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IREDA 在古吉拉特邦 GIFT 城成立子公司
他补充说，IREDA 加入 IFSC 有望开启新的商业前景，并在可再生能源领域建立全球影响力。这一战略举措符合我们通过国内外可再生能源投资促进可持续发展的愿景。随着 IREDA 加入 IFSC，我们预计将获得更多创新融资选择，加强与国际投资者的合作，推动国内外可再生能源项目的发展。
II型Crigler-Najjar综合征：病例报告和文献评论
概率的父母之间没有血缘关系。确认了II型中枢神经系统的诊断，通常会提取和测序他的父母的血液基因组DNA及其父母的血液基因组DNA。遗传测试结果显示两个可疑的纯合致病突变。一个突变是C.1456 T> G P.Y486D纯合突变。Y486D位于外显子5上，将1,456胸腺素（T）改为鸟嘌呤（G），并将残留物486酪氨酸（Tyr）变成天冬氨酸（ASP）。他的父母是C.1456 T> G P.Y486D杂合载体（补充数字S1A – C）。另一个突变是c.211g> a p.g71r纯合突变。g71r位于外显子1中，将211鸟嘌呤（g）突变为腺嘌呤（a），并将残基71从甘氨酸（Gly）变化为精氨酸（ARG）。他的父亲是C.211G> p.g71r纯合子载体，没有任何症状，他的母亲是杂合携带者（补充数据S1D – F）。
无人机的实时对象检测和跟踪...- ijarcce
摘要：无人机新闻自主系统的发展代表了现代媒体报道中的一个重大飞跃。它旨在通过使用Yolov8算法整合实时对象检测和跟踪功能来彻底改变新闻实践。的主要目标是创建一个可靠且用户友好的系统，使无人机能够自主捕获行动中的记者的镜头，消除了对新闻业无人机操作的手动驾驶和提高效率和安全性的需求。将YOLOV8算法的效率和安全性范围捕获，从而自动识别和跟踪新闻记者的范围，并自动捕获新闻范围。拟议系统的关键特征包括自动飞行控制，用户友好的无人机操作和监控的接口以及强大的安全措施，以最大程度地减少事故和错误的风险。通过简化无人机试验的技术方面，记者可以将精力集中在内容创造上，从而导致更高的质量和更相关的新闻业范围。总而言之，使用YOLO算法将实时对象检测和与无人机进行跟踪的整合代表了自动无人机新闻业中的一个重大飞跃，使记者有能力有效，安全地捕捉引人注目的镜头，同时为全球受众的讲故事体验丰富。关键字：自主，系统，无人机新闻，实时对象检测，跟踪功能，yolov8算法。
新时代种姓政治在城市古吉拉特邦的复兴
摘要本文询问了种姓和零工经济之间的联系，以及这些联系在古吉拉特邦西印度西部城市艾哈迈达巴德（Ahmedabad）昔日的米尔市政治行动中如何发挥作用。它问，在艾哈迈达巴德（Ahmedabad）高度种姓隔离的城市空间中，来自下层种姓的演出经济工人如何导航？是什么促使他们在城市寻找演出工作时加入自己的种姓集体？文章通过人种学询问解释说，尽管零工经济的最近出现为较低种姓的年轻求职者提供了从农村中基于种姓的职业的逃生途径，但其种姓身份被战略性地掩盖并强调，以告知他们在Urban中导航的选择，政治愿望和经济焦虑。合同工作的不可预测和不确定的性质巩固了种姓和亲属船网，以获取有关城市零工经济中可用工作的工作和信息。这反过来促进了城市社区中年轻人的重新政治行动，增强了该地区的种姓政治。
实施基于太阳能的E -IJarcce
ECE部，东西部理工学院，印度班加罗尔5摘要：士兵健康监测系统（SHMS）是一种全面的解决方案，旨在通过不断监控重要的健康参数来确保军事人员的福祉。 该系统结合了一系列传感器，包括心跳传感器，温度传感器，振动传感器和GP，与Arduino MicroController和NodeMCU连接，用于实时数据采集和分析。 该系统对士兵的健康状况提供了宝贵的见解，以便在异常时进行及时干预。 系统的核心组件包括用于监测脉搏速率的心跳传感器，用于体温测量的温度传感器以及用于检测外部影响或异常运动的振动传感器。 这些传感器连接到Arduino微控制器，该微控制器处理数据并在LCD屏幕上显示。 此外，集成了GPS模块以跟踪士兵的位置，从而提高情境意识。 士兵健康监测系统具有继电器和一个调节体温的毛发设备。 在极端的环境条件下，可以激活毛皮器装置以冷却或加热士兵的身体，从而确保最佳的生理状况。 继电器还可以在紧急情况下触发警报或警报。 为了增强通信和情境意识，该系统利用NodeMCU模块进行无线连接。 关键字：微控制器ATMEGA16A，太阳能电池板，可充电电池，温度传感器，心跳传感器，毛皮板，GSM，GPS。ECE部，东西部理工学院，印度班加罗尔5摘要：士兵健康监测系统（SHMS）是一种全面的解决方案，旨在通过不断监控重要的健康参数来确保军事人员的福祉。该系统结合了一系列传感器，包括心跳传感器，温度传感器，振动传感器和GP，与Arduino MicroController和NodeMCU连接，用于实时数据采集和分析。该系统对士兵的健康状况提供了宝贵的见解，以便在异常时进行及时干预。系统的核心组件包括用于监测脉搏速率的心跳传感器，用于体温测量的温度传感器以及用于检测外部影响或异常运动的振动传感器。这些传感器连接到Arduino微控制器，该微控制器处理数据并在LCD屏幕上显示。此外，集成了GPS模块以跟踪士兵的位置，从而提高情境意识。士兵健康监测系统具有继电器和一个调节体温的毛发设备。在极端的环境条件下，可以激活毛皮器装置以冷却或加热士兵的身体，从而确保最佳的生理状况。继电器还可以在紧急情况下触发警报或警报。为了增强通信和情境意识，该系统利用NodeMCU模块进行无线连接。关键字：微控制器ATMEGA16A，太阳能电池板，可充电电池，温度传感器，心跳传感器，毛皮板，GSM，GPS。如果有异常的健康参数或关键情况，士兵健康监测系统将被编程为通过各种通信渠道（例如SMS或电子邮件）将即时通知发送给指定的收件人。实时健康监测，环境适应和智能警报机制的结合使士兵健康监测系统成为维护军事人员福祉的有效工具。这项技术不仅确保紧急情况下迅速进行医疗护理，而且还促进了积极的措施，以优化士兵绩效和任务成功。
tirzepatide（Mounjaro®）FactSheet
•Tirzepatide在英国以Mounjaro®品牌商业提供。请按Brand（Mounjaro®）开处方。•用于喷射一次性kwikpen®的多剂量mounjaro®解决方案是英国当前唯一可用的设备/配方。有关Kwikpen®的更多临床信息，请参阅SMPC。请确保已就使用Kwikpen设备的使用咨询患者。•请注意，Kwikpen®包装不包含针。螺丝式注射器（4mm）和Sharps bin需要单独开处方。如果尚未处方针（与其他设备一起使用），请为一包100针（将持续> 2年）发布急性处方。请参阅肯特和梅德韦的胰岛素笔针和首选配方选择的指南。
“太阳能无线电动汽车充电系统” -Ijarcce
摘要：电动汽车（EVS）在全球范围内获得关注，作为对运输需求的可持续解决方案，有望减少对化石燃料的依赖和降低的排放。但是，方便且环保的基础设施的挑战仍然存在。该项目通过引入由太阳能提供动力的动态电动汽车充电系统来应对这一挑战。该系统利用12V太阳能电池板来利用可再生能源，将其转换为电源以充电电动电池。设置该系统与众不同的是其无线传输技术，在车辆启动时可以连续充电。这消除了对外部电源的需求或停止充电，增强了EV使用的便利性和效率。系统操作的中心是Arduino Uno微控制器单元，该单元管理充电过程并确保最佳的能量传输。有关充电状态和性能的实时数据显示在16 x 2 LCD显示屏上，为用户提供了宝贵的见解。关键组件（例如DC转换器，传输电路和铜线圈）被无缝集成以促进有效的充电。这种集成不仅确保了平稳的充电体验，还强调了系统的可持续性和环境友好。总而言之，该项目为电动汽车充电基础架构的挑战提供了整体解决方案。关键字：太阳能，无线充电，电动汽车，Arduino Uno，DC转换器，变速箱电路，可持续充电，动态充电系统通过利用太阳能并采用无线传输技术，它为电动汽车用户提供了可持续，高效且方便的充电选项，最终为更绿色，更可持续的未来做出了贡献。
使用机器学习的摩尔斯密码检测器-IJarcce
摘要：该研究项目的目的是通过利用ESP32微控制器的功能和机器学习能力来创建莫尔斯代码检测系统。一种持久的通信技术，摩尔斯码可用于紧急信号和低功率通信。为了开发灵活而有效的摩尔斯代码检测器，我们计划将当代技术与常规通信方法相结合。该项目的主要目标是创建一个可以精确识别并解码包含Morse代码消息的小型设备。核心处理单元，ESP32微控制器，负责预处理和信号采集。它还为遥控和数据传输提供了平滑的网络选择。为了识别Morse代码信号，我们使用机器学习方法。关键字：ESP32，卷积神经网络，经常性神经网络，信号预处理，音频捕获，实时识别，物联网（IoT），远程监控，通信技术，紧急信号，低功耗通信。
使用深度学习的深层音频检测-IJarcce
摘要：Deepfake技术的兴起对多媒体内容的真实性和完整性（包括录音）构成了重大威胁。应对这一挑战，该项目提出了一种基于深度学习的方法来检测DeepFake音频。利用机器学习和信号处理的进步，该系统旨在以高精度区分真正的和操纵的音频记录。该项目始于对现有的深层检测技术的全面探索，尤其是在音频操纵的上下文中。随后，设计和实施了一种新颖的深度学习体系结构，以有效地捕获指示音频操作的微妙提示和模式。该系统的关键组件包括针对音频数据的独特特征的功能提取模块，以及在真实的和Deepio Audio samples和Deepio Audio sample上训练的深神经网络模型。通过广泛的实验和评估，在各种类型的音频操纵技术和复杂水平上评估了开发系统的有效性和鲁棒性。关键字：深层，音频操纵，深度学习，检测，特征提取，神经网络
pembelajaran机器学习
摘要 - 机器学习是一个可以学会做出自己决定的系统，而无需人类重复编程，以便计算机可以变得更聪明并从数据中学习。基于其学习技术，可以通过使用标记的数据集（数据培训）来区分监督的学习，而无监督的学习得出了基于数据集的结论。用机器学习使用数据集形式的输入来产生正确的分析。解决方案是使用Python，该Python提供用于创建机器学习的算法和库。人工智能（AI）几十年后再次上升。人工智能再次流行，其应用程序在当今的业务应用程序和社交媒体中进行了大规模进行，例如Facebook，Twitter，Google，Amazon，甚至来自印度尼西亚的各种大型应用程序，例如Go-Jek，Tokopedia等。本书中的讨论结构包括3个主要部分，即（1）机器学习和人工智能概念（2）机器学习的Python编程基础知识以及（3）使用Python的机器学习应用程序的示例，通过实施多种算法，既有监督的学习又是不受欢迎的学习。几个案例研究都在全面讨论，从了解算法，数据集处理到开发机器学习模型结果的培训，测试以及可视化。