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人类权力参与Extermallv辅助Droieet在森林中
参与将在政府州森林发展局进行。tripura为森林部门的Elerent项目。oftripura。选定的候选人将按照上述术语纯合同指定，并且可能会根据与州森林发展局的规范遵守绩效和要求。tripura属于森林部门的元素proj ect。Tripura。 候选人可以申请多个职位，1F他/她满足了标准。 对于每个职位，必须单独提交申请。 部门保留安排相同或不同日期进行广告职位的选择过程的权利。 候选人入围多个职位的候选人必须选择最佳的选择，并因此参与选择过程。 •未参与申请的职位。Tripura。候选人可以申请多个职位，1F他/她满足了标准。对于每个职位，必须单独提交申请。部门保留安排相同或不同日期进行广告职位的选择过程的权利。候选人入围多个职位的候选人必须选择最佳的选择，并因此参与选择过程。•未参与申请的职位。
形状具有微量9中的辅助目标检测方法...
文献中用于微无人机检测的大多数雷达系统基于频率调制连续波形（FMCW）雷达[8-11]，并且使用Pulse-Doppler（PD）雷达在系统上的作品很少。PD雷达具有相对较高的发射功率以及长时间的工作范围。在本文中，我们提出了一种形状辅助目标检测方法，用于使用PD架构进行微型无人机监视雷达，以减轻地面上高散射点引起的错误警报。根据目标测量和基于HU矩的形状提取方法，提出的分割阈值选择方法组成了分割阈值选择方法。由作者的研究小组开发的PD雷达系统验证了所提出的方法的性能，显示出可行性在减轻微无散检测中的剪切器引起的虚假警报方面具有良好的可行性。
MMTP - 301（a）热系统的计算机辅助设计
单元1基本仿真建模：模拟的性质，因此系统概念，系统环境，连续性和离散系统，系统建模，诸如静态物理，动态物理和数学模型等模型的类型，原理以及建模块构建块构建相关性，准确性和聚合。模拟中的单元2概率概念：随机变量，离散和连续性概率函数，概率函数的度量，均值方差估计，标准偏差。单元3的实际周期发动机操作，分析，燃烧图表的使用，诸如吸力，压缩，蒸发和排气等发动机过程的模拟。基本引擎操作循环他们为这些计算机程序的分析和模拟开发。单元4化油器和注射过程的建模以及这些过程的模拟，开发简单的分析程序。模拟的结果，发动机故障射击的模拟。参考书：1。仿真建模和分析 - Averill M. Law，WD Kelton，TMH。2。系统模拟 - 杰弗里·戈登（Geoffrey Gordon），Prentice Hall 3。离散系统模拟 - 杰里·班克斯（Jerry Banks），约翰·卡森（John S. Carson），菲。4。seila，应用的仿真建模，Cengage（Thomson）
使用指甲的计算机辅助疾病检测...
ansarisabiha2001@gmail.com摘要：人类分析是一种可以通过检查身体不同部位来识别各种疾病的方法。其中之一是指甲，因为它是体内最后一个接收氧气的器官。因此，它有时会表现出疾病的早期迹象。可以通过使用数字图像处理技术来检查人体指甲的变化，从而产生更准确的发现，从而使许多以简单性预测许多疾病成为可能。这项研究的主要重点是指甲颜色，纹理，形式和灵活性在疾病预测中发挥作用。由于人类视力在区分微小颜色变化中的局限性，临床医生必须依靠对传统疾病检测程序中患者指甲的视觉检查，这可能是费力且可靠的。指甲特征包括图像捕获，预处理，分割和特征提取。正常的健康指甲是光滑的，粉红色的和光滑的。但是，本研究研究了用于分析指甲照片并发现疾病的多种方法。目标是超越基于常规观察的方法，并提高疾病预测的精度和有效性。关键字：指甲图像处理，早期检测，指甲分析，指甲，指甲体，指甲纹理
基于X射线和深度学习的尘肺病计算机辅助诊断系统
摘要 目的：本研究旨在利用X射线和深度学习算法构建正常人和尘肺病的计算机辅助诊断系统。材料与方法：实验收集了2017年1月至2020年6月期间1760张真实患者的匿名数字X射线图像。为了使模型的特征提取能力更加集中在肺部区域，抑制外界背景因素的影响，建立了由粗到细的两阶段流水线。首先，使用U-Net模型提取采集图像两侧的肺部区域；然后，采用结合迁移学习策略的ResNet-34模型对提取出的肺部区域的图像特征进行学习，实现尘肺病患者和正常人的准确分类。结果：在收集的1760例病例中，分类模型的准确率为92.46%，曲线下面积为89%。结论：深度学习在尘肺病诊断中的成功应用进一步证明了医疗人工智能的潜力，并证明了我们提出的算法的有效性。然而，当我们进一步将尘肺病患者和正常人分为四类时，我们发现整体准确率下降到70.1%。我们将在未来的研究中使用CT模态来提供更多肺部区域的细节。关键词：尘肺病诊断，X射线，深度学习，U-Net，ResNet
钚辅助重建欧洲表层土壤中的铯大气沉降物
全球核武器试验和切尔诺贝利事故向环境中释放了大量放射性核素。然而，到目前为止，这些沉降物源的空间模式仍然受到严格限制。在一项协调的欧洲土壤调查框架内，在西欧平坦、未受干扰的草原上采集的土壤样本 (n = 160) 中测量了沉降物放射性核素 ( 137 cs、239 pu、240 pu)。我们发现，这两种沉降物源都在欧洲土壤中留下了特定的放射性核素印记。因此，我们使用钚来量化全球和切尔诺贝利沉降物对欧洲土壤中发现的 137 Cs 的贡献。空间预测模型可以首次评估跨国界的全球和切尔诺贝利沉降物模式。了解这些沉降物源的规模至关重要，这不仅对于建立未来放射性核素沉降的基线至关重要，而且对于确定由于土壤侵蚀过程而导致的土壤重新分布的地貌重建基线也至关重要。
通过计算机辅助药物设计开发新型 Lin28 抑制剂
Lin28 是癌症干细胞基因网络的关键调节因子，可促进各种肿瘤的治疗耐药性肿瘤进展。然而，目前还没有一种 Lin28 抑制剂被批准用于治疗癌症患者，这促使人们探索新型化合物作为临床试验的候选药物。在本文中，我们将计算机辅助药物设计 (CADD) 与定量生化和生物测定相结合。这些努力导致发现 Ln268 是一种候选药物，它可以阻止 Lin28 与其 RNA 底物结合并抑制 Lin28 活性。Ln268 抑制了 Lin28 介导的癌细胞增殖和球体生长。核磁共振波谱的结果证实，Ln268 扰乱了 Lin28 锌指结构域的构象，验证了 CADD 的合理药物设计。Ln268 的抑制作用依赖于癌细胞中 Lin28 蛋白的表达，突显了 Ln268 有限的脱靶效应。此外，Ln268 可与多种化疗药物协同抑制肿瘤细胞生长。总之，Ln268 是针对 Lin28 的有希望的候选药物，值得进一步研究用于癌症治疗。
用于计算机辅助骨质疏松疾病检测的骨密度测定数据集
最近，基于医学图像的自动疾病诊断已成为数字病理包的组成部分。要创建，开发，评估和比较这些系统，我们需要各种数据集。诊断骨疾病的关键特征之一是测量骨矿物质密度（BMD）。该领域的大多数研究都使用手动方法直接提取骨骼图像特征，尽管患病和健康骨骼之间存在潜在的相关性，这解释了有限的结果。检测骨矿物质密度（BMD）的显着变化取决于微创双能X射线吸收仪（DXA）扫描仪。本文介绍了骨密度测试结果的集合以及称为ARAK骨密度测定中心数据的患者剖面。患者的轮廓包括有关患者的身高和体重以及成像区域的照片。这些患者的数量为3,643，旁边存储了约4,020张照片。可用于开发自动疾病诊断方法和软件。
新型氨基硫脲衍生物的合成及计算机辅助药物设计研究
以 3,5-双（三氟甲基）苯并肼 (1) 和各种取代的异硫氰酸酯为原料，合成了一系列新型氨基硫脲衍生物 (2a-d)。通过分析和光谱 (IR、1 H-NMR 和元素分析) 方法确定了新型化合物的结构。进行了计算机模拟研究，以确定和评估化合物的潜在抗癌活性。靶向药物设计对于癌症治疗至关重要，因为它可以提高选择性，从而减少抗癌药物的副作用。计算机辅助药物设计技术使我们能够设计和开发靶向的、因此具有选择性的治疗药物。我们在药物设计过程中受益于该技术，并将我们的靶标选定为 ATP 依赖性酶拓扑异构酶 II (Topo II)、表皮生长因子受体 (EGFR) 酪氨酸激酶结构域、碳酸酐酶 IX 和微管蛋白-秋水仙碱：stathmin 样结构域复合物，这些复合物因其生化和生理活性在癌症发展过程中发挥重要作用。根据计算机研究的结果，标题化合物显示出显著的潜在活性，具有成为多靶点药物的资格，可以同时作用和打击癌症化疗的几个主要靶点。