NCGC-10中的NCGC-10的污染。2。撰写的题为“电子学习：趋势和资源基础”的论文由SRM University，Modinagar于2012年4月7日组织。3。在GTER-2012中呈现的题为“有毒重金属离子的Q进行了Q的分离”，该论文于2012年5月11日至13日由Haridwar的Gurukul Kangri University组织，2012年5月11日至13日。4。论文介绍了标题为“纳米医学：新时代的恩赐”，2013年Icnano-2013，由安萨尔大学（Ansal University），古尔冈（Gurgaon）于2013年7月25日组织。5。刊物的论文题为“基于询问的“基于询问”的学习，由电子学习支持：概述：ICRTC-13的概述”，由SRM大学于2013年10月4日至5日由SRM University，Modinagar组织。
基于活动的 CRISPR 扫描揭示 DNA 甲基化维护机制中的变构效应 Kevin C. Ngan 1,2 , Samuel M. Hoenig 1 , Pallavi M. Gosavi
基于活动的 CRISPR 扫描揭示 DNA 甲基化维持机制中的变构 Kevin C. Ngan 1,2、Samuel M. Hoenig 1、Pallavi M. Gosavi 1,2、David A. Tanner 1、Nicholas Z. Lue 1,2、Emma M. Garcia 1,2、Ceejay Lee 1,2 和 Brian B. Liau 1,2 * 隶属关系：1 美国马萨诸塞州剑桥市化学与化学生物学系 2 美国马萨诸塞州剑桥市哈佛大学和麻省理工学院 Broad 研究所 02142 *通讯地址：liau@chemistry.harvard.edu 摘要 变构能够动态控制蛋白质功能。一个典型的例子是严格协调的 DNA 甲基化维持过程。尽管变构位点具有重要意义，但系统地识别变构位点仍然极具挑战性。在这里，我们使用基于活性的抑制剂地西他滨对必需的维持甲基化机制——DNMT1 及其伴侣 UHRF1——进行 CRISPR 扫描，以揭示调节 DNMT1 的变构机制。通过计算分析，我们确定了远离活性位点的 DNMT1 中假定的突变热点，这些热点包括跨越多域自抑制界面和未表征的 BAH2 域的突变。我们从生化角度将这些突变表征为增加 DNMT1 活性的功能获得突变。将我们的分析推断到 UHRF1，我们在多个域中辨别出假定的功能获得突变，包括跨自抑制 TTD-PBR 界面的关键残基。总的来说，我们的研究结果强调了基于活性的 CRISPR 扫描在提名候选变构位点方面的实用性，甚至超越了直接药物靶点。简介变构是一种基本特性，它使蛋白质能够将一个位点的刺激作用转化为调节另一个远端位点的功能。尽管进行了深入研究，但在不同的蛋白质靶标中识别变构位点仍然具有挑战性，并且高度依赖于上下文。与正构位点不同，变构位点在相关蛋白质之间的保守性通常较低，并且控制其结构特征和特性的原理尚不清楚。1,2 由于这些挑战，用于识别和表征变构位点的实验和计算方法较少。3 尽管如此，人们仍在努力开发小分子变构调节剂，因为与正构配体相比，变构位点的结构多样性具有更高的选择性、更低的毒性和蛋白质功能的微调潜力。1,2 因此，开发能够识别变构机制的新工具将进一步加深我们对蛋白质调控的理解并促进药物发现。同时利用药理学和遗传学扰动已广泛成功地用于靶标反卷积和阐明药物作用机制。4 特别是，识别出导致药物耐药性的突变可为靶向作用提供关键验证，并且通常可以阐明潜在的生物学原理。5 尽管许多耐药性突变发生在药物结合位点附近，但它们也可能出现在靶蛋白的远端位置。即使药物在正构位点内结合，这些远端突变也可以通过扰乱变构机制起作用。6–8 例如，对 ABL1 抑制剂（包括正构和变构抑制剂）的耐药性突变始终出现在药物结合位点之外，并通过破坏非活性构象或以其他方式中和 ABL1 自身抑制来驱动耐药性。8–12 此类
带有Pick and Place Arm 1 Pallavi A. Malwade的太阳能机器人的最佳电池充电，2 M.S.和Hare 1,2 Engg。
与Pick and Place Arm 1 Pallavi A. Malwade，2 M.S.和Hare 1,2 Pvpit Engg。，Bavdhan，Bavdhan，PVPIT Engg。，Bavdhan Abstraction-Bavdhan，Bavdhan，Bavdhan 2 M.S. andhare 1,2 PVPIT学院的最佳电池充电BAVDHAN-机器人现在在所有领域中更常见。由于其准确性和韧性，它甚至可以代替人类。作为在机器人中使用的电池充电的过程是由人类携带的，其电源单元是其可靠性的缺点。这使机器人取决于人类。即使有一个用于使用太阳能电池板自动充电电池的系统，但在机器人中没有进行其他功能。在我们的论文中，我们将专注于在轨道太阳能电池板的帮助下设计和构建用于Li-Po电池的优化充电系统。因此，我们实施了追踪的太阳能电池板能源管理系统，我们将将其应用于机器人勘探工具。我们系统的目的是开发一种新的独立无人勘探工具，专门使用机器人武器识别并放置一个物体。该机器人系统的设计和概念基于智能主机微控制器。智能主机微控制器具有两个重要的优势。一方面，它构建了太阳能跟踪机制，以提高流动站的力量，而不论其机动性如何。另一方面，它基于两支电池提供了电源系统性能的替代设计。索引项 - Li-Po电池，光伏（PV），机器人车辆，太阳能跟踪，拾取和放置臂。目的是完成独立充电电池的过程，而另一个电池可提供机器人车辆消耗的所有能量。
引用黄，Tony P.，Zachary J. Heins，Shannon M. Miller，Brandon G. Wong，Pallavi A. Balivada，Tina Wang，Ahmad S. Khalil等。 “高通量
引用黄，Tony P.，Zachary J. Heins，Shannon M. Miller，Brandon G. Wong，Pallavi A. Balivada，Tina Wang，Ahmad S. Khalil等。“针对单核苷酸 - 吡啶二酰胺PAM的紧凑型Cas9变体的高通量连续演变。”nat Biotechnol 41，no。1（2022）：96-107。doi：10.1038/s41587-022-01410-2
引用黄，Tony P.，Zachary J. Heins，Shannon M. Miller，Brandon G. Wong，Pallavi A. Balivada，Tina Wang，Ahmad S. Khalil等。 “高通量
引用黄，Tony P.，Zachary J. Heins，Shannon M. Miller，Brandon G. Wong，Pallavi A. Balivada，Tina Wang，Ahmad S. Khalil等。“针对单核苷酸 - 吡啶二酰胺PAM的紧凑型Cas9变体的高通量连续演变。”nat Biotechnol 41，no。1（2022）：96-107。doi：10.1038/s41587-022-01410-2
请愿书编号 177/MP/2019 中的命令及其他。第 1 页，共 38 页......
出席人员： 女士Poonam Verma 女士，JBMSPML 和 JBMSEML 律师。 Aparajita Upadhyay，律师，JBMSPML 和 JBMSEML 博士。 BD Sharma、JBMSPML 和 JBMSEML Shri MG Ramachandran，Sr.律师，SECI 女士Poorva Saigal，SECI 律师，女士Tanya Sareen，律师，SECI Shri Manoj Mathur，SECI Shri Ajay Kumar Sinha，SECI Shri Abhinav Kumar，SECI Shri Udaypavan Kumar Kruthiventi，SECI Ms. Pallavi Sharma，律师，MSEDCL