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修改的分层双氢氧化物 - PEG Magneto- ...
hafsa bahaar，1 S. Giridhar Reddy，2，* B. Siva Kumar，2，* K. Prashanthi 1和H. C. Ananda Murthy 3摘要摘要是开发了一种新的纳米载体，以解决与癌症治疗相关的衰减副作用，特别是用于送达Sorafenib（SF）（SF）。这种纳米载体利用可生物降解的聚合物，通过实现受控药物释放和降低毒性，它采用了有希望的抗癌症治疗方法。纳米载体的设计包括Fe 3 O 4纳米颗粒，藻酸钠，木质磺酸，聚乙烯乙二醇，SF药物和MGAL层的双氢氧化物涂层。使用各种技术（包括FT-IR，TGA和FESEM）对纳米载体进行了广泛的表征。值得注意的是，与其他变化相比，SF的受控释放中，氧化铁纳米颗粒（IONP）纳米载体具有显着优势。纳米载体组件之间的化学相互作用显着促进其增强的稳定性，如热重分析所证明的那样。此外，XRD分析证实了最终样品的结晶性质。FESEM图像提供了纳米载体组合形态的视觉确认。此外，动力学模型还验证了SF从复合藻酸盐基质中持续释放。这些发现共同强调了该纳米载体系统的潜力，作为在癌症治疗中递送SF药物的有效方法，同时最大程度地减少副作用。
2024年3月25日 - 董事会会议材料
兰迪·贝克·康妮·贝克（Virtual）道格拉斯·布朗·乔恩·乔恩·埃格里亚·埃奇特顿·吉恩·皮埃尔（JP）Eskander（JP）Eskander（Virtual）Andrea Fernandes（Virtual）Daniel Figeys（Virtual）Daniel Figeys（Virtual，Virtual，Morning） Stapleton Wilfred Steer Steer Cindy Wagg Devinder Walia对John Gene Gene Szabo的工作人员Shenda Tanchak，注册官兼首席执行官Angela Bates，董事，质量（Virtual）董事（虚拟）董事（Virtual）董事（Virtual）董事（Virtual）董事，董事，政策，政策和战略局长，政策，参与者和战略局长，副总监，副总监，托马斯·库斯特斯（Thomas Custers）行为，总监 Delia Sinclair Frigault, Manager of Equity, Diversity and Inclusion Saira Lallani, Medication Safety Lead Sandra Winkelbauer, Special Projects Manager Stephenie Summerhill, Executive Assistant to Registrar and CEO Sharlene Rankin, Executive Assistant to the Directors The meeting was called to order at 9:31 a.m.主席詹姆斯·莫里森（James Morrison）欢迎所有董事会董事，员工和观察员。他宣布了两位公共董事约翰·范斯通（John Vanstone）和吉恩·萨博（Gene Szabo）的辞职，并感谢他们的服务。正在招募其他公共董事。
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相信可能性 空间研究中心 S.No 姓名 学号 部门 年份/科目 I 1 S Abhishek 202007001 Al&DS /A | 2 Akash C 202007003 Al＆ds I/A 3 Anujan G 202007006 Al＆ds I/A 4 __ [Charunithya P 202007010 Al＆ds N/A 5 Dilan P 202007016 Al＆ds/a 6 Hirthick Raj M＆ds a hirthick raj M＆ds 202070707 an/ds DS N/A 9 Vishal B 202007052 AL＆DS H/A 10 __ [Allan Sabu Mathew 202006004 CCE JA 11 __ | Boomikha Synth CCE 20202015 Hiya S Hermalin 202006006 CCE JA 13 | 15 | Monishg 202006022 CCE /A 16 | Kesh 202006026 CCE /A 18 _ | Ravikumar K 202006029 CCE N /A 19 | Sasidevis 202001130 CSE N /C 20 Aran A 202002077 ECE /B 24 | Ramaiah U 202002041 ECE N /A 25 | Lalithar 202002029 ECE /A 26 | Muthumula Sritha Vatsala 2020 ECE __ 2020 T | 02002042 ECE /A
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扩展现实（XR，扩展现实）：这是一种创新技术，可提供身临其境的应用程序，整合现实世界和数字环境。涵盖了虚拟，增加和混合现实，这是唯一的经历之一。红色ES 5G ATU AI面临XR所需的经验的挑战，尤其是由于它们限制了需要高的DOS速率的应用程序的低潜伏期。实现vi rtua l c ria是完整而聪明和智能的，允许用户探索和与病毒对象进行交互。在一个蠕变中，在数字替代物中附在物理环境下的混合物和现实世界中的混合物和现实世界的实现。混合现实结合了虚拟和增加现实的要素，将U将虚拟对象整合到真实环境中，以使其能够启用并在美德与物理世界之间采取行动。和SSA组合提供了更现实和参与的经验，从而促进了数字世界和物理世界之间的独特互动。
部分A：一般研究（学位标准 - 175个问题）
单元I：印度和印度文化的现代历史（100分）欧洲人的到来 - 殖民主义和帝国主义 - 建立，扩张和巩固英国统治的建立，扩张和巩固 - 早期反对英国统治 - 南印度叛乱 - 1799年1799年至1801年，公元1801年 - Vellore Rebellion - Vellore Rebellion 1806 A.D. National Leaders – Rabindranath Tagore, Maulana Abulkalam Azad, Mohandas Karamchand Gandhi, Jawaharlal Nehru, Subhas Chandra Bose, B.R.Ambedkar and Vallabhai Patel – Constitutional developments in India from 1773 to 1950 – Second World War and final phase of independence struggle – Partition of India – Role of Tamil Nadu in freedom struggle – Subramanya Siva - Subramania Bharathiyar，V.O.Chidambaranar，C.Rajagopalachariyar，Thanthai Periyar，Kamarajar等；英国统治对社会经济事务的影响 - 国家复兴运动 - 社会宗教改革运动 - 社会改革和教育改革行为；泰米尔纳德邦“社会正义”意识形态的出现 - 司法党的起源，成长，衰败和成就 - 社会政治运动及其在司法党之后的成就；印度以来独立 - 印度文化的显着特征 - 多样性的统一 - 种族 - 语言 - 宗教，习俗和仪式 - 印度，一个世俗的国家；美术，舞蹈，戏剧和音乐的组织；文化全景 - 民族象征 - 文化领域的杰出人物 - 泰米尔纳德邦的最新历史研究发展。第二单元：印度和泰米尔纳德邦的社会问题（100分）人口爆炸 - 生育，死亡率 - 人口控制计划 - 移民 - 贫困 - 文盲 - 辍学 - 教育权 - 妇女教育权 - 基于技能的教育和计划 - 电子学习 - 电子学习；童工和虐待儿童 - 儿童教育 - 儿童辍学 - 虐待儿童 - 保护虐待儿童的法律 - 保护儿童和福利计划；卫生：农村和城市卫生 - Panchayat Raj和城市发展机构在卫生计划和计划中的作用；妇女赋权：对妇女的社会正义 - 计划和计划 - 家庭暴力 - 嫁妆威胁 - 性侵犯 - 法律和意识计划 - 预防暴力侵害妇女 - 政府和非政府组织在赋予妇女权能中的作用 - 计划和计划；社会变革：城市化 - 印度和泰米尔纳德邦的政策，规划和计划 - 社会和经济指标的比较研究 - 暴力对社会的影响 - 宗教暴力 - 恐怖主义和社区暴力 - 导致 - 控制和意识的步骤；少数民族的问题；人权问题；印度的区域差异 - 原因和补救措施；社会发展：
2021 年国防人文科学研讨会
按需海报 11 月 29 日星期一 – 12 月 1 日星期三 主题：睡眠和疲劳特质水平的认知和心理因素与 COVID-19 期间对睡眠障碍的适应力有关 Sean Drummond、Joshua Wiley、Johanna Boardman、Tony Cunningham 和 Elizabeth Kensinger 可以策略性地利用白天睡眠时间来操纵内部生物钟对夜间工作的反应 Greg Roach、Drew Dawson 和 Charli Sargent 睡觉和起床时间的变化对优秀运动员睡眠质量的影响 Shona Halson、Rich Johnston、Charli Sargent 和 Greg Roach 主题：提高表现的新干预措施 已建立和新提出的认知适应力结构在遵守 COVID-19 防护措施和心理恢复中的作用：一项验证研究 Sabina Kleitman、Dayna J. Fullerton、Lisa Zhang 和 Eugene Aidman P3R - 预处理计划对女性陆军新兵训练结果的影响 Jace Drain、Penny Larsen 和 Herbert Groeller 探索空肠弯曲菌受控人体感染模型中宿主肠道菌群的变化 Blake Stamps、Janelle Kuroiwa、Sandra Isidean、Megan Schilling、Clayton Harro、Kawsar Talaat、David Sack、David Tribble、Alexander Maue、Joanna Rimmer、Renee Laird、Chad Porter、Michael Goodson 和 Frédéric Poly 虚拟环境中的交互 Ken McAnally 和 Guy Wallia 决策辅助演示对多线索信号识别中决策的影响
年报
内部参议员 1. 教授A.Sarath Babu 26. 教授DVSS Siva Sarma 2.教授A. Veeresh Babu 27. 教授Debashis Dutta 3. 教授A.Venu Gopal 28. 教授Deva Pratap 4. 教授A.Venu Vinod 29. 教授Divi Haranath 5. 教授Adepu Kumar 30. 教授G. Amba Prasada Rao 6. 教授Asit Kumar Khanra 31. 教授G. Nagasrinivasulu 7. 教授B. Lakshmi 32. 教授G. Rajesh Kumar 8. 教授B. Satish Ben 33. 教授GVS Nageswara Rao 9. 教授B. Sobha 34. 教授Hari Ponnamma Rani 10. 教授BL Narasimha Raju 35. 教授JV Ramana Murthy 11. 教授Bhagwan K. Murthy 36. 教授K. Anand Kishore 12. 教授C. Vanitha 37. 教授K. Kiran Kumar 13. 教授CB Kameswara Rao 38. 教授K. Laxma Reddy 14. 教授CB Rama Rao 39. 教授K. Madhavi 15. 教授CSP Rao 40. 教授K. Madhu Murthy 16. 教授CSRK Prasad 41.教授K. Narasimhulu 17. 教授Ch。苏达卡 42. 教授K. Ramesh 18. 教授Ch。 Venkaiah 43. 教授K. Thangaraju 19. 教授D. Dinakar 44. 教授K. Venkata Reddy 20. 教授D. Jayakrishna 45. 教授KNS Kasiviswanadham 21. 教授D. Kasinath 46. 教授KV 戈壁 22. 教授D. Ramaseshu 47. 教授KV Sai Srinadh 23. 教授D. Srinivasa Charya 48. 教授L. Anjaneyulu 24. 教授D. Vakula 49. 教授L. Krishnanand 25. 教授DM Vinod Kumar 50. 教授M. Chandrasekhar 51. 教授M. Heera Lal 82. 教授R. Padmavathy 52. 教授M.约瑟夫·戴维森 83.教授R. Satish Babu 53. 教授M. Ravinder Reddy 84. 教授RBV Subrahmanyam 54. 教授M. Sailaja Kumari 85. 教授Rashmi Ranjan Rout 55. 教授Mahesh Kumar Talari 86. 教授拉维·库马尔·贾托斯 56. 教授N. Bheema Rao 87. 教授S. Anuradha 57. 教授N. Narasaiah 88. 教授S. 斯里纳斯
2型糖尿病筛查：Sivas的样本
该研究的目的是筛选2型糖尿病（DM），以确定DM的风险并评估影响其影响的因素。这是一项描述性研究。这项研究的人口由未被诊断出患有糖尿病的SIVA中的18岁以上的人组成。该研究的样本由18岁以上没有糖尿病并参加此次活动的个体组成，该活动是2022年11月14日“世界糖尿病日”事件的一部分，该事件持续了08.00-17.00。为了到达宇宙，在人们集中的广场的市中心设立了一个立场。毛细血管血糖测量，包括身高，体重，人口统计学特征和芬兰糖尿病风险问卷（FindRisk）的问卷调查（FindRisk）。FindRisk由8个问题组成。它决定了一个人在未来十年内患糖尿病的风险。结果显示为频率，平均值±标准偏差。Pearson相关分析，Student-T检验和一种ANOVA测试。p <0.05在95％的置信区间被认为是显着的。78.2％（n = 560）的716名参与者为男性，而21.8％（n = 156）为女性。74.2％（n = 531）已婚。39.5％（n = 283）是小学毕业生。其中30.2％（n = 216）在任何工作中工作。30.9％（n = 221）是吸烟者。42.5％（n = 304）具有DM以外的慢性疾病。接受高度重量测量值的684人的平均体重指数（BMI）为27.5±4.5。年龄组； 25.8％（n = 185）不到45岁，17.7％（n = 127）的年龄为45-54岁，28.9％（n = 207）的年龄为55-64岁，其中27.5％（n = n = n = 197）已超过64岁。参与者的毛细血管血糖平均值为130.9±57.0（最小值：51-max：494）。平均FindRisk评分为11.1±5.68（最小：0-Max：26）。参与者的FindRisk分数；发现20.9％（143）很高，发现6.7％（46）非常高。在Findrisk评分和毛细血管血糖水平之间发现弱显着的正相关（P <0.001； R = 0.244）。参与者的糖尿病风险状况与其婚姻状况，教育状况，就业状况和慢性病的存在之间存在显着差异（分别; p <0.001; 0.004; 0.004; 0.001; 0.001; <0.001）。已婚人士的糖尿病发生率高于单身人士，那些工作的人比工作的人的工作率高，而那些患有其他慢性疾病的人比没有工作的人高。FindRisk评分在研究中进行的文献中的研究比不同的研究高于人群筛查。早期鉴定出高糖尿病风险的组将减轻糖尿病的疾病和负担。 在此阶段，使用易于应用且廉价的扫描方法（例如FindRisk）将是有利的。 关键字：糖尿病，筛查，Findrisk，糖尿病风险，得分早期鉴定出高糖尿病风险的组将减轻糖尿病的疾病和负担。在此阶段，使用易于应用且廉价的扫描方法（例如FindRisk）将是有利的。关键字：糖尿病，筛查，Findrisk，糖尿病风险，得分
博士后经历指导(60+)
（联合导师：Siva Shankar S 教授，印度特伦甘纳邦 CSE- AI 系和 MLKG Reddy 工程技术学院副教授；Prasun Chakrabarti 教授，印度拉贾斯坦邦乌代布尔 Sir Padampat Singhania 大学研究与出版局局长兼院长（国际事务））K Gurnadha Gupta 博士：使用数据分析实现基于深度学习的云安全优化技术。J Seetha 博士：使用数据分析和人工智能预测传染病。Vishal Goyal 博士：基于人工智能的大数据分析，用于智慧城市应用中的智能系统。Kamal Sharma 博士：针对基于可再生能源的智能电网的优化深度学习加密数据分析框架。S Sajithra Varun 博士：人工智能在癌症检测和诊断中的作用。S Sreenath Kashyap 博士：基于人工蚁狮优化的随机森林，用于准确检测植物疾病。 J. Somasekar 博士：基于协同过滤的推荐系统的机器学习技术。Muralidhar K 博士：通过智能选择移动云提高 MANET 中移动节点的计算能力。B. Umamaheswararao 博士：在信息物理系统中使用机器学习进行大数据分析。Sivanagireddy Kalli 博士：一种基于优化的机器学习框架，用于使用 CT 和 X 射线图像自动检测 COVID-19。V Daya Sagar Ketaraju 博士：用于检测脑肿瘤的深度学习和医学图像分析方法。Radhika R 博士：使用 RNN 的农作物产量预测模型，用于农业的可持续发展。D. Nagaraju 博士：使用医疗保健数据进行人类活动识别的深度学习模型。T. Sunil Kumar Reddy 博士：用于物联网资源管理的自适应调度算法。R. Raja Kumar 博士：使用深度学习策略研究、调查、风险分析、预测和开发糖尿病视网膜病变的框架。 M Purushotham Reddy 博士：使用深度学习技术进行银屑病皮肤图像分析。联合导师：Pravin Ramdas Kshirsagar 教授，数据科学系主任，Tulsiramji Gaikwad Patil 工程技术学院，印度马哈拉施特拉邦那格浦尔；Prasun Chakrabarti 教授。K Vijayan 博士：一种优化的基于机器学习的路由协议，用于支持物联网的无线传感器网络。（已完成，2024 年 7 月 12 日）Subba Rao Polamuri 博士：探索深度学习和 GAN 模型以利用股票价格预测。Amrit Ghosh 博士：移动 IPv6 调查。Ankit Kumar 博士：通过使用 AR、VR、触觉和 3D 模拟增强学习，彻底改变医学教育。Venkat P. Patil 博士：用于医疗保健应用的基于混合人工智能的技术。 Shrikant V. Sonekar 博士：设计和开发一种使用人工智能在临时无线网络中检测入侵的算法方法。Vaishnaw Gorakhnath Kale 博士：使用人工智能进行癌症分析和诊断。
