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名称：教授Manabandra Dutta Choudery。
阿萨姆大学副校长的学术和行政顾问（2012年） - 相当于职业副校长的职位。院长（前）生命科学学院，阿萨姆大学，席尔查尔。董事（前），阿萨姆大学国家和国际学术合作局，塞尔查尔。协调员，阿萨姆大学，录取单元（2008-2012）。协调员，阿萨姆大学生物技术枢纽（DBT。政府。印度赞助）自2010年自2010年以来，阿萨姆大学生物信息学中心（DBT。政府。印度赞助）从2009 - 2012年开始，阿萨姆大学生物信息学中心协调员（DBT。政府。印度赞助）自2012年自2012年生命科学与生物信息学系负责人，阿萨姆邦大学，Silchar（前）Co Ordinator，UGC-SAP（DRS-II），生命科学与生物信息学系，Assam University，Assam University，Silchar（2003 - 2005年）。Proctor（2007-2011），用于阿萨姆大学学生管理，席尔查尔。许多会员大学的理事机构（大学提名人）。阿萨姆大学（2015-2018）DIPHU校园的机构伦理委员会（IEC）成员（2015-2018），阿萨姆邦大学研究委员会和学术委员会成员，纳加兰大学和拉吉布·甘地大学的SILCHAR研究委员会成员，Arunachal Pradesh。中央仪器实验室主席（2017年至2020年）阿萨姆大学校友会主席（2016-18）阿萨姆邦大学成员秘书IEC（2017-到期）成员秘书IAEC（2017-到2017年至今阿萨姆大学从2022-23会议开始
使用深度学习进行脑肿瘤分类的移动边缘云计算任务卸载性能分析
R. Yamuna 1*、Rajani Rajalingam 2、M. Usha Rani 3 印度蒂鲁帕蒂 Sri Padmavati Mahila Visvavidyalayam 计算机科学系 13 印度内洛尔 Geethanjali 科学技术学院计算机科学与工程系 2 ryamunaspmvv@gmail.com 1、rajani@gist.edu.in 2、musha_rohan@yahoo.com 3 收到日期：2023 年 3 月 22 日，修订日期：2023 年 6 月 7 日，接受日期：2023 年 6 月 20 日 * 通讯作者 摘要 脑肿瘤的发病率不断上升，需要准确有效的方法来识别和分类它们。虽然深度学习 (DL) 模型在该领域显示出良好的前景，但在资源受限的移动设备上部署它们时，它们的计算需求带来了挑战。本文探讨了移动边缘计算 (MEC) 和任务卸载在提高 DL 模型对脑肿瘤分类性能方面的潜力。我们开发了一个综合框架，考虑到移动设备和边缘服务器的计算能力以及与任务卸载相关的通信成本。我们分析了影响任务卸载决策的各种因素，包括模型大小、可用资源和网络条件。结果表明，任务卸载有效地减少了处理脑肿瘤分类 DL 模型所需的时间和精力，同时保持了准确性。该研究强调在决定任务卸载时需要平衡计算和通信成本。这些发现对于开发用于医疗应用的高效移动边缘计算系统具有重要意义。利用 MEC 和任务卸载使医疗保健专业人员能够在资源受限的移动设备上使用 DL 模型进行脑肿瘤分类，确保准确及时的诊断。这些技术进步为未来更易于访问和高效的医疗解决方案铺平了道路。关键词：脑肿瘤分类、深度学习模型、移动边缘计算、任务卸载、资源受限的移动设备。1. 简介
106 年的骄傲成就 - 美国陆军驻地
（上图）杰克逊堡司令杰森·凯利准将在 6 月 7 日于达比机场举行的胜利周庆祝活动中品尝了该哨所 106 岁生日蛋糕。 （左图）总部营长克劳迪亚·佩纳中校微笑着手捧她的部队在胜利周期间赢得最多比赛而赢得的奖杯。 （中左图）杰克逊堡司令杰森·凯利准将在 6 月 7 日于达比机场举行的陆军训练中心和杰克逊堡组织日上签署了 147,000 美元的陆军紧急救济支票。此次活动是该哨所 106 岁生日庆祝活动的中点。胜利周以哨所跑步、组织体育活动开始，最后以高尔夫球锦标赛和生日舞会结束。
为什么热管理对数据中心和电信性能至关重要
取决于应用程序，Henkel具有多种热接口材料（TIM）解决方案，可通过有效的热管理支持改善高功率密度线路卡的系统级性能和可靠性。在大型，高性能的第1层/第2层开关ASIC，FPGA和GPU设备中，使用垫，膜，液体和凝胶培养基中的一系列配方提供有效，有效的热量消散。对于不需要较大散热器附件的IC设备，Henkel的低模量，高电导率Bergquist GapPad®提供出色的可比性和低应力热性能。作为常规热润滑脂的替代方法，斜孔相变的tims允许在糊剂施加的公式中具有类似的易于易于应用和柔韧性，在特定温度下会变成液体。但是，斜孔相变的tims不会遭受“抽水”的损失，并且随着时间的推移通常会经历润滑脂，因此降低了热性能。
基于定量治理建模方法的云服务安全模型
云的安全性，无论它可能采用什么形式，都是要考虑的最重要的问题。这需要开发有效的安全性可测量评估技术，以屏蔽数据，服务和基础架构免受可能进行的攻击。云现在在市场上引起了很多关注，但是大多数企业尚未准备将其运营转移到云上，这是因为安全是他们的主要担忧。没有客户使用的服务性质，企业以及服务提供商有责任维护系统的安全性。作为此的直接结果，为基于云的系统提供了构成系统模拟研究的范式。本文介绍了云资产映射和可量化的治理安全评估模型。此模型的组件包括资产分类，评估，适当的安全模型的映射，然后进行安全扫描，安全维修模型和可用的可量化治理评估模型。此安全性高程模型包括一组与各个领域相关的评估方面，例如网络，维护，安全应用程序开发和计算等。用户G-Cloud平台对于成功实施许多云用户的定量治理评估至关重要。此解决方案可以使用户了解增强操作，更改配置并使用视觉图显示动态扫描安全得分的过程。排名可能包括一个或多个云。为了使云的资源更安全，做正确的事情。此安全评估系统通过提供更好的安全解决方案来保护业务的虚拟资产以及物理组织。关键字：资产映射，资产分类，云资产，云安全性，可量化治理
用于从 MRI 图像中分割缺血性中风脑的混合 ResNet50-UNet 模型 1 Fathia ABOUDI、2 Cyrine DRISSI、3 Tarek KRAIEM
1 突尼斯埃尔马纳尔大学 (UTM) 生物物理与医学技术实验室 ISTMT，突尼斯 2 突尼斯蒙吉本哈米达国立神经病学研究所神经放射学系，突尼斯 3 突尼斯医学院生物物理与医学技术实验室，突尼斯 摘要 缺血性脑卒中是最常见的脑血管疾病，也是全球死亡和长期残疾的主要原因之一。及早发现缺血性脑卒中有助于医生及早诊断，从而大大减少死亡或残疾的可能性。医学研究中使用多种方式来检测缺血性脑卒中；不过，磁共振成像 (MRI) 仍然是该领域最有效的方式。最近，许多研究人员使用深度学习模型在 MRI 图像中检测缺血性脑卒中，并取得了令人鼓舞的结果。在本文中，我们提出了一种使用深度学习模型从 MRI 图像中自动分割缺血性中风病变 (ISL) 的方法。使用的 UNet 模型是混合框架，具有预训练的 ResNet50 架构。数据增强技术已被用于超越模型的准确性。所提出的工作流程已在公共缺血性中风病变分割挑战 (ISLES) 2015 数据集上进行了训练和测试。实验结果证明了我们的方法的性能效率，它实现了 99.43% 的平均准确率和 64.14% 的 Dice 系数 (DC)。我们的方法优于其他最先进的方法，更具体地说，在准确率方面。
Stroud Canals Vision＆Strategy：
作为过渡到净零碳的未来的地方，人们认同并在其中运作的社区和地区将适应周围的生态系统。未来的地点方法促进了对运河走廊的不同区域如何受到这种过渡所施加的压力影响的理解。变革的驱动力为未来的地点身份提供了基准标记，每个区域在这一未来中的作用都可以建立。应用此方法有助于使每个组件的角色在走廊的整体功能和身份中发挥独特的作用。