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对理解花生种子开发法规景观的进展
花生（Arachis hypogaea）是一种以其独特的发育过程而闻名的精油作物，其特征是空中浮动，其特征是地下水果的发展。该作物是多倍体，由A和B亚基因组组成，这使其遗传分析变得复杂。OMICS技术的出现和进步 - 包括基因组学，转录组学，蛋白质组学，表观基因组学和代谢组学 - 显着提高了我们对花生生物学的理解，尤其是在种子发育以及种子相关性状的调节的背景下。在完成花生参考基因组完成后，研究利用OMICS数据来阐明与种子重量，油含量，蛋白质含量，脂肪酸成分，蔗糖含量和种子外套的颜色以及调节性机制的定量性状基因座（QTL）。本综述旨在总结基于参考基因组指导的OMICS研究的花生种子发展调节和性状分析的进步。它概述了在理解花生种子发育的分子基础中取得的显着进步，从而洞悉了影响关键的农艺特征的复杂遗传和表观遗传机制。这些研究强调了法律数据的重要性，以深刻阐明花生种子发育的调节机制。此外，它们为未来与性状相关功能基因的研究奠定了基础，强调了综合基因组分析在促进我们对植物生物学的理解方面的关键作用。
实验设置以探索电池电动汽车的驱动器
1简介汽车行业已成为电动驱动器和电力产品的主要市场。准确的交流电流（AC）和直流电流（DC）电动机在电源转换器供电的广泛的功率和速度上，基于隔热栅极双极晶体管，具有复杂的监控和管理系统已成为现代车辆的固有部分[1]。在这种情况下，探索和测试平台的电池驾驶电动汽车（BEV）完全由电动机推动，如今已引起人们的极大关注。他们允许学习并优化车辆性能，减少真实机器的测试次数并提供安全性。许多研究机构和越来越多的工程学校在其实验室中引入了测试工作台[2]。严重的参考文献描述了在不同的
针对 sc/st/obc/ews/pwd 候选人的特别招聘活动......
工资包含驻扎在瓦拉纳西的中央政府雇员可享受的所有其他津贴。附加福利，例如 HRA、LTC、医疗报销、子女教育津贴、新养老金计划 (NPS) 供款、电话费报销、图书补助、研究启动补助（最高 100 万卢比）、国内和国际会议财政支持等，均应根据学院规范获得。个人物品运输的搬迁费用也根据学院规范提供。试用期：正式任命的试用期为一年。保留：根据印度政府教育部 (GoI) 规则，在不影响资格、经验和能力的情况下，为 SC、ST、OBC、EWS 和残疾人 (PwD) (VH、OH、HH) 候选人保留职位。
COVID-19疫苗的数据驱动部署：
已建立的技术：超过45个国家已经将DHIS2用于其国家免疫计划，而36个国家使用DHIS2进行Covid-19-19的监视现有能力：MOH已实施了DHIS2多年了； DHIS2专家的13个区域HISP集团可自定义的工具：DHIS2完全可自定义，使国家团队可以掌握其系统的所有权，并修改它们以满足当地需求和不断变化的需求。全球标准：HISP与谁和其他全球合作伙伴合作，以确保DHIS2工具包建立在全球标准上，以易于整合，分析和互操作性可持续性投资：向国家提供实施，培训和基础设施的资金，从而有助于长期目标，从而有助于加强卫生系统数字公共善良：DHIS2免费和开放式卫生系统。所有应用程序，移动应用，工具，培训材料，平台改进和创新都在全球共享，没有许可费
数字经济推动旅游业发展——基于英国的实证证据
摘要 数字经济已成为全球旅游业发展的驱动力，利用2011—2019年数据研究数字经济对英国旅游业的影响，发现各国家（地区）数字经济对英国旅游业均产生驱动作用，且呈边际上升趋势。异质性检验表明，数字经济对旅游商务与度假市场产生正向作用，欧洲及OECD国家数字经济水平的提升也促进了英国旅游业的发展。根据影响机制，各国（地区）数字经济可通过改善制度质量、加强市场管控能力、增加贸易自由度等方式促进旅游业发展。最后，从政府监管、数字基础设施建设、数字技术应用等角度提出了相关建议。
AI驱动的军事行动的战略意义
1“在一个键AI.I.指标，中国领先于美国：人才”，《纽约时报》，访问，2024年5月25日，https：//www.nytimes.com/2024/03/03/22/technology/china-ai-ai-talent.htalent.html。2艾伦，托马斯。“人工智能和国家安全”。哈佛肯尼迪学校贝尔弗科学与国际事务中心，2020年4月。3 Kania，Elsa B. “战场奇点：人工智能，军事革命和中国未来的军事力量。” 新美国安全中心，2019年11月。 4中国国务院。 “新一代人工智能发展计划”。 2017年7月20日。3 Kania，Elsa B.“战场奇点：人工智能，军事革命和中国未来的军事力量。”新美国安全中心，2019年11月。4中国国务院。 “新一代人工智能发展计划”。 2017年7月20日。4中国国务院。“新一代人工智能发展计划”。2017年7月20日。
数据驱动的金属添加剂制造过程中温度演变的预测
aabstr abtract Act ..在这项研究中，开发了一种数据驱动的深度学习模型，以快速准确预测温度演化和金属添加剂制造过程的熔融池尺寸。该研究的重点是通过直接能量沉积制造的M4高速钢材料粉末的批量实验。在非优化过程参数下，许多沉积层（以上30）通过由覆层材料对热史的高灵敏度引起的样品深度产生了巨大的微观结构变化。在先前的研究中通过实验测量验证的批量样本的2D有限元分析（FEA）能够实现定义在不同过程设置下温度场进化的数值数据。训练了馈送前向神经网络（FFNN）方法，以重现由FEA产生的温度场。因此，训练有素的FFNN用于预测初始数据集中未包含的新过程参数集的温度字段历史记录。除了输入能量，节点坐标和时间外，还认为五个相关的层数，激光位置以及从激光到采样点的距离可提高预测准确性。结果表明，FFNN可以很好地预测温度演化，在12秒内精度为99％。