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2011 - 2016年英国南安普敦大学。Ph.D.国家海洋学中心论文的复杂系统模拟：海洋模型效用依赖水平分辨率顾问：乔治·护德夫（George Nurser），乔尔·J.-M。 Hirschi和James Dyke奖学金：工程与物理科学研究委员会（ESPRC，英国）Ph.D.国家海洋学中心论文的复杂系统模拟：海洋模型效用依赖水平分辨率顾问：乔治·护德夫（George Nurser），乔尔·J.-M。 Hirschi和James Dyke奖学金：工程与物理科学研究委员会（ESPRC，英国）
（自主）由新德里AICTE批准，被NAAC“ A”等级认可，由UGC 2（f）和第12（b）条根据1956年法案认可，永久隶属于
•我们的大学正在与Innogeecks Technologies，Amaravati Research Academy E.T.C等公司合作，用于开发项目，赞助研究和组织会议，研讨会和研讨会。
Rajesh Boddepalli 1*，博士Bibhuti Bhusan Rath 2，Sri Karudumpa Suneel Goutham 3 1*电气和电子工程，Aditya TecA.J. Taslim Arif 1*，博士J. Mohamed Ali 2 1* Adirampattianam Khadir Mohideen College的商业研究学者-614701隶属于A.J. Taslim Arif 1*，博士J. Mohamed Ali 2 1* Adirampattianam Khadir Mohideen College的商业研究学者-614701隶属于
在当前的全球业务情况下，当企业在市场上出售其生产时，企业可以生存。所有销售工作的目标是促进产品使用和试用，以提高销售。企业经常使用折扣作为营销策略来吸引客户并提高销售。这项研究试图调查影响消费者冲动性购物行为的一些因素。它还打算验证这些参数和冲动购买之间是否存在链接。在属于钦奈的在线消费者中进行了一项主要研究。使用结构化问卷收集样本量261的受访者的数据。结果表明，折扣策略在产品推广，在线平台，促销和冲动购买行为等变量之间的关系中充当调解人。
婴儿认知启发的机器基准，用于识别代理，隶属关系，信念和意图
人类婴儿具有出色的能力来推理驱动他人行为的基本和无形原因。这些能力是人类一生的人类社会认知的核心。人工智能（AI）系统在实现同样的常识性社会知识方面仍然缺乏。最近关注社会认知和心理理论的基准已经开始解决人类和机器社会智力之间的差距，但他们并未完全考虑使用Multiple互动代理来理解场景所需的社会推理。在此类基准测试的基础上，我们提出了八项新任务，该任务着重于不同的早期社会竞争，如婴儿的行为实验所示。我们使用自我监督的变压器模型作为对我们新任务的基线测试，此外，我们在以前的社会认知基准上评估了该模型。与其他数据驱动的模型相比，我们的模型在以前的基准测试中显示出改进的性能，但它在我们的新任务上表现出色，从而揭示了仅通过视觉数据学习复杂的Soial Sots相互作用的挑战。
深海橡子藤壶河毛的种群遗传学（Hoek，1883年），以及其与热液排气的隶属关系的第一份报告
受到中大西洋山脊和欧洲大陆架的限制，深海橡子式藤壶hirasma hirsutum（Hoek，1883年）居住在东北大西洋深海，在高电流地区经常报告它。在整个成年生活中固定在固体底物上，该物种只能通过浮游营养的nauplius幼虫分散。这项研究报告了来自冰岛东北部盆地内四个地点的Hirsutum的发生，生态和遗传连通性的发生，并列出了与雷克雅内斯山脊轴上的水热域相关的物种的第一个记录。发现与通风孔相关的标本通过突出的棕色黑色壳沉淀物外在与其自然阴影的同种不同。能量色散光谱显示，弹性氧化物是这些壳沉淀物的主要成分。形态测量表明，与通风相关栖息地的标本相比要小。基于线粒体COI和核EF1遗传标记的分子划界有助于物种鉴定，并揭示了种内遗传变异性较低。我们的发现表明，在研究区域内，毛肌的遗传连通性明显，并为生物地理研究提供了第一步。因此，与西大西洋的深海盆地一样，讨论了沿着大西洋山脊的水热影响的栖息地。鉴于据报道与热液活性的隶属关系，我们详细阐述了姊妹物种Bathylasma Corolliborme（Hoek，1883）和Bathylasma Chilasma chilasma chilase＆Newman，2018年分别利用南极和太平洋大洋中的等效栖息地。我们记录了Hirsutum的未经认识的生态利基占领，强调需要进一步研究沿着广泛的中大西洋山脊沿着大西洋山脊进行的Bathylasmatid Acorn barnacles，在那里仍有许多生物群落有许多生物群落。
4 Marina Zavadinack Orcid -Lattes作者隶属关系：1-4 [专业人士，精神病学培训计划，海德堡医院，库里蒂巴，
第1章女性生理学的特殊性第2章。妇女和精神疾病的性活动第3章。不育症和围产期损失第4章。对妇女的暴力行为：心理影响第5章。最佳和幽默疾病第6章。妇女第7章中的物质使用障碍和行为依赖性。女性的精神病疾病第8章。女性的双相情感障碍第9章。经前烦恼障碍第10章。围产期抑郁症第11章。女性焦虑症第12章。女性强迫症谱系障碍第13章。女性的压力和创伤障碍第14章。饮食失调第15章。女人的人格障碍第16章。妇女之间的自杀和自我障碍：历史方面的风险因素和支持临床管理策略第17章。女性生活和精神障碍的早期压力第18章。女性心理药理学的特殊性第19章。怀孕第20章的心理药物。在哺乳中使用心理药物的使用第21章。围产期的神经调节第22章。女性心理治疗第23章。女性的精神病学跨女性第24章。与女性精神疾病有关的法医方面
姓名： Phillip Janowicz 博士 职位和隶属关系
我的想法是将免疫检查点抑制剂和癌症疫苗与放射疗法和纳米颗粒相结合。他还展示了关于 Ferumoxytol/Feraheme 的临床数据，这为第二天我的报告做了很好的铺垫。另一位受邀演讲者是 Stefanie Corradini 教授，她也从德国提供了非常有趣的观点。关于进行 DTI 的新方法、更正确的方法，大家议论纷纷（Marc Agzarian 博士发表了精彩的报告，其中还包括胶质母细胞瘤病例），总体而言，会议的主题是降低放射治疗的毒性，同时提高癌症治疗的有效性。我想说，许多研究人员设想 MRI 引导的放射治疗与免疫治疗相结合，将来能够取代某些癌症的手术。与 Yves De Deene 交谈并深入讨论（例如在会议晚宴期间）基本的生物学实验想法，是开展合作方面的一大亮点。我以前在网上见过 Yves，但从未与他面对面交谈过，也没有进行过长时间的交谈。与 Christopher Crane 博士和 Stefanie Corradini 教授以及澳大利亚本地的放射治疗 (RT) 和 MRI 专家交流也很有价值。会议的一大亮点是包括胶质母细胞瘤在内的广泛临床视角，这帮助我了解了临床医生面临的挑战，并为我完成了一篇更有见地的综述论文提供了宝贵的信息。这次会议激励了我在胶质母细胞瘤纳米粒子 MRI 联合放射治疗方面的持续研究，并提醒了我继续在该领域进行学术研究的重要性。我从会议上汲取并完善了资助理念，并弄清楚了在该领域的局限性和优先事项方面哪些不该做。例如，与 Sweet Ping Ng 博士的交谈让我对胶质母细胞瘤成像和临床病例（例如，放射治疗与进展和手术的时机，以及在疑难病例中避免放射性坏死）的“实际情况”有了宝贵的见解。我发现各位演讲者介绍的临床病例特别有见地。此次学习成果涵盖了关键的前沿临床研究和基础研究，使每个人都能及时了解当前和未来的MRI和放射治疗、研究和合作。这些成果对于改善多种癌症患者的预后有着显著的应用，尤其是那些最受益于MRI和放射治疗的癌症。我个人的一大亮点是每天早上在会议开始前去海滩游泳（在温暖的昆士兰州海水中！）。会议结束后，我还有机会在冲浪俱乐部与住在布里斯班的母亲叙旧，她去年切除了一个小的乳腺肿瘤。（以上这些亮点均包含在内。）
保留事务部负责人，隶属于
国防历史服务处 (SHD) 是一个全国性的主管服务机构，隶属于记忆、文化和档案局局长 (DMCA)，向行政总秘书处 (SGA) 汇报。该机构位于万塞讷，中央层面包括管理部门、秘书处、科学技术管理部（DPST）、图书馆部（DBIB）、历史和象征部（DHS）以及四个档案中心：历史档案中心（CHA，万塞讷，卡昂）、军事人员档案中心（CAPM，波城）、武器装备和文职人员档案中心（CAAPC，沙泰勒罗，勒布朗）以及领土网络中心（CRT）（包括位于瑟堡、布雷斯特、洛里昂、罗什福尔和土伦的各部门）。
二元响应隶属度分析的可识别等级谱方法
隶属等级 (GoM) 模型是用于多变量分类数据的流行个体级混合模型。GoM 允许每个主体在多个极端潜在概况中拥有混合成员身份。因此，与限制每个主体属于单个概况的潜在类别模型相比，GoM 模型具有更丰富的建模能力。GoM 的灵活性是以更具挑战性的可识别性和估计问题为代价的。在这项工作中，我们提出了一种基于奇异值分解 (SVD) 的谱方法来进行具有多元二元响应的 GoM 分析。我们的方法取决于以下观察：在 GoM 模型下，数据矩阵的期望具有低秩分解。对于可识别性，我们为期望可识别性概念开发了充分和几乎必要的条件。对于估计，我们仅提取观测数据矩阵的几个前导奇异向量，并利用这些向量的单纯形几何来估计混合成员分数和其他参数。我们还在双渐近状态下建立了估计量的一致性，其中受试者数量和项目数量都增长到无穷大。我们的谱方法比贝叶斯或基于可能性的方法具有巨大的计算优势，并且可以扩展到大规模和高维数据。广泛的模拟研究表明我们的方法具有卓越的效率和准确性。我们还通过将我们的方法应用于人格测试数据集来说明我们的方法。