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环境空气质量监测指南
贡献指导、报告审查和定稿：B. Sengupta 博士协调和监督：R.C. 博士Trivedi Sh.R.C.Saxena 报告准备：Sh.Naresh Badhwar Dr. (Mrs.) Rekha Sitaswad 测量方法：S.D. 博士Makhijani Sh.J.S.Kamyotra Dr. M. Q. Ansari Sh.Gurnam Singh Dr. S. Philip Dr. R.C.Srivastava Dr. Sanjeev Agarwal Sh.M. Satheesh Kumar Sh.维德·普拉卡什·什。Aditya Sharma Sh.K. Karunakaran Sh.Rajinder Singh Sh.苏林德·辛格·Sh。S.K.夏尔马 Smt。Anju Bhardwaj Sh.Vasu Tiwari 绘图：Sh.Suraj Mal Sh.R.S Shahi Sh.Vasu Tiwari 打字：Smt。C. Arora Sh.萨蒂什·昌格拉 (Satish Changra) Sh。Ganga Singh Shahi Sh.Ravi Charan Smt.S. Menon
当选研究员将于 2023 年 11 月 1 日起生效
1. Prof. Rekha Satishchandra Singhal ，食品技术教授兼《可持续食品技术》副主编，孟买化学技术学院。 2. Dr. Jhillu Singh Yadav ，印度艾哈迈达巴德因陀罗西尔大学教务长、董事兼理事。 3. Dr. Ramesh Datla ，海得拉巴 Elico Limited 执行董事长。 4. Mr. Girish Arun Wagh ，孟买塔塔汽车有限公司执行董事。 5. Mr. Chander Prakash Gurnani ，Tech Mahindra 董事总经理兼首席执行官。 6. Dr. Chitra Rajagopal ，印度理工学院德里分校过程安全与风险管理卓越中心主任，曾任国防研究与发展组织资源部杰出科学家兼总干事（已退休）。 7. Dr. M. Ravichandran ，印度政府地球科学部秘书长。 8. Purnendu Chatterjee 先生，Chatterjee 集团（TCG）创始人兼董事长。
附件-1
教授 - 1711 -Prof. Alok Singh，1，进化算法、群体智能、超启发式算法。教授 -1386- S.Durga Bhavani 1，图表和社交网络。教授 - 1709 - K Swarupa Rani 2，数据科学和大数据分析。教授 - 1710 - PSVS Sai Prasad，1，分布式机器学习。教授 - 2204 -Satish Narayana Srirama，1，雾和边缘计算。教授 - 2235 -Dr. Srinivasa Rao Battula，1，深度学习，NLP。副教授 - 1390-T Sobha Rani，1，数据挖掘和应用。副教授 - 1563-YVS Subba Rao，1，密码学和区块链。副教授 - 1741 -N RUKMA REKHA，1，密码学和区块链。助理教授 -1706-Nagamani M，1，人机交互。助理教授 - 1943 -Anjeneya Swami Kare，1，图形算法。助理教授 - 2092 -Dr Nekuri Naveen，1，机器学习和应用。助理教授 - 2093 -Dr. MA Saifulla，1，网络管理。
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纵向全脑功能网络变化...
LONGITUDINAL WHOLE-BRAIN FUNCTIONAL NETWORK CHANGE PATTERNS OVER A TWO-YEAR PERIOD IN THE ABCD DATA Rekha Saha, Debbrata K. Saha, Md Abdur Rahaman, Zening Fu, Vince D. Calhoun Tri-institutional Center for Translational Research in Neuroimaging and Data Science (TReNDS), Georgia State University, Georgia Institute of Technology, and Emory University, Atlanta, GA 30303抽象功能网络连接（FNC）是评估大脑网络之间时间依赖性的有用度量。内在功能的纵向变化引起了极大的兴趣，但是迄今为止，几乎没有关注FNC变化随发展的多元模式。在本文中，我们提出了一种新型方法，该方法使用FNC矩阵来估计多重重叠的脑功能变化模式（FCP）。我们将这种方法应用于大规模的青少年大脑和认知发展（ABCD）数据。结果揭示了几个高度结构化的FCP，显示了两年内的重大变化，包括视觉（VS）和感觉运动（SM）域之间的大脑功能连接性。这种FNC表达的模式随着年龄的增长而变得更强。我们还发现了男性和女性之间的变化差异模式。我们的方法提供了一种评估纵向数据中整个大脑功能变化的有力方法。
短链脂肪酸：从下方的使者
SCFA在本地和远端都有多种影响（Koh等，2016）。他们可以通过肠道神经系统在本地起作用，可以通过影响传入的大脑途径来调节中枢神经系统（CNS），可以直接影响肠道上皮上皮抗炎性途径，在许多急性和慢性疾病状态下具有明显的益处，并且在许多急性和慢性疾病状态下都有明显的益处，并用作为生产提供氧化能量的代谢前体。估计表明，它们是造成热量总需求的5-15％，同时提供了60-70％的人类结肠上皮能量（Bergman，1990； Donohoe等，2011）。最近的科学进步发现了SCFA的重要代谢和认知后果，这些后果超出了纯粹的贡献，现在它们被认为是肠道与大脑之间的主要交流联系（即肠脑轴）（O'Riordan等，2022）。最近的许多评论更详细地使这些新出现的角色重新融合了部分（Astbury and Corfe，2012; Kuwahara，2014; Natarajan and Pluznick，2014; Miyamoto等，2016; Sivaprakasam et al。 Hernández等人，2019年，Jaggar等人，2020年；
人工智能在商业模拟分析中的应用
世界正在向数字化未来迈进。行业和企业的数字化转型预计将反映和体现工业 4.0 技术（Aleksendri & Carlone，2015 年）。这个时代最突出的技术之一包括使用区块链、物联网和云计算进行商业模拟，使用人工智能。Dirican（2015 年）将人工智能的使用定义为机器执行人类能够做的事情的能力，例如基本通信，因此被称为智能。人工智能与自动化为商业行业提供了各种机会（Donepudi，2018 年）。在商业模拟中使用人工智能可以更好地解决问题，提高市场预测的准确性，以及更快地将更多输入集成到系统中。人工智能并不是一个较新的技术主题，也不是一个新的研究领域（Saka、Dogan 和 Aydogdu，2013；Frayret 等，2007）；然而，直到最近，技术进步才确定了人工智能在多个学科和行业中的潜力（Min，2010；Efendigil、Onüt 和 Kahraman，2009），因此，人们对其在各个研究领域的适应性提出了担忧（Martínez-Lopez ´ 和 Casillas，2013；Rekha、Abdulla 和 Asharaf，2016），更不用说在商业模拟过程中了。虽然信息技术中的一些研究领域只关注公司的竞争必要性，但人工智能的使用已成为那些应用其实践的公司的一种竞争优势（Feo 和 Resende，1995）。许多公司正在从远程监控其产品在市场上的表现转向控制、优化等新领域，以及先进的人工智能系统，旨在改善其市场的功能（Redding & Turner，2015）。
2024112855.pdf
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