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MIVT：用于早期癫痫诊断的医学视觉转换器
摘要 — 癫痫是一种以反复发作、无诱因癫痫发作为特征的神经系统疾病，早期诊断对于有效的管理和治疗至关重要。然而，由于癫痫发作的微妙性质和大脑活动模式的复杂性，癫痫的诊断，特别是在早期阶段，仍然具有挑战性。在本研究中，我们引入了医学信息视觉转换器 (MIVT)，这是一种深度学习架构，专门设计用于从多模态神经影像数据中改善早期癫痫诊断。我们的模型整合了医学知识和最先进的视觉转换器 (ViT) 的见解，以提高癫痫发作检测和定位的准确性和可解释性。MIVT 利用脑电图 (EEG) 丰富的空间和时间特征，使系统能够学习与早期癫痫发作前兆和生物标志物相对应的判别特征。我们在大型多模态癫痫数据集上证明了 MIVT 的有效性，其性能优于传统深度学习模型，即 Inception V3、ResNet-50、VGG-16 和 AlexNet，优势高达 17%。我们的结果表明，MIVT 模型的表现优于现有技术，诊断准确率为 93.55%，特异性为 88.89%，AUC 为 98.72%，精确率为 86.67%，召回率为 100%。它显示出弥合机器学习模型与临床实践之间差距的潜力。
机器智能和视觉算法（MIVA-2024）
背景：此STC的目的是研究人员可以在其中讨论并满足机器学习和计算机视觉应用程序中的最新信息。本研讨会的主要重点是讨论这些技术的当前状态，并让观众了解印度和世界各地的最新进步和研究工作。目标：在当前数字化世界时代，计算机视觉在工程，管理和所有其他应用科学中都起着重要作用。基于应用程序的算法的最新进展正在迫使研究人员和用户学习和理解这些技术，用于建模和模拟实时实验中的数据。这项短期课程的主要目标是在真实平台上提供有关计算机视觉应用程序应用的讲座和培训。参与者将学习这些方法的基本方法，以及关于Python的会议的手。课程结束时，还将对参与者进行培训，以开发小型项目，以解决基本的计算机视觉分类问题。
单片 3D 集成中具有扩展栅极的高效可扩展 MIV 晶体管
摘要 — 单片 3D 集成已成为满足未来计算需求的有前途的解决方案。金属层间通孔 (MIV) 在单片 3D 集成中形成基板层之间的互连。尽管 MIV 尺寸很小，但面积开销可能成为高效 M3D 集成的主要限制因素，因此需要加以解决。以前的研究主要集中在利用 MIV 周围的基板面积来显着降低该面积开销，但却遭受了泄漏和缩放因子增加的影响。在本文中，我们讨论了 MIV 晶体管的实现，它解决了泄漏和缩放问题，并且与以前的研究相比，面积开销也有类似的减少，因此可以有效利用。我们的模拟结果表明，与之前的实现相比，对于所提出的 MIV 晶体管，漏电流 (ID,leak) 减少了 14 K ×，最大电流 (ID,max) 增加了 58%。此外，使用我们提出的 MIV 晶体管实现的逆变器的性能指标，特别是延迟、斜率和功耗降低了 11.6%，17.与之前的实现相比，在相同的 MIV 面积开销减少的情况下，分别降低了 4.9% 和 4.5%。索引术语 — 单片 3D IC、垂直集成、片上器件
单片 3D 集成中高效可扩展的带扩展栅极的 MIV 晶体管（已在 MWSCAS 2023 中接受）
摘要 — 单片 3D 集成已成为满足未来计算需求的有前途的解决方案。金属层间通孔 (MIV) 在单片 3D 集成中形成基板层之间的互连。尽管 MIV 尺寸很小，但面积开销可能成为高效 M3D 集成的主要限制，因此需要加以解决。以前的研究集中于利用 MIV 周围的基板面积来显着降低该面积开销，但却遭受了泄漏和缩放因子增加的影响。在本文中，我们讨论了 MIV 晶体管的实现，它解决了泄漏和缩放问题，并且与以前的研究相比，面积开销也有类似的减少，因此可以有效利用。我们的模拟结果表明，与之前的实现相比，所提出的 MIV 晶体管的漏电流 (ID,leak) 减少了 14 K ×，最大电流 (ID,max) 增加了 58%。此外，使用我们提出的 MIV 晶体管实现的逆变器的性能指标，特别是延迟、斜率和功耗降低了 11.6%，17.与之前的实现相比，在相同的 MIV 面积开销减少的情况下，分别降低了 9% 和 4.5%。索引术语 — 单片 3D IC、垂直集成、片上器件