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ABV-印度信息技术与管理研究所gwalior
a）助理教授的职位（II级，11级）和助理教授（II级，工资10级）在固定期限内按纯合同为基础。b）要求保留类别的候选人以主管机构发行的印度政府的规定形式附加类别证书，而不低于Tahsildar的等级，或者是从候选人居住的候选人地位的一流地方法官中清楚地对其所属的类别进行了认证。非奶油层（NCL）OBC证书（政府印度/收入和资产证书必须在01/04/2024或之后获得。候选人应在面试时携带最新的OBC（NCL）/EWS证书。c）对不同的人（PWD）候选人的保留符合政府。印度。 但是，应要求他们以主管医疗当局签发的规定表格出示医疗证明，以便就业。 根据人员和培训办公室的备忘录，患者不少于A，B，D和E类别中的残障人士。 36035/02/2017- 2018年1月15日的ESTT（RES）仅有资格获得保留和其他放松（如果有的话）的好处。 d）EWS候选人应有资格获得保留和其他放松（如果有的话）的好处，则根据《社会正义和授权办公室备忘录》的规则允许。 20013/03/2018-BC-II，日期为2019年1月17日，用于保留经济较弱的部分。印度。但是，应要求他们以主管医疗当局签发的规定表格出示医疗证明，以便就业。患者不少于A，B，D和E类别中的残障人士。36035/02/2017- 2018年1月15日的ESTT（RES）仅有资格获得保留和其他放松（如果有的话）的好处。d）EWS候选人应有资格获得保留和其他放松（如果有的话）的好处，则根据《社会正义和授权办公室备忘录》的规则允许。20013/03/2018-BC-II，日期为2019年1月17日，用于保留经济较弱的部分。
ECG 信号 PQRS 检测和信号噪声的综合估计 Hemant Amhia 博士研究学者，电气工程 MITS Gwalior MP。
摘要 --- 自动化生物电信号分析在智慧医疗中有着重要的应用。在本文中，我们专注于心电信号，并提出一种心律失常疾病分类的新方法。我们设计了一种新颖的分析框架，从心电信号中提取不同的特征变换。并且我们训练了多特征的 ANN 模型以获得预测。最后，我们在 MIT-BIH 心律失常的公共数据库上测试了我们的方法。数据库上的实验结果表明我们的模型比其他方法具有更好的分类性能。关键词 --- 心电信号、心电去噪、希尔伯特变换、同步检测、固有模态函数、瞬时频率、本振。介绍心电图 (ECG) 作为心脏活动记录提供了有关心脏状态的重要信息 [1]。心电图心律失常检测对于心脏病患者的早期诊断是必要的。一方面，医生很难在有限的时间内分析记录时间较长的心电图 [1]。另一方面，如果没有工具的支持，人们也几乎无法识别心电信号的形态变化，因此需要一个有效的计算机辅助诊断系统来解决这一问题。大多数心电图分类方法主要基于一维心电图数据，这些方法通常需要提取波形特征、相邻波的间隔以及每个波的幅度和周期作为输入，它们之间的主要区别在于分类器的选择[2,3]。
植物生物多样性和城市城市的碳库存，参考瓜莉奥教育学院：可持续性方法
目前的研究被接受，以确定常规植被在格瓦利 - 或城市城市林业中的作用，并特别提及教育机构。结果表明，教育机构不仅在减轻大气二氧化碳，而且在其调节中发挥了重要作用。使用Simpson的Di-Versity指数，Shannon-Wiener指数，Menhinick的丰富性，偶数和Sorensen系数对研究区域进行了定量评估，这表明研究地点富含植被，可以证明对碳的长期序列有帮助。定性分析表明，Azadirachta Indica在频率，相对频率，相对优势和基础面积上以Site-1为主，而Tectona Grandis则显示出最高密度相对密度，丰度和重要性值指数。在II II处的频率显示出phyllanthus emblica和Azadirachta Indica的最高显示。密度，相对