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国家研讨会CopePod文化技术
海洋生物技术系，被认为是大学的AMET是在2008 - 2009年成立的，目的是授予世界一流的高等教育和海洋生物技术研究。海洋生物技术是一个重要的领域，它仍处于起步阶段，未来的范围是巨大的。新制药公司正在专注于从海洋资源开发新药。增强对水产养殖的关注将为训练有素的海洋生物技术医生创造数千个工作。在食品，化妆品和农业行业中，海洋产品日益增长地使用了我们几乎无法满足的当前需求。海洋生物技术系提供博士学位。海洋生物技术学位课程。 该部门将“来自海洋生物的生物活性分子”确定为其方法的核心主题，包括研究和咨询。海洋生物技术学位课程。该部门将“来自海洋生物的生物活性分子”确定为其方法的核心主题，包括研究和咨询。
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通过准确的测量和管理消费者价格指数（CPI）来确保价格稳定，从而促进了有利于可持续增长，投资和就业的稳定经济环境。作为关键的经济指标，CPI对通货膨胀，购买力和生活成本进行了全面评估，这是政策制定者，企业和消费者的重要工具。在马来西亚，CPI稳步增加，反映了稳定的通货膨胀率。 认识到需要低和稳定的通货膨胀的需求，政府优先考虑这一目标，以增强经济繁荣和社会福祉。 准确的CPI预测对于经济稳定和明智的财务决策至关重要。 机器学习（ML）模型表现出了提高CPI预测准确性比传统方法的重要潜力。 但是，在马来西亚专门针对CPI和通货膨胀率预测的研究仍然有限。 这项研究评估了五种ML技术的性能：自回旋的集成运动平均值（ARIMA），几何布朗运动（GBM），门控复发单元（GRU），长期短期记忆（LSTM）和自适应的神经神经模糊的推理系统（ANFIS），以预测马来西亚CPI的CPI。 模型是通过将其预测与2022年10月至2023年9月的实际CPI数据进行比较来评估的。 结果表明，GRU模型表现最好，表现出最低的RMSE，MSE和MAPE得分，从而突出了通货膨胀的一致上升趋势。 这项研究鼓励使用先进的ML模型或混合方法进一步探索马来西亚通货膨胀，以提高预测准确性。在马来西亚，CPI稳步增加，反映了稳定的通货膨胀率。认识到需要低和稳定的通货膨胀的需求，政府优先考虑这一目标，以增强经济繁荣和社会福祉。准确的CPI预测对于经济稳定和明智的财务决策至关重要。机器学习（ML）模型表现出了提高CPI预测准确性比传统方法的重要潜力。但是，在马来西亚专门针对CPI和通货膨胀率预测的研究仍然有限。这项研究评估了五种ML技术的性能：自回旋的集成运动平均值（ARIMA），几何布朗运动（GBM），门控复发单元（GRU），长期短期记忆（LSTM）和自适应的神经神经模糊的推理系统（ANFIS），以预测马来西亚CPI的CPI。模型是通过将其预测与2022年10月至2023年9月的实际CPI数据进行比较来评估的。结果表明，GRU模型表现最好，表现出最低的RMSE，MSE和MAPE得分，从而突出了通货膨胀的一致上升趋势。这项研究鼓励使用先进的ML模型或混合方法进一步探索马来西亚通货膨胀，以提高预测准确性。
使用隐志
项目参考号：47S_BE_4571大学：P.D.A.College of Engineering, Kalaburagi Branch : Department of Computer Science and Engineering Guide(s) : Dr. Sharanabadappa Gandage Student(S) : Mr. Srivatsa Mr. Sanket S. Biradar Mr. Shashank G. Sonth Introduction: Steganography, derived from the Greek words "steganos" (meaning covered or concealed) and "graphie" (meaning writing), is a fascinating and ancient practice that involves the art and science of concealing在看似无害的载体介质中的信息以确保其保密。与密码学不同，该密码学的重点是呈现不可读的消息的内容，而隐身术则试图混淆消息本身的存在。这种秘密技术在整个历史上都采用了秘密通信的一种手段，其应用程序从间谍和安全数据传输到数字水印和版权保护不等。
基因组编辑技术：在小麦育种中的应用 Dorina BONEA 克拉约瓦大学，农学院，19, Libertatii Street, Dolj Coun
基因组编辑技术：在小麦育种中的应用 Dorina BONEA 克拉约瓦大学，农学院，罗马尼亚多尔日县 Libertatii 街 19 号，电话/传真：+40 251 418 475，电子邮件：dorina.bonea@edu.ucv.ro，dbonea88@gmail.com 通讯作者：dbonea88@gmail.com 摘要 小麦为人类提供食物和营养支持；因此，小麦育种过程对于满足对具有更好农艺性状的品种日益增长的需求非常重要。随着时间的推移，育种者尝试了各种育种技术来改良所需性状，但这些技术已被证明是费时费力的。为了克服这些问题，科学家们开发了新的基因组编辑技术来加速和促进作物改良。本文所使用的方法重点是使用来自 EU-SAGE 平台的数据来处理、分析和提供有关小麦基因组编辑应用的最新信息。迄今为止（2024 年 1 月 20 日），该平台已注册了 43 项 CRISPR/Cas 技术申请、3 项 BE 技术和 1 项 TALEN 技术申请。美国在小麦基因组编辑技术应用方面位居第二，仅次于中国。通过这些应用获得的所有新小麦基因型都不含有外来 DNA，满足多个国家监管部门接受和批准的条件。这些包括对农民和消费者都很重要的特性，从而有助于全球加大对可持续农业发展的努力。关键词：碱基编辑、CRISPR/Cas 系统、谷物产量、品质、TALEN 介绍全球人口的持续增长需要增加粮食产量。由于气候变化和其他压力，确保足够的粮食生产相当困难。小麦（Triticum aestivum L.）是全球约 35% 人口的主食作物，全球产量的三分之二以上用于人类食品，五分之一用于动物饲料 [14]。2021 年小麦种植面积为 2.207 亿公顷，全球产量达到 7.708 亿吨 [12]。据 [41] 称，为确保粮食需求，到 2034 年，小麦产量必须增加 50%。随着时间的推移，植物育种者通过各种技术开发了新品种。最常用的方法是通过传统技术（杂交、选择等）育种，但这些技术成本高昂且需要很多年。生物技术（转基因、基因组编辑等）为实现
MBC-003：生物分析技术
致谢：CRC和单词处理的Sumit Verma先生。已适当确认从块中的IGNOU BSCBCH-SLMS使用的图形。2024年1月©Indira Gandhi国家公开大学，2021年ISBN：免责声明：根据该模块中基于Web的资源改编的任何材料仅用于教育目的，而不是用于商业目的。保留所有权利。未经版权持有人的书面许可，可以通过任何形式，油印或任何其他方式以任何形式复制这项工作的一部分。有关Indira Gandhi国家公开大学课程的更多信息，可以从新德里110068的Maidan Garhi的大学办公室或IGNOU的官方网站上获得www.ignou.ac.in的官方网站。由Sujatha Varma教授，SOS，IGNOU董事Sujatha Varma教授代表Indira Gandhi国家公开大学印刷和出版。打印在
对预测天气的机器学习技术的比较分析：案例研究
从历史上看，天气前铸造被认为是基于科学和技术的大气国家的预测。为了建模气候元素的非林耳，ANN已被证明有用，深度学习（DL）AP进一步增强了解决气象参数非线性的能力（Abdalla等，2021; Ren等，2021）。一种广泛使用的用于天气预报的算法是随机森林。主要用于基于过去的预测来预测天气，它在使用大型数据集时的准确性及其在每个分类中分别使用的灵活性（Krocak等，2023; Dhamodaran等，2020; 2020; Tyralis et al。，2019）。但是，值得一提的是，每种技术都有其局限性。例如，在复发性神经网络（RNN）中梯度消失和爆炸的概率以及卷积神经网络（CNN）中卷积过滤器的构造可以限制这些方法在长期建模和在序列数据中建模长期和三重关系中的有效性。RNN的精制版本是长期术语内存技术（LSTM）。这些可以解决梯度消失的问题，
通信系统的加密技术
敏感数据越来越多地用于在线通信中。因此，互联网消费者最关心的是数据安全。最好的行动方案是利用一种加密技术来加密数据，通过Internet翻译数据，然后将其解密到原始数据。安全传输数据的过程是密码学领域的重点。目的是防止窃听者理解消息，同时使预期的接收者能够正确接收消息。使用称为密码学的方法的集合用于混乱或隐藏数据，因此只有技术恢复的人才能以其原始格式访问它。密码学为现代计算机系统提供了坚固且具有成本效益的基础，可维持数据保密和确认数据侮辱。尽管我们的传统加密技术（例如RSA签名和AES加密）在具有可观量的RAM和计算能力的计算机上很好地发挥了功能，但它们并不适合嵌入式系统和传感器网络的领域。因此，提出了轻巧的加密技术来解决传统密码学的许多问题。这项工作开发了一种新的混合方法的纯文本加密方法，目的是增加古典加密领域的知识体体。为了额外的保护，该密码系统在密码中采用了三个不同的数值和字母键。超级密码是新提出的密码的名称。
智能农业的精确杂草管理技术
摘要全球人口的增长导致对粮食生产的需求增加，因此对农业系统施加了更大的压力。此外，与气候变化，缺水和耕地减少有关的挑战对农业的可持续性构成了重大威胁。杂草通过争夺自然资源在农业系统中起着不利的作用，从而降低了粮食生产的质量和生产力。要有效，可持续地解决此问题，以平衡的方式整合各种杂草管理方法，例如文化，机械和化学方法，不会损害整体农业生态系统。因此，避免过度依赖强化机械化和除草剂的使用至关重要，因为耐除草剂的杂草生物型的发展已成为全球的实质性关注，这可以追溯到英国，夏威夷，夏威夷，美国和加拿大的1957年。鉴于这种情况，杂草科学家必须探索替代性杂草管理策略，以在智能农业的背景下提高农业生产力。同时，杂草控制技术的最新进步有可能提高粮食生产水平，降低投入需求并减轻环境损失，从而使我们更接近更可持续的农业系统。精确杂草管理（PWM）是一种替代策略，通过将综合杂草管理实践（化学，机械，手动和文化）与
网络的机器学习技术...
机器学习（ML）是人工智能（AI）的一个分支，它专注于开发可以识别历史数据中模式，从中学习并做出逻辑判断的计算机程序，几乎没有人类投入。保护数字系统，例如计算机，服务器，移动设备，网络和相关数据，以防止敌对攻击，称为网络安全。将网络安全与ML相结合的两个关键组成部分正在考虑使用机器学习并使用机器学习来实现网络安全的网络安全。这一结合可能会以多种方式使我们受益，包括通过增强机器学习模型的安全性，增强网络安全技术的有效性，并支持有效检测零日间攻击，并以最少的人类交互作用来进行零日间攻击。由于技术的快速发展，网络安全格局变得更加复杂，从而造成了许多困难来保护敏感的数据和重要的基础架构。该项目的目标是在网络安全中使用机器学习实施三个不同的系统。第一个系统调查了如何使用强化学习来改善网络安全措施。强化学习算法被教导，根据他们通过反应和错误与环境的互动做出最佳选择，这对于适应更改的网络威胁很有用。第二种方法侧重于恶意软件识别，因为证明使用基于标准的签名方法很难识别出疏散和多态性恶意软件。在这种工作中使用了几种机器学习和深度学习方法，以准确识别和分类危险软件。第三个解决方案使用机器学习和深度学习技术来解决网络入侵检测的关键问题。将使用各种数据集以及评估措施在整个项目中评估每个系统的机器学习模型的性能。
密码文本分析的技术
3个学生，4名学生，5名学生1,2,3 CSE部（网络安全），1,2,3,4,5 cmr工程技术学院，印度海得拉巴，印度摘要：我们使用争吵来确保对任何人隐藏数据。密码文本应该恢复到其名副其实的清晰文本中。加密算法是一种数学方法，用于铭文和描述过程。密码文本解码器是信息安全性的特殊规范。专门设计用于解开编码的消息并将其恢复为原始的，易于理解的形式。在密码学领域运行，解码器在解密加密通信，确保敏感数据交换中的机密性和隐私方面发挥了决定性作用。使用各种算法和数学技术，密码文本解码器分析了加密文本，系统地逆转了加密过程中应用的转换。密码文本解码器是一种旨在破译加密消息和文本的工具。在当今的数字时代，必须进行安全通信和数据赞助是至关重要的，并且该项目解决了已使用各种加密技术编码的描述信息的挑战。该项目的主要目标是开发一种能够解码大量加密方法的多功能和用户友好的软件工具。解码器可以处理常见的加密方法，例如凯撒密码，替换密码，vigenère密码等等，使其成为隐性分析和信息安全专业人员的重要工具。随着对数据人质和加密分析的需求不断增长，该项目是解码加密内容并增强数字安全性的基本解决方案。IndexTerms –Scrambling, Deciphering, Crypto algo, Cipher, Cipher text, Decoder, Information security, Confidentiality, Patronage, Cryptanalysis, Caesar cipher, Substitution cipher, Vigenère cipher, Digital security, Data protection, Cryptography, Encrypted communication, Algorithmic techniques, Secure communication, Software tool