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具有妊娠糖尿病史的女性中特定饮食模式与心脏代谢结局的关联：范围评论
人脑分为控制和协调独特功能的各种解剖区域。前额叶皮层（PFC）是一个大脑区域，包括一系列神经元和非神经元细胞类型，与皮层区域共享广泛的互连，并且在认知和记忆中起关键作用。通过胚胎发育及时出现不同的细胞类型对于解剖学上完美且功能性的大脑至关重要。无法直接追踪人脑中的细胞命运发展，但是单细胞转录组测序（SCRNA-SEQ）数据集为剖析细胞异质性及其分子调节剂提供了机会。在这里，使用胎儿阶段的人类PFC的SCRNA-SEQ数据，我们在PFC发育过程中阐明了不同的瞬时细胞态及其基因调节电路。我们进一步确定，不同的中间细胞状态由特定基因调节模块组成，该模块使用离散的发育路径到达末端命运所必需的。此外，在使用硅基因敲除和过表达分析中，我们在少突胶质细胞祖细胞的谱系规范过程中验证了至关重要的基因调节成分。我们的研究说明了独特的中间状态和特定的基因相互作用网络，这些网络需要进一步研究其对典型大脑发育的功能贡献，并讨论如何收获这些知识来在挑战神经发育障碍方面进行治疗干预。
将本文引用为：Swagatika Lenka，Dr. Ravindra Tiwari，（2025年）实时检测在线欺诈交易的混合ML和数据科学方法
1.2欺诈检测的数据预处理技术：为了准备欺诈检测算法的原始交易数据，需要数据准备。由于欺诈交易通常比真正的交易少很多，因此处理不平衡的数据集是一个主要的困难。可以纠正这种不平衡，例如在采样，过采样（SMOTE）或使用合成数据之类的方法。为了提高模型精度，数据清洁技术消除了噪声，处理丢失的变量并标准化数据。功能缩放确保每个输入功能对学习过程做出同等的贡献。通过适当的预处理提高了欺诈检测模型的有效性，从而确保模型从清晰，平衡的数据中学习正确的模式。
将本文引用为：Gaurav Tiwari，E。Thilagam，Dhani Ramachandran，Suresh V. Chinni，Vijay Gajanrao Thakare，Sudhir S Hunge
摘要片（OOC）微生物生理系统已成为传统的药物开发体外和动物模型的有前途的替代方法。这些高级平台重现了人体器官的复杂微环境和生理功能，从而更准确地预测了药物疗效和毒性。可以通过OOC系统有效地模拟复杂的组织组织接口，生化梯度和机械提示，从而为临床前药物筛查和测试提供了有效的方法。将OOC系统整合到早期临床试验中，有可能通过弥合临床前研究和人类临床结局之间的差距来彻底改变药物的开发。这种方法允许在更加生理相关的环境中评估候选药物，从而考虑到特定于器官特定的反应，个体间的变异性和特定疾病的疾病等因素。掺入患者衍生的细胞和多器官平台的开发进一步增强了OOC系统的预测能力，实现了个性化的医学方法和全身效应的评估。但是，需要解决诸如标准化，验证，可伸缩性和监管的挑战，以充分实现潜在的
驱逐与随机的缓存中的探索，并通过加强学习Mulong Luo和Mohit Tiwari austin mulong@utexas.edu
备注：驱逐设置算法是实现更强大的缓存正时攻击的关键1.last级高速缓存侧渠道攻击是实用的，刘，奥克兰，2015年，2015年2。加密地址缓存的新攻击和防御寻找驱逐集的理论和实践，奥克兰Vila，2019年4。对基于随机的保护缓存架构的系统分析。Purnal等。al。2021 5。最后一级的缓存侧通道攻击在现代公共云中是可行的，
农业创新中心，由Aruna Tiwari教授领导（PI ...
agrihub旨在建立一个使学术界，工业和政府桥梁的卓越合作中心（COE）。这项倡议将加速高级农业技术的创新，开发和部署，使育种者，研究人员和农民都受益。关键目标包括：
什里·拉姆斯瓦鲁普纪念工程与管理学院 (SRMCEM) 蒂瓦里甘杰，勒克瑙
该系的教育环境将技能型学习、深度洞察和提升就业能力的专业特色完美融合。整体课程规划培养正确的态度和思维方式，使学生能够适应现有的专业领域，确保教育质量。教师是任何机构的支柱，教学质量取决于教师的素质。该系经验丰富的教师拥有所需的资格水平、学术准备年限、对主题的理解水平和深度以及教学技能，以确保我们机构的学习成果。该系特别注重成果型教育，培养具有创新精神和全球竞争力的技术专家，他们在电子和相关领域拥有扎实的知识。学生被安置在印度空间研究组织、国防研究与发展组织、铁路部门、CADANCE、意法半导体、塔塔咨询服务公司、印孚瑟斯公司、UPPCL、PGCIL、印度石油公司、Torrent 和 Reliance 等知名组织。
请引用原文：Zhu, H., Tiwari, P., Ghoneim, A., & Hossain, MS (2022). 一种用于 AIoT 领域问答的协作式 AI 支持预训练语言模型。IEEE 工业信息学学报，18 (5)，3387-3396。https://doi.org/10.1109/TII.2021.3097183
摘要 — 人工智能物联网 (AIoT) 领域的大规模知识迫切需要有效的模型来理解人类语言并自动回答问题。预训练语言模型 (PLM) 在某些问答 (QA) 数据集上取得了最佳性能，但很少有模型能够回答有关 AIoT 领域知识的问题。目前，AIoT 领域缺乏足够的 QA 数据集和大规模预训练语料库。我们提出了 RoBERTa AIoT 来解决缺乏高质量大规模标记的 AIoT QA 数据集的问题。我们构建了一个 AIoT 语料库来进一步预训练 RoBERTa 和 BERT。RoBERTa AIoT 和 BERT AIoT 利用由面向 AIoT 的维基百科网页组成的大型语料库进行无监督预训练，以学习更多特定领域的上下文并提高 AIoT QA 任务的性能。为了微调和评估模型，我们基于社区问答网站构建了 3 个 AIoT 问答数据集。我们在这些数据集上评估了我们的方法，实验结果证明了我们的方法有显著的改进。
fmcw雷达的X频段前端模块用于碰撞避免申请tiwat pongthavornkamol 1，a，*，aman worasutr 2，b，denchai worasa
2 Kasetsart大学工程学院，Kasetsart University，Ngamwongwan Road 50，Ladyao，Chatuchak，Chatuchak，Bangkok 10900，泰国电子邮件：a，* tiwat.pon@nectec.or.th（通讯作者） la-or.kovavisaruch@nectec.or.th，e kamol.kaemarungsi@nectec.or.th摘要。 频率调制连续波（FMCW）雷达前端模块是NECTEC NSTDA的实验室原型开发的。 通过在室外环境中铝板的反射测试来验证所提出的原型的性能。 在前端原型和铝板之间的距离的每20米处测量频谱分析仪的频域数据，直到达到200米的最大距离为止。 提出了在不同反射铝板范围内的BEAT频率的计算。 测量距离和计算的距离之间的最大误差不超过5.02％。 分析了反射物体的不同雷达横截面（RC）的影响为0.3、0.8和1.5 m 2板面积。 获得了0.66％的每个平方仪单位面积的不同接收功率比的低值，以证明反射功率水平在测试的对象的不同大小上的一致性。 关键字：雷达，FMCW，节拍频率，RCS。2 Kasetsart大学工程学院，Kasetsart University，Ngamwongwan Road 50，Ladyao，Chatuchak，Chatuchak，Bangkok 10900，泰国电子邮件：a，* tiwat.pon@nectec.or.th（通讯作者） la-or.kovavisaruch@nectec.or.th，e kamol.kaemarungsi@nectec.or.th摘要。频率调制连续波（FMCW）雷达前端模块是NECTEC NSTDA的实验室原型开发的。通过在室外环境中铝板的反射测试来验证所提出的原型的性能。在前端原型和铝板之间的距离的每20米处测量频谱分析仪的频域数据，直到达到200米的最大距离为止。提出了在不同反射铝板范围内的BEAT频率的计算。测量距离和计算的距离之间的最大误差不超过5.02％。分析了反射物体的不同雷达横截面（RC）的影响为0.3、0.8和1.5 m 2板面积。获得了0.66％的每个平方仪单位面积的不同接收功率比的低值，以证明反射功率水平在测试的对象的不同大小上的一致性。关键字：雷达，FMCW，节拍频率，RCS。
主持人：Anita Tiwari
否。请注意，cGMP 途径从药物物质制造过程中首次使用监管起始材料开始。因此，SM 等市售化学品无需按照 cGMP 执行。但是，如果 API 制造商对该材料进行纯化以控制杂质，则根据 ICH Q11 Q&A 5.14，他们应在第 3.2.S.2.2 节的合成路线中包括市售化学品的纯化步骤，并按照 cGMP 执行。他们应在提交的文件中提供预纯化材料和纯化材料的规格。请注意，纯化材料仍将被视为起始材料。