XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System深植于
深jariwala-cv 1 div>
•材料奖，金属矿物质和材料协会（TMS）2021•杰出校友奖，IIT-BHU全球校友协会2019年•美国国家工程学院美国工程领域（NAE-FOE）Inspitee 2019•陆军研究办公室研究办公室研究办公室计划奖（ARO-y-YIP）奖（ARO-y-YIP）奖，2019年•NANAMATIAL SAWER•ACS NANAMATIALS•ACS AN AN AN AN AN AN AN AN AN AN AN AN AN AN NAN 2018 AN NAN 2018-21•福布斯，30岁以下30岁以下科学2018年•当选为Sigma XI，科学研究荣誉学会，成为正式成员2017年•美国真空学会（AVS）纳米量表科学与技术部早期职业奖2017年•理查德·L·格林奖•实验材料物理学的理查德·格林（Richard L. E. Hilliard研讨会2015年•加利福尼亚理工学院2015 - 17年的Resnick奖，2015 - 17年•2015年材料研究协会（MRS）研究生奖•IEEE DIELECTRIC＆ELECTRICAL SISTICAL SICTICAL SOCIACTAUTION SORICICATION研究生研究生奖学金2015年2015 2014年量表科学与技术部学生奖•ASM芝加哥地区分会研究生奖2014•杰出研究员奖，国际纳米技术学院2014•SPIE Optics＆Photics＆Photonics教育奖学金2014-15
相对论深dive.pptx
人类将在接下来的25年中发生巨大变化，让人联想到古腾堡（Gutenberg）发明印刷机发明的第一次信息革命发生的事情。印刷机允许广泛地共享艺术，科学和工程学的知识。对这些信息的新发现均鼓励了新的表达和创新，以至于它点燃了一场始于欧洲的工业革命，并在几个世纪后在北美达到顶峰。它广泛地实现了有效和稳定的制造工艺，这些过程有助于用机器制造的商品代替手工生产的商品，减少建筑财富的摩擦，并改善了大多数人的生活水平。一场新的信息革命始于大约60年前（1950年代至1960年代），当时Shockley发明了晶体管 - 巧合的是，大约在美国启动其太空计划的同时。晶体管导致了集成电路的开发，从而促进了较小的计算机的创建，最终为互联网的出现铺平了道路。与Internet的开发并行的是对AI系统的早期探索，其中包括人工神经网络，基于知识的系统，模糊逻辑和进化计算，仅举几例。现代AI研究始于1960年代，直到计算能力急剧增加，并且互联网开始为培训模型生成大量数据，才产生显着的结果。现在，AI系统正在产生惊人的结果，并将永远改变我们的未来。
ROV深发现者
Rov Deep Discoverer（简称为“ D2”）可以在海面以下最多6,000米（19,685英尺），这意味着它几乎可以探索海洋中的任何地方，除了深沟。D2携带各种相机设备，采样工具和传感器，以收集潜水期间有关深海的尽可能多的信息。其主摄像头可以从3米（10英尺）远的三英寸长生物体放大，并倾斜以捕捉宽阔的视野，从而有助于查看从小生物到深海中大规模栖息地的所有事物。D2的实时视频从海底到船上旅行，然后通过卫星连接到位于岸上的科学家。他们使用实时视频为飞行员提供有关去向地点以及要收集哪些样本的指导。d2的多关节操纵臂非常灵活，使操作员具有操纵和收集生物学和地质样品的能力。飞行员还可以控制操纵器臂下颚的握力，从而使他们轻轻夹住脆弱的珊瑚样品或捡起沉重的岩石或矿物样品。直播ROV视频也被广播到互联网，使任何人都可以参加D2的冒险经历。
深能资源有限公司
关于 2013 年《公司法》；关于第 230 至 232 条（与 2013 年《公司法》其他相关条款一并阅读）；关于 Deep Energy Resources Limited ；关于 Savla Oil and Gas Private Limited ；关于 Prabha Energy Private Limited ；关于 Deep Energy Resources Limited 与 Savla Oil and Gas Private Limited 和 Prabha Energy Private Limited 及其各自股东和债权人之间的综合安排计划；Deep Energy Resources Limited ，一家根据 1956 年《公司法》规定成立的公司，现视为根据 2013 年《公司法》成立，其注册办事处位于 12A & 14, Abhishree Corporate Park, Ambli Bopal Road, Ambli, } Ahmedabad - 380058, Gujarat, India。}
使用无人驾驶汽车在沿海植被上估算红树林库存
背景和目标：红树林在通过吸收碳储备来缓解气候变化方面起着至关重要的作用。但是，缺乏有关红树林分布及其碳吸收能力的信息。因此，这项研究旨在通过收集有关红树林地区吸收碳库存的能力的数据来弥合这一差距。具体来说，本研究旨在通过现场调查，异形计算和无人驾驶飞机成像来评估Lantebung红树林生态系统的碳吸收潜力。方法：本研究中采用的方法包括沿Lantebung红树林生态系统内的South Sulawesi Makassar City沿海沿海沿海地区的现场调查，异形计算和多光谱的空中图像处理。进行现场调查，以确定每个红树林架的物种组成并测量其直径在乳房高度处。然后使用异态公式计算红树林生物量，然后将红树林生物量转换为碳库存值。空中图像，然后在归一化差异指数和碳库存值之间进行回归分析，以获得碳库存估计模型。的发现：从多光谱无人驾驶飞机上对红绿蓝色空中图像进行分析的结果为Lantebung红树林地区的红树林植被覆盖范围提供了宝贵的见解，显示出14.18公顷。结论：将无人机用作监测碳库存的技术带来了重大好处。归一化差异植被指数结果表明，红树林的物体在0.21-1的值范围内，分为三个密度类别：高密度和低密度红树林。现场调查证实了Lantebung Makassar中存在三种红树林，即Rhizophora apiculata，Rhizophora Mucronata和Avicennia sp。进行的回归分析是为了评估标准化差异指数价值与碳库存之间的关系，产生了方程模型碳库存= 474.61，植被指数值 + 17.238，线性回归值为0.7945。预计低密度类红树林区域的碳库值在17.24至288.64吨之间，每公顷碳的碳含量在126.04至391.14吨之间，每公顷和高密度的碳含量在126.04至391.14吨之间配备了多光谱传感器的无人机可在许多生态系统中收集有关植被和高度的精确和全面数据。调查和随后的分析强调了Lantebung红树林生态系统中红树林密度的广泛差异。这项研究表明，使用无人驾驶汽车提取的归一化差异指数与从实际田间测量获得的红树林碳含量之间存在很强的相关性。
棉花分生植体的直接种系转化，没有选择
没有可选标记的转基因植物的再生可以促进性状堆叠产品的开发和商业化。已经开发了各种策略来消除可选标记以生产无标记的转基因植物。最广泛使用的无标记方法可能是基于农杆菌的2 T-DNA策略，其中利率基因（GOI）和可选标记基因从独立的T-DNA中传递（Darbani等，2007）。可选标记基因在随后的几代中脱离了GOI。然而，由于T-DNA共转化的不确定和GOI和可选标记基因T-DNA之间的高率，该2 T-DNA系统的效率远小于传统的1 T-DNA系统。相比之下，没有选择转换使用带有GOI的单个T-DNA，因此消除了删除可选标记插入物的需要，并有可能提供可行的替代标记系统。在这项研究中，我们报告了通过无需使用选择性剂的种子分生植物的农杆菌接种种植的转基因棉植物的成功再生。通过GUS组织化学测定，鉴定出推定的转基因植物的再生。通过GUS表达通过花粉粒，未成熟胚胎和T1植物的分离来确定转基因向后代的种系传播。通过南部分析进一步确认了结果。在此无选择系统中，无标记转换频率与当前的分生组织转换系统相似（0.2％ - 0.7％）。讨论了进一步改进该系统的策略及其在改善棉花转化管道和开发无基因基因组编辑技术方面的意义。