解决方案:通过气候智能技术的韧性Ja那教不仅为农民提供灌溉和作物生产技术,它在一段时间内研究了不同天气变量(例如热量(高温)或霜冻(低温)对不同农作物的破坏性影响。随后,公司的专家提供适用的现场低输入技术,以继续作物生产,从而对由于气候变化而对农作物产生这种有害影响。这样的技术干预是开发的野外方法,旨在减少谷物填充期间小麦作物中发生的热应激损害。
自1960年代以来,高功率非空气呼吸推进系统在太空探索中起着至关重要的作用。离子推进器已成为一种革命性的技术,其效率提高了。目前,有250多个人工卫星利用电动推进来进行地球静止的地球轨道(GEOS)和低地球轨道(LEOS)[1]。诸如太空系统/Loral之类的公司已证明了固定等离子体推进器(SPTS)的可靠性,并在地面测试和卫星操作中进行了10,000多个操作时间[2]。电动推进的广泛使用强调了其在现代太空技术中的重要性,离子推进器提供了高特异性的脉冲和有效的推进剂用法,因此它们是长期任务的理想选择[3]。
1。论文介绍了题为“关于绿色化学的原理和作用的综述,以减少对人类健康的相关影响,并实际上消除了由SRM University,Modinagar(2010)组织的NCGC-10中的NCGC-10的污染。2。撰写的题为“电子学习:趋势和资源基础”的论文由SRM University,Modinagar于2012年4月7日组织。3。在GTER-2012中呈现的题为“有毒重金属离子的Q进行了Q的分离”,该论文于2012年5月11日至13日由Haridwar的Gurukul Kangri University组织,2012年5月11日至13日。4。论文介绍了标题为“纳米医学:新时代的恩赐”,2013年Icnano-2013,由安萨尔大学(Ansal University),古尔冈(Gurgaon)于2013年7月25日组织。5。刊物的论文题为“基于询问的“基于询问”的学习,由电子学习支持:概述:ICRTC-13的概述”,由SRM大学于2013年10月4日至5日由SRM University,Modinagar组织。
[1] D. Aoki,A。Huxley,E。Desolution,D。Braithwaite,J。Flouquet,J。P. Brison,Eve,C。Paulsen,Nature 2001,413。[2] F. S. Bergeret, A. F. Volcov, K. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B. B.模式。物理。2005,77。[3] A. I. Buzdin,修订版。模式。物理。2005,77。[4] M. Eschrig,T。Löfwander,Nat。物理。2008,4,138。 [5]圣约翰,L。Xie,J。J。Wang A. Bernevig,A。Yazdani,Science 2017,358。 [6] S. Ran,C。Eckberg,Q. P. Ding,Y。Furukawa,T。Metz,Science,2019,365。 R. [7] R. Cai,Ye,P.LV,Y。 公社。 2021,12。2008,4,138。[5]圣约翰,L。Xie,J。J。WangA. Bernevig,A。Yazdani,Science 2017,358。 [6] S. Ran,C。Eckberg,Q. P. Ding,Y。Furukawa,T。Metz,Science,2019,365。 R. [7] R. Cai,Ye,P.LV,Y。 公社。 2021,12。A. Bernevig,A。Yazdani,Science 2017,358。[6] S. Ran,C。Eckberg,Q. P. Ding,Y。Furukawa,T。Metz,Science,2019,365。R. [7] R. Cai,Ye,P.LV,Y。公社。2021,12。
通过融合图像可以准确地对任何人体健康问题进行医学诊断。在图像融合中,数据从不同的图片组合在一起,使我们仅在一张图片中就能获得大量信息。图像融合在医学成像应用中起着重要作用,它可以帮助放射科医生在 CT 和 MR 脑图像中发现异常。多模态 (MM) 是融合技术之一。在 MM 中,会融合不同的模态,例如计算机断层扫描 (CT)、正电子发射断层扫描 (PET) 和磁共振成像 (MRI) 扫描。每种模态都有各种特征,具有各种类型的功能信息和互补的解剖结构。用于发现脑中风和肿瘤的常用扫描技术是 MRI 和 CT。在本文中,将同一患者的脑 MR 图像的不同切片:T1 加权 (T1)、T1 对比增强 (T1ce)、T2 加权 (T2) 和液体衰减反转恢复 (Flair) 融合在一起,以诊断脑病理和异常。使用离散小波变换 (DWT)、拉普拉斯金字塔变换技术和主成分分析 (PCA) 融合技术进行了多次实验。对具有更多信息内容的不同融合图像进行了比较分析。这里考虑的性能指标包括峰值信噪比、均方误差和信噪比。进行了不同的实验,使用不同的融合技术对脑部 MR 图像的 Flair 和 T2 切片进行融合,在 SNR 和 PSNR 方面取得了更好的结果。
这位获奖者最近的兴趣之一是将机器学习应用于经济学。在多个参与者将决策委托给同一系统的情况下,推荐系统必须能够适应以避免拥堵。例如,一个拥有数十万居民的城镇中使用的 GPS 应用程序可能会同时向一千名用户推荐同一条去机场的路线,从而导致交通拥堵。乔丹正在努力开发机器学习系统来克服这个问题,反映人们的偏好,同时允许他们在同一系统内协作(例如,选择替代路线以减少每条路线上的交通拥堵)。“我们的目标是让人们和决策系统一起工作,找到对每个人都有价值或合适的解决方案。这是经济学家会考虑的事情,”他在一次采访中解释道。“这并不是要收集大量的知识,了解世界的一切并告诉我们答案。更多的是让我们更好地联系,这样我们就可以彼此获得更多,更有效地合作。我想赋予人类权力,而不是让人工智能告诉人类该做什么。”
摘要 每年,患心血管疾病 (CVD) 的人口比例急剧上升。根据世界卫生组织 (WHO) 的数据,这种疾病每年导致数百万人死亡,这令人心碎。可穿戴技术的显著进步为提供许多有效应对这一疾病的智能方法创造了机会。此外,早期发现 CVD 可以改善药物治疗并加快临床专业人员的治疗过程。这个问题的严重性促使我们提出了一款集成深度学习 (DL) 和物联网 (IoT) 技术的可穿戴智能手表。DL 模型采用变压器编码器设计,用于预测心脏健康状况。为此,使用了来自 MIT-BIH 数据库的心电图 (ECG) 数据。从准确性和执行时间方面评估模型的有效性。此外,将模型的输出与卷积神经网络 (CNN) 模型进行了比较。所提出的模型在 2500 个测试样本上实现了 98.04% 的最高准确率。所提出的模型部署在云端。 ECG 传感器固定在手表上,用于收集人体 ECG 信号并将其发送到云端。云端使用部署的 DL 模型分析数据并预测心脏健康状况。如果心脏健康异常,云端会立即向注册的手机号码发送警报。所提出的智能可穿戴手表可以帮助个人监测健康状况并改善生活质量。
c rungta药物研究学院R1BHILAI *通讯作者:Parag Jain(副教授)rungta药学学院药学系R1 1。引言由于其耐用性,稳定性,防水性,多才多艺的自然成本最低的成本使塑料成为其他可用材料的替代品(Priya等人2021)。随着时间的流逝,它成为我们生活的重要组成部分,并满足了高需求。长链聚合物分子的存在使其分解过程较慢(Bakht等2020)。塑料的降解会产生微型塑料(粒径<5 mm)负责过度毒理学效应(Chen等,2020a; 2020b)。垃圾填埋场,焚化和回收法也不适合由于成本高以及释放温室气体(Hou等人2022; Gao&Sun 2021)。生物降解,即使用微生物的降解是一种环境友好的友好型塑料,通过各种生物学过程,塑料与较短链的Co 2&h 2 O Orsubstances降解:生物端工,生物临界,生物侵蚀和同化,而无需释放任何副产品(2021; Kim et al.2017)。聚合物链在生物降解中被生物群体分解为低聚物和单体(Atanasovaet al.2021)。Micro-Ornermism是破坏塑料的惰性性质,使其具有抵抗力,使其具有脱脂性(Mohanan et al an al an al an al and al。此外,可生物降解的塑料可能有助于制造有用的代谢产物(单体和低聚物)(Mir等人,2017年; Tokiwa等人。2018; Bombelli等。2017)。微生物在聚合链中将碳交换为微分子或二氧化碳和二氧化碳和水,从而有助于土壤生育能力,塑料积累的降低和废物管理成本。2009)。目前将更多优先级用于分离塑料受污染的土壤的有效塑料降解微生物(Muhonja等人。目前的研究旨在将塑料降解细菌与倾倒部位分离并表征细菌。
自主机器人组装的摘要最新进步已显示出令人鼓舞的结果,尤其是在应对精确插入挑战方面。但是,在不同的对象类别和任务之间实现适应性通常需要一个学习阶段,需要昂贵的现实世界数据收集。先前的研究通常假定插入的对象对机器人的末端效果的刚性附着,或者依赖于结构环境中的精确校准。我们提出了一种单发方法,用于高精度接触富含的操作装配任务,从而使机器人仅使用单个演示图像从随机呈现的方向上执行新对象的插入。我们的方法结合了一个混合框架,该框架将基于6-DOF视觉跟踪的迭代控制和阻抗控制融合在一起,从而通过实时视觉反馈促进高精度任务。重要的是,我们的方法不需要预先训练,并且证明了对摄像头姿势校准误差和物体内部姿势的干扰产生的不确定性的弹性。我们通过在现实世界中的广泛实验进行了拟议框架的效果,涵盖了各种高度精确的组装任务。