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FEGRS 2024 口头报告时间表
13 Mohammadamin Rashidi mrashidi@ualberta.ca 分散液-液微萃取（DLLME）与全疏性玻璃纤维膜相结合用于超灵敏表面增强拉曼光谱 15 Rouhollah Heydari rheydari@ualberta.ca 蜂窝状沸石上汽车喷漆房挥发性有机化合物的循环吸附/再生 17 Jingya Pang jpang3@ualberta.ca 评估活化铝土矿残渣（ABR）去除水柱中 PFAS 的潜力 19 Farzad Dadbakhsh dadbakhs@ualberta.ca 地源热泵 21 Jian Shi js23@ualberta.ca 通过敏感性分析确定流域中的主要水文过程 23 Priscila Portocarrero pportoca@ualberta.ca 表征分散双翼鱼群中的尾流模式 25 Ramin Mashayekhi mashaye1@ualberta.ca 使用 LTSpice 27 中的热电路类比为立方体卫星开发辐射模型 Muhammad Muzzammil muzzammi@ualberta.ca 低成本石英音叉：用于表征低容量液体试剂的正交工具
秋季学期2024-2025的时间表-CSE IITB
CS 230 2 LH102数字逻辑设计和计算机架构Bhaskar Raman/Prof.Sayandeep Saha CS 635 10 CC 103超文本的信息检索和采矿和网络教授Soumen Chakrabarti
引用 Hansen M, Simon KR, He X, Steele N, Thomas ML, Noble KG 和 Merz EC (2024) 社会经济因素、睡眠时间和持续时间以及杏仁核研究
儿童时期的社会经济劣势十分普遍，并且与终身罹患精神健康问题的风险增加相关 (1)。家庭收入和父母教育等社会经济因素通过多种中介机制 (2) 对健康和发展产生影响，但这些机制尚不完全清楚。儿童时期的睡眠健康状况改变可能在这些机制中发挥了作用。睡眠健康是一个多方面的概念，涵盖多个睡眠参数，例如睡眠时间、质量和时间 (3)。社会经济劣势已反复与儿童睡眠时间较短和睡眠质量较低有关 (4-9)。此外，采用实验和相关设计的研究表明，睡眠中断与精神健康问题风险增加以及情绪处理和调节改变有关 (10-13)。在神经层面，情绪处理和调节，即多种精神疾病的跨诊断因素 (14)，依赖于涉及杏仁核的神经网络 (15)。在功能性磁共振成像 (fMRI) 研究中，睡眠持续时间和质量与成年人杏仁核的激活和功能连接反复相关 (16 – 19)。然而，很少有研究探讨儿童的这种关联。此前，我们提出，社会经济劣势可能导致儿童睡眠健康状况下降，这可能会改变大脑发育，从而增加患心理健康问题的风险 (20)。在本研究中，我们通过考察社会经济因素、睡眠持续时间和时间以及儿童杏仁核功能连接之间的关联来验证这些观点。
增量动作分割的连贯的时间合成
数据重播是图像的成功增量学习技术。它通过保留原始或合成的先前数据的储存库来防止灾难性的遗忘，以确保模型在适应新颖概念的同时保留过去的知识。但是，它在视频域中的应用是基本的，因为它只是存储了框架以进行动作识别。本文首次探讨了视频数据重播技术的递增动作分割，重点是动作时间段。我们提出了一个时间连贯的动作（TCA）模型，该模型代表使用生成模型而不是存储单个帧的动作。捕获时间连贯性的调节变量的集成使我们的模型了解随着时间的流逝的作用进化。因此，TCA为重播产生的动作段是多种多样的，并且在时间上是连贯的。在早餐数据集上的10任任务增量设置中，与基准相比，我们的AP可以显着提高准确性高达22％。
注释：1。QUIZRR保留更改时间表的权利。进行的任何更改都将通知注册学生。 2。QACT-所有测试Wi
注意：1。检验保留更改时间表的权利。进行的任何更改都将通知注册学生。2。所有测试将具有文本解决方案以及论文3的每个问题的视频解决方案。所有的测试论文都将为高级级别，并由JEE Advanced提出的不同类型的问题组成。4。测试系列有效直到JEE Advanced 2025考试
因果关系 - 时空图神经网络用于时空时间序列
时空时间序列通常是通过放置在不同位置的监视传感器来收集的，这些传感器通常由于各种故障而包含缺失值，例如机械损坏和内部中断。归纳缺失值对于分析时间序列至关重要。恢复特定的数据点时，大多数现有方法都考虑了与该点相关的所有信息，较小的因果关系。在数据收集期间，不可避免地包括一些未知的混杂因素，例如，时间序列中的背景噪声和构造的传感器网络中的非杂货快捷方式边缘。这些混杂因素可以打开后门路径并在输入和输出之间建立非泡沫相关性。过度探索这些非毒性相关性可能会导致过度拟合。在本文中，我们首先从因果的角度重新审视时空时间序列，并展示如何通过前门调整来阻止混杂因素。基于前门调整的结果，我们引入了一种新颖的C技术性-Ware Sp aTiot e Mpo r al图神经网络（CASPER），其中包含一种新型的基于及时的解码器（PBD）和空间 - 可导致的因果发生（SCA）。PBD可以减少混杂因素的影响，而SCA可以发现嵌入之间的因果关系稀疏。理论分析表明，SCA根据梯度值发现因果关系。我们在三个现实世界数据集上评估Casper，实验结果表明，Casper可以胜过基准，并可以有效地发现因果关系。
注释：1。QUIZRR保留更改时间表的权利。进行的任何更改都将通知注册学生。 2。QACT-所有测试Wi
注意：1。检验保留更改时间表的权利。进行的任何更改都将通知注册学生。2。所有测试将具有文本解决方案以及论文3的每个问题的视频解决方案。所有的测试论文都将为高级级别，并由JEE Advanced提出的不同类型的问题组成。4。测试系列有效，直到JEE Advanced 2025考试。
阿拉哈巴德大学电子与通信系时间表自 2024 年 1 月 16 日起生效，最后更新于 2023 年 12 月 27 日---
博士幸运阿格拉瓦尔 (LA) 博士Preeti Kumari（PKI）博士Nimish Kumar Srivastava（NSR），马里兰州阿尔沙德（马里兰州）哈立德博士Shiv Prakash（SP），博士维诺德·库马尔（VK），先生Archit Verma 女士Priyanshu Sinha 先生Chandra Gupt Maurya、Jolly Singh 博士Pooja 博士Nimish Kumar Srivastava，博士阿贾伊·库马尔先生阿鲁内什·杜特女士鲁帕姆·米什拉