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Ashish Jaiswal博士
12/2023德克萨斯大学阿灵顿分校的研究生研究助理，美国德克萨斯州阿灵顿，美国08/2020∂建立了一种机器学习工具，以检测脊髓受伤的受试者的认知疲劳（CF），同时使用日常任务，同时使用多模式的可穿戴能力传感器（ECG，EDA，EDA，EDA，EEG，EEG，EEG，EGB）（EG）（EG）（EG）（EG）（EG）（EG）（EG）（EG）（EG）（EG）（EG）（EG）（EG）（EG）（EG）（EG）（EG）（EG）（EG）（EG）（EG）（EG）（EG）（EG）（EG）（EG）（EG）（eg）（EGB）（EGB）（Refyb）。通过fMRI扫描中的脑损伤患者（TBI）中的认知疲劳（CF）应用深度学习技术。∂使用计算机视觉和机器学习开发了自动化评估系统（ATEC），以通过视频中的人类活动识别和分类来评估儿童在临床上批准的身体运动/任务时通过人类活动识别和分类进行评估。应用自我监督的学习技术来提高整体表现。Python Pytorch计算机视觉深度学习可穿戴传感器自我监督学习
科学与技术市场 Ashish Arora，......
1 不包括关联方的收据和付款。2017 年数据来自 BEA 网站 (https://apps.bea.gov/iTable/iTable.cfm?reqid=62step=9isuri=1&product=4)；1987 年数据来自《当前商业调查》的扫描版。1921-2014 年。https://fraser.stlouisfed.org/title/46，2019 年 3 月 11 日访问。2 这种增长与每年产生的科学研究数量的增加相吻合。2016 年，美国授予了 32,246 个“硬科学”博士学位，是 1986 年（13,914 个）的两倍多（Thurgood 等人，2006 年）。“硬科学”包括科学和工程，不包括社会科学、教育、人文和艺术。在全球范围内，同行评审科学论文的出版数量正在加速增长，20 世纪 80 年代的年增长率为 1.8%，20 世纪 90 年代的年增长率为 4.01% 左右，21 世纪初的年增长率为 3.99%。总体而言，2016 年出版的论文数量为 170 万篇，而 1980 年仅有 50 多万篇。（作者基于 Clarivate Web of Science 计算得出。）
Ashish Sharma 博士 专业领域 - 勒克瑙
印度中央药用芳香植物研究所生物技术部科学家 PO CIMAP，勒克瑙 226015，北方邦，印度 手机：+91-7388939615 邮箱：ashishsharma@cimap.res.in
恢复。 （jem。）shelces在后面，并发挥作用。 （HOCCCCCCS）那么appegug？
教学：21岁研究：13年个人资料我在印度弗格森学院（Autonomous）Pune的物理学系教授工作。我获得了我的博士学位。 （物理学）在印度浦那国家化学实验室高级科学家S. B. Ogale教授的指导下主修材料科学，并在Arun G. Banpurkar教授的指导下获得了博士学位（物理）学位（物理）学位（2013年5月），Savitribai Phule Phule Phule Pule University。是Savitribai Phule Pune大学的博士学位指南，目前在弗格森学院（Autonomous）Pune物理学系研究中心的指导下工作的5位博士学位学者。目前，我们正在研究基于SI的阳极材料，用于制定的金额Rs的赠款。20.1 lacs由ISRO-SPPU在2021 - 2023年。此外，我们已经从科学技术系科学工程和研究委员会（DST-SERB）获得了430万的制裁三年，从事“用于光电化学和电催化水的3D印刷电极的研发”项目。我的研究小组正在对包括储能设备，电催化，光电化学水分割，传感器和3D打印技术等的边界区域进行有影响力的研究。我们期待与行业合作，并与他们进行强有力的合作，以了解市场需求满足这些强烈的领域。我们承认从Govt的科学技术和科学与工程研究委员会（DST-SERB）的ISRO-UOP Cell，ISRO-UOP Cell获得的赠款。印度。 另外，我们感谢母公司组织，即 Deccan教育协会，浦那的宝贵支持。 课程教授印度。另外，我们感谢母公司组织，即Deccan教育协会，浦那的宝贵支持。课程教授
Ashish Gaikwad 先生被任命为董事总经理 - ...
Praj Industries Ltd.，Praj Tower，Hinjewadi，浦那：411057，印度电话：020-71802000/22941000，电子邮件：info@praj.net 网址：www.praj.net
内科部姓名：Ashish H Shah 医生
内科部 姓名：Ashish H Shah 博士 联系方式：地址 – Y3006 – 409, Tache Avenue, St Boniface Hospital, Winnipeg, MB, R2H 2A6 电话 - (204) 237 2315 电子邮箱 – ashah5@sbgh.mb.ca 研究描述：Shah 博士的研究兴趣和临床专业知识在于血流动力学评估和结构性先天性心脏病干预领域。他的研究专注于“精准医疗”原则。他的研究结合了侵入性和非侵入性血流动力学评估方法，以确定可纳入常规临床管理的结果相关标志物，以识别高危个体。当前的研究项目调查了 ST 段抬高型心肌梗死 (STEMI；或心脏病发作) 和心力衰竭患者。通过与 Albrechtsen 研究中心的同事合作，我们还旨在确定与结果相关的生物标志物。免疫学系 姓名：Deanna Santer 博士，博士 助理教授、GSK 传染病免疫学研究主席 免疫学系，Apotex 中心四楼 联系方式：deanna.santer@umanitoba.ca 研究描述：干扰素 (IFN) 是先天抗病毒免疫反应的支柱。所有类型的 IFN 都会诱导大量基因，统称为 IFN 刺激基因 (ISG)，具有抗病毒和免疫调节特性。Santer 实验室的研究重点是最新的、有时被低估的 IFN 家族，称为 III 型 IFN 或 IFN-lambda。这些细胞因子在抑制病毒而不促进炎症方面具有独特优势，因此我们正在与多伦多的合作者一起测试它们作为 COVID-19 的治疗方法。多个体外项目正在进行中，旨在解决人类 IFN-lambda 生物学的各个方面，以最终了解 IFN 如何调节免疫反应。新生将接触各种技术（例如流式细胞术、共聚焦显微镜、RT-qPCR、细胞培养）。学生积极参加实验室会议，可以作为合著者为未来的手稿贡献数据，并能够向系里的其他人和年度海报竞赛展示他们的发现。背景阅读：Santer 等人。PLOS Pathogens 2020，PMID：32353085。家庭医学系姓名：Gayle Halas 博士，Rady 跨专业协作实践主席 Gayle.Halas@umanitoba.ca 我的研究重点是基于团队的初级卫生保健，以及促进协作实践的沟通和互动，特别是在解决复杂的患者需求和护理方面。感兴趣的学生有两个项目可供选择：
不同情绪状态下脑电信号的特征提取 1 ASHISH PANAT, 2 ANITA PATIL, 3 GAYATRI DESHMUKH 1 研究指导，Priyadarshini Co
摘要-本文旨在分析受试者在不同情绪状态下的真实生活（脑电图）EEG信号，并阐明情绪的影响如何反映在统计参数中。在适当的环境中捕获真实生活数据并进行处理。使用小波变换计算平均值、方差、标准差（STD）、偏度、功率、熵和均方根（RMS）值等统计特征。关键词-熵；功率；RMS值；小波变换。一、引言如今，由于人类生活方式的改变和忙碌的日程安排，会发生各种各样的后果，影响人类的整体健康以及心理健康和情绪稳定。各种情绪的发生反映在大脑各个点诱发的电位上。有多种技术可以观察大脑状态的变化，例如 CT 扫描 (计算机断层扫描)、脑磁图 (脑磁图)、磁共振成像 (磁共振成像)、功能磁共振成像 (功能磁共振成像) 和脑电图 (EEG)。每种技术都有自己的优点和局限性，因此也有各自的应用领域。脑电图是所有这些技术中最便宜的，但仍然可以提供更好的信息内容。脑电图是头皮上的电活动记录，可测量由大脑神经元内的离子电流流动引起的电压波动 [1]。对脑电图信号进行分类和降低数据维度对于降低时间复杂度和提高系统性能非常重要。有多种方法可以从脑电图信号中提取特征，但有效的特征选择是分析的关键因素。为了捕捉不同受试者的脑电图信号 (脑机接口)，脑机接口使用 3 个电极：双耳各 2 个电极，头皮上的“CZ”位置（即头部正中央）第 3 个电极。受试者处于合适的环境中，引发不同的情绪，如快乐、愤怒和悲伤，并在每种情绪状态下收集数据。这些数据被采样并用于提取各种特征。EEG 信号的分析可以了解各种情绪状态。因此，这种分析可用于分析不同的情绪问题。但是，当从 EEG 信号中提取的特征数量过多时，EEG 信号的分析会变得耗时且复杂。因此需要减少这些特征。
引用：Robert O Young。 “用soler制定时，对温度，pH和氧化还原电位（O.R.P.）进行测试大师赛沸石Z™
引用：Ashish Pandey。“ AI驱动的机器人牙科：微创程序的未来”。ACTA科学临床病例报告5.11（2024）：32-34。
底物诱导的大面积单层MOS 2 Ashish Soni 1,2，Nagendra S. Kamath 1,2，Yun-Yang Shen 3，
二维（2D）过渡金属二分法（TMD）的内在特性受其界面条件的深刻影响。工程TMD/底物接口对于在设备应用中利用2D TMD的唯一光电特性至关重要。这项研究深入研究了单层（ML）MOS 2的瞬态光学特性如何受底物和膜制备过程的影响，特别是集中在光激发载体的产生和重组途径上。我们的实验和理论分析表明，转移过程中诱导的应变和缺陷在塑造这些光学特性中起关键作用。通过飞秒瞬态吸收测量值，我们发现了ML MOS 2中载体捕获过程的底物改变的影响。此外，我们研究了激子 - 外激体歼灭（EEA），表明EEA速率随不同的底物而变化，并且在低温（77 K）时会显着降低。这项研究为通过战略接口工程定制TMD的光电特性铺平了道路，有可能导致创建高效的电子设备，例如光电记忆，光发射二极管和光电探测器。
如何引用这篇文章：Shantanu Sudhir Gujar，Thiyagarajan V S，Shreya Sudesh Sakpal Sakpal Ashish Kumar Pandey（2024）。高级网络安全框架F
在数字时代的摘要中，学术图书馆是广泛机密信息的关键存储库，涵盖了学生记录，研究数据和知识资产的关键作用。随着学术资源越来越多地过渡到数字格式，这些机构已成为网络攻击的主要目标，对其信息持有的安全性，真实性和可及性构成风险。本文探讨了精致的网络安全框架，该框架量身定制，该框架是为了保护学术图书馆内的敏感数据。它调查了有效部署的创造性方法和最先进的技术，以保护网络威胁。通过检查当前框架，例如NIST网络安全框架，ISO/IEC 27001和零信任体系结构，该研究发掘了加强学术图书馆网络安全立场的关键策略。此外，这篇文章展示了成功接受这些框架的学术机构的现实生活实例，阐明了所遇到的障碍和由此产生的成就。通过对最佳实践，人工智能（AI），机器学习（ML）和区块链等新兴技术的详尽评估以及对实施挑战的探索，本文为学术图书馆中网络安全的未来提供了宝贵的见解。结论强调了连续演变和调整网络安全措施的基本性质，以面对不断发展的威胁格局。关键字 - 网络安全，块链，库。