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随着电池在电动汽车和可再生能源存储等各个行业和应用领域的使用增加，利益相关者必须
作为一家非营利性的全球智能移动联盟，MOBI 具有独特的优势，可以为全球电池护照的发展做出贡献。迄今为止，MOBI 电池计划已制定了三项专注于电池价值链的标准，未来还将制定更多标准。MOBI 将继续与 GBA 密切合作，以加速全球电池护照的创建和采用，并为未来的创新铺平道路。
招募各种非教学职位在线申请邀请了合格的印度公民担任各种非教学职位。 submi
1。技术帖子（a）科学官员1。科学官员（教育技术）[邮政法典-5201]年龄：40岁基本资格：博士学位。教育技术和/或与技术教育以及教学法或同等学历有关的学科学位。理想的资格：申请人必须在相应学科上具有前所未有的一流或同等成绩，并具有良好的学术记录。申请人必须具有研究产出的证明证据（论文和/或专利）。候选人必须展示开发教育技术方面的工作。在工程教育方面的工程教育和使用新技术的工作是非常可取的。（b）生物科学和生物工程2。高级技术助理[Post Code -5202]年龄：30岁
使用各种机器学习算法进行定量分析
抽象激光诱导的分解光谱（LIBS）技术用于通过不同的经典机器学习方法对铝样品进行定量分析。Q-Switch nd：基本谐波的YAG激光器1064 nm的YAG激光用于创建LIBS等离子体来预测铝标准合金的成分浓度。在当前的研究中，浓度预测是通过支持向量回归（SVR）的线性方法，多线性回归（MLR），与MLR（称为PCA-MLR）和SVR（称为PCA-SVR）以及非线性载体式Neyurnewer Neturals（Ant kern and kern and kern and kern and kern and kern and kern）（称为PCA-MLR）和SVR（称为PCA-MLR）和SVR（称为PCA-MLR）（称为PCA-MLR）（称为PCA-MLR）（PCA）（PCA）（kern）（称为PCA-MLR）（Ann），KERNER（KERN），KERNER（KERN），KERNER，传统主要组件分析与KSVR（称为PCA – KSVR）和ANN（称为PCA-ANN）的集成。此外，通过PCA算法的各种方法应用了降低，以改善定量分析。结果表明，PCA与KSVR算法模型的组合在预测其他古典机器学习算法之间的大部分元素方面具有最佳效率。关键字：LIBS，经典的机器学习算法，主要组件分析，浓度预测，定量分析。
各领域基于人工智能和机器学习的实践
摘要 在计算生物学 (CB)、生物信息学、健康信息学 (HI)、精准医学 (PM) 和精准农业 (PA) 的多个项目中，机器学习 (ML) 已成为主要资源。在本文中，我们研究了机器学习在五大研究领域计算方法开发中的应用。过去几年，人们对人工智能 (AI)、用于计算方法开发的综合 ML 和 DL 技术的兴趣日益浓厚。多年来，大量的研究已经完成，但生物医学科学家仍然没有足够的知识来有效地处理生物医学项目，因此可能会采用错误的方法，从而导致频繁出错或测试过高。由于数据 (ML) 的数量、多样性和复杂性不断增加，医疗保健已成为人工智能 (AI) 和机器学习的沃土。医疗保健提供商和生命科学企业已经使用各种 AI 技术。本综述总结了传统的机器学习周期、几种机器学习算法、各种数据分析技术以及在五个研究领域的有效使用。在这篇综合评论分析中，我们提出了 10 种快速准确的做法，在健康信息学、生物信息学、计算和系统生物学、精准医学和精准农业中使用 ML 技术，避免我们在几种计算方法工作中观察到数百次的一些常见错误。
不同用户、领域和应用下的游戏化回顾
摘要 - 游戏化是指从数字游戏到非游戏环境的平台。它已经出现在许多领域并影响到不同的人。本研究旨在总结关于游戏化作为激励因素的系统文献综述，并概述正在研究中的游戏化的各种用户、领域和应用。它描述了研究按来源和年份的分布。因此，本研究完成了对 2015 年至 2021 年期间在各种电子数据库中发表的 18 篇研究论文的系统文献综述。这研究了游戏化在健康和健身、在线学习、软件工程、学习、教学和虚拟现实等各个领域的最新发展。此外，它描述了游戏化下的大约 15 个应用，并指定了 8 个从中受益的用户；其中，游戏化让许多学生参与其中，提高了他们的参与度和积极性。由于疫情爆发，许多学生失去了对教育的参与度。因此，这种游戏化将帮助他们参与并受到激励。
对治疗蛋白的系统评价是一种有希望的治疗各种疾病的方法
蛋白质如果被称为“魔术分子”，则不会因为卫生部门的多种玩法而被证明是错误的。在过去的几十年中，治疗蛋白作为癌症，心血管，糖尿病和其他一些疾病等多种疾病的治疗具有重要意义。此外，最近，USFDA蛋白质治疗产品在这一问题中也起着重要作用。虽然乳清蛋白的治疗应用正在迅速被证明有用。使用这些治疗蛋白用于治疗各种疾病的关注是对基于蛋白质的疗法的适当和合理的表述。生物技术领域的进步增加并促进了具有治疗意义的蛋白质的产生，以抵抗各种潜在的致命疾病。但是，仍然有一些因素阻碍了这些有价值的治疗剂的有效利用。例如，给药的口服途径面对GIT中的蛋白水解和/或水解，而某些药物则经过肝第一通过效应或表现出较差的分布。因此，对给药途径和药物吸收机制（细胞细胞，跨细胞和载体介导）的更好洞察力至关重要。本综述解释了与治疗蛋白基础相关的所有可能因素，包括其引入，分类，它们在医疗保健系统中的重要性以及科学家在开发基于蛋白质疗法时目前面临的挑战。
头孢曲松钠和硝酸钠对各种酸性培养基中碳钢腐蚀的抑制作用
在酸性环境（例如使用腐蚀抑制剂）中保护和降低碳钢腐蚀速率有多种技术。因此，需要寻找在不同酸性培养基中保护碳钢并且以低成本保护碳钢效率高的腐蚀抑制剂的需求。各种抑制剂[100 mg硝酸钠（SN），100 mg头孢曲松钠（CS）和50 mg硝酸钠（SN） + 50 mg头孢曲松钠（CS）]在各种酸性培养基中（一个M毫米）（一个M型）中的碳腐蚀行为（1 m）Hcl 2使用减肥方法研究了解决方案）。结果证明，硝酸钠是在1 m HNO3环境中保护和降低碳钢腐蚀速率的最佳抑制剂，但头孢曲松钠是减少1 M HCl，1 M H2SO4溶液中碳钢腐蚀行为的最佳选择。理论参数（CPR）为理解腐蚀抑制行为和机制提供了重要的帮助，并且与实验数据完全一致。
回顾用于增材制造的各种材料
增材制造 (AM) 也有各种商业名称（包括但不限于），例如分层、生成、快速、桌面、数字化制造等。AM 于 20 世纪 80 年代首次实现商业化，目前仍处于不断发展的状态 [1 至 4]。AM 涉及几乎任何复杂程度的定制部件分层制造，同时由于设计周期压缩、供应链管理的消除、废品减少、工具需求可忽略不计、制造时间减少等原因，还缩短了工艺时间 [5 至 11]。由于 AM 直接以输出为导向，因此可显著减少能源或燃料需求。这反过来又降低了碳足迹和温室气体，从而使 AM 作为一项绿色技术获得很高的评价。最初将 AM 视为一种补充传统方法的策略的看法已经发生改变，因为其当今应用已超越后者 [12 至 17]。 AM 是指一类技术，它可以直接根据 CAD 设计制造物体，无需工具或专门设计的夹具/固定装置，并且几乎不需要人工干预。AM 与减材制造和成型技术一起，构成了现代世界制造业的一个多功能方面。在初期，AM 通常被称为三维打印 (3D 打印)，这实际上是麻省理工学院实验室开发的工艺的名称。然而，媒体和业界对 3D 打印一词如此着迷，以至于今天它已经成为 AM 的同义词，麻省理工学院的工艺后来被称为粘合剂喷射。诸如生成/快速制造 (GM/RM) 之类的各种其他名称通常与 AM 同义 [18 和 20]。这些技术在过去经历了显著的蜕变
具有各种操作模式的HESS的可再生能源微电网系统的能源管理
本文提出了使用混合储能系统的网格连接毫克的坡道率控制方法。分布式能源（DER），例如太阳能光伏（PV）和风，结合储能（ES）和可控载荷，对于可以处理可再生能源的间歇性质的功率网络至关重要。因此，随着研究人员朝着更可再生的电网迈进，系统的复杂性正在增加。微电网的能源管理系统（EMS）必须考虑RES中可用的功率以及储能设备（ESSS）的存储能力。现代MGS包括各种应用程序的广泛转换器，包括分布式生成互连，网格集成，能源存储管理系统和需求管理等。因此，坡道比率控制平滑了光伏功率的爆发，从而提高了系统的可靠性。在拟议的系统中，80 V DC用于提供高功率和低功率DC负载。建议的系统可以从Ress中提取最大的能量，维持有效的ESS管理，并在所有操作模式中以230毫秒的结算时间实现快速的DC-Link电压调节。能源管理系统满足了这些条件，该系统使MG具有运营能力并确保其可靠性。使用MATLAB/SIMULINK环境验证了具有建议的功能的MG，并使用硬件（HIL）实验测试台验证了结果。所提出的基于RES的MG可用于开发和测试各种MG应用的算法。