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如何引用本文：Sasi Kumar，A.，＆Aithal，PS，（2023）。使用深度CN进行脑机分类和预测的DeepQ残差分析
目的：在本文中，我们将持续探索脑机接口 (BCI) 的脑信号类型，并探索脑信号分析深度学习的相关概念。我们讨论在检测阿尔茨海默病 (AD)、脑瘤等两种脑部疾病方面的最新机器学习方法。此外，还简要概述了用于表征脑部疾病的各种标记提取技术。项目工作，由图像共振信息支持的肿瘤分类自动化工具。它由 ResNet Squeeze 的各种卷积神经网络 (CNN) 样本提供。目标：本文旨在使用深度学习概念分析脑部疾病的分类和预测。深度学习是计算机科学中的一组机器学习，其网络能够从非结构化或未标记的数据中进行无人值守的学习。也称为深度神经学习，是模仿人类大脑处理数据以用于物体检测、语音识别、语言翻译和呼叫的 AI 操作。方法论：为了通过测量输入句子中的语义来测试结果，可以创建具有相同值的嵌入向量。在这种情况下，使用具有不同含义的句子。由于很难收集大量标记数据，因此它模拟了其他句子中的信号。随着您的进步，使用来自前几层的共享输出的层来训练更复杂的功能。我们研究了深度学习方法的类型：带有 RNN 的 LSTM 模型、CNN 结果。CNN 是一个多层前馈神经网络。设备权重通过反向传播误差过程更新。记录 d 中时间段 t 的 TF-IDF。与传统的摘要模型不同，前向工程功能基于对所需记录域的理解。此外，该框架与人工缩写有关，然后可以使用人工缩写来推迟手动功能开发和记录标记的影响。结果：我们将跟踪这个 257 个因素的选择作为向量输入分类算法。它是以下形式的集合，包括输入层、卷积层、线性单元 (ReLU) 层、池化层、全耦合层。循环神经网络 (RNN) 是一种神经网络，它定义循环单元之间的连接。这创建了一个允许的内部网络区域。特征选择是一种广泛使用的方法，可以提高分类器的性能。在这里，我们研究了传统美容火灾与基于相关性的个性化选择的影响。原创性：使用带有 ResNet Squeeze 的深度 CNN 进行计算机分类和预测的方法分析脑部疾病。
新教育政策对印度经济的影响
iv。文学综述尼基尔·戈文德（Nikil Govind）（2019）Aithal P.S，Shybhrajyotsnaeaithal（2019）分析了积极和消极的一面，并建议进一步改善教育政策。Aithal Sreeramana和Aithal Shubhrajyotsna（2020），这项研究工作涵盖了1986年宣布的早期教育政策的重点，以及与当前的新教育政策的联系。本文还研究了NEP中提出的创新实践，以及如何使用其优点实施它们。这项研究还涉及新教育政策对教师教育，专业教育和私人机构的影响。最后提出了理论上的建议，以有效实施新的教育政策K. Meenakshi Sundaram博士（2020年），该文章在1986年国家教育政策与2020年国家教育政策之间进行了比较研究。这项研究的发现表明，NEP 2020强调了多学科方法，特别是与NEP 1986相比，学生的整体发展更为广泛。
遗传风险评分和糖尿病预测饮酒者酒精相关的肝硬化的发展
John B. Whitfield＃，1，Hwi Schwantes-2，Rebecca Darlay 3，Cross P. Aithal 4，Stephen R. Atkinson 5，Ramon Bataller 10，Christopher P.第11天，Christophe Moreno 22，Marsha Y. Morgan 23，Marsha Y. Morgan 23，Sucts 24，Sucts 24 Soyka 34，EricTrépo22，Timothy R. Morgan *，7.36，
A. sankaranarayanan名称：副教授...脑研究所中心副教授Neelam Sinha教授，印度科学校园CV拉曼大道班加罗尔560012。印度。脑研究所中心副教授Neelam Sinha教授，印度科学校园CV拉曼大道班加罗尔560012。印度。
在她的指导下，在IEEE ISBI'24的纸上接受了实验实习生Ninad Aithal的几项成就；实验室实习生Ameiy Acharya在IEEE ISBI'24的纸上接受；实验室的实习生Ameiy Acharya先生凭借其标题为“基于图形的MCI和健康受试者分类的框架，使用fMRI时间序列”获得了最佳介绍奖。
对战略管理的批判性分析
定位学校以战略内容为中心，并建议利用分析结构来解决战略解决方案。策略在竞争激烈的劳动力市场中是集体，可识别的条件。在这所学校，组织可以在公司内开发其战略安置。定位模型认为该公司在经济市场中的地位，并决定其目的是将组织与同一领域的其他组织区分开。Aithal，P。S.（2016）。“什么使公司生产力”的问题在许多时尚中被回答，这些问题屈服于各种结构，这些结构可能会指导领导者在市场和公司的战略分析中。这所学校已在特易购（Tesco）等多家公司实施，以协助他们将自己定位在劳动力市场中，他们将在其他公司中脱颖而出，以及如何通过市场安置与其他公司相比，如何实现更大的股息。
对2020年国家教育政策的研究作为...
图书馆员LDRP，技术研究所＆amp;研究，甘地纳加尔，古吉拉特。382015，印度摘要本研究试图调查NEP 2020中建议的组织发展的行业 - 企业链接。认为，研究的能力决定了某个机构内的教学和学习水平，这会影响行业的增长以及随后的整个国家的增长。因此，研究所的行业连接不仅限于学术界，而且还具有很高的应用程序来处理社会和工业问题。2020年国家教育政策的印度教育系统恶化得到了显着改善。尽管这种创新且有用的方法值得高度赞扬和尊重，但只有少数批判意见和无所不包的见解可以保证其成功的实施。该研究调查了研究在我们当前的生活中所具有的尚未开发的潜力，并突出了NEP 2020中指出的许多学术研究方面。将强调NEP 2020对组织的巨大好处，并且将涵盖学术界和商业之间紧急伙伴关系的微妙之处。因此，可以从对政策和文献机构的仔细分析中得出结论，即关注上述问题将有助于印度实现2020年国家教育政策中所设想的更健康，更美好的行业联系。直到迄今为止的研究是对主题进行的，例如对2020年印度国家教育政策的分析，以实现其目标（Aithal，P。S.和Aithal，Shubhrajyotsna，2020年），新教育政策2020年印度高等教育对工业4.0的印度高等教育的解释和影响Mansibabbar和Khushiaggarwal，2021）等。需要对文献进行广泛的评估以及对NEP 2020的仔细分析，以便从学术研究中提供精明和批判性的见解。因此，学术研究人员将更了解当前的业务问题，使其结果更适用于商业世界和政策制定者。因此，通过在行业和大学之间建立主要联系，高等教育机构旨在促进高质量的研究，创新和发展（NEP 2020）。根据这一观点，目前的工作是研究2020年国家教育政策（NEP）的里程碑，优势和批判性分析的努力。因此，该研究的主要重点将是研究2020年国家教育政策，以作为加强行业建立与组织发展联系的催化剂。