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2024快速开始大会/CWA峰会会话时间表
加入日常实验室团队，与今年参加我们合作伙伴关系的所有6个地区进行交叉合作。我们将花时间共同建立通过MTSS方法来支持出勤系统的基础，并分析自我评估，以便您
阿拉哈巴德大学电子与通信系时间表自 2024 年 1 月 16 日起生效，最后更新于 2023 年 12 月 27 日---
博士幸运阿格拉瓦尔 (LA) 博士Preeti Kumari（PKI）博士Nimish Kumar Srivastava（NSR），马里兰州阿尔沙德（马里兰州）哈立德博士Shiv Prakash（SP），博士维诺德·库马尔（VK），先生Archit Verma 女士Priyanshu Sinha 先生Chandra Gupt Maurya、Jolly Singh 博士Pooja 博士Nimish Kumar Srivastava，博士阿贾伊·库马尔先生阿鲁内什·杜特女士鲁帕姆·米什拉
注释：1。QUIZRR保留更改时间表的权利。进行的任何更改都将通知注册学生。 2。QACT-所有测试Wi
注意：1。检验保留更改时间表的权利。进行的任何更改都将通知注册学生。2。所有测试将具有文本解决方案以及论文3的每个问题的视频解决方案。所有的测试论文都将为高级级别，并由JEE Advanced提出的不同类型的问题组成。4。测试系列有效直到JEE Advanced 2025考试
注释：1。QUIZRR保留更改时间表的权利。进行的任何更改都将通知注册学生。 2。QACT-所有测试Wi
注意：1。检验保留更改时间表的权利。进行的任何更改都将通知注册学生。2。所有测试将具有文本解决方案以及论文3的每个问题的视频解决方案。所有的测试论文都将为高级级别，并由JEE Advanced提出的不同类型的问题组成。4。测试系列有效，直到JEE Advanced 2025考试。
因果关系 - 时空图神经网络用于时空时间序列
时空时间序列通常是通过放置在不同位置的监视传感器来收集的，这些传感器通常由于各种故障而包含缺失值，例如机械损坏和内部中断。归纳缺失值对于分析时间序列至关重要。恢复特定的数据点时，大多数现有方法都考虑了与该点相关的所有信息，较小的因果关系。在数据收集期间，不可避免地包括一些未知的混杂因素，例如，时间序列中的背景噪声和构造的传感器网络中的非杂货快捷方式边缘。这些混杂因素可以打开后门路径并在输入和输出之间建立非泡沫相关性。过度探索这些非毒性相关性可能会导致过度拟合。在本文中，我们首先从因果的角度重新审视时空时间序列，并展示如何通过前门调整来阻止混杂因素。基于前门调整的结果，我们引入了一种新颖的C技术性-Ware Sp aTiot e Mpo r al图神经网络（CASPER），其中包含一种新型的基于及时的解码器（PBD）和空间 - 可导致的因果发生（SCA）。PBD可以减少混杂因素的影响，而SCA可以发现嵌入之间的因果关系稀疏。理论分析表明，SCA根据梯度值发现因果关系。我们在三个现实世界数据集上评估Casper，实验结果表明，Casper可以胜过基准，并可以有效地发现因果关系。
IEEE BIGDATA 2024计划时间表IEEE BIGDATA 2024计划时间表
Floor Room Lobby CONGRESSIONAL A Lobby CONGRESSIONAL B Lobby CONGRESSIONAL C Lobby CONGRESSIONAL D Lobby CONGRESSIONAL E Lobby CAPITOL A Lobby CAPITOL B Ballroom BUNKER HILLle Ballroom LEXINGTON Ballroom CONCORD Ballroom COLUMBIA A Ballroom COLUMBIA B Ballroom COLUMBIA C Ballroom REGENCY A Ballroom REGENCY B Ballroom REGENCY C Ballroom REGENCY D 2nd floor YELLOWSTONE 2nd地板大沼泽地2楼大提顿2楼Bryce 2楼优胜美地2楼冰川2楼红杉2楼2楼奥运会
春季2025课程时间表
ISTM 6200 10 Python程序数据库应用程序。 t 1910 2140 Duques -Duques -Bus SCH 351-计算机实验室-SB仅ISTM 6202 10关系数据库R 1630 1900 FNGR -FUNGER HALL 222 -FUNGER HALL 222-通用教室ISTM 6204 10 Information Tech Tech Tech Proj Mgt W 1630 1900 1900 Duques -Bus SCH 351-计算机实验室 - duques -bus Sch 351-ISTM 6200 10 Python程序数据库应用程序。t 1910 2140 Duques -Duques -Bus SCH 351-计算机实验室-SB仅ISTM 6202 10关系数据库R 1630 1900 FNGR -FUNGER HALL 222 -FUNGER HALL 222-通用教室ISTM 6204 10 Information Tech Tech Tech Proj Mgt W 1630 1900 1900 Duques -Bus SCH 351-计算机实验室 - duques -bus Sch 351-
抗生素和选择性线粒体抑制剂对培养中的恶性疟原虫的氧气和时间依赖性影响
几种抑制 70S 核糖体蛋白质合成的抗生素，包括克林霉素、吡利霉素、4'-戊基-N-去甲基克林霉素、四种四环素、氯霉素、甲砜霉素和红霉素，在培养中对恶性疟原虫具有抗疟作用，这种作用受药物暴露时间和氧张力的影响很大。在 96 小时的孵育中，效力在前 48 小时内增加高达 106 倍，在 15% 02 与 1% 02 中增加高达 104 倍。两种氨基糖苷类药物，卡那霉素和妥布霉素，没有抗疟活性。抑制核酸合成的利福平和萘啶酸与 70S 抑制剂不同。线粒体抑制剂 Janus Green、罗丹明 123、抗霉素 Al 和 8-甲基氨基-8-去甲基核黄素的活性受暴露时间和氧张力的影响。含喹啉的抗疟药、离子载体和其他抗疟药受暴露时间的影响较小，但不受氧张力的影响。这些数据可以用以下假设来最好地解释：抗疟 70S 核糖体特异性蛋白质合成抑制剂通过作用于线粒体对寄生虫产生毒性。