•截至2024年12月31日,总订单簿为13,900万印度卢比,其水域下的项目为卢比。11,890 MN,地理空间和企业解决方案服务,有助于1,991 MN•持续改善营运资金周期,该服务已从2024年3月31日的190天降至124天,从2024年3月31日和237天,2023年3月31日。 •在2024年9月,为有机和无机扩张目的,公司筹集了新的股权并签发了2350万印度卢比的股份逮捕令。 公司正在积极评估此类无机扩展计划的选择。 •截至2024年12月31日,现金盈余为1,250亿印度卢比,净运营现金盈余为200万印度卢比。 •在2024-25财年期间,直到迄今为止,公司已招募了384个新人才来努力执行新的和具有挑战性的项目。 在这277个中,在技术上有资格执行这些项目,而其他项目则增强了支持能力。 •在2024-25期间授予的一些主要合同包括:11,890 MN,地理空间和企业解决方案服务,有助于1,991 MN•持续改善营运资金周期,该服务已从2024年3月31日的190天降至124天,从2024年3月31日和237天,2023年3月31日。•在2024年9月,为有机和无机扩张目的,公司筹集了新的股权并签发了2350万印度卢比的股份逮捕令。公司正在积极评估此类无机扩展计划的选择。•截至2024年12月31日,现金盈余为1,250亿印度卢比,净运营现金盈余为200万印度卢比。•在2024-25财年期间,直到迄今为止,公司已招募了384个新人才来努力执行新的和具有挑战性的项目。在这277个中,在技术上有资格执行这些项目,而其他项目则增强了支持能力。•在2024-25期间授予的一些主要合同包括:
摘要。由于存在传感器模型,状态对分布网络的感知可以获得更高的RMSE。由于这种情况,该主题打算使用人工智能技术来实现分销网络稳定操作的嵌入式传感系统:前端传感器和无线入口设计。根据分销网络的稳定操作特征,建立了稳定的数据收集系统。提出了基于数据统一和识别的各种算法以感知计算参数。一种自适应动态稳定性检测方法是基于深神经网络设计的。实验表明,可以通过此方法获得0.031的RMSE。此方法可以实现对分布网络运行状态的准确感知。
摘要。本研究的重点是开发基于人工智能的医疗测试设备管理系统。系统集成了高级传感器技术,以实时监测患者的生理特征数据,例如心率,血压,体温等。并通过差分熵分析算法处理数据,以提取关键的健康指标。然后,这项研究构建了一个深度学习的神经网络模型,以预测患者健康状况的变化,并相应地优化了医疗检测设备的配置和使用。本文提出了一种基于神经网络模型的特征提取方法,该方法可以有效地识别生理信号中的异常模式,并为后续预测模型提供高质量的输入数据。仿真结果表明,所提出的神经网络模型在预测患者的健康状况方面具有很高的准确性和实用性。该模型可以帮助医护人员及时确定潜在的健康风险,以改善治疗结果和患者的生活质量。
摘要。为了满足在混合云设置中对跨域身份验证的需求,该研究的重点是启动各种密码系统的身份验证方案,作者提出了一项有关云环境中异构跨域身份身份认证和控制的研究。基于PKI引入多个中心身份验证管理机制,以控制和跟踪不同密码系统安全域中用户的匿名身份。在用户和云服务提供商之间的双向身份验证过程中,该方案成功协商了会话键,并在不同的密码系统上转换了匿名身份。结果表明,没有证书签名的基于云的跨域身份身份身份验证方案涉及用户注册过程中的三个指数操作,在最初的跨域身份验证期间进行了四项指数操作和三个双线性操作,以及在随后的跨跨阶段期间的三个双线性操作。同时,基于PTPM和无证书的公共密钥的身份身份验证方案需要在用户注册期间进行三项指数操作,在重复的跨段阶段期间,在初始跨域验证期间进行了五项指数操作和三项双线操作,以及最初的跨域验证过程中的三项双线操作。该方案在异质系统中实现了跨域身份验证,并使用较低的计算时间进行点乘法和哈希操作。这种方法有效地保护了反对重播,替换和中间攻击,从而确保了各种密码系统之间安全的跨域身份身份验证。与其他方案相比,它在完成异质系统中完成跨域身份验证的同时,它可以实现更好的计算效率,而与EIMAKP方案相比,它具有更好的计算效率。它可以平衡强大的安全措施与计算效率,从而增强了整体系统的可靠性和完整性。
摘要。为了科学而合理地监测城市居民区绿色空间的土壤环境,研究了居民区绿色空间的土壤监测点的布局和采样方法,包括选择代表性居民区的选择,确定监测点采样位置以及确定点数的确定。作者根据多源数据收集和大数据可视化,对城市居民区绿色空间的土壤监测点的布局和采样进行了研究。通过使用多源大数据可视化方法,选择了某个城市的代表性住宅区来监测其居民区绿色土壤中的重金属(镉,汞,砷,铅,铜,铜,铬,铬,锌和镍)。这项研究揭示了不同建筑年龄的居民区跨土壤中重金属浓度的变化。为了确保对居民区的土壤环境条件进行彻底监控,建议包括不同建筑年龄的社区作为监测地点。我们的发现表明,在这些区域内的采样位置的选择不会显着影响土壤样品中的重金属含量。因此,最好是优先考虑从居民区域进行采样,而不是仅专注于它们内部的大绿色空间,在同一居民区域内不同监控点的样品中存在差异,并且在每个居住区中应在每个居民区域中建立至少3-4个监测点,以代表该居民区域的土壤环境条件。多源大数据的应用对城市土壤监测点的分布具有积极作用和优势。
摘要。为了提高智能语音互动机器人的准确性,作者提出了一种基于深度学习的研究意图识别方法。通过介绍GloveBibgru自己的注意分类预测模型,构建了意图识别功能模块,并采用ROS分布式体系结构来整合系统功能模块,从而实现了人与机器之间的智能语音交互。模拟结果表明,使用该方法的语音意图识别具有更高的精度。与基于DCNN模型,CNN-LSTM模型和GRU自我注意力模型的意图识别方法相比,识别精度高于8。02%,4。06%和2。分别为13%,并且在特征提取方面具有更好的识别效果,与基于Bilstm模型的传统提取方法相比,BigRU的训练时间缩短了四倍,从而导致了较高的训练能力。根据实验发现,使用建议的意图识别方法开发了语音交互系统,在理解用户英语语音命令方面保持了高度的准确性和效率。平均准确率为89.72%,识别时间始终低于0.35秒,很明显,该方法适用于现实世界中的语音相互作用。基于手套的意图识别方法可以将注意力用于智能语音机器人中的英语语音互动。
持续时间:3年地点:CAEN(https://www.cyceron.fr/index.php/fr/)接收结构:Neuropresage团队:Inserm U1237(https://neuropresage.fr/) Rauchs,Inserm Research总监,为神经恢复团队共同负责。补偿:根据国家规模的博士合同(如果获得资金)。所需的开始日期:2025年10月。科学背景:自1980年以来,全球60岁及60岁以上的人口已翻了一番,到2050年应达到20亿。老年人人数的增加伴随着神经退行性疾病(例如阿尔茨海默氏病)患者的数量增加。这些病理在社会层面上代表了相当大的成本。在缺乏大多数神经退行性疾病的治疗方法的情况下,开发干预措施以尽可能长时间地促进成功并保持良好的身体和精神形式的干预措施至关重要。在这种情况下,许多研究强调了可能成为预防策略主题的可修改脆弱性或生命因素的存在。在这些不同的因素中,焦虑症,睡眠障碍和饮酒障碍似乎与我们特别相关。最后,还将研究这些疾病与日常生活中遇到的困难之间的联系。论文和方法论的目的:这项工作的目的首先是确定50岁以上患者的焦虑症疾病,睡眠或酒精使用的率,可用于在诺曼底和里昂地区的记忆咨询中进行神经心理学评估。在第二步中,我们将一方面研究其中一个或多个因素(焦虑症疾病,睡眠和饮酒)的存在与神经心理学符号学,诊断与另一方面的性质/严重性之间的联系。一方面,我们还将探索年龄,性别和教育水平之间的联系,另一方面,另一方面,抑郁症的疾病,睡眠和饮酒。这项研究包括近1200名患者在记忆咨询服务中咨询神经心理学家,或应全科医生或周围的患者的要求。在神经心理学评估期间收集的数据(通过情节记忆测试(主要是工作记忆和功能)以及心理学家在资产负债表末尾分发的问卷的答案,并允许更细微地探索疾病的答案(请参阅下面)。
摘要 零工经济正在快速发展,其典型特征是短期、灵活和基于任务的数字平台。本文研究了零工经济中的消费者行为如何影响传统劳动力市场,重点关注就业的结构性转变和劳动力市场动态的变化。它概述了零工经济,该经济通过数字技术支持的平台向灵活的短期就业安排过渡,经历了快速增长。该研究还强调了不同类型的零工平台,例如拼车、自由职业市场和按需服务,并详细阐述了它们的具体功能和商业模式。该研究强调,零工经济中的消费者购买行为可预测服务交付的便利性、成本效益和速度。该研究还表明,零工经济对劳动力市场动态具有重要影响,因为新的就业形式挑战了正常的工作保障、福利和工人权利。这些发现支持了零工经济虽然为工人提供了更大的灵活性,但也带来了与收入不稳定和取消传统劳动保护有关的更重要的问题。本研究还探讨了零工经济面临的挑战,包括监管障碍、工人保护不力或不足,以及在竞争日益激烈的情况下零工平台的长期生存能力。研究得出的结论是,虽然零工经济为消费者和工人提供了新的机会,但它也带来了许多挑战,政策制定者和行业代表必须彻底考虑并缓解这些挑战。
胎儿和小儿病理学https://wwwwwwwwwwwwwwline-com.db.rsu.lv/ipdp未来心脏病学https://wwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwline-com.db.rsu.rsu.rsu.lv/ifca https://www-tandfonline-com.db.rsu.lv/ifmb未来肿瘤学https://wwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwline-com.rsoolology
摘要Lablab Purpureus L.(风信子)是一种未充分利用的豆类植物,在热带地区通常发现的营养和药物价值很明显。这项研究旨在表征二十个Lablab purpureus登录的形态特征,并评估六个选定的候选物中的氰化物含量(TLN28,TLN28-B,TLN28-A,TLN37,TLN37,TLN43和TLN52)。场实验遵循了完全随机的设计,并具有三个重复。结果表明,生长和产量特征的加入之间存在显着差异(p <0.05)。登录TLN2在植物高度(23.82 cm)和叶子计数(12.71)中表现出较高的性能,而TLN70的叶片长度最高值(11.68 cm)和宽度(11.73 cm)。登录TLN37每次复制(36)和每个重复的种子计数在POD计数上表现出色(134),而TLN28,TLN11和TLN4则表现出新鲜POD重量(37.00 g),POD长度(8.03 cm)和POD宽度(2.10 cm)的最高值(37.00 g)。使用碱性picrate比色法进行评估的氰化物含量在TLN37中明显低于其他五个加入,远低于人类和动物的毒性阈值(36 mg/100 g)。因此,TLN2和TLN70的加入是基于理想的叶面性状的繁殖和种植的有前途的候选者,而TLN37特别适合作为一种低基氰化物种植材料,可用于安全的豆类生产人类和动物。关键词:lablab purpureus,氰化物含量,作物改善,形态多样性。简介Lablab Purpureus L.通常称为风信子豆,Dolichos Bean或Indian Buth Bean,是一种用途广泛的豆类物种,具有增强热带和亚热带地区农业生产力和粮食安全的潜力(Maass等人,2010年; Shubha等,2022年)。是每年的农作物或短暂的多年生lablab purpureus,特别适合以夏季降雨为特征的环境,其抗旱性特性使其在挑战性的气候条件下繁衍生息。尽管具有显着的适应性和韧性,但在农民中广泛采用Lablab Purpureus仍然有限,这在很大程度上是由于对其多方面的好处和用途缺乏认识(Guretzki&Papenbrock,2014年)。