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研究招生简章
c. 符合 HTRA 资格标准但被归类为项目类别的普通学者可以保留在 HTRA 候补名单中，并在稍后转换为 HTRA，但须经 DSC/DC 推荐并满足适用于转换的条款和条件。此选项不适用于其他国家级奖学金学者。 d. 曾是 IIT Madras 项目工作人员且具有 1 年项目经验的普通学者将被归类为项目类别，也可在稍后转换为 HTRA，但须经 DSC/DC 推荐并满足适用于转换的条款和条件。 e. 具有 1 年项目经验且不符合 HTRA 资格标准的 IIT Madras 项目工作人员将被视为项目 N-HTRA 类别。 (i) 已成功完成 IITM 两门认可课程（总学分≥18）且 CGPA≥7.5 且每门课程至少获得“C”级的 IC&SR 项目人员可通过面试选拔，无需参加笔试。他们可以在获得至少 1 年的项目经验后加入该计划。 (ii) 已在项目中获得至少 1 年经验的 IC&SR 项目人员可通过笔试和面试进行选拔。此选拔将针对不符合课程要求标准的项目 NHTRA 申请人。
数字服务法：您准备好了吗？
cnam已被确定为爱尔兰DSA的数字服务协调员（DSC），并将从2024年2月17日起负责与DSA的监督和执行有关的所有事项。CnaM was established through the Online Safety and Media Regulation Act 2022 (“OSMR Act 2022”), which was enacted on 10 December 2022, and is tasked with establishing the regulatory framework for online safety, update the regulation of television broadcasting and audiovisual on-demand services, and transpose the revised Audiovisual Media Services Directive into Irish law.
研究文章的准备和优化...
背景：精神分裂症的治疗通常涉及使用奥氮平（OLZ），这是一种典型的抗精神病药，由于其低溶解度和第一频率效应，其口服生物利用度较差。目标：准备和优化OLZ作为纳米颗粒，以避免口服给药问题。方法：通过使用不同比率的不同聚合物，将纳米沉淀技术用于制备八个OLZ纳米颗粒。纳米颗粒，包括粒径，多分散指数（PDI），夹带效率（EE％），ZETA电位和体外释放研究。通过场发射扫描电子显微镜（FESEM）和原子力显微镜（AFM）评估形态。我们还执行差异扫描量热法（DSC）。结果：OLZ纳米颗粒的表征研究表明，OLZ -6是粒径为115.76 nm的最佳配方，PDI为0.24，EE的高度为78.4％，高ZETA潜力为-19.01 MV。OLZ的体外释放高于其他制剂。fesem揭示了纳米颗粒的球形形状，AFM筛选证实了OLZ-6的大小与Zeta Sizer的发现相当。DSC结果证实了OLZ的纯度以及药物和聚合物之间的兼容性。结论：OLZ-6作为透皮递送系统，是克服与口服药物相关的问题并可能提高其生物利用度的有希望的公式。
模块-4开发的支持 - 养育 -
NICU中进行的修改和改编有助于平衡使早产和危重婴儿的需求平衡生存所必需的高度专业的医疗服务，同时保护他们免受新环境的挑战。这导致了NICU婴儿的发育支持护理（DSC）的出现。应该创建一个与子宫的结构化环境，该环境为这些婴儿提供护理和支持的结构化环境，帮助他们组织心态，减少负面影响并适当发展以获得更好的结果。
实现大脑图像共享：使用生成对抗网络实现具有分割标签的差异化隐私 TOF-MRA 图像
共享标记数据对于获取用于各种深度学习应用的大型数据集至关重要。在医学成像领域，由于隐私法规的原因，这通常是不可行的。虽然匿名化是一种解决方案，但标准技术已被证明是部分可逆的。在这里，使用具有差分隐私保证的生成对抗网络 (GAN) 的合成数据可以成为一种解决方案，既能确保患者的隐私，又能保持数据的预测特性。在本研究中，我们实现了具有和不具有差分隐私保证的 Wasserstein GAN (WGAN)，以生成用于脑血管分割的隐私保护标记的飞行时间磁共振血管造影 (TOF-MRA) 图像块。合成的图像标签对用于训练 U-net，该 U-net 根据来自两个不同数据集的真实患者图像的分割性能进行评估。此外，计算了生成的图像和真实图像之间的 Fréchet 初始距离 (FID) 以评估它们的相似性。在使用 U-Net 和 FID 进行评估时，我们探索了不同隐私级别的影响，该级别由参数 ε 表示。在更严格的隐私保障下，分割性能和 FID 与真实患者图像的相似性会下降。我们最好的分割模型是在合成数据和私人数据上训练的，在脑血管分割范例中，当 ε = 7.4 时，Dice 相似度系数 (DSC) 为 0.75，而当 ε = ∞ 时，Dice 相似度系数为 0.84（第二个测试集上的 DSC 分别为 0.69 和 0.88）。我们确定了一个阈值 ε < 5，对于该阈值，
F.Y.B.Sc. （物理）F.Y.B.Sc. （物理）
高级List of Contents Page Number Abbreviations used 2 1 Introduction to Undergraduate Degree Course in Physics 3 2 Programme Duration and Exit Options 3-4 3 Programme Objectives 4 4 Programme Outcomes (PO) 4-5 5 Programme Structure (PS) 5-6 6 Teaching-Learning Process (TLP) 6 7 Assessment Methods (AM) 6-7 8 Scheme of Examination 7-8 List of Courses 9 List of Discipline Specific Core (DSC) Courses ( Major核心）9-10 10纪律特定选修课清单（DSE）课程（主要选修课）10 11职业技能课程清单（VSC）10印度知识系统清单（IKS）课程列表10-11 13小学（MN）课程清单11 14综合选举（GE））课程清单（GE）课程（OE）11 13列表15列表15列表15列表（corpe）15列表。 (VEC) 12 17 List of Ability Enhance Courses (AEC) 12 18 List of Co-curricular Courses (CC) 12 Syllabus of Courses 19 Syllabus of Discipline Specific Core (DSC) Courses (Major Core) 13-23 20 Syllabus of Generic Elective (GE) )/Open Elective (OE) Courses 24-31 21 Syllabus of Skill Enhancement Courses (SECs) 32-49 22价值教育课程课程（VEC）50-53所使用的缩写
技术数据表PETG经济
机械性能 - 3D印刷方法值单位年轻人模抗拉伸，ISO 527-1A 1900 MPA拉伸强度拉伸，ISO 527-1A 50 MPA在休息拉伸时伸长时527-1A，ISO 527-1A 90％弯曲屈曲屈曲，ISO 1000 MPA 1000 MPA FELTURAL ISO FORTURAL ESO 179 70 70 70 70 M. 4.7 kJ/m 2 Mechanical Properties – Injection Molded* Method Value Unit Youngs Modulus Tensile, ISO 527-1A 2000 MPa Tensile Strength Tensile, ISO 527-1A 50 MPa Elongation at break Tensile, ISO 527-1A 35 % Flexural Modulus Flexural, ISO 178 1800 MPa Flexural Strength Flexural, ISO 178 65 MPa Izod Impact Strength Izod Notch，ISO 179 107 J/M密度ISO 1183 1.28 g/cm 3热性能*方法值单位玻璃透过温度。DSC，ISO 11357 70°C熔化温度。DSC，ISO 11357 N/A°C分解温度。TGA，ISO 11358 N/A°C热偏转温度。HDT-B，ISO 75 65°C熔体流量指数MFI（210˚C/2.16 kg），ISO 1133-A
MECHETER，Imene 等人。利用多分辨率手工特征进行深度学习，用于脑部 MRI 分割。在：医学中的人工智能，20
磁共振 (MR) 图像分割是创建伪计算机断层扫描 (CT) 图像的一项关键任务，伪计算机断层扫描 (CT) 图像可用于实现正电子发射断层扫描 (PET) 衰减校正。创建伪 CT 图像的主要挑战之一是难以对脑 MR 图像中的骨组织进行准确分割。深度卷积神经网络 (CNN) 已被广泛而有效地应用于执行 MR 图像分割。这项工作的目的是提出一种分割方法，将多分辨率手工制作的特征与基于 CNN 的特征相结合，以添加方向属性并丰富用于执行分割的特征集。主要目标是有效地将大脑分割成三个组织类别：骨骼、软组织和空气。所提出的方法使用不同的机制将非下采样 Contourlet (NSCT) 和非下采样 Shearlet (NSST) 系数与 CNN 的特征相结合。计算熵值以选择最有用的系数并降低输入的维数。使用 50 张临床脑部 MR 和 CT 图像通过计算精度、召回率、骰子相似系数 (DSC) 和 Jaccard 相似系数 (JSC) 来评估分割结果。还将结果与文献中报道的其他方法进行了比较。骨骼类的 DSC 从 0.6179 ± 0.0006 提高到 0.6416 ± 0.0006。将 NSCT 和 NSST 的多分辨率特征与 CNN 的特征相加，显示出了令人鼓舞的结果。此外，NSST 系数比 NSCT 系数提供了更多有用的信息。