摘要MTHFR(甲基四氢叶酸还原酶)是一种参与单碳代谢的关键酶,这对于癌细胞的增殖至关重要。与此相一致,已发表的文献表明,MTHFR敲低导致多种类型的癌细胞生长受损。此外,较高的MTHFR表达水平与肝细胞癌,肾上腺皮质癌和低度神经胶质瘤的总体生存率较短有关,这使得将MTHFR抑制剂设计为可能的治疗选择。截至今天尚无MTHFR的竞争抑制剂。这项研究旨在使用硅药物筛查来鉴定潜在的竞争性MTHFR抑制剂候选者。在存在和不存在辅助因子的情况下,将共有30470个含有生物源性化合物,FDA批准的药物和临床试验中的分子与MTHFR的催化口袋筛选。结合能和ADMET分析表明,Vilanterol(B 2-肾上腺素激动剂),selexipag(前列环素受体激动剂)和Ramipril Diketopiperazine(ACE抑制剂)是MTHFR的潜在竞争抑制剂。分子动力学分析和使用这些化合物的MM-PBSA计算特别揭示了配体结合的285-290之间的氨基酸,并突出了Vilanterol作为MTHFR抑制的Stron-gest候选者。我们的结果可以指导新型MTHFR抑制化合物的发展,这可以灵感来自这里引起人们关注的药物。更重要的是,这些潜在的候选者可以在上述癌症的临床和临床研究中进行重新测试。
随后,主持人欢迎所有贵宾、教职员工、执行委员会成员和观众。随后,前任主席 Nanditha Mahendra 女士和前任秘书 Abhinandhan Udupa 先生报告了 2021-22 年的活动报告。他们谈到了 BMSCE IEEE 计算机协会,并简要回顾了他们任期内举办的所有活动。贵宾们获赠纪念品,随后向大家介绍了分会迄今为止取得的成就。之后,介绍了现任执行委员会成员——主席 Supriya PG 女士、副主席 Kalp L Jain 先生、财务主管 Pradyun Naik 先生、秘书 Harshitha Aparna 女士、联合秘书 Rajath V 先生和高级 SAC 协调员 Tuhina Bagchi 女士。
• 理解计算机体系结构的高级硬件和软件问题 • 理解多处理器体系结构和连接机制 • 理解多处理器内存管理 模块 I:(10 小时)微处理器和微控制器、RISC 和 CISC 体系结构、并行性、流水线基础、算术和指令流水线、流水线风险、超标量体系结构、超级流水线体系结构、VLIW 体系结构、SPARC 和 ARM 处理器。 模块 II:(10 小时)基本多处理器架构:Flynn 分类、UMA、NUMA、分布式内存架构、阵列处理器、矢量处理器。 模块 III:(10 小时)互连网络:静态网络、网络拓扑、动态网络、云计算。 模块 IV(10 小时)内存技术:缓存、缓存内存映射策略、缓存更新方案、虚拟内存、页面替换技术、I/O 子系统。 结果
(CSE/IT)理论共有4个周期每周内部评估20分,总周期60个周期结束SEM考试80分考试3小时总数A.主题明智的时期分布。编号主题周期1计算机硬件的基本结构06 2指令和指令排序07 3处理器系统10 4内存系统10 5输入 - 输出系统10 6 I/o接口和总线体系结构10 7并行处理07 9总60 B.合理:现在,在教育,娱乐,商业,体育等各个领域,计算机的使用变得非常重要。此主题将使学习者了解计算机系统不同组件及其操作过程的架构。进一步学习者将了解不同组件如何集成以执行任务以获得结果。它还为如何提高处理能力提供了一个想法。
我们小组率先在 LHC 的高能物理分析中使用量子机器学习 (QML)。我们已在门模型量子计算机模拟器和硬件上成功将几种 QML 分类算法应用于 ttH(与顶夸克对相关的希格斯粒子生成)和希格斯粒子到两个μ子(希格斯粒子与第二代费米子的耦合)这两项最近的 LHC 旗舰物理分析。模拟研究已使用 IBM Quantum Framework、Google Tensorflow Quantum Framework 和 Amazon Braket Framework 进行,并且我们已实现良好的分类性能,其性能类似于目前在 LHC 物理分析中使用的经典机器学习方法,例如经典 SVM、经典 BDT 和经典深度神经网络。我们还使用 IBM 超导量子计算机硬件进行了研究,其性能令人鼓舞,并且接近 IBM 量子模拟器的性能。此外,我们将研究扩展到其他 QML 领域,例如量子异常检测和量子生成对抗,并已取得一些初步成果。此外,我们还使用 NVIDIA cuQuantum 和 NERSC Perlmutter HPC 克服了大量子比特(25 个量子比特或更多)和大量事件情况下的密集计算资源挑战。
Historical Overview ............................................................4 The Advent of Modern Robotics .........................................6 Evolution of Automation .....................................................7 Emergence of CNC Technology ........................................10 Technical Progress of CNC (Computer Numerical Control) .........................................................................10 Integration and Advancements ...................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................
单元– I密码学,替换和仿射密码及其加密分析,完美的安全性,块密码,数据加密标准(DES),差速器和线性加密分析,块密码设计原理,块密码密码操作模式,高级加密标准。公共密钥加密系统的单元– II原理,RSA算法,密钥管理,diffie- Hellman密钥交换,身份验证函数,消息身份验证代码(MAC),哈希功能,哈希功能的安全性和MAC,MAC,Secure Hash算法,HMAC,HMAC。单位– III离散对数,Elgamal隐秘系统,用于离散对数问题的算法,特征系统的安全性,Schnorr签名方案,婴儿继态步骤,中文命令,Elgamal Signature Schemine,Elgamal Signature Scheme,数字签名算法,可证明的安全签名Signature Seignature Shemes。单元– IV椭圆曲线,椭圆形曲线模拟元素,椭圆曲线点压缩的特性,椭圆曲线上的计算点倍数,椭圆曲线数字签名算法,椭圆曲线分离算法,椭圆曲线曲线primatity Primatity验证。单元– V网络安全实践:Kerberos,X.509身份验证服务,公共密钥基础架构。电子邮件安全性(非常好的隐私),IP安全性(体系结构,身份验证标头,封装安全有效负载,结合安全性,关联,密钥管理),Web安全性(安全套接字层和传输层安全性)。教科书:1。W.Sta1lings-加密和网络安全原则和实践,人教育,2000年。(第三版)章节:[1,3、5、9、10(10.1,10.2),II,12(12.2,12.4),13(13.3),14,15,16,17]。2。参考:D.Stinsori,密码学:理论与实践,CRC出版社,2006年。章节:[1,2(2.3),6,7,12]。
在2020年进行的第一次临时评估中,该公司收到了:项目定位和必要性:评估A(非常重要的)研究和开发管理:评估B(良好)研究和发展结果:评估B(良好的)努力将结果置于实际用途中:评估C(几乎合理)。 作为对评估的评论,尽管该公司对其业务状况,NEDO的管理和开发结果进行了评估,但Nedo有必要收集有关全球技术趋势的信息,并考虑并扩大措施以获取市场。此外,关于下一代计算技术的开发,还需要开发人力资源并创建与可能成为用户的业务实体进行沟通的场所。 回应评估结果:为了收集有关全球技术趋势的信息,我们将同时进行研究和开发项目1和2,从2021年开始,将对技术趋势和知识产权策略进行调查。获得的信息被送回了运营商,Nedo还进行了管理。此外,关于R&D项目1,作为促进工业应用的衡量标准,该公司还根据调查结果和临时评估的结果制定了“与节能AI半导体和系统有关的技术开发”的新政策,并正在通过FY22的授予项目促进研究结果的实际应用和商业化。 关于研究和开发项目,作为人力资源开发的一部分,开发的量子计算机通用软件不仅在云环境中免费公开,而且还通过举办竞赛和经验尖端技术来使公司对人力资源开发的贡献。此外,大脑计算成立了一个咨询委员会,将可能成为用户的企业汇集在一起,这些企业有望利用开发的脑型芯片和算法,并通过共享结果并交流开发人员的意见来弥合业务。此外,在光学分散计算中,我们将使用100公里内的数据中心进行分布式信息处理的演示实验,并在20025财年的范围内进行,并发布结果以促进早期商业化。
详细课程大纲 第一单元:变换微积分拉普拉斯变换:拉普拉斯变换、性质、逆、卷积、用拉普拉斯变换求某些特殊积分、初值问题的解。傅里叶级数:周期函数、函数的傅里叶级数表示、半程级数、正弦和余弦级数、傅里叶积分公式、帕塞瓦尔恒等式。傅里叶变换:傅里叶变换、傅里叶正弦和余弦变换。线性、缩放、频移和时移性质。傅里叶变换的自互易性、卷积定理。应用于边界值问题。第二单元:数值方法近似和舍入误差、截断误差和泰勒级数。插值 - 牛顿前向、后向、拉格朗日除差。数值积分 - 梯形、辛普森 1/3。通过二分法、迭代法、牛顿-拉夫森法、雷古拉-法尔西法确定多项式和超越方程的根。通过高斯消元法和高斯-西德尔迭代法求解线性联立线性代数方程。曲线拟合-线性和非线性回归分析。通过欧拉法、修正欧拉法、龙格-库塔法和预测-校正法求解初值问题。
