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Jetir Research Journal
乔尔·雅各布·罗吉（Joel Jacob Roji）在印度科学与人文科学系基督大学的学生 - 第一年B.Tech摘要：本文介绍了产品的详细信息，该产品的详细信息是随着两位伟大的泰坦 - 工程师和医生的共同努力。本文提供了简短的描述，工作机制和革命性产品的应用领域，称为“芯片上的器官”。i）简介：您是否曾经想象过，当两个巨人一起为一个原因加入时会发生什么？Kong和Godzilla无法独自拆除Mega Godzilla，但是当他们加入手时，他们共同制造了坚不可摧的力量。 泰坦不仅存在于电影脚本中；它们也存在于现实世界中。 在本文中，我们将看到两种现实世界泰坦（Titans -Titans）的努力（医生和工程师）加入的努力，如何引入切割边缘产品。 想象一个世界，在这个世界中，药物测试不需要动物，根据一个人的生物学建造个性化药物，并且我们可以在微芯片上复制整个人体器官。 这似乎是任何科幻电影的故事；但这不是，这是芯片技术的革命性承诺，成为医学和工程技术的混合孩子。 ii）什么是芯片上的器官：片上的器官是由柔性聚合物制成的小型透明设备。 这些芯片具有通过将微流体，细胞生物学和工程方面结合在一起来模仿人体器官的解剖学和生理的能力。Kong和Godzilla无法独自拆除Mega Godzilla，但是当他们加入手时，他们共同制造了坚不可摧的力量。泰坦不仅存在于电影脚本中；它们也存在于现实世界中。在本文中，我们将看到两种现实世界泰坦（Titans -Titans）的努力（医生和工程师）加入的努力，如何引入切割边缘产品。想象一个世界，在这个世界中，药物测试不需要动物，根据一个人的生物学建造个性化药物，并且我们可以在微芯片上复制整个人体器官。这似乎是任何科幻电影的故事；但这不是，这是芯片技术的革命性承诺，成为医学和工程技术的混合孩子。ii）什么是芯片上的器官：片上的器官是由柔性聚合物制成的小型透明设备。这些芯片具有通过将微流体，细胞生物学和工程方面结合在一起来模仿人体器官的解剖学和生理的能力。例如，肺中的肺芯片重现了呼吸的机械运动，而胆汁芯片芯片模仿营养吸收和肠道微生物组相互作用。芯片的主要特征包括：微流体通道：这些通道模仿血管以复制体内血液和养分的运动。3D细胞培养：细胞以3D排列进行培养，该排列提供了更准确的模拟细胞在真实器官中如何相互作用，这在传统的2D细胞培养中是不可能的。物理和机械刺激：在许多芯片上的器官模型中，诸如拉伸或脉动的物理力都用于复制细胞在人体中经历的机械环境。
- 客观测试 - - 常识 -
•每个目标测试项目都链接到紧接其之前的命令。根据链接的命令，在答题表上链接到的每个项目：如果您判断正确的项目，则用代码C指定的字段；或用代码指定的字段，如果您判断错误的项目。没有两个字段的标记或标记不是囚犯，即他们不会获得负分数。有关适当的标记，请使用答题表，这是唯一有效校正客观测试的文档。•如果有一些项目可以评估计算机技能和（或）信息技术，除非另有明确通知，否则请考虑所有提到的程序都在标准配置中，并且对程序，文件，目录，资源和设备没有保护，操作和使用限制。•可能的自由空间 - 通过“自由空间”的表达方式识别 - 该测试书可用于草稿。
分配程序：客观评估经纪
摘要：这项工作提出了一种移动应用模型，以自动化客观评估的校正，该系统将确定学生的答案并将其与教师先前注册的正确答案进行比较。该提案的目的是为改善手动填充答案表的绩效和实用性做出贡献。该系统是使用编程语言颤动（DART）和Python开发的。部分结果显示了对答案表的准确校正和所获得的总点的计算。但是，当前的限制是需要手动定义问题的数量及其各自的值。这些详细信息可以使用图像处理资源获取。本研究强调了本应用程序可用的大量技术资源，但建议进一步研究以取得更有效的结果。关键字：图像处理，计算机视觉，自动评估校正
Itegam-Jetia
本文提供了基于AES的LUT和逻辑门比较S-Box Galois场方法，其芯片尺寸减小和延迟减少，这可以增强性能。数据安全是数字时代的基本要求。现代加密加密技术对于建立安全的通信至关重要。高级加密Satandard（AES）被广泛认为是加密字段最强的加密技术。使用Logic Gates Galios Field Carth Chare操作的三个阶段管道过程，以减少S-Box AES-256的延迟。因此，相应地增加了速度。此外，比较了建议和现有方法的结果。通过Virtex-5 FPGA设备模拟和系统的拟议批准以及Xilinx 14.7软件中的Verilog Code中的设计。
使用PythonJetir Research Journal
物理学系物理和化学科学学院，南比哈尔大学，印度盖亚，摘要：我们提出了一个实验，以使用光电管进行液体有机闪烁探测器以及液态有机化管的液体有机闪烁探测器以及通过液态有机闪烁溶液进行高能粒子检测的实验。我们还计划找出长期稳定性，低背景噪声，高增益和高信号比率，能源的分辨率，脉冲快速响应和良好平稳特征的所需条件。使用液体有机闪烁材料解决方案，依此类别，以检查环境辐射水平。和伽玛射线照片峰给定物质的存在和校准。1.0在HEP实验实验室中介绍我们正在设法使液体有机闪烁检测器非常适合广泛应用，包括核物理学研究，宇宙和伽马射线检测，中微子检测，中微子检测，暗物质搜索，暗物质搜索，医疗成像，环境监测，环境监测和安全性筛查的方法与我们的a afferencrienct不同，因为我们在使用不同的行业方面进行了不同的行业，因为我们在使用不同的行业方面进行了尝试。 PMT组件的包装和连续更改液体有机溶液，并尝试在短时间内使用波长变速杆在短时间内找到U.V范围的完美穿透。使用液体有机闪烁材料解决方案，依此类推，以检查环境辐射水平。和当前的材料伽玛射线摄影和校准。1。2。并尝试使用SCA和MCA模块找到不同的来源校准，因此建议一个实验，以设计和开发液体有机闪烁检测器，并使用光电管进行闪烁计数，并通过液体有机闪烁溶液进行高能颗粒检测。我们还尝试在高工作电压下研究PMT的特征，并计划找出长期稳定性，背景噪声较小，高增益和高信号比率，能源的分辨率，脉冲快速响应和良好高原特性的所需条件。2.0研究的需求。未来的发展使流动的有机闪烁检测器更加高效，用户友好，多功能，扩展并尝试应用范围并改善各种科学，医学和工业领域的性能，并用于闪烁计数。So in future we can use the liquid organic scintillation detector for developing new organic compounds that produce more light, improving sensitivity and resolution, and creating the materials that resist radiation damage, extending the lifespan of detector and developing detector for ultar-low-level radiation detection in environmental applications and creating smaller detector for portable radiation monitoring, pocket dosimeter and we can also used for environmental monitoring and radiation safety.将液体有机闪烁与其他检测技术相结合，以提高效率和分辨率。闪烁材料密度和原子数应为高γ射线检测效率高。Using wavelength shifter material to optimize the match between scintillation emission and photo-detector sensitivity and designing wearable scintillation detectors for continuous radiation exposure monitoring and initially used in large-scale experiments JUNO for detecting neutrinos, Implementing advanced DSP techniques for more better signal clarity and letting faster data and try to used for utilizing machine learning process to analyze scintillation signals, improving辐射类型水平识别和能量估计的准确性，将闪烁材料与半导体芯片集成在一起，以进行紧凑，更好的有效检测系统，还用于空间任务并添加无线通信功能，以实时数据传输和远程监视。3.1闪烁和理想的闪烁，只有当高能颗粒入射原子上并进行原子的激发和驱引激气时，就会在原子上进行激发和驱散，然后几秒钟〜NANO秒后降到基础状态并沉积了能量并产生伽马射线光子。使用预设时间 /衰减时间比给出快速脉冲响应要小。
JETIR 研究期刊
AISSMS IOIT，印度浦那 摘要：脑电图 (EEG) 数据分析在了解大脑功能和诊断神经系统疾病方面起着至关重要的作用。然而，传统方法往往难以应对 EEG 信号的非线性和动态特性。我们的工作将液体时间常数 (LTC) 网络引入 EEG 数据分析领域，这是一种专为时间序列分析而设计的新型深度学习架构。与传统方法相比，LTC 网络具有多种优势。液体时间常数机制的独特性使它们能够自适应地捕获数据中的时间依赖性，从而在信号分类和预测等任务中实现卓越性能。此外，它们固有的稳定性和有界行为使它们非常适合实时应用。索引术语 - 液体时间常数网络、深度学习。深度循环神经网络 (DRNN)、常微分方程 (ODE)、计算神经科学、脑机接口 (BCI)、EEG 数据分析、时间序列分析。
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3.1将通过对个性化响应卡的光学阅读来纠正比赛。因此，候选人必须注意此封面所包含的指导，以证明正确的方式填写每个问题的现场。如果该领域与此方向分歧，则候选人将承担未计算确切得分的负担。
