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2024-25 年度 ATAL 6 天线上教师发展计划入选名单
162 Dr.M.Sayeekumar csthod@vcew.ac.in 9842444084 Dr.N.Magendiran Vivekanandha 女子工程学院 Elayampalayam, Tiruchengode, Namakkal - 637205, TamilNadu, 印度.泰米尔纳德邦下一代人工智能的创新设计思维策略
从微层石墨烯在底线上脱落的terahertz波散射中非等样谐解的可调性
摘要：我们通过位于平坦介电底物上的平坦石材条的无限光栅考虑了电子极化平面波的散射和吸收。为了构建一个受信任的全波无网格算法，我们将散射问题扔给了双重系列方程，并基于离散傅立叶变换的倒数来执行其分析正则化。然后，对于未知的floquet谐波振幅，该问题将减少到Fredholm 2-Kind矩阵方程。因此，由Fredholm定理保证了所得代码的收敛性。数值实验表明，这种构型是频率选择性的跨表交或一个周期性光子晶体。如果光栅周期和底物厚度是微米大小的，则这种空腔的共振频率在Terahertz范围内。在电子极化情况下不存在等离子体模式，这些共振对应于底物的低Q板模式，并因光栅的存在而略微扰动，并且整个弹药的超高Q晶格模式作为周期开放式腔。我们使用我们的全波数值代码量化了它们的效果，并为晶格模式频率和Q因子得出渐近分析表达式。
基线上肢运动障碍水平与运动型慢性中风患者的运动障碍之间的关系
ABS道目标：研究基线上肢运动障碍水平与运动中风障碍水平的关系与低频重复经颅磁刺激（LF-RTMS）和常规康复治疗的慢性中风患者之间的关系。材料和方法：在这项回顾性研究中，根据基线FUGL-MEYER上肢运动障碍量表（FM-ul）分数，将48名慢性中风患者分为3个亚组：SE- VERE（n = 16），严重至中度（n = 15），以及中度到中间（n = 17）。比较组的运动增益（FM-ul的变化）。结果：在常规康复中，在所有统计学意义的运动中，在所有统计上显着的运动增长中，在上肢运动的所有级别上，从严重到中度到中型的统计级别[0.00（0.0）（0.0）（0.0），在常规康复中的静止恢复之前，立即进行了10次LF-RTMS治疗（总计12,000个脉冲，占休息运动阈值的90％）。 2.0（1.0至3.75），p = 0.002;和2.0（0.0至4.50），p = 0.006]。两组之间的运动增益在统计学上也有显着差异（p = 0.027）。严重的 - 中度和中度至中间组中的中值运动率显着大于严重组中的运动型（调整后的P值<0.05）。结论：这项研究的结果表明，不管上肢运动障碍的水平如何，LF-RTMS之后进行常规康复的LF-RTM可能会为慢性中风患者的上肢运动恢复。关键字：慢性中风；上肢运动障碍水平；低频重复经颅磁刺激；运动增益然而，应根据在上肢运动障碍的基线水平根据其基线水平对受试者分层的强大的对照试验中，应研究LF-RTMS在隔离中具有临床意义的效果。
贝叶斯因果图和不确定性定量中的实习和博士位置 - 应用于同步线的光线上的异常检测
DALLIAE项目旨在提出一种基于因果（贝叶斯）图[4，5]的通用方法，以检测光束线实验期间的异常及其可解释性。在因果图中，我们将特别关注定向的无环图（DAG）[1]。目标是引入层次因果图，并利用替代因果模型的概念来识别最相关的简单（单参数）和关节（Pa-Rameter组合）因果关系，这些因果链接表征了异常原因的原因。这种方法是必不可少的，这是由于仪器的多尺度性质和完整的梁线，这需要对不同尺度上的因果关系有细微的理解。我们还将专注于量化与已确定的因果链接相关的不确定性，以确保其相关性。由于各种工具，参数[1，3]，在实验[2]中的修改，关节效应的组合数量以及数据中异常代表性不足，因此对因果关系的搜索更加困难。在实践中，此方法将限制主要X射线或激光器仪器的操作异常的影响，以了解光束特性与光束线光学元件的物理参数之间的联系。可以随着时间的推移观察到突然的或慢的异常/变化，例如聚焦畸变直接影响测量的质量和速度。尽管AI文献中有许多异常检测方法，但它们通常基于相关性，这在传达因果关系方面无效。因此，理解和征询这些故障的原因以及与最佳测量链性能的偏差对于快速响应和梁线或激光器操作的最大可靠性至关重要。因此，该项目的目的是根据因果图提出可解释的AI，以支持光束线操作员和科学家。任务是开发基于因果关系的模型来确定涉及异常的传感器参数。该方法将补充在合适的时间范围内进行纠正措施的诊断工具。因此，可以将工作分为以下任务：
2025 年春季课程目录 现场 + 线上
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在有限场上找到椭圆曲线上的扭转底座
▶基于异子的密码学是一种有前途的后量子后▶评估椭圆形曲线之间的评估等质激素，如果内核不合理时，如果内核不合理，那么计算有效地实施计算是棘手的，有效地实现计算是有效地实现计算的pearl-scallop（pearl-scallop（Allombert，byombert，byombert，byiksse of bagi bagi cagi）基于同一的基于组的动作，可以像在CSIDH中更有效地计算出非莱容级组，但要比扇贝和扇贝-HD更快地计算，但是有一个预录步骤，需要对单个同等基因进行非理性核的评估，但是，如果在合理的时间内实现了无性的计算，则无法完成
新抗原癌疫苗：地平线上的新恒星高级神经内分泌肿瘤的治疗策略：当前状态和未来前景
神经内分泌肿瘤（NENS）是由肽基神经元和神经内分泌细胞引起的相对罕见的tum tum。nens是高度异质的，可以发生在身体的任何部位，并且在挖掘系统中具有特殊的流行。nens由一系列肿瘤类型组成，生物行为表现出显着差异。nens被分为差异化的神经内分泌tum- OR（NETS）和分化差的神经内分泌摄影症（NEC）。网可以进一步分类并分为以下三类：低级网，1级（net G1）；中级净G2;和高级净G3。NEC包括大型细胞类型NEC（LCNEC）和小细胞类型NEC（SCNEC），它们都被认为是高级的。目前，晚期NEN的主要治疗方法是生物学疗法，靶向疗法，化学疗法以及仍在发育中的新疗法，例如免疫疗法和肽受体受体放射性核素治疗（PRRT）。然而，由于尼斯的稀有性，制药公司的投资有限，很少有III期研究针对高级NENS。大多数目前的研究包括研究者引起的I期和II期临床试验或大规模回顾性研究。NEN处理，因为它繁琐且复杂。在此，我们全面总结了高级NEN治疗方案的临床应用状况和研究进度，尤其是对于可能的高级网络，这可能会
眼睛在地平线上
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