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VITREE 2024 - 信息手册
韦洛尔理工学院研究入学考试 (VITREE) 是为 VIT 机构集团内各个博士/直接博士课程的入学而举办的。VITREE-2024 年 1 月考试将于 2023 年 12 月 10 日在印度 33 个城市举行。考试时间为 2 小时。所有问题均为多项选择题，答对得一分，答错得“0”分。博士试卷有 100 个 MCQ（技术 - 70 个问题；英语沟通技巧 - 15 个；统计和概率 - 15 个问题），直接博士试卷有 100 个 MCQ（技术 - 80 个问题；英语沟通技巧 - 20 个问题）。试卷仅以英文提供。
基金会实习生药剂师评估活动和工具指南
4级 - 确实可以在复杂但定义的情况下独立且一致地行动。当学员药剂师反复，可靠地展示了复杂，熟悉或日常情况中的学习成果时，就提供了此级别的证据。评估可能需要观察到的结构化临床检查（OSCE）或其他观察到的评估。第3级 - 显示如何证明它们可以在模拟环境或现实生活中执行。评估可能包括客观的结构化临床检查（OSCE）和其他观察到的评估；模拟患者评估；设计，进行并报告实验；分发测试并进行患者病史。2级 - 知道如何使用知识和技能。评估可能包括论文，口试，多项选择问题检查（MCQ）和实验室书籍。1级 - 知道有知识将来可能会应用于证明能力。评估可能包括论文，口试和多项选择问题检查（MCQ）。
AI-Brochure-29-07-2020.pdf
培生的人工智能基础课程由人工智能领域的全球知名专家创建和教授，确保提供世界一流的内容。自定进度的视频与虚拟实验室相得益彰，在课程环境中提供广泛的动手编码练习。课程中嵌入了定期自动评分的 MCQ 类型测验，用于自我评估和最后的最终评估。
基金会学员药剂师评估策略
4级 - 确实可以在复杂但定义的情况下独立且一致地行动。当学员药剂师反复，可靠地展示了复杂，熟悉或日常情况中的学习成果时，就提供了此级别的证据。评估可能需要观察到的结构化临床检查（OSCE）或其他观察到的评估。第3级 - 显示如何证明它们可以在模拟环境或现实生活中执行。评估可能包括客观的结构化临床检查（OSCE）和其他观察到的评估；模拟患者评估；设计，进行并报告实验；分发测试并进行患者病史。2级 - 知道如何使用知识和技能。评估可能包括论文，口试，多项选择问题检查（MCQ）和实验室书籍。1级 - 知道有知识将来可能会应用于证明能力。评估可能包括论文，口试和多项选择问题检查（MCQ）。
VITREE（七月）-2025 信息手册
VIT 集团机构的博士/直接博士/深度技术博士课程。VITREE-2025 年 7 月会议将于 2025 年 4 月 20 日在印度 53 个城市举行，并于 2025 年 4 月 24 日在印度 69 个城市举行。考试时间为 2 小时。所有问题均为多项选择题，答对得一分，答错得“0”分。博士和深度技术博士 (仅适用于符合条件的相关硕士学位) 的试卷将有 100 个 MCQ (技术 - 70 个问题；英语沟通技巧 - 15 个；统计和概率 - 15 个问题)，直接博士和深度技术 (仅适用于 BE 或 B.Tech. 学位毕业生) 的试卷将有 100 个 MCQ (技术 - 80 个问题；英语沟通技巧 - 20 个问题)。除语言外，试卷仅以英文形式提供。
基于论点的自然语言解释和评估医疗保健
采矿论点是一个自动自然语言处理（TALN）和计算机论证模型的全面扩展领域，旨在在自然语言中自动识别文本资源中的论证结构（即组成部分和关系）。在媒体领域，通过提供自动检测论点结构以根据证据支持医学的方法，被证明是有益的。这些方法的重要性是基于以下事实：尽管神经模型在医学诊断预测中的准确性，但其结果的解释仍然有问题。本文解决了这个开放的问题，并着重于对自然语言中的论证解释的生成和评估，以帮助医学诊断预测，以帮助临床医生进行决策和教育。首先，我提出了一条新的完整管道，以根据医学本体论和从检查文本中检测到的医学本体论和临床实体进行自然考试（MCQ）医学的永久解释（MCQ）医学。我定义了对医疗指定实体（NERC）的认可和分类的艺术状态，以检测患者表达的症状以及我根据ONTTO-LOGIE的条款对医疗措施进行的，以证明提供给医学生提供的临床病例的诊断。关键字：自动自然语言处理，提取论证结构，解释性论点。管道称为SYMEXP，允许我们的系统基于模板以自然语言生成安排解释，以证明正确的答案是正确的，以及为什么提出的其他选项不正确。其次，我提出了一个框架，用于评估基于论证的解释，称为Abexa，以自动提取医学MCQ的论证结构，并突出显示一组可自定义的标准，以表征临床解释和文档的论点。abexa通过在自动论证图上定义一组模式来解决从论点的角度评估解释的问题。非常彻底，我为解毒剂软件的持续设计和开发做出了贡献，该软件提供了不同的解释性人工智能模块，这些模块由医学争论。我们的系统提供了以下功能：用于医学领域的多语言论证分析，临床诊断的解释，提取和生成，医学领域的多语言语言模型以及医学MCQ的第一个多语言基准。总而言之，在本文中，我探讨了人工智能与论证理论结合如何导致更透明的健康和卫生系统。，我们通过在医学支持方面展示其所有潜力，例如医学生，将结果应用于关键的医学领域。
![acse0701- [计算机视觉]](/simg/g:\will\search\icon\source\5\53bde2ca8fd5005be1ead286f3c20f2de25f0c3f.webp)
acse0701- [计算机视觉]
主题：计算机视觉时间：最多3小时。标记：100个常规说明：IMP：验证您已经收到了带有正确课程，代码，分支等的试卷。1。该问题文件包括三个部分-a，b和C。它由多项选择问题（MCQ）和主观类型问题组成。2。每个问题的最大标记在每个问题的右手侧表示。3。必要时用整洁的草图说明您的答案。4。必要时假设合适的数据。5。最好是按顺序写入答案。6。不应将床单留空。空白表之后的任何书面材料都不会评估/检查。。
年度状态报告-2022-2023
该研究所隶属于马哈拉施特拉邦州立技术大学，巴巴萨希布·安贝德卡（Babasaheb Ambedkar）技术大学（DBATU），洛雷尔（Lonere）。根据大学的指南，所有讲座和实践都是在物理模式下进行的。大流行期间，该系统采用了从课堂教学到混合学习的变化。Google Drive，Google教室有效地用于课程传导和评估过程。每个课程内容都可以在Goggle教室中提供，包括课程提纲，PPT和笔记。课程的评估是通过在线作业，测验进行的。MCQ测试是使用Moodle平台进行的。在线会议是在Google Meet上进行的。使用Google Meet在线进行各种学生活动。
![acsml0601- [机器学习]](/simg/g:\will\search\icon\source\b\bde61fefc92c170493699375d4a777573e2adccb.webp)
acsml0601- [机器学习]
主题：机器学习时间：最多3小时。标记：100个常规说明：IMP：验证您已经收到了带有正确课程，代码，分支等的试卷。1。该问题文件包括三个部分-a，b和C。它由多项选择问题（MCQ）和主观类型问题组成。2。每个问题的最大标记在每个问题的右手侧表示。3。必要时用整洁的草图说明您的答案。4。必要时假设合适的数据。5。最好是按顺序写入答案。6。不应将床单留空。空白表之后的任何书面材料都不会评估/检查。。
糖尿病外周神经病中光生物调节疗法的有效性和安全性：系统审查和荟萃分析的方案
生成人工智能（AI）大语言模型（LLM）已被广泛应用于牙科的许多领域。各种应用包括牙科远程医疗，临床决策支持，行政工作，患者教育，学生教育，科学写作和多语言交流[1]。此外，已经使用了生成AI来生成用于训练鲁棒AI模型的合成数据集，该数据集可以应用于牙科研究和教育[2]。此外，与传统文献研究相比，已经证明了生成的AI可以提高牙科学生在知识检查中的表现[3]。除了在回答临床问题方面的使用之外，还在探索LLM的潜力来产生评估临床推理技能的问题，这是医学和牙科教育的关键方面[4]。但是，LLMS对牙科问题的回答的准确性仍然是一个关注的问题，并且已经进行了广泛的研究。研究报告说，LLM在回答开放式问题的准确性范围为52.5％至71.7％，偶尔回答不准确，过于普遍，过时或缺乏基于证据的支持[5，6]。对于True或False问题，LLMS与牙医的准确性较低，范围从57.3％到78.0％[7，8]。考虑到多项选择问题（MCQ），LLMS的准确性从42.5％到80.7％不等，Chatgpt 4.0（OpenAI）证明了最准确的，Llama 2（Meta）[9-11]。研究已经证实，在同一开发人员的LLM中，后来的版本始终超过较旧版本[9-12]。生成AI的领域正在迅速发展，新版本具有越来越强大的参数。然而，对LLM的准确性进行了预先研究，对较旧版本进行了，该版本缺乏现在可用的先进的多模式功能。此外，这些研究排除了基于图像的问题，因为较旧的LLM版本无法在提示中处理图像附件[9，11]。这些关键限制需要进一步的研究，以探讨型模型的全部潜力。因此，本研究旨在评估最新LLM在回答Dental MCQ时的性能，包括基于文本的问题和基于图像的问题。模型选择将基于受欢迎程度，新兴，多模式能力，AI研究和应用中的突出性，可访问性以及解决特定领域特定问题的能力。零假设表明，LLMS对牙齿MCQ的答案的准确性没有差异。