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常规和澳大利亚州jumbo non-u.s。公民文件要求
•仅利士梅：房利美认为在美国法律上合法存在的非永久居民借款人： - 他们有一个社会保险号，并具有当前的，经过验证的状态，可以由有效的未置且未过期的：⁰就业授权文件（EAD）；或⁰绿卡； ⁰工作签证； ⁰带有入场邮票的护照；或使用I-551邮票的护照•仅Freddie Mac：非永久居民必须在下面的非永久居民清单的可接受签证中提供所述的“必需文件”，并且必须在关闭时过期。逐案，美国批准的替代文件公民与移民服务局（USCIS）可能是可以接受的。- 此外，任何具有非工作签证的借款人都需要过期的EAD。- 当借款人不在收入限制的情况下，只需要合法居住/存在证明（不需要EAD卡）。
注意
玛哈拉贾阿格拉森理工学院是通过 ISO 9001:2015 认证的学院，由玛哈拉贾阿格拉森技术教育协会于 1999 年成立，发起人包括一群知名工业家、商人、专业人士和慈善家，旨在促进技术和管理领域的优质教育。从那时起，MAIT 不断发展壮大，成为私立学院中的顶尖技术学院之一，拥有三个 NBA 认证课程（CSE、ECE 和 MAE）。该学院于 1999 年开始招收第一批 180 名 B.Tech 学生，目前，MAIT 提供 10 个工程学科的学士学位——CSE、ECE、EEE、IT、MAE、ME、CST、ITE、AI 和 ML。该学院获得了全印度技术教育委员会的批准，是德里 Guru Gobind Singh Indraprastha 大学的附属学院。
白质与年龄之间的脑范围范围的关联突出了林基微观结构在大脑衰老中的作用
注意：R 2，RMSE，MAE以格式平均值（标准偏差）显示，Pearson的相关性以格式相关评分为95％置信区间（下限，上限）。平均多模式是指所有六种扩散方法在骨骼上平均的扩散指标。完整的多模式是指从六种扩散方法中的所有扩散数据，即，除了在JHU地图集区域平均的指标外，平均多模式数据。缩写：Bria，贝叶斯旋转不变的方法； MAE =平均绝对错误； r 2 =解释的方差； rmse =根平方错误。a对于每种扩散方法中包含的指标的概述，请参见表S10。b关于最小相关的详细信息：BRIA校正了预测年龄相关性r = 0.89173，MCSMT校正了预测时代相关性r = 0.89176。*所有相关性在p <.001时都显着。
Glucoscreen：一种基于智能手机的无读取器葡萄糖测试条筛查
血糖测量通常用于筛查和监测糖尿病，这是一种慢性疾病，其特征是无法有效调节血糖，从而导致心脏病，视力丧失和肾衰竭。早期发现糖尿病前期可能会阻止或扭转更严重的疾病。当前的糖尿病筛查方法需要访问医疗机构，并使用非处方葡萄糖测试装置（葡萄糖仪），这两种设备在许多人群中都是昂贵或无法访问的，从而减少了早期疾病检测的机会。因此，我们开发了Glucoscreen，这是一种无读取器的葡萄糖测试条，可实现负担得起的，一次性的，宿舍的葡萄糖测试，利用用户的触摸屏手机来读取和显示结果。通过将最小的低成本电子产品与市售的血糖测试条相结合，葡萄糖蛋白原型引入了一种新型的低成本，无电池的葡萄糖测试工具，可与任何智能手机一起使用，以证明需要购买单独的专用读取器。我们的关键创新是使用手机的电容式触摸屏来读取最小化的市售葡萄糖测试条。在通过人造葡萄糖溶液的体外评估中，我们用五个不同的手机测试了葡萄糖，并将发现与两个常见的葡萄糖仪（Accuchek和True Metrix）进行了比较。在对75例患者的临床研究中，Glucoscreen的MAE为10.47 mg/dL，而Accuchek糖仪的MAE为9.88 mg/dl MAE。我们的葡萄糖原型的平均绝对误差（MAE）为4.52 mg/dL（Accu-Chek测试条）和3.7 mg/dl（TRUE Metrix测试条），相比之下，Accuchek Glucometer和True Metrix Gloucometer分别为4.98 mg/dl和4.98 mg/dl和5.44 mg/dl。这些结果表明，血糖的性能与常见的非处方血糖测试装置相当。有了进一步的开发和验证，Glucoscreen具有促进大规模和较低成本糖尿病筛查的潜力。这项工作采用Glucoscreen的基于智能手机的技术进行葡萄糖测试，但可以扩展以在将来构建其他无读者的电化学测定法。
人工智能驱动的有效镜片位置预测提高了现有镜片公式的准确性 Tingyang Li，BS 1；Joshua D. Stein，MD，MS 2,3,4； Nambi Nallasamy，医学博士 1,2 1 密歇根大学计算医学和生物信息学系 2 密歇根大学凯洛格眼科中心眼科和视觉科学系 3 密歇根大学眼科政策与创新中心，密歇根州安娜堡 4 密歇根大学公共卫生学院卫生管理与政策系，密歇根州安娜堡 通讯作者：Nambi Nallasamy，医学博士 密歇根大学凯洛格眼科中心 1000 Wall St Ann Arbor, MI 48105 电话：(734) 763-5506 传真：(734) 936-2340 字数：2589
摘要 目的：评估结合机器学习 (ML) 方法准确预测术后前房深度 (ACD) 是否能提高现有人工晶状体 (IOL) 计算公式的屈光预测性能。方法：密歇根大学凯洛格眼科中心收集了 4806 名白内障患者的数据集，并将其分为训练集（80% 的患者，5761 只眼睛）和测试集（20% 的患者，961 只眼睛）。使用先前开发的基于 ML 的方法根据术前生物测量预测术后 ACD。使用回归模型将这种基于 ML 的术后 ACD 集成到新的有效晶状体位置 (ELP) 预测中，以重新调整四个现有公式（Haigis、Hoffer Q、Holladay 和 SRK/T）中的每一个的 ML 输出。使用测试数据集比较了具有 ML 修改的 ELP 的公式的性能。通过屈光预测中的平均绝对误差 (MAE) 来衡量性能。结果：当用原始 ELP 和 ML 预测的 ELP 的线性组合替换 ELP 时，测试集中的 MAE ± SD（以屈光度为单位）为：Haigis 为 0.356 ± 0.329，Hoffer Q 为 0.352 ± 0.319，Holladay 为 0.371 ± 0.336，SRK/T 为 0.361 ± 0.331，明显低于原始公式的 MAE ± 0.328：Haigis 为 0.408 ± 0.337，Holladay 为 0.384 ± 0.341，SRK/T 为 0.394 ± 0.351。结论：使用更准确的预测术后 ACD 可显著提高现有四种 IOL 度数公式的预测准确性。
机器学习与数据科学（EC93）
技术选修课（16个单位）❖任何4个单元，200多个课程，来自ECE，CSE，MAE，Beng，Ceng，Ceng，DSC，Nano，SE，MATS，MATS，MATS，MATH，MATH，MATH，MATH，MATH，MATH，MATH或COGS，可以计算一个字母等级。*此列表的例外需要部门批准。尤其建议使用以下课程：数学245 A-B-C（凸分析和优化），MATH 282 A-B（应用统计），MATH 289C（探索性数据分析和推论），COGS 260（图像识别）。❖最多12个本科ECE课程（仅ECE 111+ **）或最多两个4个单位的本科ECE课程（仅ECE 111+ **）和一门4个UNIT课程的CSE本科课程（CSE 100+仅***）。❖M.S。学生（计划II）被允许作为技术选修课的4个单位研究单位。Ph.D.和M.S. 学生（计划I）作为技术选修课不超过8个研究。 ➢可用于以下研究课程：ECE 299，CSE 298/299，MAE 299，Beng 299，Nano 299，Nano 299，SE 299，DSC 299 *研讨会 *研讨会课程无法计算在内**不计入ECE 195，1995，197，197，197，198，198，198，199，210，210，210，210或1 14 3.Ph.D.和M.S.学生（计划I）作为技术选修课不超过8个研究。➢可用于以下研究课程：ECE 299，CSE 298/299，MAE 299，Beng 299，Nano 299，Nano 299，SE 299，DSC 299 *研讨会 *研讨会课程无法计算在内**不计入ECE 195，1995，197，197，197，198，198，198，199，210，210，210，210或1 14 3.
2024 年公平住房融资计划
在房利美，我们选择关注四个障碍，这些障碍对历史上服务不足的消费者在住房过程中的影响尤为严重：有限的信用记录、繁重的前期住房成本以及缺乏财务和财产弹性，目标是缩小房屋所有权差距。
探索基于深度学习的大脑MRI-TO-CT合成中的对比度概括
背景：已提出合成计算机断层扫描（SCT），并越来越多地采用以实现基于磁共振成像（MRI）的放射疗法。深度学习（DL）最近证明了从固定MRI采集中生成准确的SCT的能力。但是，由于模型概括不良，MRI方案可能会随着时间的推移而随着时间的流逝而变化或不同。目的：研究域随机化（DR）以增加脑SCT生成DL模型的概括。方法：收集了95例接受RT患者的CT和相应的T 1加权MRI，带有 /无对比度，T 2加权和FLAIR MRI，考虑到可以研究概括的未见序列的能力。“基线”生成对抗网络进行了 /没有天赋序列的训练，以测试模型在没有DR的情况下的性能。基于SCT的剂量计划的图像相似性和准确性对CT进行了评估，以选择针对基线的表现最佳的DR方法。结果：基线模型在FLAIR上的性能最差，平均绝对误差（MAE）= 106±20.7 HU（平均值±σ）。在MAE = 99.0±14.9 HU的DR模型中，Flair上的性能显着提高，但仍然不如基线 + Flair模型的性能（MAE = 72.6±10.1 HU）。同样，对于DR VS基线，获得了γ速率的提高。结论：DR提高了仅在获得的MRI上训练的未见序列上的图像相似性和剂量准确性。DR使模型更加稳健，从而减少了在未见序列上应用模型时重新训练的需求，并且无法进行重新训练。
从结构MRI和MEG数据估算大脑年龄
大脑年龄预测研究旨在可靠地估计个体年龄年龄与基于神经成像数据的预测年龄之间的差异，这已被认为是对疾病和认知下降的信息衡量。由于大多数先前的研究仅依赖于磁共振成像（MRI）数据，因此我们在此研究是否使用大量的健康受试者（N = 613岁，年龄18-88岁，年龄18-88岁）将结构MRI与功能性磁脑表生矩（MEG）信息相结合，以改善年龄预测。为此，我们研究了降低维度降低和多元关联技术的性能，即主成分分析（PCA）和规范相关性分析（CCA），以应对神经影像数据的高维度。与使用MRI功能（MAE为5.33岁）相比，使用MEG功能（9.60岁的平均绝对误差（MAE）为9.60年）的性能较差，但是将这两种功能集结合在一起的堆叠模型改善了年龄预测的性能（MAE 4。88年）。此外，我们发现PCA导致了劣质性能，而CCA与高斯工艺回归模型结合使用，产生了最佳的预测性能。值得注意的是，CCA使我们能够可视化有助于大脑时代预测的显着贡献的特征。我们发现，皮层结构的MRI特征比皮质特征更可靠，并且光谱MEG测量比Connectiv-Ity指标更可靠。我们的结果提供了对脑衰老反射的基本过程的见解，对鉴定可靠的神经退行性疾病的可靠生物标志物产生了希望，这些疾病在寿命后期出现。
大脑年龄预测：使用基于区域和体素的形态学数据
图1基于区域和体素的SVR，RVR和GPR模型的MAE具有或没有PCA的GPR模型，训练集大小与机会水平相比（7.5岁；黑色虚线）。显示了CV（站点1）和独立测试集（站点2; Blue Line）中的训练（红线）和测试集（绿线）中的性能（绿线）。使用Bootstrap分析计算了不同数据集的置信区间（阴影区域）。请注意，自举训练样本被选择为年龄和性别的年龄和性别，大小增加，最少有一个男人和一个女性，最多一个男性，最多有20名男性和20名女性。对于带有PCA的基于体素的模型，无法评估具有<150个受试者的数据集，因为PCA算法比主要组件需要更多的样本。此外，由于有限的时间和计算资源