XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemRath
（b）：Sasireka Rajendran，Gangadharan Muthukumaragurupandian，Kannan Ramesh，Vinoth Rathinam（2024）。初步筛选，隔离和识别
摘要食品，塑料，印刷墨水，药品，纺织品和纸业中最受欢迎的大多数物质是染料；它们通过可能是暂时或永久的机制赋予基板的颜色。由于无效的处理方法，染色操作每年产生200,000吨染料废水，特别是如果我们专注于纺织品行业。在释放的染料中发现的危险化学物质和其他重金属，因为废水对人，植物和其他生物有毒。人造偶氮染料在许多领域都使用，包括化妆品，纺织品和制药部门。由于这些染料对人有害，因此消除它们是必不可少的。使用基于微生物的染料降解可能是一种比使用常规技术更有效，更有前途的方法。要降解偶氮染料亚甲基蓝，目前的研究打算从纺织品废水污染的土壤中进行筛查和分离微生物菌株。进行了对孤立微生物的更多鉴定和表征。基于系统发育分析，观察到从受污染部位分离的菌株被鉴定为Marcescens。此外，还检查了分离的菌株染料脱色效率。基于结果，很明显，在动态条件下5小时的孵育时间时，菌株在5小时的孵化时间中表现出95％的脱色效率，
为什么要拥抱而不是禁止人工智能 - EduPortal
此外，WSSDA 还开发了三种新表格来支持您的学区。第一份新表格是 2023F2 – 人工智能课堂协议。此表格为教师提供了示例语言，供其在制定有关学生使用 AI 的课堂协议时使用。此表格旨在为您的教师提供支持，但应根据个别教师的需要进行定制。请记住，教师最终有责任确定其课堂中 AI 的适当使用程度，包括每个单独的作业或项目。第二个新开发的表格是 2023F3 – 人工智能学生行为准则。我们开发了此表格来支持您的学区和建筑级管理员。它提供了与 AI 相关的学生责任的示例语言，以及将 AI 使用分类为限制、允许或推荐的建议。最后，我们提供 2023F4 – 学生人工智能使用承诺。此表格提供了学生承诺可接受使用人工智能的样本，旨在由个别学生签署。
dúnLaoghaire -Rathdown联合警务委员会
委员会DLR联合警务委员会所涵盖的地区几乎与都柏林大都会区（DMR East）司完全重叠。首席校长马修·尼兰德（Matthew Nyland）负责该师。这个部门有两个地区：校长弗加尔·哈灵顿（Fergal Harrington）覆盖了杜恩·劳格（DúnLaoghaire）区，戈登·沃尔夫（Gordon Woulfe）覆盖了贝莱德（Blackrock）区。校长Brian O'Keeffe负责该部门的侦探单位。在杜恩·洛格海尔（DúnLaoghaire）区“ f”中有三个加尔达站：凯伯特利（Cabinteely），杜恩·劳格（DúnLaoghaire）和香kill（Shankill），贝莱德（Blackrock）区“ W”：贝莱德（Blackrock），邓德鲁姆（Dundrum），邓德鲁姆（Dundrum）和斯蒂芬（Stepaside）也有三个加尔达（Garda）站。
教授苏伦德拉·辛格·拉托德
1. 专利名称：车辆事件记录器和碰撞恢复系统 发明人：Kankonkar Prateek、Ghadi Ameya、Patil Parth 和 Surendra Rathod 申请号：816/MUM/2015，申请日期：2015 年 3 月 13 日，公布日期：2017 年 11 月 17 日 2. 专利名称：记录和显示系统。发明人：Malia Viraj、Gala Jugal、Gupta Samiksha、Surendra Rathod 申请号 4485/MUM/2015，申请日期：30/11/2015，公布日期：02/06/2017 3. 专利名称：超声波宽带发生器 发明人：Vakadkar Amogha、Rege Kunal、Thakur Rohan、Bhataria Manoj 和 Surendra Rathod，申请号 1401/MUM/2013，申请日期：13/03/2015，公布日期：28/04/2017 4. 电子签名印章系统和方法 发明人：Kharade Sanish、Kumar Amit、Mukne Ankita、Rathod Surendra 申请日期：13/06/2019 5.用于在邮局无人协助分离包裹并维护其时间/日期记录的系统和方法 发明人：Gupta Shreya、Dongre Isha、Govindayapalli Manasvi、Rathod Surendra 申请日期：2019 年 6 月 13 日 6. 用于从沙滩分离和回收塑料的机电系统 发明人：Rathod Surendra、Haldankar Govind、Bhat Bhardwaj、Bath Tejveer Singh、Dhar Gopala、Bhattacharjee Soumyadeb、Mainkar Yash、Gokhale Rutuja 申请号 202021010812，申请日期：2020 年 3 月 13 日，公布日期：2021 年 4 月 2 日 7. 用于交付的智能控制系统沐浴用水 发明人：Rathod Surendra 和 Dave Jenil 申请号：202221002564 申请日期：2022 年 1 月 17 日 8. 基于人工智能单开关的老年人远程健康监测系统 发明人：Rathod Surendra 和 Kalbande Dhananjay 申请号：202321008008，申请日期：2023 年 2 月 8 日 公布日期：2023 年 3 月 3 日
George 更喜欢用物理的方式学习分数概念
各种研究都明确鼓励在数学教学中使用教具，以帮助学生轻松理解数学概念（例如，Getenet 和 Callingham，2021 年；Golafshani，2013 年）。这些研究报告称，在数学课上使用教具的学生比不使用教具的学生表现更好。他们认为，教具可以通过广泛的视觉表现来支持学生的数学学习，减少焦虑，增加参与度，提高解决问题的能力。Donovan 和 Alibali（2021 年）以及 Basargekar 和 Lillard（2021 年）最近的研究表明，使用感知丰富的教具可以提高学生解决问题的能力和信息保留能力。因此，鼓励教师使用教具和技术来帮助儿童在小学环境中理解复杂的数学概念（Reys 等人，2018 年）。人们似乎一致认为，教具可以帮助教师实施有效的教学法，使抽象的数学概念具体化并与儿童的生活相关。Naiser 等人 (2003) 发现，使用教具是教师通过创造具体的体验并为儿童提供一种有效的方式来表达他们的想法，从而使课程更具吸引力的一种方式。Getenet 和 Callingham (2021) 在新西兰教室进行的一项研究表明，教具通过鼓励儿童具体地展示分数概念，帮助教师转变了她的教学实践。
如何引用本文 Rather G A., Nanda A., Ezhumalai P. ZnO 纳米粒子对引起登革热的媒介白伊蚊的杀幼虫活性
与物理和化学合成相比，使用绿色还原提取物进行 ZnONPs 生物合成是一种简便、环保的方法。本研究首次利用薰衣草叶提取物合成 ZnONPs。采用紫外-可见光谱、PXRD、FESEM、EDAX 和 FTIR 等技术对 ZnONPs 进行表征。将 ZnONPs 以 80mg/L 至 160mg/L 的剂量依赖性方式暴露于登革热病原体白纹伊蚊 24 小时。在 346 nm 处发现紫外-可见吸收峰，证实了 ZnONPs 的生物合成。FESEM 结果表明，ZnONPs 以截角八面体形态的聚集体形式形成。平均粒径为 74.58 nm。 PXRD 分析表明 ZnONPs 本质上是结晶的。FTIR 分析表明，酚类、醇类和胺类等不同的功能基团参与了 ZnONPs 的合成。ZnONPs 在用 A. albopictus 的四龄幼虫处理后表现出显著的杀蚊幼虫活性。暴露 24 小时后，ZnONPs 在浓度为 160mg/L 时表现出 100% 的死亡率，LC50 值为 118mg/L，LC90 值为 135mg/L。基于这些结果，我们强烈建议将截角八面体形状的 L. angustifolia ZnONPs 用作对抗蚊媒疾病和害虫管理的强效生物医学药剂。
推荐引用推荐引用 Sara Gerke，《健康人工智能是善是恶？人工智能医疗设备需要新的监管框架》，20 Yale J. Health Pol'y L. & Ethics 433 (2021)。
人工智能 (AI)，尤其是其子集机器学习，具有改善医疗保健的巨大潜力。然而，医疗 AI 也带来了新的监管挑战。在本文中，我认为美国需要为基于 AI 的医疗设备建立一个新的监管框架，以确保此类设备在投放市场时是合理安全和有效的，并且在整个生命周期内都将保持这种安全有效。我主张美国食品药品监督管理局 (FDA) 和国会采取行动。我关注的是 FDA 如何——凭借额外的法定权力——监管基于 AI 的医疗设备。我表明 FDA 对基于 AI 的健康产品的监管不完善，这可能会危及患者安全并破坏公众信任。例如，医疗器械定义太窄，几种有风险的基于 AI 的健康产品不受 FDA 监管。此外，我表明美国市场上大多数基于 AI 的医疗设备都已获得 510(k) 批准。然而，510(k) 途径引发了重大的安全性和有效性问题。因此，我提出了一个未来医疗器械（包括基于人工智能的医疗器械）上市前审查的监管框架。此外，我讨论了与特定基于人工智能的医疗器械相关的两个问题，即不透明（“黑盒”）算法和可以不断学习的自适应算法，并就如何解决这些问题提出了建议。最后，我鼓励 FDA 拓宽视野，将基于人工智能的医疗器械视为系统，而不仅仅是设备，并更多地关注它们的部署环境。
转运蛋白而非药物靶标的差异是刚果锥虫和锥虫亚属锥虫对二脒和三聚氰胺苯砷剂具有不同先天敏感性的主要决定因素
摘要：动物锥虫病是感染各种非洲锥虫种类的动物的疾病，例如布氏锥虫、伊氏锥虫、刚果锥虫、马背锥虫和间日锥虫。症状因宿主和感染物种以及感染阶段而异，可使用数十年前的少量锥虫杀虫剂进行治疗。一个复杂的问题是，并非所有锥虫物种对所有药物都同样敏感，而原因至多只是部分了解。在这里，我们研究药物转运蛋白（主要在布氏锥虫中发现）是否决定了不同的药物敏感性。我们报告称，氨基嘌呤转运蛋白 TbAT1 和水通道蛋白 TbAQP2 的同源物在刚果锥虫中不存在，而它们的引入使该物种对二脒（喷他脒、二脒氮）和三聚氰胺苯（美拉索明）类药物非常敏感。这些药物在转基因株系中的积累速度要快得多。刚果锥虫对苏拉明的敏感性本质上也低于布氏锥虫，尽管它对苏拉明的积累速度更快。在刚果锥虫中表达位于布氏锥虫溶酶体中的一种拟议的苏拉明转运蛋白并没有改变其对苏拉明的敏感性。我们得出结论，对于几类最重要的锥虫药而言，特定转运蛋白的存在，而不是药物靶标，才是药物疗效的决定性因素。
Ruchita Rathod，Rais Abdul Hamid Khan博士，使用深神经网络和机器学习算法的脑肿瘤检测，PALARCH的A
肿瘤程度的确定可能是脑肿瘤计划和定量评估的主要挑战性任务。磁共振成像（MRI）是一种非侵入性技术之一，该技术已作为无辐射的脑肿瘤的前线诊断工具。深度学习在图像识别工作中表现出色。从卷积神经网络（CNN）到各种自动编码器的工作已经在医疗图片调查领域中发现了无尽的应用程序，以快速的速度向前推动它。在放射学中，经验丰富的医生外表评估了临床图片，以识别，刻画和观察疾病。在这项工作中，使用机器学习和卷积神经网络（CNN）分类提出了自动脑肿瘤检测。更深的建筑设计由小内核进行。神经元的体重很小。与所有其他方法相比，CNN可以达到良好的精度，复杂性低。这种提高的准确性将有助于医生对待很好。
Anna Rathsman - 瑞典国家航天局局长，被任命为 ESA 理事会主席。她拥有独特的深度知识和经验
卡洛斯·奥古斯托·特谢拉·德莫拉 - 出生于圣保罗。1980 年毕业于 ITA，1996 年获得航空基础设施工程学位和理学硕士学位。经验丰富，涉及：机场项目和航天发射中心；关键应用计算机系统的开发、鉴定和运行；巴西和国外的航天准备和发射作业；公共政策的制定和审查以及技术和组织规划的活动，包括国际合作；质量保证体系的实施和监测；航空航天部门标准的制定；空间认证；航空航天部门的战略规划。该公司自 1985 年以来一直涉足航天领域，重点是：阿尔坎塔拉发射中心 (CLA) 的实施；卫星运载火箭 (VLS) 的开发；航天发射和跟踪操作 (CLA)；与世界气象组织的探测器比对作业；制定 CEA (Infraero) 总体规划；设计和实施 Cyclone-4 地面综合体；他在战略空间系统计划 (PESE) 下设计和规划空间系统。他与 AEB 一起开展了多项合作活动，例如：与国际组织一起对 CLA 的使用进行前瞻性研究；制定空间安全法规；开发和实施通用 CLA 基础设施；认证和空间许可计划；并且自 2017 年初以来，它与其他机构的代表一起在巴西空间计划发展委员会 (CDPEB) 的几个技术小组中任职。自 2005 年以来，他担任国际空间安全促进协会的南美代表。他于 1972 年 1 月至 1973 年 2 月在私人倡议下工作；以及 2008 年 10 月至 2016 年 2 月。他于 1973 年 3 月至 2008 年 9 月在巴西空军服役，离开 FAB 时担任上校工程师。 2016 年 4 月至 2018 年 2 月，再次在空军参谋部科学、技术、创新和补偿领域工作。自 2018 年 3 月起，担任空间系统协调和实施委员会 (CCISE) 分析师，负责 PESE。他目前担任巴西航天局局长。