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呼吁暑期研究实习加速 Vigyan ...
实习细节： 持续时间 – 2023 年 6 月 26 日至 7 月 23 日（一个月） 实习领域：人工智能 (AI) 及其应用 所需实习生人数：05 人 培训和技能实习方式：离线模式 提交申请的截止日期：2023 年 6 月 15 日 入选学生名单将于 2023 年 6 月 18 日之前公布 入选候选人确认接受实习：2023 年 6 月 21 日 确认候选人的报告日期：2023 年 6 月 25 日 地点：CSIR - 先进材料和工艺研究所 (AMPRI)，博帕尔 (462026) 实习不提供津贴。 实习期间的食宿费用将按照 SERB、DST 的 Vritika 计划提供。 成功完成实习期后，将向实习生提供证书。
维尼昂信息技术学院（自治）
cation TE SE CC Dist contact 1 NQ R2021011 数学-III Dr.D.Ratna Babu 教授 博士 13 13 KT KRI 9000976638 2 NQ R2021011 数学-III Dr.R.Leela Vathi 助理教授 博士 10 6 HP KRI 9383455555 3 NQ R2021042 开关理论与逻辑设计 Dr K Srinivasa Rao 教授 博士 20 6 8T KRI 9494379031 4 NQ R2021043 信号与系统 Dr.T Lakshmi Narayana 副教授 博士 11 9 HP KRI 8686000546 NQ R2021044 随机变量与随机过程 Dr S Srigowri 教授 博士29 13 X4 KRI 7093322366 6 NQ R2021422 使用 Java 的面向对象编程 Dr.A.Radhika 副教授 博士 23 9 X4 KRI 9885986856 7 49 R2021011 数学-III Dr B Mahaboub 教授 博士 24 15 F0 PKS 8465977870 8 49 R2021011 数学-III Dr K Srinivas 教授 博士 28 28 8A PKS 9908786858 9 49 R2021041 电子器件与电路 Dr DVN Sukanya 副教授 博士 18 18 F0 PKS 9032869703 10 49 R2021042 开关理论与逻辑设计 Dr A Ranganayakulu 教授 博士 30 20 JU PKS 6281311010 11 49 R2021043 信号与系统 Dr M Ratnababu 教授 博士 17 10 F0 PKS 8074506708 12 49 R2021044 随机变量与随机过程 Dr P Srinivasulu 教授 博士 19 19 35 PKS 9676136356 13 7W R2021011 数学-III Dr. D Naga Bhargavi 助理教授 博士 18 18 NN GTR 9490514627
DeSVig：工业人工智能系统中针对对抗性攻击的去中心化快速警惕
摘要 — 单独增强单个深度学习模型的鲁棒性只能提供有限的安全保障，尤其是在面对对抗性示例时。在本文中，我们提出了 DeSVig，这是一个去中心化的 Swift Vigilance 框架，用于识别工业人工智能系统 (IAIS) 中的对抗性攻击，使 IAIS 能够在几秒钟内纠正错误。DeSVig 高度去中心化，提高了识别异常输入的有效性。我们尝试使用特殊指定的移动边缘计算和生成对抗网络 (GAN) 来克服由行业动态引起的超低延迟挑战。我们工作最重要的优势是它可以显着降低被对抗性示例欺骗的失败风险，这对于安全优先和延迟敏感的环境至关重要。在我们的实验中，工业电子元件的对抗样本由几种经典的攻击模型生成。实验结果表明，DeSVig 比一些最先进的防御方法更强大、更高效、更具可扩展性。
驯化Vigna stipulacea：染色体级...
在全球气候变化带来的挑战下增加粮食生产，从头驯化的概念（利用耐心的野生物种作为新作物）最近引起了人们的关注。我们以前曾在豆类维格纳氏菌（Minni payaru）的诱变人群中鉴定出具有所需的驯化性状的突变体，为新命运的试点。鉴于有多种耐心的野生豆类物种，使用反向遗传学建立有效的驯化过程很重要，并确定负责驯化性状的基因。在这项研究中，我们使用Vigna stipulacea ISI2突变体将VSPSAT1识别为负责降低硬种子的候选基因，该基因从镜头凹槽中吸收水。扫描电子显微镜和计算机断层扫描显示，ISI2突变体的蜂窝状蜡密封镜头凹槽比野生型较小，并且从透镜凹槽中取水。我们还鉴定了ISI2突变体的多效性效应：加速叶片衰老，种子大小的增加和每个豆荚的种子数量减少。在这样做的同时，我们在11个染色体和30,963个注释的蛋白质编码序列中生产了441 MBP的二木杆菌全基因组组件。这项研究强调了野生豆类的重要性，尤其是维格尼亚属的豆类，对生物和非生物胁迫的耐受性对于气候变化期间的全球粮食安全。
碳减少计划2024.Docx-警惕保护
警惕性在2022年取得了成功，成为了企业社会责任的野心，成为了第一个也是目前唯一的英国（以及全球）许可的安全公司获得认证的B Corp地位。现在是实现这一非凡壮举的仅有的1000家公司之一，该公司强调了公司致力于改善其环境，社会和治理（ESG）绩效的实力。警惕性令人难以置信地加入B Corp社区的公司社区，致力于成为世界善良的力量。在此处了解有关Vigilance和B Corp的更多信息：https：//www.bcorporation.net/en-us/find-a-b-corp/company/vigilance-properties-ltd
![黑豆 [Vigna] 的遗传学、基因组学和育种...](/simg/6/63958e51a91c0fee5a7ca1caedab25f5a752827a.webp)
黑豆 [Vigna] 的遗传学、基因组学和育种...
黑豆 [ Vigna mungo (L.) Hepper] 是一种营养丰富的豆科作物，主要生长在南亚和东南亚，其中印度的种植面积最大，那里的黑豆作物受到多种生物和非生物胁迫的挑战，导致产量严重损失。改善遗传收益以提高农场产量是黑豆育种计划的主要目标。这可以通过开发对主要疾病（如绿豆黄花叶病、乌豆叶皱缩病毒、尾孢叶斑病、炭疽病、白粉病）和昆虫害虫（如白蝇、豇豆蚜虫、蓟马、茎蝇和豆象）具有抗性的品种来实现。除了提高农场产量外，结合市场偏好的性状还能确保采用优良品种。黑豆育种计划依赖于有限数量的亲本系，导致所开发品种的遗传基础狭窄。为了加速遗传增益，迫切需要纳入更多不同的遗传物质，以改善育种群体的适应性和抗逆性。本综述总结了黑豆的重要性、主要的生物和非生物胁迫、可用的遗传和基因组资源、潜在作物改良的主要性状、它们的遗传以及黑豆用于开发新品种的育种方法。
关于利用组织培养的洞察力，以帮助cow豆（Vigna unguilata L.）改进的新育种技术
Cow -pea（Vigna Unguiculata L.）是一种未充分利用的蔬菜豆类土著，主要在非洲种植和消费。但是，它在农业生产和消费方面的影响力在全球范围内已扩大。这种有弹性的作物以承受各种环境压力的能力而闻名，使其适合小型农民常用的边际作物生产系统。尽管cow豆具有对干旱的耐受性，但它对盐度胁迫和生物剂尤其敏感。对干旱的耐受程度在不同的品种之间有所不同，这需要进一步的研究才能开发出更多的弹性品种。不断变化的气候模式和相关的不确定性凸显了迫切需要繁殖更多弹性和生产性的牛皮品种。传统的植物育种技术产生了新的牛p，但是耕种的牛皮纸中的遗传多样性有限，为未来的传统繁殖工作带来了挑战。新的育种技术（NBT），包括基因编辑工具，单碱基对改变和DNA甲基化方法，为加速牛港改善提供了有希望的替代方法。然而，这种方法还面临着与组织培养中器官发生（OG）和体细胞胚发生（SE）成功相关的挑战。本综述研究了组织培养的挑战和进步，以提高cow豆生产力和针对非生物和生物胁迫的韧性。
红树林和雨林土壤的微生物表征，以及尼日利亚河流州的牛豆（Vigna Unguiculata L. Walp）种植
摘要 - 不同的微生物群存在于雨林和红树林植被土壤类型中，但对其人口和多样性的了解不多，因此，进行了这项研究，以评估和比较微生物的季节性变化，以及在尼日利亚州河流州哈科尔特港的两种植被土壤中的植被类型的多样性。在干燥和雨季中收集了顶部土壤（0-15cm）和地下土壤（15-30厘米）的样品，并进行标准分析。cow豆在栽培之前和之后的不同土壤和微生物种群中也进行了种植。结果表明，在干旱季节，红树林和雨林植被类型的微生物种群比其他季节都显着（P≤0.05）。微生物种群的范围是：总杂质细菌7.8-25.0 x105cfu/g和6.6-22.1 x105cfu/g;总核真菌2.0-5.4 x103cfu/g和0.3-0.9 x 103 cfu/g;放线菌0.2-3.7x103cfu/g和0.2-0.9x103cfu/g;硝化细菌0.2-6.9 x102 cfu/g和0.2-5.0x102cfu/g;氮固定细菌（0.2-1.3x102cfu/g和0.2-1.5x102cfu/g）分别用于雨林和红树林土壤。在所有季节中，总共分离出33种细菌，2种放线菌和15种真菌。芽孢杆菌是最主要的细菌，而曲霉菌是两种植被类型和所有季节中最为主要的真菌。牛豆种植和季节性变化后，不同土壤中的微生物种群增加了微生物多样性和种群。索引术语 - 植被，土壤，特征，细菌，真菌
算法监视与自我行为：监管限制...
Amaka，年轻的黑客和DeepMask专家是Kai-Fu Lee和Chen Qiufan的众神的虚构人物。这个故事发生在湖泊中 - 被称为“非洲西部硅谷”，这是一种包裹在未来派和反乌托邦场景中的巨大，面部识别摄像头会自动收取公共交通率[1]，清洁机器人在街道上流通，人们可以与户外互动。为了避免征收关税的支付，最重要的是，阿马卡戴上了3D面具，以绕过识别算法的识别算法，这使湖泊成为一个泛滥的物种，使米歇尔·福考（Michel Foucault）的世界融合了米歇尔·福考（Michel Foucault（Watch and Punish））和乔治·奥威尔（George Orwell）（1984年），并在数字生态系统中脱颖而出。
斑点纹状体神经元对环境价调节运动活力
Sarah Hawes 1，Bo Liang，3，Braden Oldham 1，Braden Oldam 1，Lupeng Wang 1，Bin Song 1，