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科学学院[PG入学2024-2025]座位矩阵80 ...
2。座椅矩阵已在政府之后准备。西孟加拉通函号 365-EDN（CS）/OM-9L/2015年2015年4月21日，西孟加拉邦高等教育（录取保留）规则，2013年（视频通知号 07- EDN（U）/1U-89/13日期为2014年1月1日）和Gazatte Memorandum 339-EDN（CS）/OM-74L/2023，日期为26.05.2023西孟加拉通函号365-EDN（CS）/OM-9L/2015年2015年4月21日，西孟加拉邦高等教育（录取保留）规则，2013年（视频通知号07- EDN（U）/1U-89/13日期为2014年1月1日）和Gazatte Memorandum 339-EDN（CS）/OM-74L/2023，日期为26.05.2023
具有普通依赖性结构的样品协方差矩阵的定量确定性等效
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
2018矩阵Annals [-Baratz
矩阵是澳大利亚国际和住宅数学研究所。它通过密集的住宅研究计划促进了新的合作和数学进步，每1-4周的持续时间。这本书是2018年在Matrix举行的八个程序的科学记录： - 非平衡系统和特殊功能 - 代数几何，近似和优化 - 在高维计算的边界上 - 数学生物学月份 - 动态，叶面和几何学的月份 -
挑战和机遇，建模动态肿瘤矩阵
我们需要新颖的策略来针对癌症的复杂性，尤其是转移性疾病的复杂性。作为这种复杂性的一个例子，某些组织是转移的特别好客的环境，而其他组织则不含肥沃的微环境来支持癌细胞生长。持续的证据表明，组织的细胞外基质（ECM）是支持癌细胞生长在原发性和次要组织部位的必要因素之一。对癌症转移的研究主要集中在二维组织培养聚苯乙烯板上各种细胞因子和生长因子环境中肿瘤细胞的分子适应。内部成像已经改变了我们实时观察肿瘤细胞侵袭，侵入，渗出和生长的能力。由于支持肿瘤微环境中所有细胞的间质ECM在典型插入成像的可能窗口之外随时间尺度变化，因此生物工具不断开发简单和复杂的体外控制环境，以研究肿瘤（和其他）与该矩阵的细胞相互作用。从这个角度来看，我们专注于负责维护肿瘤器官的病理稳态，与癌症相关的成纤维细胞（CAF）及其自我产生的ECM。后者以及肿瘤和其他细胞分泌的因素，构成“肿瘤生成症”。我们分享了建模该动态CAF/ECM单元，可用工具和技术的挑战和机会，以及如何重塑肿瘤母体（例如，通过ECM蛋白酶）。我们认为，越来越多的有关肿瘤生成体动力学的信息可能会导致该领域成为基因组外科医学的替代策略。
识别和分析有效的重要性绩效矩阵
摘要本研究旨在识别和分析精益产品开发中有效指数的重要性 - 性能矩阵，重点是汽车行业工业4.0时代的循环经济。该研究的统计人口包括伊朗工业，矿山和贸易部，伊朗·科德罗工业集团（IKCO）和塞帕集团的经理和专家，此外还包括相关领域的学者。该研究采用了混合方法研究方法。在定性部分中，采用了判断性抽样来选择17名专家，并通过主题分析进行了深入的访谈以进行数据收集。在定量阶段，通过结构化问卷从384名参与者收集数据，然后进行主题分析。数据分析由两个步骤组成。最初，通过主题分析来描述尺寸和组件。随后，根据重要性 - 性能矩阵分析（IPMA）方法对每个组件的重要性和性能进行评估。结果表明汽车行业的主要优势，例如，使用高级技术和精益设计，位于矩阵的第一个象限中，需要保存并进一步增强。在第二季度，包括减少废物和供应链优化在内的因素被确定为需要有针对性的关注和战略重点。第三季度没有任何变量，表明汽车行业的适当集中在关键因素上。需要立即采取行动，在第四季度确定了诸如升级生产成本和制裁之类的挑战。关键字：精益制造，循环经济，行业4.0，重要性 - 性能矩阵
热带三合会矩阵半键交换协议的加密分析
现代密码学依赖于所谓的离散对数问题，尤其是在椭圆曲线上。然而，在1994年，提出了一种能够在多项式时间内解决此问题的量子算法。这是Quatum加密后的开始；在量子计算机的存在下，对新的加密协议的研究仍然是安全的。迷宫等。[11]引入了基于对集合的半群操作定义键交换协议的一般框架。他们的工作可以看作是在代数环境中的Di out-Hellman [12]和Elgamal [13]方案的概括。在其原始纸张中，他们提出了一个使用有限的简单半程的示例，该示例最近在[14]中进行了密码分析。然而，根据Maze等人的思想，已经制定了几种加密协议。例如，在[10]中，Kahrobaei和Koupparis探索了基于非交通群
改善来自微小培训的协方差矩阵...
大脑计算机界面域中使用的抽象脑电图数据通常具有低于标准的信噪比，并且数据采集很昂贵。有效且常用的分类器来区分事件相关电位是线性判别分析，但是，它需要对特征分布进行估计。虽然功能协方差矩阵提供了此信息，但其大量的免费参数要求使用正规化方法，例如Ledoit -Wolf收缩。假设与事件相关的潜在记录的噪声没有时间锁定，我们建议将与事件相关潜在数据的协方差矩阵分离，以进一步改善线性歧视分析的协方差矩阵的估计值。我们比较了三种正则变体和基于黎曼几何形状的特征表示，与我们提出的新型线性判别分析与时间耦合的协方差估计值进行了比较。对14个脑电图数据集的广泛评估表明，新颖的方法可将分类性能提高到小型训练数据集的最高四个百分点，并优雅地收敛于标准收缩率调查的LDA对大型培训数据集的性能。鉴于这些结果，该领域的从业人员应考虑使用线性判别分析来对事件相关的电位进行分类时，应考虑使用我们提出的时间耦合协方差估计，尤其是在很少有培训数据点可用时。
通过机器学习3D光束成型的机器学习检索复杂的传输矩阵
摘要 - 使用多模纤维用于越来越多的应用，例如光电信，内窥镜成像或激光束成型，这是一个上升趋势，这些应用需要了解纤维特性。在本文中，我们提出了一种新方法，用于从一组没有干涉测量的斑点输出模式中学习多模光纤的复杂传输矩阵。在第一步中，我们的方法找到了一个模型，可以预测多模纤维远端相干光束的强度模式。在第二步中，通过在远场中使用一些额外的强度图像来改进该模型，从而预测了实际的3D复合场，而无需使用参考光束，就可以预测离开多模纤维。我们的两步方法通过标准的50µm核直径踏板纤维在数值和实验上进行了验证，该纤维在1064nm时指导高达140 LP模式。在实验上，使用验证集，我们在近场和远场的纤维输出处获得了预测和真实斑点图像之间的相似性和98.5％的相似性，证明了检索到的复杂传输矩阵的准确性。最后，我们成功地在两个平面中同时证明了图像的投影，以证明复杂场塑造的证明。索引术语 - 机器学习，多模纤维，复杂传输矩阵，无参考方法，可变形镜
使用电力机械和固态切换矩阵用于便携式微波的脑冲程扫描仪
摘要 - 本文研究了开关矩阵对用于脑冲程监测的多视图和低复杂性便携式微波成像系统的影响。它考虑了两种开关解决方案：依靠RF电子开关的临时解决方案和使用固态开关的紧凑型现成的解决方案。进行的分析认为路径衰减和通道间隔离。它研究了扫描时间的不同组件的影响，例如切换，通信，获取时间以及系统动力学对成像性能和监视功能的影响，在识别系统瓶颈的同时优化系统设置。该系统使用升级的天线匹配模块，并使用模仿的出血中风不断发展的场景在实验上进行实验，这证明了两种切换溶液在跟踪和定位中风进展中的有效性。还报道了重复性和对假阳性病例的敏感性的测试。