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房间里的 AI 代理：为移植选择委员会提供客观决策信息 Bima J. Hasjim MD MSc 1,2 *、Ghazal Azafar PhD 2,3 *、Frank Lee MD 4、Tayyab S. Diwan MD 4、Shilpa Raju MPH 2、Jed Adam Gross MPhil JD 5,6、Aman Sidhu MD 2、Hirohito Ichii MD PhD 1、Rahul G. Krishnan PhD 7、Muhammad Mamdani MPH PharmD 8,9、Divya Sharma PhD 10,11 +、Mamatha Bhat MD PhD 2,3,12,13 + *共同第一作者 + 共同资深作者 1 加州大学欧文分校外科系，加利福尼亚州奥兰治，美国 2 多伦多大学大学健康网络 Ajmera 移植中心移植 AI 计划， 3 加拿大安大略省多伦多大学健康网络多伦多总医院研究所 4 明尼苏达州罗彻斯特梅奥诊所医学院移植外科分部 5 加拿大多伦多大学健康网络临床和组织伦理学系 6 加拿大安大略省多伦多大学达拉拉纳公共卫生学院临床公共卫生分部 7 加拿大安大略省多伦多大学计算机科学系 8 加拿大安大略省多伦多大学健康网络多伦多总医院药学系和妇女健康计划 9 临床评估科学研究所 10 加拿大安大略省北约克大学数学与统计学系 11 加拿大安大略省多伦多大学健康网络生物统计学系 12 加拿大安大略省多伦多大学医学系胃肠病学和肝病学分部 13 加拿大安大略省多伦多矢量研究所 通讯作者：Mamatha Bhat，医学博士
房间里的 AI 代理：为移植选择委员会提供客观决策信息 Bima J. Hasjim MD MSc 1,2 *、Ghazal Azafar PhD 2,3 *、Frank Lee MD 4、Tayyab S. Diwan MD 4、Shilpa Raju MPH 2、Jed Adam Gross MPhil JD 5,6、Aman Sidhu MD 2、Hirohito Ichii MD PhD 1、Rahul G. Krishnan PhD 7、Muhammad Mamdani MPH PharmD 8,9、Divya Sharma PhD 10,11 +、Mamatha Bhat MD PhD 2,3,12,13 + *共同第一作者 + 共同资深作者 1 加州大学欧文分校外科系，加利福尼亚州奥兰治，美国 2 多伦多大学大学健康网络 Ajmera 移植中心移植 AI 计划， 3 加拿大安大略省多伦多大学健康网络多伦多总医院研究所 4 明尼苏达州罗彻斯特梅奥诊所医学院移植外科分部 5 加拿大多伦多大学健康网络临床和组织伦理学系 6 加拿大安大略省多伦多大学达拉拉纳公共卫生学院临床公共卫生分部 7 加拿大安大略省多伦多大学计算机科学系 8 加拿大安大略省多伦多大学健康网络多伦多总医院药学系和妇女健康计划 9 临床评估科学研究所 10 加拿大安大略省北约克大学数学与统计学系 11 加拿大安大略省多伦多大学健康网络生物统计学系 12 加拿大安大略省多伦多大学医学系胃肠病学和肝病学分部 13 加拿大安大略省多伦多矢量研究所 通讯作者：Mamatha Bhat，医学博士
bhat，R。A.，Mondal，S.，Ramlal，A.，Raju，D。和Rajendran，A。2024年。生物技术中的细胞壁：应用，创新和前景。 Vigyan Vart
通过短肽桥与Murnac残基交叉连接的N-乙酰葡萄糖和N-乙酰基氨基酸（MURNAC）的多个单位网络。真菌CWS（FCW）由几层原纤维组成。组成因物种而异，但是它们主要组成（1→3）/（1→6） - 𝛽 -glucan，（1→3） - 𝛼 -glucan，几丁质和糖蛋白。它由80-90％的糖蛋白，脂质和其他次要成分组成。酵母CWS由（1→3）/（1→6）-Glucan，甘露蛋白和几丁质组成。红色藻类含有带有亚硫酸盐残基的星系杂聚物以及甲基化的糖，甘露糖，阿拉伯糖和核糖等次要成分。但是，基本的构建块是醛酸3- o-（α-d-
r rajeshkumar-召集人 - ISO/IEC SC17/WG3
•已将单词版本提交给JTC1。需要发送PDF版本和可编程图形 - 投票将在大约6周后打开，并将运行8周。如果没有重大反对意见，ISO/IEC 7501将出版，并与第8版DOC 9303•ISO/IEC 18745-1作为ISO标准出版。将转换为ICAO TR•ISO/IEC 18745-2，由WG8发布 - 请求转移到WG3。也将转换为ICAO TR•然后可以使用相同的过程快速跟踪18745的所有部分
bhat，S.A.，Bahar，F.A.，Lone，B.A.，Raja，W.，Bhat，T.，Jan，B.，Ali，I.
抽象的杂草管理是雨林农业的一个关键挑战，在这种农业中，有限的水可放大农作物与杂草之间的竞争以获得基本资源。传统的杂草控制方法，例如手动除草或除草剂施用，是劳动密集型，环境有害的，并且在预防除草剂耐药性方面常常无效。Precision农业通过将先进的技术集成为有效的，有针对性的杂草管理，提供创新的解决方案。关键工具包括通过卫星和无人机，用于特定地点除草剂应用的可变费率技术（VRT），基于人工智能（AI）的杂草识别以及自动除草机器人的可变费率技术（VRT）。这些技术可以及时进行杂草检测，节约水，减少化学使用并提高作物产量。尽管雨水区域中的高初始成本，技术培训要求和有限的基础设施等挑战，但精确技术的采用仍有可能改变杂草控制实践。通过最大程度地减少资源浪费并减轻环境影响，精密杂草管理为提高农业生产力和雨水系统中的弹性提供了可持续的途径，
巩固拉贾斯坦邦和古吉拉特邦的可再生能源领导地位
拉贾斯坦邦发布了《2024 年绿色能源开放准入条例》草案，旨在加速该邦可再生能源的采用，帮助扩大消费者基础，增加需求并确保供应。该条例草案提出，最低合同需求或核准负荷为 100 千瓦 (kW) 的消费者有资格获得绿色能源开放准入，而自备消费者则不受负荷限制。拟议的规则将简化绿色能源获取并降低成本，例如免除自备电厂、城市固体废物转化为能源电厂和绿色氢/氨生产的交叉补贴附加费。该条例还提议将超出义务实体的可再生能源购买义务 (RPO) 的剩余可再生能源购买记入配电许可证持有人的 RPO，以确保合规。我们预计这些措施将促进可再生能源的采用，并使该邦与印度的清洁能源目标保持一致。
博士Sri-Rajasekhar（Raj）Kothapalli
Sri-Rajasekhar博士（Raj）Kothapalli副教授，宾夕法尼亚州立大学生物医学工程系摘要高级高级多模式成像技术，为研究临床前模型中的复杂疾病机制提供了一种有力的方法，并在临床模型中显着增强了诊断和治疗诊断和治疗方法。虽然传统的多模式成像模式，例如磁共振成像，正电子发射断层扫描和X射线计算机断层扫描术使它们具有很大的临床相关性，但它们的庞大性质和高成本使它们在护理点应用中变得不切实际。此外，这些方式通常缺乏必要的时空分辨率，无法有效捕获生物中的动态事件。为了解决这些局限性，我们开发了新型的多模式光学，超声和光声成像系统，并将它们与基于模型的机器学习工具集成在一起，以提供互补的对比度，可扩展的分辨率和增强的图像质量。在本次演讲中，我将介绍涵盖癌症，神经系统和血管疾病的临床前和临床应用的多模式成像结果。这包括（i）使用经直肠内窥镜的（i）人类前列腺癌分子成像； （ii）开发用于诊断资源不良环境中周围动脉疾病的便携式系统； （iii）研究临床前啮齿动物模型中的脑癌机制； （iv）使用多模式显微镜研究超声神经调节的机制。他获得了博士学位。在Lihong Wang博士的指导下，2009年在圣路易斯华盛顿大学获得生物医学工程学博士学位。在多模式学习和仪器界面上的这些生物医学创新使我们能够开创精确成像的新时代，以改善疾病的理解和患者护理。传记：Raj Kothapalli博士是宾夕法尼亚州立大学生物医学工程系和宾夕法尼亚州立癌症研究所的副教授。从2009年到2013年，他接受了斯坦福大学分子成像计划中Sam Gambhir博士的博士后培训。Kothapalli博士于2014年至2016年在斯坦福大学放射学系教练，在此期间他进行了首个人类光声前列腺成像研究。自2017年以来，他领导了宾夕法尼亚州立大学的生物光谱和超声成像实验室，该实验室的重点是开发新型的多模式成像策略，结合了光学，超声和光声技术。Kothapalli博士获得了彼得·迈克尔基金会（Sir Peter Michael Foundation）（2009年至2012年），2014年的K99-R00 NIH途径授予独立奖和2023年的NSF职业奖的Hamalainen Peter Michael Postdoctoral奖学金。
在尼泊尔·拉贾恩·拉姆萨尔（Nepal Rajan Lamsal）*，surakshya gh
由真菌双菌蛋黄酱引起的抽象棕色点疾病是水稻植物中常见的叶面苦难，影响了全球的农业产量。进行了一次实地实验，以确定2018年6月至11月在Chitwan的Rampur的抗棕色斑点。一组54种由52个陆地和两次检查（耐药性和易感性）组成的水稻基因型在Alpha晶格设计中对疾病的抗性进行了评估。疾病进度曲线（AUDPC）值之间的区域之间的值在基因型之间存在显着变化。在测试的54种基因型中，发现9种基因型中度抗性，38个基因型易感性，并发现7种基因型高度易感。在霍德巴希种子中发现了最大病原体的最大病原体（64.9％），其次是桑卡里卡（Sankharika）（64.15％）。在检查sabitri（4.05％）中发现病原体的最小平均发生率，与其他28种基因型相同。在基因型中，归因性特征的产量非常重要。从Ghusara（1.51 t ha -1）获得最高的谷物产量（1.55 t ha -1），然后是lalbachhi。最低的晶粒产量是从Ghuyeni Saro（0.21 T ha -1）获得的，其次是Jaguli Mansuli（0.25 T HA -1）。所有产量和归因性字符都与AUDPC负相关。收获后种子传播感染在基因型中非常重要。结果表明，在筛选的基因型中，大多数水稻层次都容易受到棕色斑点的影响。关键字：AUDPC，种子疾病，水稻基因型，抗性基因型
复杂网络中的拓扑数据分析的几何算法Rajesh Kumar博士 * HAR
复杂网络中用于拓扑数据分析的几何算法Rajesh Kumar博士 * Rajesh Kumar博士 *哈里亚纳邦计算机科学系助理教授，哈里亚纳邦工程科学技术大学，印度哈里亚纳州哈里亚纳州希亚尔市，20024年9月10日获得，于2024年9月10日接受，在2024年9月30日在线获得，第5卷，第5卷，第2024卷，第2024卷，第2024卷，第2024卷，每隔2024年10月5日（台阶）。在机器学习，计算机图形和空间数据库等领域，高维空间越来越重要，在该领域中，大规模，动态数据很普遍。本研究探讨了能够支持动态操作（例如插入，删除和查询）的优化几何数据结构的开发，同时在高维设置中保持性能和可扩展性。通过解决诸如维度和计算复杂性的诅咒之类的挑战，该项目旨在提高高维几何计算中使用的算法的性能。此外，还将探索近似技术，并行计算和分布式算法的集成，以确保对大型数据集的可扩展性。研究的实际应用包括实时渲染，最近的邻居搜索以及在动态环境中的空间数据查询。关键字：计算几何，动态几何数据结构，高维空间，机器学习，近似算法，最近的邻居搜索，并行算法，实时查询处理，KD-TROOD简介拓扑数据分析（TDA）已成为从提取有意义的模式和结构的强大框架中，从而从中提取了有意义的模式和结构。本研究探讨了计算几何学和拓扑的交集，以开发用于分析复杂网络时针对TDA应用的几何算法。重点是创建有效且可扩展的算法，这些算法可以处理大规模网络的复杂拓扑特征，从而使他们对其结构和动态有了更深入的了解。关键研究领域持续的同源计算
拉贾斯坦邦司法学院
我非常高兴和自豪地向大家介绍《走向法官之路：2023 年 RJS 毕业生的旅程》这本书。这本书记录了拉贾斯坦邦司法服务 (RJS) 官员的变革历程，他们在拉贾斯坦邦司法学院接受了严格的培训。这些年轻的司法官员是未来的司法守护者，他们的培训反映了他们对维护正直、公正和致力于法治的价值观的承诺。司法机构在确保正义方面发挥着关键作用，法官的角色不仅需要对法律有深刻的理解，还需要有强大的道德基础。拉贾斯坦邦司法学院提供的全面培训旨在使司法官员具备应对司法程序挑战所需的法律知识、实践技能和道德框架。本书分享的经验反映了学院致力于培养新一代司法官员，他们准备以公平和同情的态度处理司法系统的复杂性。 《走向法官之路》不仅仅是 2023 年 RJS 学员培训的记录，更是对他们在学院学习期间所取得的学术成就、个人成长和友爱精神的庆祝。该出版物也是未来司法官员的宝贵资源，提供了成功司法职业所必需的严格准备。作为拉贾斯坦邦首席大法官，我非常自豪地见证了这些已经承担起伸张正义责任的年轻官员的成长。我相信，他们在培训期间吸收的价值观、原则和知识将继续指导他们以荣誉和正直履行职责。我衷心祝贺 2023 年 RJS 学员的辛勤工作和毅力。我毫不怀疑，他们将在未来几年为司法事业做出重大贡献，并维护最高的司法标准。我祝愿他们在踏上这段崇高而充满挑战的旅程时一切顺利。