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学术手册
平均值定理的重要性及其应用，评估多个积分，具有物理理解的矢量演算语言，可以处理诸如流体动力学和电磁场等受试者，序列和系列和系列的融合以及傅立叶系列。模块1差分微积分12小时的限制，连续性和不同性；平均值定理，泰勒和麦克劳林的定理，部分分化，总分分化，欧拉的定理和概括，最大值和最小值的几个变量功能，Lagrange的乘数方法；变量的变化 - 雅各布人。模块2积分10小时的微积分基本定理，不当积分，面积的应用，体积。双重和三个积分模块3矢量计算14标量和向量场；向量分化；定向衍生物 - 标量场的梯度；向量场的发散和卷曲 - 拉普拉斯 - 线和表面积分；格林在飞机上的定理；高斯分歧定理；斯托克斯定理。模块4序列和串联10小时序列和串联功能系列的收敛。模块5傅立叶系列和傅立叶变换10小时傅立叶系列：周期功能，欧拉的公式，dirichlet的条件，均匀和奇数功能，半范围序列，parseval的身份。傅立叶变换
研究方案和批次2022的教学大纲
ENGINEERING MATHEMATICS-I Subject Code: BTAG101-22 Matrices: Elementary transformations, rank of a matrix, reduction to normal form, Gauss- Jordon method to find inverse of a matrix, Eigen values and Eigen vectors, Cayley-Hamilton theorem, linear transformation, orthogonal transformations, diagonalisation of matrices, quadratic forms.paq形式，梯形形式，线性方程的解，等级的性质，使用cayley-hamilton定理找到A。差分演算：泰勒和麦克拉林的扩展；不确定形式；曲率，两个或多个自变量的功能，部分分化，均匀函数以及Euler定理，复合函数，总导数，最大值和最小值。整体演算：曲线革命的卷和表面；双重和三个积分，集成顺序的变化，双重积分和三个积分的应用以查找面积和音量。向量计算：向量，标量和向量点函数的区分，向量差异操作员DEL，标量点功能的梯度，矢量函数的差异和卷曲及其物理解释，涉及DEL的身份，二阶差异差异操作员；线，表面和音量积分，Stoke's，Divergence和Green的定理（没有证明）。
利用经典的反卷积和零照片图像恢复中的特征提取
非盲反卷积的目的是从鉴定获得的内核中恢复其模糊的图像。iS iSTING TEEP神经体系结构通常是基于大型地面真相图像的大型数据集建立的，并接受了监督训练。并不总是可用的，尤其是针对生物化应用，敏锐的高质量地面真相图像并不总是可用的。这严重阻碍了当前方法在实践中的适用性。在本文中，我们提出了一种新型的非盲卷曲方法，该方法利用了深度学习和经典迭代反卷积算法的力量。我们的方法结合了一个预先训练的网络，从输入图像中提取深度特征以及Itera的Richardson-Lucy反卷积步骤。随后，采用零射击优化过程来集成反浏览特征，从而产生高质量的重建图像。通过使用经典的迭代反卷积方法进行初步重构，我们可以有效地利用较小的网络来产生最终图像，从而加速重建，同时减少需求量，以减少有价值的计算资源。我们的方法证明了各种现实世界应用程序中的显着改进。
急性和慢性神经炎症中的小胶质细胞串扰
神经炎症是许多神经疾病疾病的共同特征。它促进了功能障碍的神经元 - 小胶质细胞 - 星形胶质细胞串扰，后者又将小胶质细胞保持在有效的反应性状态，通常会增强神经元损伤。未充分探索介导这种关键交流的分子成分。在这里，我们表明，分泌的卷曲相关蛋白1（SFRP 1）是细胞对细胞通信的多功能调节剂，是细胞串扰神经炎症的一部分。在急性和慢性神经炎症的小鼠模型中，SFRP 1（在很大程度上是星形胶质细胞衍生的）促进和维持小胶质细胞的活性，从而促进了慢性炎症状态。sfrp 1促进了缺氧诱导的因子依赖性炎症途径的成分的上调，并在较低程度上促进了核因子-kappa B.因此，我们提出SFRP 1充当神经炎性的星形胶质细胞到微糖放大器，这代表了在几种神经退行性疾病中抵消慢性炎症的有害效应的潜在有价值的治疗靶标。
您的宝宝的发育：31-33周妊娠
身体的宝宝很可能会表现出突然的，腿和手臂的大而生涩的向外运动。因为他们能够控制这些，他们将能够将四肢塞进。眉毛和睫毛发达了。手指指甲一直到指尖的末端。头发覆盖称为Lanugo正在慢慢消失。“掌握”反射是显而易见的，并且能够轻轻握住手指。消化系统能够忍受全牛奶饲料，尽管母乳比配方奶更容易容忍。然而，服用口服饲料所需的“吮吸，吞咽和呼吸”机制可能有些困难，这就是为什么他们可能会通过鼻砂剂喂养管将大部分饲料饲养。定位虽然在他们的婴儿床上非常重要。他们的四肢没有活跃的肌肉张力，无法卷曲并躺在胎儿位置。边界和定位辅助工具非常重要，以支持您的宝宝保持良好的位置并支持他们的持续发展，而在孵化器或婴儿床中有定居。知识分子大脑的增长迅速；大脑的前部经历了主要的生长突变。他们可能能够专注于相当接近范围的图片或面部。他们响应他们被触摸的方式。可以将照片或黑白图片放入宝宝的孵化器/婴儿床中，以供它们重点关注。
链的双层几何表示...
我们为基于链的3D发型几何形状引入了双层层次生成表示，该几何形状从粗，低通的过滤导型头发到富含高频细节的密集的人浓厚的发束。我们采用离散的余弦变换（DCT）将低频结构曲线与高频卷曲和噪声分开，从而避免了吉布斯在开放曲线中与标准傅立叶变换相关的吉布斯振荡问题。与从头皮UV地图网格中取样的导向头发可能会失去现有方法中发型的细节，我们的方法通过利用低通滤波的密集链中的k -Medoid集群中心来样本最佳的稀疏导向链，从而更准确地保留了发型的本质特征。拟议的基于自动编码器的生成网络，其启发的架构是受几何深度学习和隐式神经表示的启发，可促进灵活的，离网的导向链建模，并使从隐含的神经表示的原理上绘制任何数量和密度的密度和密度完成密集的链。经验评估证实了该模型产生令人信服的指导头发和密集链的能力，并提供细微的高频细节。1
在全脑分割方面，2.5D 方法是否优于 3D 深度网络？
对具有大量标签、小卷曲结构以及各种结构边界之间缺乏对比度的 3D 体积进行分割是一项艰巨的任务。虽然许多分割任务中的最新方法进展都以 3D 架构为主导，但目前全脑分割最强大的方法是 FastSurferCNN，一种 2.5D 方法。为了阐明 2.5D 与各种 3D 方法之间的细微差别，我们进行了彻底而公平的比较，并提出了一种空间集成的 3D 架构。有趣的是，我们观察到在完整视图图像上训练内存密集型的 3D 分割并不优于 2.5D 方法。即使在完整视图上进行评估时也转向在补丁上进行训练可以同时解决内存和性能限制的问题。在五个数据集上的 Dice 相似系数和尤其是平均豪斯多夫距离测量方面，我们展示了比最先进的 3D 方法显着的性能改进。最后，我们对各种神经退行性疾病状态和扫描仪制造商的验证表明，我们的表现优于之前领先的 2.5D 方法 FastSurferCNN，在现实环境中表现出强大的分割性能。我们的代码可在 github.com/Deep-MI/3d-neuro-seg 上在线获取。关键词：深度 3D 卷积网络、全脑分割、深度集成。
B.Tech的教学大纲。冶金和材料工程的程序。
单个变量的函数：Rolle的定理和Lagrange的平均值定理（MVT），Cauchy的MVT，Taylor's和Maclaurin的系列，Asymptotes＆Curvature（Cartesian，Polar，极性形式）。(8) Functions of several variables: Function of two variables, Limit, Continuity and Differentiability, Partial derivatives, Partial derivatives of implicit function, Homogeneous function, Euler's theorem and its converse, Exact differential, Jacobian, Taylor's & Maclaurin's series, Maxima and Minima, Necessary and sufficient condition for maxima and minima (no proof), Stationary points, Lagrange's乘数的方法。（10）序列和序列：序列，序列的限制及其性质，一系列积极术语，收敛的必要条件，比较测试，D Alembert的比率测试，Cauchy的根测试，交替的序列，Leibnitz的规则，绝对和条件收敛。（6）积分计算：积分计算的平均值定理，不正确的积分及IT分类，beta和γ功能，在皇家和极地坐标，伦理固体的体积和表面积，皇家和极地的体积和表面积的面积和长度通过双重整合的体积，体积作为三个积分。（10）矢量计算：矢量值及其不同，线路积分，表面积分，体积积分，梯度，卷曲，弯曲，散射，格林定理（包括向量形式），Stokes的定理，Gauss的Divergence定理及其应用。（10）
评估目视检查任务风险的方法...
摘要：风险评估方法在航空领域应用广泛，但尚未被证实可用于飞机发动机部件的目视检查。该领域的复杂性源于缺陷类型的多样性及其在各个拆卸级别上不同的表现形式。设计了一个新的风险框架以包含背景因素。使用 Bowtie 分析确定这些因素为关键性、严重性和可检测性。该框架产生了一个风险指标，描述了缺陷在检查任务期间可能未被发现的程度，并导致不良的安全结果。简化框架提供了一种通过/不通过决策的方法。研究结果表明，缺陷的可检测性高度依赖于叶片的特定视图，并且可以量化风险。涉及材料分离或去除的缺陷（例如划痕、尖端摩擦、刻痕、撕裂、裂纹和断裂）在翼型视图中显示得最好。如果可以提供边缘视图，则涉及材料变形和形状变化的缺陷（例如尖端卷曲、前缘凹痕、弯曲和破损的叶片）的风险较低。这项研究提出，许多风险评估可以归结为三个因素：后果、可能性和辅助因素。后者代表了工业背景，可以包含多个特定于应用的子因素。已经设计出一种方法，包括适当的量表，用于包括
乳腺癌治疗后如何继续前进
两个月后：头发长出一英寸 请记住…… 您的头发可能与治疗前长出的样子不同，颜色可能会改变，质地会有所不同，并且可能比以前更卷曲或更直。通常这种变化是暂时的，但对某些人来说，这将是永久性的。对于一些女性来说，头发长出不同的样貌可能会很困难，您可能会觉得这是您需要应对的另一种外貌变化，尤其是在短期内，您将无法像往常一样护理或造型。 头发生长的速度因人而异，但大多数人会在三到六个月左右长出完整的头发，尽管有些人的头发可能不均匀，没有证据表明您可以购买的任何产品会加速头发的生长。 头发的状况与饮食等生活方式因素密切相关。健康均衡的饮食对健康的头发至关重要。 眉毛和睫毛等其他头发的生长速度可能比头发快或慢。而您长出的头发会更脆弱，更容易断裂。您需要小心对待它。最好等到头发长长，头皮状况良好后再进行染色或其他化学处理。有些人可能需要六个月到一年的时间，而有些人则可能更早。染色前，请咨询理发师最适合您的产品，他们可能会推荐指甲花或植物染料，这些染料对头发和头皮更温和。任何颜色都应该