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综合转录组和代谢组分析揭示了orychophragmus vileaceus
结果和讨论：基于代谢组数据，总共鉴定了152个氟代谢物，其中大多数是槲皮素和kaempferol。对三个氟样品中代谢产物的比较分析表明，两种花色苷，peonidin-3-葡萄糖苷和delphinidin 3-（6'' - malonyl-葡萄糖苷）是颜料最有可能造成O. Violeaceus的花瓣的颜色。随后的转录组分析显示，在三组流量中，有5,918个差异表达的基因，其中87个编码了花青素生物合成途径中的13个关键酶。在紫色流中，两个转录因子OVMYB和OVBHHH的高表达表明它们在花青素生物合成的调节中的作用。通过整合代谢组和转录组数据，编码花青素合酶的卵子在紫色流中显着上调。卵形是负责将无色白细胞蛋白酶转化为彩色花青素的酶。这项研究提供了对O. violaceus颜色发育的分子机制的新见解，为浅色颜色育种奠定了基础。
讲习班时间表和扬声器列表-CSE IITH
11.00am - 11.30am AI and ML: A New Era in Healthcare with Focus on Low Resource Settings Prof. Kshitij Jadhav, IIT Bombay, India 11.30am - 12.00pm Privacy-preserving Open Benchmarking: Digital Public Goods for AI in Healthcare Prof. Nisheeth Srivastava, IIT Kanpur, India 12.00pm - 12.30pm Multi-Agent System对于肿瘤学和医学的未来，美国CTO的Shivang先生2.30pm -3：00 pm朝公平的精确肿瘤学使用AI Naveen Sivadasan博士，印度TCS创新，3.00pm -3.30pm-下午3点30分 - 量化人类健康教授G. Narahari教授，印度IIT Hyderabad，印度IIT Hyderabad，India 3：30 pm -6.00 pm -6.00 pm -6.00 pmm -C. Krishna Moame＆C. Krishna Mohan，Indry＆ram andir D.Srishna Mohan，iit d.srishna Mohan，IIT D.美国，美国
PAN -OS最佳实践研讨会-Palo Alto
●高级威胁预防与Palo Alto基于云的威胁分析基础架构集成在一起，例如先进的URL过滤●现在，ML模型在实时造成效果上进行深入学习●首次ML模型专注于命令和控制（C2）策略，例如Cobalt Strike of Cobalt Strike of Cobalt Strike。停止了这些新策略的96％。对常规TP策略的改善48％●Pan-OS Nova（11.0）添加了ML模型，以专注于注射攻击。90％的攻击停止了未解决的系统，并在0天注射攻击方面提高了60％。●必须训练ML模型。帕洛阿尔托（Palo Alto）拥有最大的威胁分析，这要归功于野火和庞大的客户群。将来，通过更多的威胁模型，将改善云安全基础架构。
综合技能计划 CSIR-AMPRI 博帕尔
新德里科学与工业研究委员会推出了技能计划，以符合技能发展与创业部的旗舰计划，该计划旨在实现“技能印度”的愿景。该计划的目的是让大量年轻人接受与行业相关的技能培训，帮助他们找到更好的工作。为了实现这一目标，博帕尔的CSIR-AMPRI启动了不同的技能计划，通过提供培训让年轻人以就业为导向。本文简要介绍了所提供的课程详情。
关于研讨会
NITK SURATHKAL 自 1960 年成立以来，卡纳塔克邦国立技术学院 (NITK)，Surathkal 已经成为一所提供优质技术教育和支持研发活动的顶尖机构。印度政府根据 2007 年 NIT 法案第 29 号授予 NITK 国家重要机构地位，并一直被评为印度十大技术机构之一。目前，NITK 提供 9 个学士学位、28 个硕士学位和博士学位课程。该学院位于芒格洛尔市以北 22 公里处，沿着 66 号坎亚库马里-孟买国家公路，占地 300 英亩，周围森林密布，东面是风景如画的西高止山脉，西面是阳光普照的阿拉伯海沙滩。NITK 致力于提高人力资源的能力和潜力，目标是将他们培养成各自领域的领导者。我们的愿景是追求卓越，在技术教育方面具有全球竞争力，并专注于知识的吸收、生成和传播。 为期一年的活动展示了 NITK 在其各个活动领域的辉煌贡献，并预测了未来几年的新举措。 NITK 中央研究中心
引用：Piasecki, S. & Morosoli, S. & Helberger, N. & Naudts, L. (2024)。人工智能生成的新闻：《人工智能法案》中的透明度条款是否满足了新闻读者的期望？互联网政策评论，13 (4)。https://doi.org/10.14763/2024.4.1810
摘要：人工智能生成的内容在人们生活中的出现越来越多，而能够有效浏览和区分此类内容的重要性与透明度有着内在联系，我们的研究重点是透明度，我们通过评估《人工智能法案》第 50 条来研究这一概念。本文呼吁采取行动，在指定《人工智能法案》的透明度要求时考虑最终用户的利益。它侧重于一个特定的用例——媒体组织在生成人工智能的帮助下制作文本。我们认为，目前的形式下，第 50 条留下了许多不确定性，并且有可能在保护自然人免受操纵或赋予他们采取保护行动的权力方面做得太少。本文结合文献和调查数据分析（基于代表荷兰人口的样本），就《人工智能法案》透明度义务的实施提出了具体的政策和监管建议。其主要目的是回答以下问题：如何协调《人工智能法案》适用于人工智能生成的数字新闻文章的透明度规定与新闻读者对操纵和赋权的看法？
学术规划研讨会
● 在大学要求下：您可以以一年级学生（单击）或转校生（单击）的身份找到您的 GE ● 在第一年的示例中，缺少的 GE 要求显示为红色，正在进行的工作部分显示为蓝色，已完成的定量/正式技能显示为绿色。该学生达到 Q/FS，AP 计算机科学学分标有 TP（转校通过等级） ● 检查您的学位审核，看看 AP/IB 或转校课程是否符合任何 GE 要求 ● 在转校的示例中，这名学生是 IGETC 转校生，需要 MMW 121R 和 MMW 122。（单击）他们目前正在学习 MMW 121R，并且需要在冬季参加 MMW 122。 ● 没有转校协议的一般转校生需要检查他们的学位审核中是否缺少 GE。请咨询 ERC Advising，看看您是否有可以申请满足 GE 要求的转校课程。