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部长指导在Sargaalaya Gateway的Kollam Bioviptility Hub上开始工作
该项目最初是在2021 - 22年预算中宣布的，它符合该州可持续旅游业发展的更广泛的目标，为游客提供了令人难以置信的经验，同时保证了在筹集环保友好且最先进的基础设施的情况下为当地人口提供财务福利。他们将包括Kollam Marina，Ashtamudi Lake解释中心，一家浮动餐厅，生物多样性步道，冒险公园，儿童公园和Walkway。
PKM-2024-Skema-Poet-report-Report.pdf
与2024 PKM实施期末有关，我们认为，PKM资助学生必须将最终报告上传为PKM活动的最终输出，以确保根据计划进行活动并完成财务日志填写，以填写财务日志，以填写对国家预算的资金的使用，以实现资金的责任，以发展学生的创造力。与此相关的是，尚未上传最终报告或尚未完成的附件学生团体可以关注以下事项：
naas asc 2025 gbpuat 最终公告
印度国家农业科学院 (NAAS) 是印度一家著名的机构，致力于推动农业研究、教育和政策发展。NAAS 成立于 1990 年，通过促进农业科学的卓越发展并为科学家提供合作和分享知识的平台，在塑造印度农业的未来方面发挥着至关重要的作用。该学院开展各种科学项目、发表研究成果并提供政策建议以解决农业中的关键问题。通过其活动，NAAS 旨在提高印度农业的生产力、可持续性和盈利能力，为国家的粮食安全和农村发展做出重大贡献。
Mattila，Jaakko，Viitanen，Arto，Fabris，Gaia，Strutynska，Tetiana，Tetiana，Korzelius，Jerome和Hietakangas，Ville（2024）干细胞MTOR MTOR信号指导R
成年肠是一个区域化器官，其大小和细胞组成是根据营养状态调整的。这涉及肠道干细胞（ISC）增殖和分化的动态调节。Nu-Trient信号如何控制细胞命运决策以驱动细胞类型组成的区域变化尚不清楚。在这里，我们表明肠道营养适应涉及细胞大小，细胞数和分化的区域特异性控制。我们发现MTOR复合物1（MTORC1）的激活以特定于区域的方式增加了ISC的大小。mTORC1活性促进了三角洲表达，将细胞命运引导到吸收性肠细胞谱系，同时抑制分泌的肠肠分离细胞分化。在老化的苍蝇中，ISC MTORC1信号被解剖，组成型高且对饮食无反应，可以通过终身间歇性禁食来缓解这种饮食。总而言之，MTORC1信号传导有助于ISC命运决策，从而使肠道细胞分化的区域控制对营养。
可解释的人工智能，用于数据驱动的反馈和智能行动建议，以支持学生自我调节 Muhammad Afzaal
摘要 自我调节学习 (SRL) 是一种认知能力，在促进学生有效制定策略、监控和评估自己的学习行为方面具有明显意义。研究表明，缺乏自我调节学习技能会对学生的学业成绩产生负面影响。有效的数据驱动反馈和行动建议被认为对 SRL 至关重要，并显著影响学生的学习和表现。然而，向每个学生提供个性化反馈的任务对教师来说是一个重大挑战。此外，由于大多数课程的学生人数众多，为个性化建议确定适当的学习活动和资源的任务对教师来说也是一个重大挑战。为了应对这些挑战，一些研究已经探讨了基于学习分析的仪表板如何支持学生的自我调节。这些仪表板提供了一些关于学生成功和失败的可视化（作为反馈）。然而，虽然这种反馈可能有益，但它并没有提供有见地的信息或可行的建议来帮助学生提高学业水平。可解释的人工智能 (xAI) 方法已被提出来解释此类反馈并从预测模型中产生见解，重点关注学生在正在进行的课程中需要采取的相关行动以改进。此类智能活动可以作为数据驱动的行为改变建议提供给学生。本论文提供了一种基于 xAI 的方法，可以预测课程表现并计算信息反馈和可操作的建议，以促进学生的自我调节。与以前的研究不同，本论文将预测方法与 xAI 方法相结合，以分析和操纵学生的学习轨迹。目的是通过为该方法提供的预测提供深入的见解和解释，为学生提供详细的、数据驱动的可操作反馈。与单独的预测相比，该技术为学生提供了更实用和有用的知识。所提出的方法以仪表板的形式实施，以支持大学课程中学生的自我调节，并对其进行了评估以确定其对学生学业成绩的影响。结果表明，仪表板显着提高了学生的学习成绩并提高了他们的自我调节学习技能。此外，研究发现，所提出的方法提出的建议对学生的表现产生了积极影响，并帮助他们进行自我调节。
纳米结构石墨烯上非aacenes的有效光生成
通过低温扫描隧道显微镜和光谱学的低温扫描隧道显微镜和光谱研究，已经研究了在RU（0001）上生长的纳米结构上的外延地石墨烯（纳米结构上的外延石墨烯）上的非成激素的表面光学。存在空间位于前体被吸附的区域中的空间位置，并在电磁频谱区域进行努力访问的区域，在那里进行N-π *跃迁，允许将前体转化为100％。在最新的理论计算的帮助下，我们表明，这种高收率是由于传入的光以及随之而来的电子转移到前体的无弹性散射机制的有效人数。我们的发现是实验证实，表面状态可以在复杂的表面光化学中发挥重要作用
引文 Fadhel FH、Sufyan NS、Alqahtani MMJ 和 Almaamari AA (2024) 对 COVID-19 的焦虑和恐惧是解释疫苗犹豫的潜在机制
冠状病毒继续对全球公共卫生构成重大挑战，新变种的出现需要进一步努力来控制和管理病毒。在这种情况下，接种疫苗是限制 COVID-19 大流行蔓延的重要方法。然而，疫苗犹豫是阻碍遏制冠状病毒努力的最重要和最具影响力的问题之一；它与其他对疫苗接种有直接或间接影响的因素有关，包括心理因素 ( 1 , 2 )。然而，在中东和阿拉伯国家，COVID-19 疫苗犹豫与心理健康之间的关联尚未得到充分研究。因此，确定这些心理因素以制定干预措施和促进疫苗接受度非常重要 ( 3 )。多项研究发现，在 COVID-19 大流行期间，普通公众或医护人员中精神健康障碍的患病率增加，尤其是焦虑、恐惧和抑郁 ( 1 , 4 )。这些研究结果虽然有用，但并未超越疫情爆发到疫苗接种阶段，它们探讨了精神健康障碍，但并未将其与 COVID-19 疫苗犹豫直接联系起来，而且它们解释某些人为何不愿接种疫苗的能力仍然有限 (5)。研究人员一致表示，在 COVID-19 大流行期间报告的焦虑和抑郁症状的增加可能对疫苗犹豫产生影响 (6)。然而，先前针对这一问题的研究结果存在显著差异。例如，由于社交限制而每天感到焦虑、悲伤和烦躁的参与者对疫苗犹豫不决，而仅在某些日子报告同样感受的参与者犹豫不决较少 (7)。其他研究表明，报告有焦虑或抑郁症状的人对疫苗犹豫较少 (5)。虽然焦虑、恐惧和其他心理障碍似乎是疫苗犹豫的原因之一，但心理障碍和犹豫之间的关系可能是相互的。对疫苗安全性和有效性的担忧以及可能的副作用会引发疫苗犹豫和抵制。因此，犹豫不决的个人与社会直接对抗，因此会面临更多
引文 Abouzed M, Salama B, Gabr A, Elag KA, Soliman M, Elsaadouni N 和 Elzahab NA (2024) 智能技术使用对个人睡眠质量的影响
自闭症谱系障碍 (ASD) 是一种神经发育疾病，其特征是持续存在社交沟通和互动障碍，以及行为、兴趣或活动模式受限且重复 (1)。ASD 患者面临的常见并发问题之一是睡眠障碍，表现为入睡困难、夜间频繁醒来和睡眠质量差 (2,3)。ASD 患者的睡眠问题与一系列负面后果有关，包括核心自闭症症状加剧、白天功能受损以及患者及其家人的生活质量下降 (4,5)。近年来，智能手机、平板电脑和电脑等智能技术的普及在日常生活中越来越普遍，包括 ASD 患者。虽然这些设备可以提供教育和娱乐价值，但人们担心它们的使用可能会影响睡眠质量，尤其是蓝光发射和刺激内容 (6-8)。初步研究表明，睡前过度看屏幕和接触蓝光可能会扰乱自然的睡眠-觉醒周期和褪黑激素的产生，导致入睡困难和睡眠片段化（9-11）。我们可以通过时间生物学和认知行为框架的视角来理解智能技术对睡眠质量的影响。根据时间生物学理论，接触电子设备屏幕发出的蓝光会阻碍褪黑激素的分泌，扰乱调节睡眠-觉醒周期的昼夜节律（9）。褪黑激素是由松果体产生的一种激素，在启动睡眠和确保睡眠质量方面起着至关重要的作用。接触蓝光，尤其是在晚上，会延缓褪黑激素水平的上升，使入睡变得更加困难（11-17）。此外，失眠的认知行为模型 (18) 表明，睡前从事刺激或唤醒活动（如玩游戏或浏览社交媒体内容）可增强认知和生理唤醒，从而使入睡更加困难。该模型提出，失眠症患者会形成与睡眠相关的不良习惯和思维模式，从而使睡眠障碍持续存在 (19)。对于患有自闭症谱系障碍 (ASD) 的人来说，智能科技对睡眠质量的影响可能尤其显著。许多 ASD 患者在感觉处理方面面临挑战 (20)，这可能使他们对蓝光和电子内容的刺激作用更加敏感。此外，当科技扰乱睡前常规时，ASD 的核心症状（如过渡困难和坚持常规）可能会加剧 (2)。事实上，初步研究表明，自闭症儿童和青少年的屏幕时间增加与睡眠质量较差之间存在关联（12、13）。尽管自闭症患者的睡眠障碍患病率很高，且影响深远，但关于智能技术对这一人群睡眠质量的具体作用的研究却很少。虽然有少数研究发现了儿童屏幕时间增加与睡眠质量较差之间的关联，但
Amaan Chaudhry
国家农场2024年5月 - 2024年12月，软件工程师Intern遥控器●设计和实施AWS资源（Lambda，Glue，DynamoDB，S3，API Gateway，Athena，Athena），以优化数据配置工具的体系结构，改善数据目录中数据集的数据质量和完整性。●使用API Gateway和Lambda开发和部署了Restful API，集成了前端和后端组件，以提供无缝的数据分析解决方案，该解决方案在几秒钟到几分钟内介绍了大型数据集。●使用Terraform自动化基础设施供应，并建立了GitLab CI管道，改善了可扩展性并减少了手动努力。●与UI团队合作，以增强React前端功能，修复10多个错误并改善最终用户的用户体验。
