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全国性的“前景和挑战>”会议
农村技术系（农业与盟友科学学院），H.N.B。Garhwal大学正在组织一次“有关前景和挑战的全国会议：促进北阿坎德邦山区的可持续农业系统”，重点介绍了印度喜马拉雅地区北阿坎德邦面临的独特挑战。Uttarakhand的地理多样性，范围从28º43'N到31º27'N经度和77º34'东到81º02'e纬度，对山丘种植构成挑战。拥有80万公顷的耕地区域，占地总区域的16％，该州严重依赖雨养农业，导致农作物经常造成水分压力。土壤的生育能力低至中等，关键作物包括大米，小麦，手指小米和豆类。ru ral Technolo gy（Agr iculture＆Allie d s cienc e）的诉讼，H.N.B。ga rhwal Univers Ity是o rganizin g“ natio nal nal关于前景和挑战的会议：促销维持utt arakh和Utt Arakh地区的能力养殖系统和”，重点是使用UT Tarakhand的独特C Hallenges，在DIA的HIMALAYAN AREANALAYAN ENATION中。
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无法维护和检查护栏……在当时的设计标准：未能确保Martin-Robbins正确维护并修复了主题护栏：。。。鉴于护栏的状况，摄像头太靠近道路：未能在受试者碰撞区域保持足够的清晰区域：尽管政策，指南，标准和普遍接受的做法未能警告危险的交通，并且需要这样的警告：。。
社论：神经门诊学的进步和观点
胎盘对于维持妊娠和胎儿发育至关重要。它通过控制母体和胎儿循环之间的氧气，营养和废物产物的运输来调节胎儿生长。它也可以用作保护性和选择性的屏障，从而通过对胎儿有害的激素，有毒药物和病原体的通过。最近的研究表明，胎盘在保护和塑造发育中的大脑中的作用更为特殊。胎盘会产生大量的神经活性激素，生长因子和免疫分子，这些激素可以以区域和性别依赖性方式影响大脑发育轨迹。因此，胎盘功能障碍或破坏可能会为长期神经和精神病性病的发育中的大脑编写。越来越多的证据与胎盘生理学和大脑发育联系起来，导致了新的领域创造的“神经门诊学”的出现。当前的研究主题探讨了神经门诊学方面最新研究的不同方面，并为连接胎盘生理学和大脑发育的一系列关联提供了新的见解。早产是指妊娠37周之前的任何活产。过早输送以过早的胎盘损失为特征，使未成熟的脑组织暴露于可能损害其发育的不良条件下，导致损伤，并可能使新生儿对神经发育障碍产生偏爱，包括各种运动，认知，行为，行为和情绪疾病（1）。早产之前的胎盘状况，例如宫内生长限制，感染早产是一个主要的公共卫生问题，影响了全世界尚存的新生儿约10％（2）。最近几十年中，美国的早产率并未大大降低，但是早产儿的存活率有所提高。重达500-1000 g的婴儿中有80％可以生存，但终生残疾的风险显着。尽管近年来，新生儿护理和疗法有了显着改善（3），但早产劳动仍然造成70％的围产期死亡率，占长期神经行为的50％。这些不良后果的相对风险对于那些过早出生的人甚至更高（妊娠28周）（4）。
MS-EVS：基于多光谱事件的基于深度学习的面部检测的愿景
基于事件的传感是一种相对较新的成像模态，可实现低潜伏期，低功率，高时间分解和高动态范围采集。这些支持使其成为边缘应用和在高动态范围环境中的高度可取的传感器。截至今天，大多数基于事件的传感器都是单色的（灰度），在单个通道中捕获了Visi-ble上广泛光谱范围的光。在本文中，我们介绍了穆斯特朗事件并研究了它们的优势。尤其是我们在可见范围内和近红外范围内考虑多个频段，并探索与单色事件和用于面部检测任务的传统多光谱成像相比的潜力。我们进一步发布了第一个大型双峰面检测数据集，其中包含RGB视频及其模拟色彩事件，N-Mobiface和N-Youtubefaces，以及带有多光谱视频和事件的较小数据集，N-SpectralFace。与常规多频谱图像的早期融合相比，多阶段事件的早期融合可显着改善面部检测性能。此结果表明，相对于灰度等效物，多光谱事件比传统的多光谱图像具有相对有用的有关场景的信息。据我们所知，我们提出的方法是关于多光谱事件的首次探索性研究，特别是包括近红外数据。
引用了原始发表的论文（记录的版本）：Moraes Zenker，M.，Portella，T.，Pessoa，F。等（2024）。物种的低覆盖范围
蚊子（Culicidae）代表全球主要的媒介昆虫，它们还居住在世界上许多陆地和水生栖息地。DNA条形码和元法编码现在广泛用于涉及蚊子的研究和常规实践中。但是，这些方法依赖于由代表分类学凭证标本的条形码序列组成的数据库中可用的信息。在这项研究中，我们评估了主要在线数据库中蚊子的公共数据的可用性，专门针对Culicidae：COI及其2的两个最广泛使用的DNA条形码标记。此外，我们对影响物种覆盖范围的可能因素（即在线数据库中覆盖的物种的百分比）对不同国家的COI以及COI的DNA条形码间隙的出现进行检验。我们的发现显示了存储库公开可用的数据差异，Bold + GenBank的COI的分类学或物种覆盖率为28.4–30.11％，而GenBank的ITS覆盖率为12.32％。非洲，澳大利亚和东方的生物地理区域的覆盖范围最低，而近乎度，果皮和大洋洲的覆盖范围最高。新热带区域具有中间覆盖范围。通常，蚊子多样性和较高数量的医学重要物种的覆盖率较低。此外，较高数量的特有物种的国家往往具有更高的覆盖范围。我们希望这项研究可以帮助指导蚊子的区域物种清单，并为所有蚊子物种的DNA条形码提供公开可用的参考文献库。尽管我们的DNA条形码间隙分析表明，需要在数据库中可用的一半蚊子中修改物种边界，但必须收集其他数据以确认这些结果并允许解释DNA条形码间隙的发生。
印度农业中废物回收的观点
印度在2019 - 20年期间的食品需求中取得了巨大的进步，在其食品需求中记录了298吨的粮食生产，而在1951 - 52年期间的价值仅为55吨。但是，要在未来几年内养活该国新兴的人口，印度必须确定2050年377吨粮食生产的目标。随着人均土地面积持续下降，只有通过采用各种经过验证和有效的生产技术来实现这种高生产。无需提及此类技术在增加粮食生产方面的成功将在很大程度上取决于一个主要因素，即土壤健康的维持。由于矿物质肥料的非理性用途以及大多数土壤中有机物水平不足，在高生产率方面稳步下降的肥料使用效率的当前情况正在对土壤健康的可持续性造成严重威胁，因此，该国的粮食生产。现在已经意识到，矿物质肥料只能改善土壤的养分状况，但它们对土壤健康的其他各种物理，化学和生物学特性几乎没有影响。另一方面，这些土壤健康中的大多数可以通过使用有机材料来大大改善特性。因此，这是矿物质肥料和有机材料的综合使用，可以通过在土壤中添加备受期待的有机碳来维持生产可持续性，从而改善其他土壤健康属性。在这种情况下，主张定期使用大量有机物，作为实现土壤健康和生产力维持的主要必需品。由于该国的传统有机肥料的可用性正在逐渐下降，而每天都会产生大量可生物降解的有机废物范围，因此现在，人们越来越关注这些废物以改善我们可耕种土壤的健康状况。这些乌拉尔和城市废物有望在维持农业和环境安全方面发挥重要作用。然而，由于其化学物质和生物学特性的某些局限性，大多数有机废物无法直接添加到土壤中，因此，需要确定管理这些废物的有效方法以实现有效的有机废物回收实践。
深入学习鸟类识别
4 md.devendran@gmail.com摘要：鸟类鉴定在生物多样性保护和生态学研究中起着至关重要的作用，为栖息地健康和物种分布提供了见解。识别鸟类物种的传统方法是时间密集型，容易出现人为错误，因此需要自动解决方案。这个项目是使用深度学习的鸟类识别，提出了一个先进的系统，以利用深度学习的力量准确地从图像中识别鸟类。该系统利用卷积神经网络（CNN），以其在图像分类任务方面的熟练程度而闻名。一个包含多种鸟类图像的数据集进行了预处理并增强，以增强模型的鲁棒性和泛化。模型架构旨在提取复杂的特征，即使在诸如不同的照明条件，遮挡或类似物种的外观等挑战性的情况下，也可以准确识别。使用准确性，精度，召回和F1得分等指标评估模型的性能，以确保全面验证。结果表明，对传统机器学习方法的准确性改善了，这表明了物种识别中深度学习的潜力。该项目对野生动植物监测，生态研究和教育工具的应用有望，从而促进了意识和保护工作。未来的工作可能包括将系统集成到移动应用中，或将其部署在现场条件下的实时鸟类识别。
![文章标题：在药物重新使用中的机器学习和人工智能 - 挑战和观点作者：Ezequiel Anokian [1]，Judith Ber](/simg/2/2867641feba13bf24711be4221be8a75a718a686.webp)
文章标题：在药物重新使用中的机器学习和人工智能 - 挑战和观点作者：Ezequiel Anokian [1]，Judith Ber
文章标题：药物重新培训中的机器学习和人工智能 - 挑战和观点作者：Ezequiel Anokian [1]，Judith Bernett [2]，Adrian Freeman [3]，Markus List [2]，LucíaPrietoSantamaría[4]，Auntorrarhman Tanoli [4] Bonnin [1]分支机构：发现与转化科学（DTS），Clarivate Analytics，巴塞罗那（西班牙）[1]，《系统生物学数据科学》，慕尼黑技术大学，慕尼黑技术大学，德国（德国）[2] Biopharmaceuticals R＆D，阿斯利康，剑桥（英国）[3]，EscuelaTécnicasuperior de gegenierossismorlosinformáticos，Madrid大学（西班牙）大学（西班牙） （FIMM），Hilife，Hilife，赫尔辛基大学（芬兰），Bioicawtech，赫尔辛基（芬兰）[5] [5] Orcid ID：0000-0003-0694-1867 [1] [1]，0000-0001-501-5812-8013 [2] 0000-0002-0941-4168 [2], 0000-0003-1545-3515 [4], 0000-0003-2435-9862 [5], 0000-0001-5159-2518 [1] Contact e-mail: Sarah.bonnin@clarivate.com Journal: Drugrxiv review statement:手稿目前正在审查中，应由酌处权对待。手稿提交日期：2024年3月12日关键字：机器学习，神经网络，人工智能，药物repurost
UG-招股说明书-2024.pdf
该学院的起源可追溯到 20 世纪 50 年代初，当时已故的古拉姆·伊沙克·汗先生在与水电开发局和巴基斯坦工业发展公司密切合作期间，敏锐地意识到巴基斯坦对外国专业知识和进口技术的依赖。他与国内外专家的频繁交流促使他萌生了建立一所工程科学和生产技术卓越中心的想法，该中心的教育水平将与发达国家的同行相媲美。1985 年 12 月，慈善社区关怀和 Infaq 基金会捐赠了 5000 万卢比用于建立学院，开伯尔-普什图省政府捐赠了 218 英亩土地作为校园用地，这一想法得以转化为实际行动。