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联邦深度学习研究
背景：卫生保健深度学习的快速发展为自动化复杂的医疗任务和改善临床工作流程提供了重要的机会。但是，数据隐私问题和多个机构中大型，多样化的数据集的必要性阻碍了广泛的采用。联邦学习（FL）已成为可行的解决方案，从而实现了协作人工智能模型开发而无需共享个人患者数据。要有效地实施医疗保健，健壮和安全的基础设施至关重要。开发此类联合的深度学习框架对于利用人工智能的全部潜力同时确保患者数据隐私和监管合规性至关重要。目的：目的是引入一种创新的FL基础设施，称为个人健康培训（PHT），其中包括在现实世界中实施FL所需的程序，技术和治理组件，包括培训深度学习神经网络。该研究旨在将此联邦深度学习基础设施应用于肺癌患者的胸部计算机断层扫描图像的总肿瘤体积分割的用例，并介绍了概念验证实验的结果。方法：PHT框架在共享数据时，通过保持数据接近源并将分析带入数据时解决了数据隐私的挑战。结果：我们证明了使用PHT以联合方式执行深度学习算法的可行性，并从概念证明研究中介绍了结果。建议的基础架构解决从技术上讲，PHT需要3个相互依存的组件：“轨道”（受保护的通信渠道），“火车”（容器软件应用程序）和“站点”（机构数据存储库），这些（机构数据存储库）得到了开源“ Vantage6”软件的支持。这项研究将此联邦深度学习基础设施应用于肺癌患者的胸部计算机断层扫描图像的总肿瘤量进行分割的用例，并引入了一个称为安全聚合服务器的其他组件，其中模型平均是在可信和不可及的环境中进行的。基础设施将8个国家的12家医院联系起来，涵盖了4个大洲，证明了拟议方法的可扩展性和全球范围。在执行和培训深度学习算法期间，医院外没有共享数据。结论：讨论了概念证明研究的发现以及基础设施和结果的含义和局限性。由PHT框架和Vantage6平台促进的联合深度学习在非结构化医学成像数据中的应用代表了该领域的重大进步。
B.人工智能和数据科学技术
课程编号是一个三位数的编号，第一个数字是指通常提供课程的学年，即1、2、3或4的B.技术。四年持续时间的计划。在其他两个数字中，最后一个数字标识了课程是在奇数（奇数）中正常提供的，甚至在（偶数偶数数字）中还是在两个学期中（零）。中间数可以是任何数字。csl 201是计算机科学和工程或第三学期的盟军部门提供的实验室课程，MAT 101是第一学期提供的数学课程，EET 344是第六学期提供的电气工程理论课程，PHT 110在PHT 110提供的课程是第一个和第二个学期的课程。这些课程编号应在课程和教学大纲中给出。
机器人teleperation的伪热接口
机器人远程操作涉及远程驾驶和操纵机器人系统，这特别适用于敌对的环境。但是，情况意识（SA）构成了远程植物学的主要挑战[9]。操纵物体时，人类会感知触觉。触觉反馈在人们与远程环境互动（例如，在机器人的远程流动中）互动或在虚拟环境中提供更多沉浸式体验时，一直发挥着重要作用，而人类没有可能在本地触摸的可能性。通过使用多模式反馈（主要是视觉）和探索大脑的能力和局限性，可以将伪助记术视为每一个CE的一种触觉幻觉[11]。通过介绍映射到用户动作的伪热技术技术（PHT）的微妙细微差别，允许模拟虚拟触觉和牙龈感觉，而无需将触觉设备附加或应用于身体而引起。通过多模态模拟的感觉效率感知到这些这些，例如通过视觉和听觉效率或体现的隐喻。近年来，伪热疗文献发表的研究工作的数量不大，模拟了更多的技术和新的应用领域，主要集中于扩展现实和空中互动[16]。作者考虑进一步探索这些PHT，特别是组合多模式的技术，以改善机器人远程操作，在远程车辆驾驶，对象操纵，SA和协作任务中。据最佳作者所知，在很大程度上尚未探索PHT进行机器人远程操作，但[13]例外[13]呈现合规性并协助手术远程操作任务。
两个邻居海绵的形态和微生物组策略，以应对地中海二氧化碳的低pH值
海洋酸化（OA）深刻影响海洋生物化学，从而导致生物多样性损失。porifera通常被预测为获胜者分类单元，但是应对OA的策略可能会有所不同，并可能产生多样化的健身状况。在这项研究中，比较了基于V 3 - V 4 16S rRNA基因标记的微生物移位，均具有高微生物丰度（HMA）的邻居无聊的肾脏肾状态肾小管和低微生物含量（LMA）微生物群。海绵Holobionts在具有低pH值（PHT〜7.65）的CO 2通风系统中共发生，并且在Ischia岛附近具有环境pH（pHT〜8.05）的控制位点，代表了研究未来OA的自然类似物，并且面对全球环境变化，物种的反应。微生物的多样性和组成在两个物种跨越不同，但在不同的水平上有所不同。在Cunctatrix中检测到核心分类单元的数量增加，在OA下，在肾牙叶梭状芽孢杆菌中报道了更多样化和柔性的核心微生物组。通气S. cunctatrix表现出形态障碍，以及假定的压力诱导的营养不良的迹象，表现为：1）α多样性的增加，2）从海绵相关的微生物向海水微生物转移，以及3）高营养不良评分。肾形状在代替中，没有形态变化，失调分数低，并且α多样性的降低和排气标本中的核心分类量降低。因此，
机器学习定制新型能源材料……
现有的用于激光增材制造 (LAM) 的商用粉末是为需要后热处理 (PHT) 的传统制造方法而设计的。LAM 独特的循环热历史会在沉积过程中对材料进行内在热处理 (IHT)，这为开发 LAM 定制新材料提供了机会。这项工作定制了一种新型 Fe-Ni-Ti-Al 马氏体时效钢，并借助机器学习利用 IHT 效应在 LAM 过程中原位形成大量沉淀物，而无需 PHT。钢中的快速沉淀动力学、定制的间歇沉积策略和 IHT 效应促进了 Ni 3 Ti 在高密度位错上的异质成核，从而在马氏体基体中原位沉淀。成品钢的抗拉强度达到 1538 MPa，均匀伸长率达到 8.1%，优于各种 LAM 加工的高强度钢。在当前主流的非原位 4D 打印中，3D 打印结构随时间的变化（即属性或功能变化）发生在部件形成之后。这项工作重点介绍了通过将随时间变化的沉淀硬化与 3D 几何成形同步集成而进行的原位 4D 打印，这显示出高能源效率和可持续性。这些发现为通过理解和利用 IHT-材料相互作用来开发 LAM 定制材料提供了见解。
795004，曼尼普尔 - 博士学位的入学通知...
备忘录号cau/reg/1446 -acad（phd）/2 4/1 -610副本，为：1。ar（e）to vc，以获取hon'ble副校长的友好信息，cau，imphal 2。印度兽医委员会秘书，'A'翼，新德里比卡吉·卡马广场（Bhikaji Cama Place）的奥古斯特·克兰蒂·巴万（August Kranti Bhawan）2楼''3。副局长（Edn。），ICAR，Krishi Anusandhan Bhavan-II，PUSA，新德里110 012，以获取善良的信息。4。Imphal中央农业大学教学/研究/推广教育主任5.审计器，Cau，Imphal以获取信息6。院长，曼尼普尔/园艺和林业，农业学院，阿鲁纳恰尔邦/弗雷德。sc。＆A.H.，Selesih，Mizoram / Fisheries，Lembucherra，Tripura / Agril的研究生研究。科学，巴拉帕尼，梅加拉亚邦/阿格里尔。Engg。 ＆PHT，Ranipool，Sikkim/Community Science，Tura，Meghalaya，以获取信息和必要的行动。 7。 系统分析师，Cau，Imphal，用于在大学网站上开设入学门户。 8。 通知库，曼尼普尔州伊普哈尔的通知委员会。Engg。＆PHT，Ranipool，Sikkim/Community Science，Tura，Meghalaya，以获取信息和必要的行动。7。系统分析师，Cau，Imphal，用于在大学网站上开设入学门户。8。通知库，曼尼普尔州伊普哈尔的通知委员会。
B.Tech 人工智能与数据科学 每个...
课程编号是三位数，第一位数字代表通常提供该课程的学年，即对于为期四年的 B. Tech. 课程，课程编号为 1、2、3 或 4。在另外两位数字中，最后一位数字表示该课程通常是在奇数（奇数）、偶数（偶数）还是两个学期（零）都提供。中间的数字可以是任意数字。ECL 201 是 EC 部门在第三学期提供的实验课程，MAT 101 是在第一学期提供的数学课程，EET 344 是第六学期提供的电气工程课程，PHT 110 是第一和第二学期都提供的物理课程，EST 102 是由一个或多个部门提供的基础工程课程。这些课程编号将在课程和教学大纲中给出。
计算机科学与工程（网络安全）
课程编号是三位数的编号，第一个数字是指通常提供课程的学年，即1、2、3或4的B.技术。四年持续时间的计划。在其他两个数字中，最后一个数字标识了课程是在奇数（奇数）中正常提供的，甚至在（偶数偶数数字）中还是在两个学期中（零）。中间数可以是任何数字。csl 201是第三学期在计算机科学和工程系提供的实验室课程，MAT 101是第一学期提供的数学课程，EET 344是第六学期提供的电气工程理论课程，PHT 110提供的课程是第一个和第二个学期的课程。这些课程编号应在课程和教学大纲中给出。
人工智能
可以通过观察相关参数的值/变化来识别特定事件。为此，从相应的紧急操作程序 (EOP) 中选择了大约 45 个 COIS 信号，用于识别 PHWR 中的 LOCA 和 MSLB 场景。使用 RELAP5[2] 和 CONTRAN[3] 热工水力代码生成了与反应堆堆芯和 PHT 有关的时间相关瞬态数据。文献中有许多线性和非线性模式识别技术[4]。然而，ANN 是解决涉及大量输入信号和输出事件的复杂问题的最广泛使用的机器学习技术之一。神经网络的一般特征是能够在经过充分训练后快速识别复杂系统的各种条件或状态。最终的 ANN 模型已与诊断系统集成，该系统提供有关瞬态变化的最合适信息，并协助操作员采取纠正措施以缓解事故状况。当前版本的诊断系统能够识别 220MWe PHWR 中的 33 种 LOCA 和 18 种 MSLB 场景。