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Rajiv Gandhi知识技术 - RGUKT -HUB
技能集：C ++，Python，计算机视觉，数据结构，深度学习，算法，LLM，RAG，Deepstream，Deepstream，Tensorrt实习期限：6个月的绩效：绩效永久性效果Stipend咨询索引：20,000个月份：20,000
柔道生物以1亿美元的融资推出，以开发运送给肾脏的寡核苷酸疗法，并任命拉吉夫·帕特尼（Rajiv Patni）为首席执行官
柔道生物正在开创授予肾脏的寡核苷酸药物，为全身性和肾脏疾病的新遗传药物开辟了道路。凭借其罢工（选择性地将RNA靶向肾脏）平台，该公司正在使用专有方法来创建专为受体介导的特定肾细胞类型的更新而设计的配体RNA共轭药物，从而导致疾病调整靶基因的基因沉默。柔道生物的初始管道计划是使用Megalin受体家族的巨型杀手，将siRNA Therapeutics有选择地传递到肾脏的近端小管中，以使特定溶质载体蛋白（SLC）表达mRNA表达mRNA，从而抑制循环溶液链接的溶液链接的系统链接。位于马萨诸塞州剑桥市，柔道生物的团队和顾问包括寡核苷酸疗法和创新药物开发专家。有关更多信息，请访问www.judo.bio，然后在LinkedIn上关注我们。
与机器视觉集成的高分辨率微射流喷雾器的实时控制，用于精密杂草控制Raja，r。屠杀，哥伦比亚特区； Fennimore，
愿景，深度学习以及机器人和其他技术学，可能有助于减轻对更可持续的农业系统的需求。但是，传统的工业机器人不是为典型农业生态系统的复杂环境而设计的。农业领域中最关键的害虫控制问题之一是杂草控制，这是目前是一项劳动力的任务。因此，自动化杂草控制系统的需求很大。蔬菜场中的机器人内部杂草控制需要机器视觉，作物定位，决策和代理系统。缺乏可靠的技术来检测，定位和分类杂草和作物植物是开发针对特种蔬菜等特种耕作的完全自动化和全面的杂草管理系统的主要技术障碍。在杂草密度中等至高杂草密度的杂草田中，现有的机器人除草机变得混乱，因为它们无法解释过去的几十年，研究人员一直在尝试各种方法来实时区分杂草的杂草 - 杂草 - 杂草浓度。Lee等。 （1999）提出并开发了一个实时机器视觉系统，该系统以3 fps的速度区分了番茄植物和杂草，代表114毫米101毫米的种子线面积，允许杂草控制系统以1.20 kmh 1的速度传播。 番茄植物在75.8％的时间内正确识别，低于所需的准确性。 Lamm等。 （2002）开发了一种基于Lee El al的棉花的精确杂草映射的系统。 Slautter等。Lee等。（1999）提出并开发了一个实时机器视觉系统，该系统以3 fps的速度区分了番茄植物和杂草，代表114毫米101毫米的种子线面积，允许杂草控制系统以1.20 kmh 1的速度传播。番茄植物在75.8％的时间内正确识别，低于所需的准确性。Lamm等。（2002）开发了一种基于Lee El al的棉花的精确杂草映射的系统。Slautter等。的（1999）原型，并达到了88％的歧视精度。（2008）开发了一种多光谱的机器视觉识别系统，以对杂草的生菜作物分类，并获得90.3％的精度。Haff等。 （2011年）后来提出了一个基于X射线的作物检测系统，该系统达到了90.7％的tomatoplantsatthetthervavel speedof1.6kmh 1的检测准确性。 zhangetal。 （2012）提出了一种高光谱成像系统，以实时识别作物植物并将其与杂草区分开。 该系统在区分杂草的作物方面达到了95.8％的准确性。 有许多关于AI，机器学习，深度学习技术的研究工作，以对杂草进行分类（Bah等，2018； Osorio等，2020）。 Osorio等。 （2020）使用多光谱摄像机在生菜场和应用的SVM（支撑矢量机），Yolov3（您只看一次V3）和掩盖r e cnn（基于区域的综合神经网络）中的图像，以在杂草和作物之间进行分类，并在79％，89％，89％，89％，89％，89％，89％，89％，89％的差异Haff等。（2011年）后来提出了一个基于X射线的作物检测系统，该系统达到了90.7％的tomatoplantsatthetthervavel speedof1.6kmh 1的检测准确性。zhangetal。（2012）提出了一种高光谱成像系统，以实时识别作物植物并将其与杂草区分开。该系统在区分杂草的作物方面达到了95.8％的准确性。有许多关于AI，机器学习，深度学习技术的研究工作，以对杂草进行分类（Bah等，2018； Osorio等，2020）。Osorio等。（2020）使用多光谱摄像机在生菜场和应用的SVM（支撑矢量机），Yolov3（您只看一次V3）和掩盖r e cnn（基于区域的综合神经网络）中的图像，以在杂草和作物之间进行分类，并在79％，89％，89％，89％，89％，89％，89％，89％，89％的差异
***附件告别Sh Rajiv Kumar的演讲，第25届...
模型的行为准则在允许强大的政治辩论和确保负责任的竞选活动之间保持微妙的平衡方面发挥了至关重要的作用。虽然已经有效地利用了选举公平，但我们必须谨记任何过度的人都可以扼杀真正的政治表达，就像不受组织的违规行为可能破坏选举的神圣性一样。未来的挑战在于仔细校准MCC的执法，确保它仍然是道德运动的有效工具，而不会成为民主表达的不当限制。过去的许多场合都踏上了一条细线，这需要在允许当事方和候选人的最充分和充满活力的选举参与的利益中，将主动行动与宪法和限制保持平衡，同时不超越法律司法程序。政党及其总统还必须对明星竞选者和领导人的讲话负责。
基于可再生能源的 KY 升压转换器和七电平逆变器系统综述 Gopika BS 1* & Rajeshwari 2 1 助理教授，系
基于可再生能源的 KY 升压转换器和七电平逆变器系统综述 Gopika BS 1* 和 Rajeshwari 2 1 印度泰米尔纳德邦哥印拜陀 Dhanalakshmi Srinivasan 工程学院电气与电子工程系助理教授。 2 印度卡纳塔克邦 Chintamani 政府理工学院电气与电子系高级讲师。 通讯作者（Gopika BS）电子邮件：gopikabs@dsce.ac.in * DOI：https://doi.org/10.46431/MEJAST.2025.8103 版权所有 © 2025 Gopika BS 和 Rajeshwari。这是一篇开放获取的文章，根据知识共享署名许可条款分发，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是注明原作者和出处。文章收稿日期：2024 年 11 月 11 日 文章接受日期：2025 年 1 月 18 日 文章发表日期：2025 年 1 月 25 日
克雷格·拉杰戈保尔 KC
Craig 被 Chambers & Partners 和 Legal 500 评为劳动法领域的领先律师，并连续多年被评为第一等级的领先初级律师。这些名录最近对他的描述如下：(i)“他是最好的律师。他非常聪明，能够迅速解决复杂问题，随时准备讨论他的建议并接受质疑，合作性强，深受客户喜爱。他是一位令人敬畏的辩护律师，行动力惊人”(C&P 2024)；(ii)“他真的是全能型律师，集敏锐的才智、非常亲切的举止和勤奋的天性于一身。他的辩护能力非常出色”(L500 2024)；(iii)“一位令人难以置信且非常有策略性的交叉询问者”(C&P 2023)；以及(iv)“他的辩护能力、才智、策略和商业性相结合，为客户提供了他们对大律师的所有期望。他非常容易合作，对客户很友好，客户总是希望他能加入团队处理最棘手的案件”（L500 2023）。他入围了 2023 年 Legal 500 年度最佳就业青年。
Amara Raja Energy＆Mobility Limited
sub：根据SEBI第30条（上市义务和披露要求）条例的暗示，2015年 - 根据SEBI条例第30条（上市义务和披露要求）条例，2015年的收入陈述，请在Q3/9M FY25的收入介绍中找到附带的收入陈述。这是您的友好信息和记录。
Farid Rajkotia -Zaheer - - UVIC在线学术社区
2020–2021印度Sonepat数学系Ashoka University教学研究员。 {与教职员工一起工作，以管理大学的课程。 {有助于教授基础定量推理和数学思维课程，差异方程式和线性代数。 {责任包括提供补充教学会议，评估评估，编写原始解决方案手册和课程行政职责。2020–2021印度Sonepat数学系Ashoka University教学研究员。{与教职员工一起工作，以管理大学的课程。{有助于教授基础定量推理和数学思维课程，差异方程式和线性代数。{责任包括提供补充教学会议，评估评估，编写原始解决方案手册和课程行政职责。
拉贾斯坦邦可再生能源的案例研究...
Jodhpur 2商业金融与经济学系教授，Jai Narain Vyas University Jodhpur摘要可再生能源行业在实现全球可持续发展方面起着关键作用。在这些可再生能源中，太阳能和风能在印度具有最大的潜力，朝着可持续的未来发展。由于依靠不可再生资源（例如煤炭）减少，拉贾斯坦邦已成为产生可再生能源（例如水力发电）的领先州之一，因为它的广阔土地区域可以使用大坝有效地存储这种能源。考虑利润，流动性，偿付能力和整体财务状况，本文在本文中分析了拉贾斯坦可再生能源有限公司（RRECL）的财务业绩。这项研究利用了各种财务指标，包括在此期间公司的比率分析和比较财务报表。