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展示食物微生物学技术的知识
病毒是通过食物传播的常见病原体。乙型肝炎和诺沃克样病毒（Novovirus）是最重要的病毒性食物传播病原体。这些病毒具有高度感染力，可能导致广泛的爆发。疾病只需要少数几个病毒颗粒。大量的病毒颗粒通过感染者的粪便进一步传播（每克粪便最多1011个颗粒。特定的内膜细胞对于病毒复制是必需的。因此，它们不能在食物或水中繁殖。食物传播病毒相对稳定，宿主细胞外的酸性耐酸
MAGGOT生产的简单技术
抽象搜索具有良好营养价值的MAGGOT的更便宜且不那么乏味的方法将是一种实用的方法，可以解决牲畜饲料不安全感的问题，从而增加农民的收入。已经进行了几次尝试，以找到廉价且相对丰富的营养底物来部分或完全取代昂贵的组件，其中包括水果残留物，啤酒厂副产品，羽毛，羽毛，屠宰场产品，孵化场和奶牛浪费这些浪费，尽管需要这些技能，劳动力，劳动，劳动，劳动力，资本，资本，资本，资本，资本，竞争，可访问性对公司的生产。本文强调了简单的技术，即从不得详细的材料中生产定性和定量的magot，而无需详细阐述。从地点选择岩石，基材储罐（通过使用200个垃圾桶的使用），可用的底物和吸引剂的选择，收获技术，加工和保存的技术涉及的技术。照片1-6提供了所涉及的技术的实践证明。MAGGOT生产的简单技术将节省成本，劳动力和最小化牲畜废物的威胁，从而对现有的环境和人类健康施加严重的污染问题。关键字：技术，mag和生产。
内置测试验证技术 - DTIC
目前，BIT 是通过设计分析或一组有限的模拟故障演示来验证的。目前，通过设计分析来验证 BIT 能力并非公认的可靠验证方法。使用模拟故障组对 BIT 能力的评估也已被证明效率低，而且成本高昂。可以对现场设备上的 BIT 进行测试，以发现 BIT 电路中的故障，从而导致 BIT 效率逐渐下降。
文本分析技术并确定当然内容的相似性
自然语言处理是AI的不断增长的子场，具有不同应用的多种多样。常见且看似直接的应用是文档相似性，通常会实现各种NLP算法。但是，加上其不同技术的多功能性，也有缺点。不同的算法倾向于集中在一个或多个相似性的因素上，这意味着它们可以在一种类型的相似性评估中表现出色，但会与另一种相似性评估。本文研究了三种NLP技术，重点是它们自动化相似性评估的能力。他们的重点是课程内容在课程资格或课程学分之间使用之间的相似性。在此时间点，此比较是手动进行的。确定哪些因素在学分课程中很重要，已经实施了三种算法并在各种课程比较测试中运行。所选的算法和因子是TF-IDF，用于加权项重叠，n-gram，用于上下文匹配，并使用关键字提取进行主题检测。在评估其整体效果时，使用关键字提取的NER似乎是最佳选择。直到显而易见的是，它更加一致，自信地给出错误的答案。它在具有一些相似之处的课程上给出了很高的相似性分数，例如来自同一所大学，但不够相似，无法彼此学分。使用n-grams来确定相似性是在相似和不同课程上最可靠的，并且被证明是可靠的选择。tf-idf的当前词汇表现不佳。总结基于上下文的N-gram的相似性在研究课程自动信用时被证明是一个可靠且有用的因素，但在实际使用之前需要进一步的工作。
生物科学研究的高级技术
关于该机构：女性家庭科学与高等教育研究所u/s 1956年的UGC法案）是由伟大的爱国者和教育家Padmabhushan博士在1957年的Avinshilingam教育基金会的主持下建立的。该机构的增长已被世界知名的教育家和营养学家仔细地培育至目前的高度，该大学的前校长Rajammal P. Devadas博士。现在，它是该国的主要机构，可将优质教育授予各级女性。该机构遵循Sri Ramakrishna的理想和原则，圣母亲Sri Saradamani Devi，Swami Vivekananda和Mahatma Gandhi，并维护了纯洁，纪律和服务的生活。该研究所在七所学校下运营，即家庭科学，物理科学与计算科学，生物科学，艺术与社会科学，商业与管理，教育与工程学。
微包装技术的进步...
引言微囊化是一种高级技术，用于包含保护性壳或涂层内的活性成分，例如药物，营养素，口味或香料。此过程增强了封装物质的稳定性，受控释放和生物利用度。这涉及使用各种方法，例如共凝聚，喷雾干燥，溶剂蒸发或挤出来创建微观胶囊，通常是在纳米微米的尺度上。微囊化的主要目的是保护敏感物质免受热，水分或光的环境因素的侵害，从而使它们降解。它还允许随着时间的推移而受控释放活性成分，从而改善了诸如药品，食物，化妆品和农业等应用中的特定领域。此外，微包装有助于掩盖不愉快的口味或气味，并可以改善某些材料的处理。在最近的进步中，开发了胶囊的更复杂和可生物降解的材料，例如
需求方深度学习技术...
摘要：随着电动汽车的日益普及，电动汽车充电基础设施中有效需求侧管理 (DSM) 的必要性也随之增加。不协调的充电会导致局部变压器过载、能源费用增加和系统不稳定。本研究对电动汽车充电站 DSM 中使用的深度学习方法进行了全面分析。卷积神经网络 (CNN)、循环神经网络 (RNN)、长短期记忆 (LSTM) 网络和强化学习 (RL) 是我们研究的一些深度学习模型。本文重点介绍了负荷预测、动态定价、最优调度和用户行为建模等关键应用。模拟结果表明，基于深度学习的 DSM 可以提高电网弹性、降低运营成本并减少峰值需求。最后，我们讨论了与实时、隐私和可扩展性有关的潜在研究途径和问题。
探索和利用地下空隙来实现长期月球人的人类习惯：运输，挑战和补救技术利用
探索和利用地下空隙来实现长期月球人的人类习惯：运输，挑战和补救技术利用了充气的结构和mycoarchitection。Christopher Maurer 1，James Head 2，Lynn J. Rothschild 3。1个红屋。克利夫兰，哦。chris@redhousestudio.net，布朗大学，普罗维登斯，RI。james_head@brown.edu。3 NASA AMES。 Moffett Field，CA。 lynn.J.Rothschild@nasa.gov。 简介和背景：月球和火星的长期人类外观和居住概念通常呼吁建造地面栖息地（例如小屋，外壳，建筑物等。 ），使用多种原位资源（ISRU）进行建筑材料和启用构造技术。 所有这些技术都需要非常重要的建筑材料，能源和水的可用性。 On the basis of funding from the NASA Ad- vanced Innovative Concepts (NIAC) program, we have been investigating synthetic biology, Mycoarchitecture [1], and flexible, foldable and inflatable forms [2], to ad- dress the significant upmass penalty of taking building materials to Lunar and Martian destinations and develop- ing Myco-Architecture-enabled capabilities to build habi- tats in situ at destination. 在这项贡献中，我们探索了候选人的原位栖息地（熔岩管和堤防尖端空隙），以及如何利用我们的NIAC资助的技术发展来准备此类自然地下空隙（图。3 NASA AMES。Moffett Field，CA。 lynn.J.Rothschild@nasa.gov。 简介和背景：月球和火星的长期人类外观和居住概念通常呼吁建造地面栖息地（例如小屋，外壳，建筑物等。Moffett Field，CA。lynn.J.Rothschild@nasa.gov。简介和背景：月球和火星的长期人类外观和居住概念通常呼吁建造地面栖息地（例如小屋，外壳，建筑物等。），使用多种原位资源（ISRU）进行建筑材料和启用构造技术。所有这些技术都需要非常重要的建筑材料，能源和水的可用性。On the basis of funding from the NASA Ad- vanced Innovative Concepts (NIAC) program, we have been investigating synthetic biology, Mycoarchitecture [1], and flexible, foldable and inflatable forms [2], to ad- dress the significant upmass penalty of taking building materials to Lunar and Martian destinations and develop- ing Myco-Architecture-enabled capabilities to build habi- tats in situ at destination.在这项贡献中，我们探索了候选人的原位栖息地（熔岩管和堤防尖端空隙），以及如何利用我们的NIAC资助的技术发展来准备此类自然地下空隙（图。1-3）用于长期人类居住。1，底部）。月球和火星上的自然地下空隙：地球和行星研究揭示了长期居住和保护避免月球和火星表面条件的极端和危险的另一种概念。地球火山学家长期以来都知道，富富火山喷发会产生熔岩流，其面孔可以冷却和屋顶，从而形成了深度的熔岩管，并继续从喷发地点流出熔岩[3]。最终，这些充满熔岩的地下熔岩管从流动的前面排出，留下一个埋藏的，通常是弯曲的，熔岩管（图1顶部），通常可以通过屋顶上的孔进入，称为“天窗”（图
用于...
摘要：乳腺癌是乳腺组织中发生的一种肿瘤。它仍然是全球最普遍，最威胁生命的疾病之一，成为女性与癌症相关死亡的第二大主要原因。乳腺癌开始于恶性细胞和癌细胞开始从乳腺细胞生长。自我测试和定期临床检查有助于早期诊断，并显着提高生存机会。早期诊断乳腺癌很小而没有扩散，可以使疾病更容易治疗，从而增加了患者的生存机会。由于乳腺癌检查的医学重要性，已经开发出计算机辅助检测方法来检测异常情况，例如钙化，质量，建筑扭曲和双侧不对称。微钙化不过是乳房组织中的微小矿物沉积物。它们看起来像小白色斑点。它们可能是癌症引起的，也可能不会引起的。这是乳腺X线照片难以进行乳腺癌检测的原因之一，因为乳房X线照片的结果差异很大，具体取决于患者的年龄，乳房密度和存在的病变类型。乳房密度可能导致恶性区域的对比度差异，并可能导致不正确的结论。我们的研究描述了一种自适应中值滤波器的AI方法，该方法执行空间处理以确定图像中的哪些像素受噪声影响。要在不同阶段检测肿瘤，我们使用具有不同学习技术的神经网络来获取高斯混合模型（GMM）分割。人工神经网络（ANN）模型基于卷积神经网络（CNN），作为输入数据，我们选择了260张乳房X线照片图像，将它们分为三类：正常乳房X线照片，乳房X线图和乳腺X光检查和癌症。在训练过程之后，我们使用了名为RESNET50的CNN模型来比较结果。由于处理能力较低，我们选择了一个小数据集。我们的结果表明，与高斯混合模型分割相比，具有3*3卷积层的CNN模型的性能更好。