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UONo。 741/2018/Admn 日期：卡利卡特大学，PO，2018 年 1 月 16 日
法医学的介绍、需求、范围、概念和意义、法医学的历史和发展、法医学的法律和基本原则、法医学的分支、法医学实验室：组织和服务（FSL、CFSL、GEsQD、FPB 等）。印度中央和州法医学实验室的管理、印度法医学实验室服务、标准实验室服务、证据采集、分析部分和其他实验室服务。法医学实验室的管理问题；问责制、实验室服务的访问。法医学家：法医学家的教育和培训。移动 FSL - 角色和功能。国际视角下的法医学，包括国际刑警组织、联邦调查局等的设立。
U.O.No. 741/2018/Admn 日期，卡利卡特大学，邮政信箱，16.01...
法医科学的介绍、需求、范围、概念和意义、法医科学的历史和发展、法医科学的法律和基本原则、法医科学的分支、法医科学实验室：组织和服务（FSL、CFSL、GEsQD、FPB 等）。印度中央和州法医科学实验室的管理、印度法医科学实验室服务、标准实验室服务、证据采集、分析部分和其他实验室服务。法医科学实验室的管理问题；问责制、实验室服务的可及性。法医科学家：法医科学家的教育和培训。移动 FSL - 角色和功能。国际视角下的法医科学，包括国际刑警组织、联邦调查局等的设立。
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作为古老的水手，在我杀死了信天翁后，我被直接恐惧淹没了，尽管并不完全意识到我的罪过的严重性。起初，我的同伴赞扬了这一行为，但很快，我无意识的事迹开始展开。曾经狂热的风死了，我们被困在众多一动不动的海中。那时，我感觉到了自己的罪过，好像无辜的鸟的灵魂挂在我的脖子上，将我标记为造成我们痛苦的原因。信天翁的死亡象征着我与自然和神圣秩序的脱节。我的惩罚不仅是外部的，而且是通过无生命的海洋和我的船员的沉默指控，而且内部的惩罚 - 对我的灵魂感到痛苦。我违反了神圣的纽带，现在大自然和天堂反对我。口渴，我的船员的死眼，孤立的眼睛 - 这些是我的折磨，也是理解我的违法行为的途径。我意识到我的罪不仅反对那只鸟，而且反对生命本身。只有通过深刻的痛苦和目睹所有生物的美，包括我曾经鄙视的黏糊糊的海蛇，我才能寻求救赎。在不知不觉中祝福他们时，我开始了缓慢而痛苦的赎罪之旅，得知真正的悔改不仅需要后悔，而且需要对一生的深刻敬意。这个罪恶，惩罚和最终救赎的循环告诉我，无论多么小，每一个生活都与神的神圣和交织在一起。我的诅咒被解除了，但是我永远讲述了我的故事，这是一个活着的提醒，救赎是艰难的，我们必须与周围的世界和谐相处。
人类皮层和皮层下区域的扩展人类连接组计划多模态分区图谱
摘要 HCPex 是基于表面的人类连接组计划-多模态分割人类皮质区域图谱 (HCP-MMP v1.0, Glasser 等人，2016) 的修改和扩展版本。原始图谱包含 360 个皮质区域，HCPex 对其进行了修改，以便于与体积神经成像软件（例如 SPM、FSL 和 MRIcroGL）一起使用。HCPex 也是原始图谱的扩展版本，其中添加了 66 个皮质下区域（每个半球 33 个），包括杏仁核、丘脑、壳核、尾状核、伏隔核、苍白球、乳头体、隔核和基底核。 HCPex 为 SPM 和 FSL 等体积软件的用户提供了 HCP-MMP v1.0 中皮质区域的出色划分，并添加了一些皮质下区域，提供了人类大脑的标记冠状视图。
Wika：提取的基于视觉的手语识别
多年来，使用手势识别手势翻译来解决听力多数与聋人之间的沟通差距取得了重大突破。虽然基于接触的方法使用可穿戴设备，但由于其提供的便利性，因此优选基于视觉的解决方案，并且由于它避免了对复杂齿轮的需求。本研究介绍了Wika的开发，Wika是一种开源软件，旨在跟踪手的关节并将其解释为相应的手语对应物。DeepLabcut是一种无标记的姿势估计软件，通过训练顺序卷积神经网络来开发手工接头跟踪模型，利用提取的手术字母（A-Z）和数字（A-Z）和数字（1-9）基于关节的定位。开发的手接跟踪模型显示出4.92％的训练误差和5.74％的测试误差，p切断为60％。另一方面，开发的手语识别达到了96.44％的预测准确性，仅为0.0356％的流行阶层。该模型可以进一步集成到手机中，以进行签名和非签名人群之间的无缝对话。关键字：菲律宾手语，手动跟踪，骨骼数据，姿势估计，卷积神经网络菲律宾语言语言（FSL），菲律宾的聋人使用，将其起源追溯到美国手语（ASL）[1]。在菲律宾，聋人，静音或听力障碍的人数总数约占人口的1.23％。FSL通过弥合聋人和菲律宾和世界其他地方的听力多数来证明其效用[2]。大多数听证会菲律宾人不了解FSL，并且掌握它通常需要正式的教学[3]在聋人人群和听力多数之间产生语言障碍和明显的沟通差距[4]。这一差距妨碍了有意义的互动，限制了教育机会，并为影响聋人社区的福祉和进步的排斥循环提供了。听力菲律宾人不了解FSL的普遍性不仅在表达方面形成了差距，而且导致了非听证人群的文化差异和社会隔离。促进聋人社区的社会包容性和平等机会，为研究人员提供了急需的动力，以探索
硬件变异性对用Docker和Guix包装的应用的影响：神经成像中的案例研究
在过去几年中，跨计算环境的神经成像分析的可重复性引起了人们的关注。已经部署了软件容器化解决方案，例如Docker和奇异性，以掩盖软件诱导的可变性的影响，但硬件体系结构的变化仍然不明显地导致了不清楚的结果。我们研究了硬件变异性对FSL Flirt Application产生的线性注册结果的影响，FSL Flirt Application是神经成像数据分析中广泛使用的软件组件。使用Grid'5000基础架构，我们使用两个软件包装系统（Docker and GUIX）研究了九种不同的CPU模型的效果，我们将所得的硬件变异性与随机圆形测量的数值变异性进行了比较。结果表明，硬件，软件和数值可变性导致类似幅度的扰动 - 尽管不相关 - 表明这三种可变性
比较在电荷方案和温度的几个参数下，快速充电对三个锂离子细胞周期寿命的影响
几次学习（FSL）的目的是学习如何从少数培训检查中认可图像类别。一个核心挑战是，可用的培训检查通常不足以确定哪些视觉效果是所考虑类别中最具特征的。为了应对这一挑战，我们将这些视觉特征组织成方面，从直观地将相同的特征分组（例如，与形状，颜色或纹理相关的功能）。这是从以下假设中的动机：（i）每个方面的重要性因类别而异，并且（ii）可以从类别名称的预训练的嵌入中预测Facet的重要性。尤其是我们提出了一种自适应的相似性度量，依靠对给定类别的预测的重要性权重。该措施可以与各种现有的基于度量的甲基甲化组合使用。在迷你胶原和CUB上进行的实验表明，我们的方法改善了基于公制的FSL的最新方法。
将视觉原型与 BERT 嵌入对齐以进行少量...
少量学习 (FSL) 是从少量训练示例中学习识别以前未见过的图像类别的任务。这是一项具有挑战性的任务，因为可用的示例可能不足以明确确定哪些视觉特征最能体现所考虑类别的特征。为了缓解这个问题，我们提出了一种额外考虑图像类别名称的方法。虽然之前的工作已经探索过类名的使用，但我们的方法在两个关键方面有所不同。首先，虽然之前的工作旨在直接从词嵌入中预测视觉原型，但我们发现通过分别处理视觉和基于文本的原型可以获得更好的结果。其次，我们提出了一种使用 BERT 语言模型学习类名嵌入的简单策略，我们发现该策略大大优于之前工作中使用的 GloVe 向量。此外，我们提出了一种处理这些向量高维性的策略，该策略受到跨语言词嵌入对齐模型的启发。我们对 miniImageNet、CUB 和 tieredImageNet 进行了实验，结果表明我们的方法能够持续提高基于度量的 FSL 的最新水平。
波特兰通用电气2023全源RFP最终入围名单
*许多投标人提交了同一项目的多个变体，以向评估团队提供期权。最初的候选名单选择了最佳性能变体，该变体是收到，不合格和ISL之间24个投标的三角洲的24个出价。**与IE协商进行的选择。由于不合格而未选择9个出价，因此未选择9个出价，因为它们是所选项目的得分较低，而由于价格性能而未选择7个。FSL第13-25页的完整讨论
年度行政报告（2021-22）
简介：法医服务局的旅程开始于1988年1月13日在西姆拉警察总部创建州法医学实验室。该组织主要满足调查机构的需求。警察，警惕，CID。此外，还为司法，大学，董事会，银行，调查委员会和其他政府部门提供服务。在存在之前，上述部门依赖中央政府机构：中央法医学实验室，质疑文件的政府审查员以及印度政府的加尔各答政府。FSL开始从西姆拉的警察综合大部分巴拉里（Bharari）的营房发挥作用，其中有两个部门，其中包括四个专业，即生物学与血清学与化学与毒理学。随后于1996年移居荣格，并开始从警察培训学校的场所运作。另外两个部门。文档，摄影与物理与弹道术于1997年创建，并于2000年起作用。为了确保从事科学原则的调查机构的独立职能，该实验室于2005年直接置于内政部。此后在HP法医学发展委员会的第一次会议上（2006）两个新部门。DNA和NDP，并在Dharamshala和Mandi的北部范围内创建了两个区域法医学实验室。在喜马al尔邦的法医科学持续发展，2014年HPFSDB的第8届会议批准了第一五年的观点计划（2014-19）。