关于 FDP:这个关于医学成像和信号处理应用的人工智能 (AI) 教师发展计划 (FDP) 将帮助教育工作者和研究人员了解 AI 基础知识以及它如何应用于具有多种安全应用的医学成像和信号处理技术。参与者将探索机器学习和深度学习概念,重点是将 AI 用于医学成像和信号处理技术,这有助于诊断、医疗保健、农业、零售和监控系统。AI 在图像/信号处理中起着关键作用,它基于面部识别、虹膜识别、指纹分析和语音识别实现准确而有效的身份验证方法。通过实践活动和现实世界的例子,与会者将获得在教学和研究中有效使用不同算法的 AI 的实用技能。到课程结束时,参与者将准备好将 AI 工具集成到他们的工作中,提高他们使用现代技术进行教学和解决安全挑战的能力。这将通过提高参与者在这些关键领域的专业知识和教学能力而使他们受益。主要课程内容: 图像处理、计算机视觉、生物医学信号处理、生物医学信号分类、信号处理技术和医学图像分析应用简介。 机器学习基础、数据预处理和数据可视化。监督和无监督学习方法、神经网络和应用。 深度学习方法简介,以及基于 DL 的其他架构及其应用。 用于生物医学信号处理、计算机视觉、语音处理和医学成像实现的 CNN 架构。 用于医疗保健、脑机接口、医学诊断、生物识别、情绪识别、活动识别的人工智能。 用于生物医学成像、基于 CT 扫描/MRI 的图像分析、眼底和医学图像分类的 AI/ML。 用于信号处理应用的 AI/ML、EEG/ECG 信号处理、ECG、EEG 和 PPG 信号分析、异常检测。 用于医学信号/图像数据分类的 AI/ML,各种医学图像分析和应用。 Tensor Flow/Keras/PyTorch/Jupyter 和 Colab 的基础知识。 使用 Python/MATLAB 进行数据预处理和数据可视化。 案例研究,使用 Python/MATLAB 的动手实践课程。主持本课程的教师:本课程将由 NIT Warangal 的教师主持;来自 IIT/NIT/IIIT 相关领域的学者将受邀在本课程中授课。预计行业演讲者也将作为课程的一部分授课。注册费详情:教师和研究学者 750 卢比/- 行业参与者 2250 卢比/-
关于FDP:有关人工智能(AI)的教师开发计划(FDP),用于计算机视觉,医学成像和物联网应用程序将帮助教育者和研究人员了解AI基础知识以及它如何适用于具有多个安全应用的医学成像和物联网技术。参与者将探索机器学习和深度学习概念,专注于使用AI和IoT进行医学成像,这有助于诊断,医疗保健,农业,零售和监视系统。AI通过基于面部识别,虹膜识别,指纹分析和语音识别的准确有效的身份验证方法,在计算机视觉中起关键作用。通过动手活动和现实世界的例子,与会者将获得实用技能,以有效地使用AI在教学和研究中使用不同的算法。在计划结束时,参与者将准备将AI工具整合到他们的工作中,提高他们通过现代技术来教授和解决安全挑战的能力。这将通过增强他们在这些关键领域的专业知识和教学能力来使参与者受益。主要课程内容:•物联网体系结构,通信协议,计算机视觉简介,大数据分析,IIT,生物医学和医学图像分析应用程序。•机器学习基础知识,使用数据预处理和数据可视化。监督和无监督的学习方法,神经网络和应用。•深度学习方法的简介和基于DL的其他架构及其应用。•张量流/keras/pytorch/jupyter和colab的基础知识。•CNN架构用于计算机视觉,生物特征和医学成像实现。•IOMT,AI/IOT用于医疗保健监测,精密农业,医疗诊断,工业应用。•用于生物医学成像,CT扫描/MRI/X射线图像分析,眼底和医学图像分类的AI/ML。•活动识别,对象检测/跟踪算法(例如Yolo等),诸如UNET等分段算法等。•使用Python/Matlab使用数据预处理和数据可视化。•使用Python/Matlab的动手会话。主持此计划的教师:该计划将由NIT Warangal的教职员工进行;邀请来自IIT/NIT/IIIT的有关领域的院士在该计划中发表讲座。也有望作为课程的一部分提供行业的演讲者。注册费细节:教师和研究学者Rs.750/ - 行业参与者Rs.2250/ -
表格表 表 1:提交前和提交时监管活动摘要 ...................................................................................................................... 28 表 2:西罗莫司、依维莫司和 ABI-009 对肿瘤生长和存活率的影响(FDA 表) ................................................................................................................ 36 表 3:第 1、4 和 7 天肿瘤和血液中的药物浓度(FDA 表) ............................................................................................. 37 表 4:使用 ABI-009、西罗莫司或依维莫司治疗后磷酸化 S6 阳性百分比面积(FDA 表) ............................................................................................................. 37 表 5:西罗莫司和 Secorapamycin 在大鼠中的药代动力学参数(FDA 表) ............................................................................................. 40 表 6:ABI-009 临床药理学重点 ............................................................................................................................. 48 表 7:申请人对内在因素协变量亚组的分析(报告为平均值和 95% 可信区间) ........................................................................................................................................... 66 表 8:NDA 中包括的已完成和正在进行的临床研究 .......................................................................... 72 表 9:研究管理结构 ...................................................................................................................... 78 表 10:PEC-001 研究研究者现场审计 ............................................................................................. 85 表 11:PEC-001 研究服务提供商审计 ............................................................................................. 85 表 12:患者处置 ...................................................................................................................... 87 表 13:患者处置(FDA 分析) ............................................................................................. 88 表 14:方案偏差(入组分析集) ............................................................................................. 89 表 15:主要终点敏感性分析 ............................................................................................................. 90 表 16:患者人口统计学和基线特征(安全性分析集) ................................................................. 91 表 17:患者人口统计学和基线特征(疗效分析集) ................................................................. 93 表18:癌症病史(安全性分析集) .............................................................................. 94 表 19:PEComa 既往癌症治疗史(安全性分析集) .............................................. 96 表 20:PEComa 既往癌症全身治疗(安全性分析集 - 转移性组) …………………………………………………………………………………………………………………………………97 表 21:PEComa 既往癌症放射治疗(安全性分析集) ........................................ 98 表 22:PEComa 既往癌症相关手术(安全性分析集) ........................................ 100 表 23:超过 1 名患者按身体系统和医疗状况划分的既往和当前病史(安全性分析集) ............................................................................................................................. 103 表 24:超过 1 名患者按身体系统和手术程序划分的总体手术史(安全性分析集) ............................................................................................................. 105 表 25:给药周期数、治疗持续时间和输注次数(安全性分析集) ............................................................................................................................. 107 表 26:至少中断一次、剂量减少或剂量减少速率的患者数量以及中断输注的次数(安全性分析集) ............................................................................. 108 表 27:每位患者的实际剂量、每位患者的累积剂量、平均剂量强度和方案剂量百分比(安全性分析集) ............................................................................................. 110 表 28:超过 1 名患者总体的伴随用药发生率按 WHO 治疗主组划分(安全性分析集)..................................................................................................... 112 表 29:伴随手术发生率(安全性分析集)...................................................................................... 114
在社区和健康方面的指导下,使客户受益,并与FNHA的愿景和计划保持一致,《健康福利计划》管理医疗和牙科服务的福利覆盖范围,这些服务不受省,联邦或第三方保险计划不涵盖的医疗和牙科服务。健康福利计划是与联邦和省政府,服务提供者以及最重要的是,与原住民社区合作,以提供健康福利的覆盖范围。此外,健康福利计划还通过管理MSP并涵盖健康福利客户的救护费来支持健康福利客户的基本医疗服务。
● 良好的口头和书面沟通能力 ● 具有生物技术领域业务开发或战略咨询经验。 ● 具有项目管理和拨款申请、执行和论证经验 ● 积极主动,展望未来活动、项目和电话,预测需求、问题和可能的结果。 ● 维护和更新功能提供商和利益相关者数据库 ● 对在先进疗法中应用新型基因书写技术充满好奇心和积极性。 ● 具有良好的时间管理和组织能力。 ● 优秀的团队合作者,喜欢在快速发展的研究环境中工作。 ● 精通英语。西班牙语和加泰罗尼亚语将受到重视。
证券交易所的优势是证券交易所货币市场工具的限制 - 通知,定期货币,T账单,CPS,CDS等经济部门政府的最新发展,以重组PSB的RBI规则和对同行的监管(P2P)贷款在国内有系统重要的银行
• 它可以连接到所有 Teknim 可寻址设备 • 它可以通过特殊终端连接到所有设备,无论编程方向如何 • 实现快速简便的编程 • 通过“记忆”功能保存内存中的最后一个地址并防止重复地址错误 • “智能等待时间”功能可在设备不使用时切换到待机模式 • 它用于写入-读取地址、更改现有地址、读取版本、读取序列号和生产日期。
Cooley的贫血基金会邀请国家和国际临床和基础科学研究者(博士后或初级教师)申请其享有声望的奖学金计划。应用应集中在理解或治疗丘脑贫血或与thalassyasia相关的并发症上。感兴趣的领域包括但不限于全球基因调节,球蛋白基因转移和表达,产生胎儿血红蛋白的产生,造血干细胞研究,骨髓移植,铁螯合,铁螯合,内分泌过载,内分泌和心脏疾病,以及丘脑中症以及转运治疗及其复杂性治疗。博士后申请人必须具有经验丰富的研究人员的足够的主持和指导。博士后研究员的赞助商应该是具有足够经验的调查员,并且在具有足够研究设施的机构中。该申请预计将是候选人的原始工作,但应反映有兴趣和涉及的赞助商的密切建议。鼓励申请人在提交之前先与他们的导师一起审查该提案,以加强申请。博士后申请人必须拥有医学博士学位,博士学位或同等学历,并且不能担任教师职位。初级教师申请人必须拥有医学博士学位或同等学历,并且必须在申请届时完成少于五年的助理教授级别。初级教师不需要赞助商。该研究不得在营利性实验室进行。pplication d ue d ate奖学金授予要进行研究的医疗机构;因此,每个申请必须由机构的适当行政代表批准和管理。必须保证存在足够的实验室设施,并且可以进行研究项目,并且在涉及人类受试者的调查的情况下,该项目已得到适当的委员会或有关人类研究的管理机构的审查和批准。偏爱将授予尚未从NIH获得R-01资金的申请人。颁奖典礼是为期一年的,从2025年7月1日开始,一直持续到2026年6月30日,可在申请时续签第二年,并考虑第一年的进度以及第二年的研究计划。第二年的奖学金的延续也将取决于资金的可用性。
关于 FDP:5G/6G 通信和信号处理应用的人工智能 (AI) FDP 重点介绍人工智能在 5G/6G 通信和信号处理领域的影响。AI 技术广泛应用于许多应用,例如基于 5G/6G 的无线通信、信号处理、生物医学图像处理、计算机视觉、自然语言处理等。本课程将介绍 AI 的基础知识和研究领域,以及其在 5G/6G 通信和信号处理中的应用。它将有助于提升印度各工程院校教职员工的专业知识和能力。专家涵盖了一系列当代计算主题,并提供强大的理论基础,并培养批判性分析和实践技能。该 FDP 旨在传授知识并培训 AI 工程方面的基础知识以及对最近使用 5G/6G 进行通信和使用 AI 的信号处理应用的见解。主要课程内容: 图像处理、计算机视觉、信号分类、统计信号处理、信号处理技术和基于 5G/6G 的无线通信技术和应用的简介。 机器学习基础、数据预处理和数据可视化。监督和无监督学习方法、神经网络和应用。 深度学习方法简介,以及基于 DL 的其他架构及其应用。 用于信号处理、计算机视觉、语音处理和 5G/6G 通信系统的 CNN 架构。 电路设计中的 AI、天线系统设计中的 ML/DL、软件定义无线电、认知无线电中信号处理的机器学习。 MIMO 系统、系统设计中的去耦电路、双工系统、mWave 通信。 ISAC、无人机通信、5G/6G 通信技术、量子通信。 农业无人机、医疗保健人工智能、脑机接口、情绪识别。 用于生物医学成像和信号处理、EEG/ECG 信号处理和非侵入性医疗应用的 AI/ML。 Tensor Flow/Keras/PyTorch/Jupyter 和 Colab 的基础知识。 使用 Python/MATLAB 进行数据预处理和数据可视化。 案例研究,使用 Python/MATLAB 进行动手实践。 负责本课程的教师:本课程将由 NIT Warangal 的教师负责;来自 IIT/NIT/IIIT 相关领域的学者受邀在本课程中授课。来自行业的演讲者也有望作为课程的一部分进行演讲。