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R22 M.Tech. ECE JNTUH 贾瓦哈拉尔·尼赫鲁......
1. 揭示使用 FPGA 的设计方法。2. 深入了解故障模型。3. 了解用于故障检测的测试模式生成技术。4. 设计时序电路中的故障诊断。5. 通过案例研究了解流程设计。单元 - I 可编程逻辑器件：可编程逻辑器件的概念、SPLD、PAL 器件、PLA 器件、GAL 器件、CPLD 架构、FPGA FPGA 技术、架构、virtex CLB 和切片、FPGA 编程技术、Xilinx XC2000、XC3000、XC4000 架构、Actel ACT1、ACT2 和 ACT3 架构。 [教材-1] 第二单元 用状态图和状态表分析和推导时钟时序电路：时序奇偶校验器、信号跟踪和时序图分析-状态表和状态图-时序电路的通用模型、序列检测器的设计、更复杂的设计问题、状态图构建指南、串行数据转换、字母数字状态图符号。多时钟时序电路的需求和设计策略。[教材-2] 第三单元 时序电路设计：时序电路的设计程序-设计示例、代码转换器、迭代电路的设计、比较器的设计、控制器 (FSM) - 亚稳态、同步、FSM 问题、流水线资源共享、使用 FPGA 的时序电路设计、时序电路的仿真和测试、计算机辅助设计概述。 [教材-2] 第四单元故障建模和测试模式生成：逻辑故障模型、故障检测和冗余、故障等效性和故障定位、故障主导性、单个故障卡住模型、多个故障卡住模型、桥接故障模型。通过常规方法、路径敏感化技术、布尔差分法、KOHAVI 算法、测试算法-D 算法、随机测试、转换计数测试、签名分析和测试桥接故障对组合电路进行故障诊断。[教材-3 和参考文献 1] 第五单元时序电路中的故障诊断：电路测试方法、转换检查方法、状态识别和故障检测实验、机器识别、故障检测实验设计。[参考文献 3]
次要自适应机器人技术：次要法规2023-2024
次要自适应机器人技术：次要法规2023-2024 1。名称次要：自适应机器人（AR）2。英语名称：自适应机器人（AR）3。未成年人的含义在教学形式和相关检查方法方面，未成年人自适应机器人技术（AR）都是创新的未成年人。未成年人是基于人才的，并且非常关注个人学生的人才发展。未成年人将以英语教授。小调由密集的开球阶段（2周）组成，然后是方向阶段（5周）。在这些阶段中，将向学生进行作业（单独和小组），并将在以下模块中接受教学：机器人的原理工程师的ROS（机器人操作系统）视觉，传感器和感知规范，标准和安全性硬件抽象和嵌入式的介绍将基于这些主题的介绍，包括这些主题的介绍。材料等。在此基础上，学生将证明他们已经实现了一般学习目标（由计划给出）和自定义的个人学习目标。所获得的知识将在12周的多学科小组项目中应用和扩展。在这12周内，学生每周将花4天的时间在他们的项目上，每周1天，以获取课堂和讲习班的深入知识。这些项目将由讲师（在过程和技术内容方面）指导。在指定的框架内，学生将有机会与相关学科讲师密切相关，并最好与相关公司联系以获得专业观点。未成年人提供了一种教育模式，学生将学会识别和使用自己的才能，并以（多日）研讨会的形式提供教学。这个未成年人适合具有技术背景的学生（特别是机械工程，机械师，电子，ICT和汽车），并且表现出足够的先前技术知识的学生。这个未成年人非常适合自我发展，人才发展，技术并表现出积极主动的态度的理想选择。在次要AR中，学生将致力于以下能力：分析：学生本身能够定义项目，制定目标并绘画
产前超声诊断中的人工智能
超声检查具有便捷、低成本、实时、无创等特点，是应用最广泛的影像学检查方式。产前超声检查作为妊娠期间最重要的影像学检查方法，可以评估胎儿的生长状况和出生缺陷，帮助胎儿在产前或产后得到及时有效的治疗。对于预后不良的畸形，及时终止妊娠可以降低严重出生缺陷儿的出生率。然而，这个耗时的过程在很大程度上取决于医生的经验和现有的设备，而且在实践中工作强度很大。人工智能(AI) (1)是指通过灵活的适应来解释外部数据和为特定目的进行学习的能力。机器学习(ML)是人工智能中越来越受关注的领域，它是一套强大的计算工具，可以根据从人类推理规则中获得的描述性模式来训练模型。然而，机器学习面临的一个主要问题是特征选择严重依赖于统计洞察力和领域知识，这一限制引发了深度学习的发展。作为机器学习的一个分支，深度学习利用了卷积神经网络——与图像相关的最强大的方法之一，它可以在有限的训练样本下实现高性能，甚至允许更抽象的特征定义。因此，它经常用于图像模式识别和分类。人工智能在放射学方面的研究已经很多（2-5），人工智能辅助诊断也成为超声领域的研究热点。一些专家在肝脏、甲状腺和乳腺疾病的智能超声诊断方面取得了成功（6-9）。然而，人工智能在产前超声诊断中仍处于起步阶段，尽管在测量、成像和诊断方面已经有了突破。这些应用意义重大，不仅提高了效率，而且弥补了部分检查人员经验不足和技能不足。在这篇综述中，我们介绍了人工智能在产前超声诊断中应用的最新文献（图 1）。
R18 B.Tech。 EEE教学大纲Jntu Hyderabad 1 R22 B.Tech。 EEE教学大纲Jntu Hyderabad R22 M.Tech。数字系统和计算机电子产品... R19 M.Tech欺骗/DECS R22 M.Tech。 VLSI/ VLSI设计/ VLSI系统设计 div> R19 M.Tech。机器设计
1。使用FPGA公开设计方法。2。可以深入了解故障模型。3。了解用于故障检测的测试模式生成技术。4。在连续电路中设计故障诊断。5。使用案例研究在流量的设计中提供理解。单元I可编程逻辑设备：可编程逻辑设备，SPLD，PAL设备，PLA设备，GAL设备，CPLD-Archittuction，FPGAS-FPGA技术，体系结构，Virtex CLB和Slice，FPGA编程技术，XC2000，XC2000，XC3000，Act 3 Actient Act1 anderct1 anderct1 anderct1 anderct1 anderct1 anderct1[TEXTBOOK-1] UNIT-II Analysis and derivation of clocked sequential circuits with state graphs and tables: A sequential parity checker, Analysis by signal tracing and timing charts-state tables and graphs-general models for sequential circuits, Design of a sequence detector, More Complex design problems, Guidelines for construction of state graphs, serial data conversion, Alphanumeric state graph notation.需要和设计多锁顺序电路的策略。[TEXTBOOK-2] UNIT-III Sequential circuit Design: Design procedure for sequential circuits-design example, Code converter, Design of Iterative circuits, Design of a comparator, Controller (FSM) – Metastability, Synchronozation, FSM Issues, Pipelining resources sharing, Sequential circuit design using FPGAs, Simulation and testing of Sequential circuits, Overview of computer Aided Design.[Ref.3][教科书2]单元IV故障建模和测试模式生成：逻辑故障模型，故障检测和冗余，故障等效性和故障位置，故障优势，单个卡在故障模型，多个卡在故障模型上，桥接故障模型。通过常规方法，路径敏化技术，布尔差异方法，Kohavi算法，测试算法-D算法，随机测试，过渡计数测试，签名分析和测试桥梁的断层对组合回路的故障诊断。[教科书-3＆Ref.1]单元 - 顺序电路中的v故障诊断：电路测试方法，过渡检查方法，状态识别和故障检测实验，机器识别，故障检测实验的设计。
通过胸部 X 光片测量骨密度
通过胸部 X 光片进行预测：一项多中心研究 主要研究员：佐藤洋一 名古屋大学医学院 共同研究员：山本则夫 宫本整形外科医院 稻垣直哉 慈惠大学柏医院 家崎雄介 国立医院组织 名古屋医疗中心 高原俊介 兵库县立加古川医疗中心 尽管全世界患有骨质疏松症的患者数量正在增加，但目前的诊断和治疗还不够充分。在这项研究中，我们开发了一个深度学习模型来通过胸部 X 光片预测骨矿物质密度 (BMD) 和 T 值，胸部 X 光片是最常见、最容易获得且成本最低的医学影像检查方法之一。本研究中使用的数据集包含 17,899 张图像，这些图像对应于 2010 年至 2021 年期间在六家医院接受双能 X 射线吸收仪 (DXA) 和胸部 X 光检查的 10,102 名患者。对于学习标签，我们使用 (1) 髋部和腰椎的 BMD (g/cm2) 和 (2) 基于髋部或腰椎 T 分数的诊断（正常、骨质减少和骨质疏松症）。然后，我们通过胸部 X 光片、年龄和性别的集成学习来训练深度学习模型，以使用回归和 T 分数进行多类分类来预测 BMD。我们评估了以下两个指标来评估深度学习模型的性能：(1) 预测和真实 BMD 之间的相关性和 (2) 预测类别和真实类别之间 T 分数的一致性。BMD 预测的相关系数为髋部 = 0.75，腰椎 = 0.63。正常、骨质减少和骨质疏松诊断的 T 分数预测曲线下面积分别为 0.89、0.70 和 0.84。这些结果表明，所提出的深度学习模型可能适用于通过预测胸部 X 光片的 BMD 和 T 分数来筛查骨质疏松症患者。
胰岛素抵抗的实验室检查
摘要 胰岛素抵抗是一种代谢疾病，其特征是身体对胰岛素的反应受损，胰岛素在葡萄糖代谢中起着重要作用。这种疾病会导致各种健康问题，例如 2 型糖尿病、高血压、血脂异常和心血管疾病。本研究评估了检测胰岛素抵抗的实验室检查方法，包括高胰岛素正常血糖钳（HIEC）等直接方法和HOMA-IR、QUICKI和TyG指数等间接方法。直接方法可以提供高度准确的结果，但需要复杂的设施和程序，而间接方法则可以提供一种具有良好预测水平的实用替代方法。此外，基于生物标志物的替代指标如脂联素和瘦素也在不断开发，以提高诊断效率。本研究强调了根据临床或研究需要选择正确的方法以更有效地检测胰岛素抵抗的重要性。胰岛素抵抗是一种代谢疾病，其特征是身体对胰岛素的反应受损，胰岛素在葡萄糖代谢中起着至关重要的作用。这种疾病会导致各种健康问题，包括 2 型糖尿病、高血压、血脂异常和心血管疾病。本研究评估了检测胰岛素抵抗的实验室方法，包括高胰岛素正常血糖钳 (HIEC) 等直接方法和 HOMA-IR、QUICKI 和 TyG 指数等间接方法。直接方法可以提供高度准确的结果，但需要复杂的设施和程序，而间接方法可以提供具有良好预测能力的实用替代方法。此外，基于脂联素和瘦素等生物标志物的替代指标也在不断被开发，以提高诊断效率。这项研究强调了选择适合临床或研究需要的方法以更有效地检测胰岛素抵抗的重要性。这是一篇根据 CC BY-SA 许可协议开放获取的文章。这是一篇根据 CC BY-SA 许可协议开放获取的文章。介绍
呼吸频率评估和胸廓扩张测量的可靠性：
摘要目的：尽管物理治疗师似乎接受了呼吸频率评估和胸廓扩张测量 (CEM)，但人们对这些测试和测量的测量特性知之甚少，尤其是对儿童进行测量时。文献中报告了正常发育儿童的参考数据，但没有调查测量的可靠性。这项初步研究旨在系统地探索这些胸部检查方法在儿童中的可行性以及评分者间和重测信度。方法：通过便利抽样选出 19 名儿童，10 名男性和 9 名女性，平均年龄 (SD) 为 11.11 (±1.29) 岁。评估员使用明确定义的协议测量参与者的呼吸频率和胸廓扩张。两周后在类似的测试条件下进行了第二次评估。结果：呼吸频率评估在评估者和测试场合之间产生较差的可靠性。在第四肋间隙水平进行的 CEM 显示可靠性较差至优秀（ICC=0.48 至 0.81），而沿剑突进行的测量产生可接受的评估者间信度（ICC=0.6 至 0.7）和优秀的重测信度（ICC=0.88 至 0.94）。结论和建议：在明确定义的方案下，CEM 可能可行且可靠地用于正常发育的儿童。鉴于儿童的可靠性可能较差，可能需要进一步评估呼吸频率评估的临床可接受性。简介 肺部疾病是儿科人群发病和死亡的主要原因之一。2011 年，全球新生儿和五岁以下儿童死亡中 13% 是由肺炎和其他急性呼吸道感染导致的。1 在菲律宾，卫生部提供的最新数据显示，肺炎是儿童年龄组中第三大致死原因，而急性下呼吸道感染、肺炎、支气管炎和呼吸道结核病位列十大主要发病原因。2,3 患有原发性或继发性肺部疾病的人并不是唯一面临疾病负担的人，因为正常发育的儿童由于日益接触污染和被动吸烟，也面临患上肺部疾病的风险。4-6 肺部疾病会导致运动和身体功能受限，因为无论是在休息还是身体活动期间，骨骼肌的氧气输送不足。7
与运动有关的脑震荡的诊断预测值
客观运动相关的脑震荡（SRC）会引起明显的神经系统症状，而大约10％ - 15％的SRC运动员经历了长期康复的经历。鉴于脑成像缺乏可见的损伤及其多样化的表现，脑震荡可能很难诊断。已使用多种测试和检查方法引起脑震荡诊断；但是，这些测试的灵敏度和特异性是可变的。作者进行了系统的综述和荟萃分析，以评估标准化测试的敏感性和特异性以及可见的迹象，例如SRC诊断的平衡和视力变化。方法，使用PubMed，Medline，Scopus，Cochrane，Cochrane，Web of Science和Google Scholar数据库进行了对脑震荡诊断检查的系统审查。搜索术语包括“脑震荡”，“创伤性脑损伤”，“诊断”，“敏感性”和“特殊性”。每种考试方法都归类为较大的基于群体的症状性演示或标准化工具。主要结果是脑震荡的诊断。使用比例的荟萃分析计算了每种方法的汇总特异性和灵敏度，并使用根据诊断频率网络荟萃分析计算得出的p评分在层次上排名。结果确定了三十个全长文章的包含，其中13篇评估了分组的症状检查（平衡和整体临床表现），其中17个评估了已建立的正式工具（Impact，King-Devick [K-D]测试，运动脑震荡评估工具[SCAT]）。考试方法的汇总特异性差异很小（0.8-0.85），而灵敏度在较大程度上变化（0.5-0.88）。在随机效应模型中，SCAT的诊断率最高（诊断或31.65，95％CI 11.06–90.57）。此外，P得分等级排名表明，SCAT具有最大的诊断效用（p = 0.9733），然后依次进行影响，临床表现，K-D和平衡。在做出脑震荡症状检查和标准化工具的解密结论中得出的结论最准确，在做出脑震荡诊断方面，作者发现SCAT检查的诊断率最高，其次是影响，临床表现和K-D，其值可比诊断具有可比性。鉴于该分析的间接性质，需要进一步的比较研究来验证发现。
利用便携式脑电图筛查阿尔茨海默病的病理：神经退行性疾病诊断方法的进步
全球有超过 5500 万人患有痴呆症，目前与痴呆症相关的年度费用估计为 1.3 万亿美元。此外，患者数量和相关费用还将继续增加 (1)。痴呆症已成为全世界严重的社会和经济问题，因此需要紧急解决。2021 年，美国食品药品监督管理局 (FDA) 加速批准了针对淀粉样蛋白 β (A b ) 聚集体的单克隆抗体 aducanumab，这是首个获批直接针对阿尔茨海默病 (AD) 核心病理生理的药物。此后，FDA 还在 2023 年传统批准了第二种针对 AD 基本病理生理的药物 lecanemab-irmb。这些批准开创了 AD 研究、早期生物标志物支持的诊断和生物特异性治疗的新时代 (2)。最近一项使用正电子发射断层扫描 (PET) 的研究显示，在先前诊断为 AD 的患者中，A b 聚集体的阳性率仅为 63.8% ( 3 )。临床上 AD 诊断并不总是依赖于通过脑脊液 (CSF) 测定或 PET 确认的 AD 病理存在（即 AD 生物标志物阳性）；理想情况下，这些应该是开始疾病改良疗法的先决条件 ( 2 )。生物标志物的识别可能是侵入性的或昂贵的，并且只能在拥有最先进设备的医院进行 ( 4 )。这些局限性凸显了在迅速增长的痴呆症患者群体中广泛用于筛查的筛查评估的必要性。脑电图 (EEG) 是一种用于在临床实践中识别生物标志物而不受这些限制的工具。 EEG 信号源自电磁场，源于宏观尺度上皮质神经元的相互作用 ( 5 )。因此，EEG 被视为确定痴呆相关疾病中突触功能障碍和恶化的功能性生物标志物的主要候选方法 ( 6 )。EEG 是一种非侵入性方法，以其经济实惠、广泛可用和对大脑功能状态的敏感性而闻名 ( 7 )。最近，EEG 已被用作筛查和辅助诊断痴呆症的有前途的检查方法 ( 8 )，并产生与神经退行性疾病相关的神经生理学发现 ( 7 )。
法律研究审查员报告2024初步注释
新的检查方法和程序B.1。考试的格式课程工作五篇论文（英国法律的历史，法学上的女权主义观点，论文，比较法和先进的刑法）通过论文评估，在工作周的过程中写（除论文除外）。医学法和道德和比较法的评估都在三位一体期限的第0周和希拉里学期的第9周进行。女权主义的观点是在三位一体期间发生的，高级刑法是在希拉里（Hilary）期间进行的，而英国法律的历史则在希拉里（Hilary）期间发生。三本带回家的课程文件坐在漫长的假期中（行政法，合同和法学）。这是由于特殊情况和大学教育委员会的分配要求。开放式检查考试候选人使用INSPERA平台在线进行SAT考试，使他们能够将答案直接写入系统，从而避免上传任何文件。候选人每次检查三个小时（在两个小时的法学考试中节省，一个半小时的Jessup Moot检查）。由于考试的开放式书籍性质，没有案件清单以外的候选人（可通过帆布提供）没有提供任何材料。候选人在通知候选人的通知中被提示，他们本人将确保他们可以使用相关材料。2。考试的操作和ARD数据库的使用顺利进行，INSPERA系统运行良好。3。在出现问题的少数实例中，这些实例几乎全都归结为不正确使用Inspera系统。考试委员会考试委员会会议：ARD数据库有效地工作，所有分数均可用于第一个分数会议。在第一个标记遇到的第一个标记中，与边界分类有关的任何第二个标记都均已确定。配置文件。考试委员会批准了奖项列表，并通过通信和使用安全的私人SharePoint网站确认了最终标记。MCES：2020年，大学制定了增强的MCE程序，该程序允许候选人提交学生影响声明并直接提交MCES。考试委员会总共考虑了92个MCE。一名候选人的分类被修改为一流的荣誉，另一个候选人的分类将其分类为第二类荣誉。由于MCE的提交，在一名候选人的情况下减少了对标语违规的罚款，而另一名候选人则将其单独的课程标记进行了修改。