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大脑通讯 - 欧洲 - 加迪夫大学
在人类和其他灵长类动物中，由于BDNF基因在巨核细胞中的表达，血小板含有高浓度的脑源性神经营养因子。相比之下，通常用于研究中枢神经系统病变的影响的小鼠在血小板中没有明显水平的脑衍生的神经营养因子，并且它们的巨核细胞没有大量的bdnf基因。在这里，我们使用两种良好的CNS病变模型探索了血小板脑源性神经营养因子的潜在贡献，并使用“人源化”小鼠在巨核细胞特异性启动子的控制下使用“人性化”小鼠进行表达BDNF基因。使用二元术和通过sholl分析后评估的视网膜神经节细胞的树突状细胞的树状完整性标记了由含有脑源性神经营养因子的小鼠制备的视网膜外植体。将结果与野生型动物的视网膜以及补充饱和浓度的脑源性神经营养因子或tropomyosin激酶B抗体激动剂ZEB85的野生型外植体进行了比较。还进行了视神经张力，视网膜神经节细胞的树突在伤害后7天评估，将血小板中含有脑源性神经营养因子的小鼠与野生型动物进行了比较。在含有脑源性神经营养因子的小鼠中，纯合子的平均血清脑源性神经营养因子水平为25.74±11.36 ng/ml，17.02±6.44 ng/ml的杂氮小鼠，近乎杂合小鼠，接近原始的小鼠。基于细胞计数的视网膜神经节细胞存活在所有四组中均相似，显示约15％的损失。表现出强大的树突复杂性保存，类似于与补充脑衍生的神经营养因子或真霉素受体激酶B抗体抗体抗体激动剂的培养基孵育的野生型外植体，Zeb85。曲线下的sholl区域为1811±258、1776±435和1763±256，而野生型对照组中的Sholl区域为1406±315（p≤0.001）。在评估反式基因小鼠中视网膜神经节细胞的树突时，还观察到了一种强大的神经保护作用，与野生型相比，弯曲曲线下的视网膜神经节细胞的树突明显更高（2667±690和1921±392，p = 0.026），并且在无显着差异中，并且是无显着差异的。重复实验发现细胞存活没有差异，两者均显示约50％的损失。这些结果表明，血小板脑衍生的神经营养因子对视网膜神经节细胞的树突复杂性具有强大的神经保护作用，在体内和体内模型中，这表明血小板脑源性的神经营养因子可能是灵长类动物的重要神经保护因子。
车辆通讯 - 欧洲 - 加迪夫大学
随着连接和自动驾驶汽车的增殖，控制器区域网络（CAN）总线由于其速度和效率而成为车载网络的主要通信标准。但是，CAN总线缺乏基本的安全措施，例如身份验证和加密，使其非常容易受到网络攻击的影响。为了确保车辆安全性，入侵检测系统（IDS）必须检测到可见的攻击，并为新的，看不见的攻击提供强大的防御，同时保持轻量级的实用部署。以前的工作仅依赖于CAN ID功能，或者使用了手动功能提取的传统机器学习（ML）方法。这些方法忽略了其他可剥削的功能，这使得适应新的看不见的攻击变体和损害安全性。本文介绍了一种尖端，新颖，轻巧，车载，IDS玻璃，深度学习（DL）算法，以解决这些局限性。所提出的ID采用多阶段方法：在第一个阶段的人工神经网络（ANN）来检测可见的攻击，以及在第二阶段进行长期的短期记忆（LSTM）自动编码器，以检测新的，看不见的攻击。要了解和分析各种驾驶行为，使用最新的攻击模式更新模型，并保留数据隐私，我们提出了一个理论框架，以在层次结构联合学习（H-FL）环境中部署我们的ID。实验结果表明，我们的IDS的F1得分超过了0.99，对于看到的攻击，新型攻击的检测率为99.99％，超过0.95。这使我们的模型可与可见和看不见的攻击进行稳健。此外，误报率（FAR）在0.016％的情况下极低，最小化了错误警报。尽管使用了以其在识别复杂和零日攻击方面的有效性而闻名的DL算法，但IDS仍然轻量级，确保了其对现实世界部署的可行性。
ICEMSMCI 2024 - 子主题：最近的创新...
2002 年，奇特卡拉教育信托基金在距昌迪加尔 30 公里的昌迪加尔-帕蒂亚拉国家公路上建立了旁遮普校区。2010 年，旁遮普邦立法机构根据“奇特卡拉大学法案”建立了奇特卡拉大学。奇特卡拉大学是印度旁遮普邦最好的大学，是一所政府认可的大学，有权根据 1956 年 UGC 法案第 2（f）和 22（1）条授予学位。该大学的校园面积广阔，与昌迪加尔和帕蒂亚拉等距。该大学提供多学科课程，所有课程都旨在与行业相关。由于这种以学生为中心的教学方式，奇特卡拉大学被誉为北印度地区最好的私立大学之一。从商业管理课程到护理和医学实验室技术课程；从计算机科学、电子与机械工程专业到酒店管理和建筑学——旁遮普省奇特卡拉大学是名副其实的教育服务聚宝盆。
应用能量 - 欧洲 - 加迪夫大学
在进入2050年净净净的途中，英国政府通过与1990年级别相比，通过削减78％的排放来设定2035年的目标。为了帮助了解电气化的本地能源系统如何为该目标和相关成本做出贡献，我们开发了一个基于全系统的本地能源优化（LEO）模型。该模型捕获了一系列最先进的技术，包括构建织物改造，电池存储，电动机，电加热，需求响应，分布式可再生以及点对点（P2P）能源交易。和该模型可以在成本和排放之间进行权衡评估，比较了两种系统操作模式，即面向成本和网格影响，并评估天气风险和资本成本假设的影响。威尔士的一个案例研究表明，（1）资本成本假设可导致当地能源系统的总成本差异高达30.8％； （2）以成本为导向的模式操作系统可以节省多达5％的成本，而面向网格的模式； （3）热泵的电加热在所有研究的技术中的优先级最高。总体而言，这项研究演示了如何通过整个系统融合到近期技术和商业模型的整个系统中，迈向脱碳的未来。
应用能量 - 欧洲 - 加迪夫大学
电动汽车（电动汽车）的电力单元（即电池）在充电或排放时会产生热量，从而导致其性能和可靠性随着时间的推移而恶化。本文研究了流经微型通道的液体冷却剂的几何和热流体参数。这些嵌入在电动汽车电池的表面中，以减少过热。设计参数，例如纵横比和微型频道的角度取向，以随机调查几种几何构型，这些几何构型几乎不直观。冷却液质量流量和流体入口温度也通过随机分布值的大数据集进行变化。与经验验证的模型一起实施了实时的EV驾驶周期，以评估电池操作，这证明了电池的热状态具有不同级别的冷却改造的复杂依赖性。该研究还分析了泵送和冷却能量需要驱动冷却液系统的寄生动力消耗，以实现最佳设计的改装，以实现可靠的电池性能。发现迷你通道参数极大地影响了电池的热性能。但是，发现优化的情况在电池中具有最小的温度差和最小功率要求。液体入口速度为0.13 m/s，流体入口温度为312.9 K，纵横比为1.7，倾斜角为4.9◦
教授的简历迪内什·兰加帕
Dinesh Rangappa 博士 教授 应用科学系（纳米技术） VisvesvarayaTechnological 大学，研究生研究中心，班加罗尔地区 Muddenahalli，Chikkballapura562101 电子邮件：dineshrangappa@gmail.com，dineshrangappa@vtu.ac.in 手机：+91 9632764659，+91 8660168030 Google Scholar：https://scholar.google.co.in/citations?user=OfBeF6MAAAAJ&hl=en VTU IRINS：https://vtu.irins.org/profile/111394 ORCID ID：0000-0001-7756-0266 研究员 ID：AAA-1150-2020
应用能量 - 欧洲 - 加迪夫大学
本手稿提出了一种新型的混合人工智能（AI）方法，用于针对电动汽车充电站（EVCSS）专门设计的统一功率质量护发素（UPQC）。的目的是整合多个车辆到网格（V2G）功能，从而减轻与电动汽车（EV）网格集成相关的挑战，并结合分布式能源（DERS）。本手稿中提出的混合技术结合了梯度提升决策树（GBDT）算法和果冻搜索（JS）算法，称为GBDT - JS技术。这种创新的方法涉及利用充电站提供电动汽车充电服务，并促进电动电动机的排放。将UPQC与DER的集成（例如光伏（PV））实施，以降低转换器的功率额定功率和实现功率需求需求。使用UPQC内的初始转换器用于管理直流电流（DC）电压，而第二个转换器则监督电动汽车的功率充电或放电过程。此外，它减轻了电池电压发射的影响。具有车辆到网格功能的UPQC最小化网格的负载压力，从而防止了过度流动的问题。提出的方法调节UPQC转换器以减轻电力质量问题，例如谐波电流和电压下垂。随后，使用MATLAB/SIMULINK操作平台证明了该技术的有效性。GBDT - JS性能的评估涉及与现有技术的比较分析。该评估表明，该提出的方法有效地减轻了功率质量问题，特别减少了总谐波失真（THD），并提供最佳结果。
新闻发布日期：2025年1月8日发行时间
❖在阿鲁纳恰尔邦的孤立地方记录了沉重的降雨，在阿萨姆邦孤立的地方大雨。❖冰雹记录在西孟加拉和锡金和阿萨姆邦的孤立地方。❖在喜马al尔邦和北阿坎德邦的孤立口袋中报告的地面霜冻条件。❖在旁遮普邦的某些地区报道了非常致密的雾（可见性<50 m）；在孤立的克拉什米尔，德里，北方邦和密集的雾中（可见性50-200 m）中，在喜马al尔邦的某些地区，哈里亚纳邦·昌迪加尔，西北马迪亚邦，奥里萨邦，哈里亚纳邦昌迪加尔；在南卡纳塔克邦的孤立口袋里。❖可见性报告（<200 m）（以米为单位）：查mu-kashmir：查mu机场0；旁遮普邦：Patiala，Amritsar，Adampur 0，每个，Ludhiana 20；德里：帕拉姆0；北方邦：阿格拉0；喜马al尔邦：Bilaspur 50，Mandi 100；昌迪加尔80;西中央邦：Gwalior 100；卡纳塔克邦：班加罗尔机场100；哈里亚纳邦：Karnal 180天气系统，预测和警告（附件II和III）：
新闻发布日期：2024年12月31日发行时间
❖在旁遮普邦，哈里亚纳邦，昌迪加尔和德里的某些地区以及喜马al尔邦和拉贾斯坦邦的孤立口袋中观察到了寒冷的寒冷日期。❖在查mu-kashmir-Ladakh-gilgit-baltistan-muzaffarabad和喜马al尔邦的孤立口袋中观察到的冷浪条件。❖在昌迪加尔，东拉贾斯坦邦，恰蒂斯加尔邦，西孟加拉次孟加拉的昌迪加尔的孤立口袋中报道了vire浓雾（可见性<50 m）；密集的雾（可见性50-200 m）在旁遮普邦，西北方邦，阿萨姆邦和梅加拉亚邦的孤立口袋中报道。❖可见性报告（<50 m）（以米为单位）：chandigarh 00;东拉贾斯坦邦：Sikar 00； Chhattisgarh：Ambikapur 00；西孟加拉邦亚马拉亚郡：库赫·贝尔00；旁遮普邦：阿姆利则50； Assam＆Meghalaya：Barapani 50，Tezpur 100； Tripura：Agartala 50；西北方邦：莫拉达巴德100❖在泰米尔纳德邦南部的孤立地方记录了大到非常大的降雨。天气系统，预测和警告（附件II和III）：
Neelam P Negi 博士 - 勒克瑙
工作 / 研究经历 科学家：2024 年 7 月 18 日 – 至今，CSIR-中央药用和芳香植物研究所，勒克瑙，226015，印度 副教授：2023 年 11 月 1 日 – 2024 年 7 月 16 日，昌迪加尔大学生物技术大学研究所，莫哈里 助理教授：2017 年 7 月 24 日 – 2023 年 10 月 31 日，昌迪加尔大学生物技术大学研究所，莫哈里 DST 女科学家：2014 年 5 月 – 2017 年 7 月，贾瓦哈拉尔尼赫鲁 (WOS-A) 大学生命科学学院，新德里（印度）。 已完成的研究项目