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评论论文生长素和草芽建筑：最重要的激素如何制造最重要的植物
谷物是人类为谷物种植的一群草。是从这些谷物谷物中获得的大多数人。这些晶粒的产生是形成草的独特芽结构的分层生殖结构的发展的结果。由于是空间的复杂，草芽发育的配位受到基因和信号网络（包括关键的植物激素生长素）的紧密控制。激素操纵已被确定为提高谷物作物产量的潜在潜在方法，因此最终是全球粮食安全。最近将生长素研究的大量研究从模型植物转化为谷物农作物物种的工作揭示了生长素生物合成，运输和信号传导对草芽结构发展的贡献。本综述讨论了这个仍在培养的知识基础，并研究了生长素生物学的变化可能是关键草物种之间射击建筑差异的差异的可能性，或者可以支持未来的谷物作物的选择性繁殖。
在线教师发展计划 (FDP) ...
关于 FDP：5G/6G 通信和信号处理应用的人工智能 (AI) FDP 重点介绍人工智能在 5G/6G 通信和信号处理领域的影响。AI 技术广泛应用于许多应用，例如基于 5G/6G 的无线通信、信号处理、生物医学图像处理、计算机视觉、自然语言处理等。本课程将介绍 AI 的基础知识和研究领域，以及其在 5G/6G 通信和信号处理中的应用。它将有助于提升印度各工程院校教职员工的专业知识和能力。专家涵盖了一系列当代计算主题，并提供强大的理论基础，并培养批判性分析和实践技能。该 FDP 旨在传授知识并培训 AI 工程方面的基础知识以及对最近使用 5G/6G 进行通信和使用 AI 的信号处理应用的见解。主要课程内容： 图像处理、计算机视觉、信号分类、统计信号处理、信号处理技术和基于 5G/6G 的无线通信技术和应用的简介。 机器学习基础、数据预处理和数据可视化。监督和无监督学习方法、神经网络和应用。 深度学习方法简介，以及基于 DL 的其他架构及其应用。 用于信号处理、计算机视觉、语音处理和 5G/6G 通信系统的 CNN 架构。 电路设计中的 AI、天线系统设计中的 ML/DL、软件定义无线电、认知无线电中信号处理的机器学习。 MIMO 系统、系统设计中的去耦电路、双工系统、mWave 通信。 ISAC、无人机通信、5G/6G 通信技术、量子通信。 农业无人机、医疗保健人工智能、脑机接口、情绪识别。 用于生物医学成像和信号处理、EEG/ECG 信号处理和非侵入性医疗应用的 AI/ML。 Tensor Flow/Keras/PyTorch/Jupyter 和 Colab 的基础知识。 使用 Python/MATLAB 进行数据预处理和数据可视化。 案例研究，使用 Python/MATLAB 进行动手实践。 负责本课程的教师：本课程将由 NIT Warangal 的教师负责；来自 IIT/NIT/IIIT 相关领域的学者受邀在本课程中授课。来自行业的演讲者也有望作为课程的一部分进行演讲。
可穿戴脑电图 + 功能性近红外光谱 (EEG+FNIRS) 的描述，用于设计认知的现场实验
摘要 我们开发了一种可穿戴实验传感器装置，具有多模态 EEG+fNIRS 神经成像数据捕获功能，可用于较低财务门槛的现场实验。持续应用良好的传感器应用和信号质量控制协议和程序对于研究人员获得有效数据至关重要。本文详尽描述了传感器设置、数据同步过程、传感器应用程序和信号质量控制。还描述了使用所提出的 EEG+fNIRS 进行的潜在设计认知实验。总之，该装置是移动的，并提供高质量的多模态神经成像数据。我们鼓励设计界利用该装置并将其适应新的现场实验装置。 关键词：EEG+fNIRS、移动实验、设计中的人类行为、设计认知、研究方法和方法 联系人：Dybvik，Henrikke 挪威科技大学 挪威机械与工业工程系 henrikke.dybvik@ntnu.no
电气与计算机工程
电气与计算机工程系的研究生课程是一个充满活力和蓬勃发展的中心，在广泛的领域开展世界公认的研究。该系与当地工业界以及波士顿世界著名的医院和医疗中心有着密切的联系，并与他们一起参与了许多联合研究项目。在五个由 NSF 和 DHS 资助的研究中心和 20 多个工业合作伙伴的帮助下，教师和学生正在积极开展计算机视觉、模式识别和机器学习、脑机接口、计算机架构、高性能计算、嵌入式系统、硬件和软件安全、电力系统和电力电子、水下通信网络和信号处理、机器人技术、信息理论、通信、控制和信号处理、物联网、射频、电磁学、光学和磁性材料、微/纳米机械结构和先进纳米材料、功率优先系统/计算机架构、超低功耗生物医学和神经电路和系统等领域的前沿研究。
机器学习中的心理声学
Petermann, D.、Wichern, G.、Wang, Z.-Q. 和 Le Roux, J.，“鸡尾酒叉问题：真实世界音轨的三重音频分离”，IEEE 国际声学、语音和信号处理会议 (ICASSP)，2022 年 4 月，第 526-530 页。
超声波传感基础知识 (Rev. D) - 德州仪器
2.1 超声波系统简介................................................................................................................................................................ 5 2.2 超声波回波和信号处理.................................................................................................................................................... 5 2.3 传感器类型................................................................................................................................................................ 7 2.4 传感器拓扑................................................................................................................................................................ 8 2.5 传感器频率.................................................................................................................................................................... 8 2.6 传感器驱动（变压器驱动和直接驱动）和电流限制.................................................................................................... 9 2.7 脉冲计数.................................................................................................................................................................... 9 2.8 最小检测范围.................................................................................................................................................................... 10
在线教师发展计划 (FDP) ...
关于 FDP：5G/6G 通信和信号处理应用的人工智能 (AI) FDP 重点介绍人工智能在 5G/6G 通信和信号处理领域的影响。AI 技术广泛应用于许多应用，例如基于 5G/6G 的无线通信、信号处理、生物医学图像处理、计算机视觉、自然语言处理等。本课程将介绍 AI 的基础知识和研究领域，以及其在 5G/6G 通信和信号处理中的应用。它将有助于提升印度各工程院校教职员工的专业知识和能力。专家涵盖了一系列当代计算主题，并提供强大的理论基础，并培养批判性分析和实践技能。该 FDP 旨在传授知识并培训 AI 工程方面的基础知识以及对最近使用 5G/6G 进行通信和使用 AI 的信号处理应用的见解。主要课程内容： 图像处理、计算机视觉、信号分类、统计信号处理、信号处理技术和基于 5G/6G 的无线通信技术和应用的简介。 机器学习基础、数据预处理和数据可视化。监督和无监督学习方法、神经网络和应用。 深度学习方法简介，以及基于 DL 的其他架构及其应用。 用于信号处理、计算机视觉、语音处理和 5G/6G 通信系统的 CNN 架构。 电路设计中的 AI、天线系统设计中的 ML/DL、软件定义无线电、认知无线电中信号处理的机器学习。 MIMO 系统、系统设计中的去耦电路、双工系统、mWave 通信。 ISAC、无人机通信、5G/6G 通信技术、量子通信。 农业无人机、医疗保健人工智能、脑机接口、情绪识别。 用于生物医学成像和信号处理、EEG/ECG 信号处理和非侵入性医疗应用的 AI/ML。 Tensor Flow/Keras/PyTorch/Jupyter 和 Colab 的基础知识。 使用 Python/MATLAB 进行数据预处理和数据可视化。 案例研究，使用 Python/MATLAB 进行动手实践。 负责本课程的教师：本课程将由 NIT Warangal 的教师负责；来自 IIT/NIT/IIIT 相关领域的学者受邀在本课程中授课。来自行业的演讲者也有望作为课程的一部分进行演讲。
生物细胞再生医学| sdarts
在过去的十年中，在对靶向细胞的疗法的理解和潜力方面取得了长足的进步。从几十年前开始，在过去的几年中，使用刺激性溶液来刺激炎症反应，转移以注入各种血小板的血浆（PRP）浓缩液，以支持受损或变性部位的有效炎症反应。使用所包含的生长因子和信号蛋白被认为可以显着改善组织愈合反应，但似乎受到不完全修复的限制，同时需要一系列（通常为4-6）才能实现长期临床改善。将这些营养生长因子和信号蛋白与浓缩的未分化的细胞/基质种群相结合的当前演变似乎是一种逻辑和有效的模态，自2000年以来移至最前沿。审美和重建应用程序的导致了道路，因为持续的伤害挑战，循环能力丧失，退化性，维修等要求一种最佳的再生需求方法。对身体如何保持自身保持的深入研究表明，未指定的细胞对于替代衰老细胞至关重要（例如
EBU Tech 3375 - 通过 3G-SDI 接口进行 HDR 和宽色域视频的信号传输和传输
3. 10 位透明基础设施 强烈建议实施者/广播者确保辅助数据和信号（见表 1）在整个制作链中不被改变。此外，制作链中的设备应适当处理信号。否则，必须手动验证每个制作步骤（正确设置色彩空间、色彩矩阵、传递函数）。