g o,a s s a m,,o d i s h a,p ro d u c t i o n o f r d f。7(e)u t t a r p l a n t 1 8 0 0 t p a i n w a s t e to o i l p r a de s h〜a t hu t hu r a s e t u p。
标题:使用基因工程细胞构建计算机和AI摘要:用工程细菌执行细胞计算在微米尺度的生物计算机技术开发中非常重要,基于微处理器的计算机由于能源,成本,成本和技术约束而具有限制。在这里,我们设计并建立了具有分子工程细菌的人工神经网络,可以识别质数,元音,甚至确定可以从给定数量的直剪来获得的披萨或馅饼的最大数量。此外,“智能”细菌可以回答数学问题,例如一个数字n的阶乘是否可以由n×(n + 1)/2排除,或者是否可以将数字N的正方形表示为三个阶乘的总和。所有这些问题都是经典的抽象计算问题,并且通过在Python或C中编写代码来解决。在生物细胞中引入这种抽象的计算能力,将是生物计算机技术开发的一步,并可能有助于理解“智能”的生化性质。
我已经看到他是一个非常节俭的食者,曾经用很少的食物吃饭,而且我认为他几乎没有睡觉。对他来说,工作是敬拜,即使在他担任最高法院法官的退休后,他还是为TDAT董事长贡献了自己的服务。在那里服役3年后,他进入了仲裁,正如一位教职员工所说的那样,他在仲裁中也在非常非常重要的仲裁中做出了巨大贡献。无论他走到哪里,无论是Patna高等法院,无论是加尔各答高等法院,安得拉邦高等法院还是德里高等法院,从那里他被提升到最高法院,当然是最高法院 - 他都将不可能的烙印放在任何地方。我碰巧有这个机会,尤其是我回来后,我碰巧去了很多地方。在此之前,我的访问在很大程度上仅限于马哈拉施特拉邦(Maharashtra),但是在过去的一年半中,每当我去这三到四个地方时,他们总是非常深切地记得辛哈大法官。
Meghna Sinha 人工智能副总裁 Verizon Meghna Sinha 是 Verizon 的人工智能副总裁,她的组织负责设计高弹性、可重复使用和可扩展的模型,为 Verizon 所有主要决策系统提供支持。凭借 1.2 亿客户、1600 多家零售店、13.2 万名员工和积极的 5G 扩展路线图,业务问题的范围非常广泛,需要对传统统计方法以及机器学习和深度学习方法具有深厚的专业知识。Meghna 的数据科学职业生涯跨越二十四年,其中十年一直致力于数字商务、零售、个性化和实验的交叉领域。她热衷于用人工智能解决现实问题,因此她为南加州的早期创业公司提供建议和指导。Meghna 之前曾在中央橙县海岸男孩女孩俱乐部董事会任职三年,该俱乐部每年为橙县地区的 9,500 名青少年提供支持。任职期间,她率先推出了一项名为“未来的工作”的沉浸式劳动力发展计划,旨在向初中和高中学生揭开人工智能的神秘面纱。加入 Verizon 之前,Meghna 在 Target 工作了十年,在 Target 从纯实体店向全渠道零售商的多年转型过程中,建立和扩展了机器学习和实验能力。她所领导的能力是许多首创的关键推动因素,包括实时个性化、试验和扩展 Target 的 Drive-up 等履行能力、推出 Target 的 Circle 忠诚度计划、扩展新品牌发布的数字体验以及改造 Target 的 2000 多家门店。Meghna 还负责领导 Target 的一项企业范围的测试和测量计划,该计划创造了尝试新想法的敏捷运动和文化。在数据科学时代之前,Meghna 在 IRI 工作了十多年,为 CPG(消费包装商品)公司建立统计预测能力。 Meghna 拥有辛辛那提大学统计学和数学学士学位以及统计学硕士学位。
*根据 Henry Yuen 在哥伦比亚大学一门课程上的介绍幻灯片
生物工程/生物物理学/计算生物学/计算化学/生物技术/分子生物物理学/生物物理化学/结构生物学及其相关领域的任何公认的大学。7。年龄限制:年龄应为35岁或以下,到2024年8月15日8。理想的资格:需要在计算生物学方面具有专业知识(使用Gromacs的MD模拟所有原子力场),并且需要对MD MD模拟轨迹分析具有详细的知识。他/她需要详细了解非天然氨基酸的肽和蛋白质构象和力场的发展。
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引文 (温哥华):Sinha 等人,相变材料作为酸奶孵化太阳能热能存储的比较分析。国际生物资源与压力管理杂志,2025 年;16(1),01-10。HTTPS://DOI.ORG/10.23910/1.2025.5806。版权所有:© 2025 Sinha 等人。这是一篇开放获取的文章,根据知识共享署名-非商业-相同方式共享 4.0 国际许可条款分发,允许在注明作者和来源后在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制。数据可用性声明:对原始数据的公开共享施加法律限制。但是,作者有权根据要求以原始形式传输或共享数据,但须满足原始同意和原始研究的条件。此外,数据访问需要满足用户是否遵守作为数据控制者的道德和法律义务,以允许在原始研究之外对数据进行二次使用。资金:该研究由印度农业研究理事会 (ICAR) 和卡纳尔国家乳业研究所提供资金支持。利益冲突:作者声明不存在利益冲突。
在她的指导下,在IEEE ISBI'24的纸上接受了实验实习生Ninad Aithal的几项成就;实验室实习生Ameiy Acharya在IEEE ISBI'24的纸上接受;实验室的实习生Ameiy Acharya先生凭借其标题为“基于图形的MCI和健康受试者分类的框架,使用fMRI时间序列”获得了最佳介绍奖。