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辅助医疗招股说明书 2024-25
2024-25 学年根据主管部门配额入学理学士辅助医疗技术课程的招股说明书。规定：以下是 2024-2025 学年根据安得拉邦私立无资助非少数民族理学士辅助医疗技术学院主管部门配额入学理学士辅助医疗技术学院附属于 Dr. NTR UHS Vijayawada 的招生规定。1. 资格：- 前提是，在 2021 年 3 月 4 日或之后注册为印度裔人士 (PIO)/海外印度公民 (OCI) 卡持有人的考生仅有资格入学任何非居民印度席位或任何额外席位；并且没有资格入学专为印度公民保留的任何席位。 2. 最低年龄：-
基于人工智能的数字病理学表明 Denifanstat 可改善多项参数
• 通过抑制肝内 DNL 减少肝脏脂肪和脂毒性物质 • 通过抑制基于细胞的 DNL 阻止星状细胞活化 • 通过降低 NLRP3 炎症小体活性减少炎症
超洛：大型基础模型 /作者的参数效率统一适应= Chen，Xiangyu;刘，王；王，你们；王，pu;品牌，马修；王，广伊； Koike-Akino，Toshiaki /creationDate = 2024年11月15日 /受试者=人工智能，机器学习< /div>
lora [21]通过近似于每个权重矩阵的变化ΔW作为两个低级矩阵的乘积来近似基本模型的重量更新。这将所需的参数从d 2降低至2 rd d时，其中d和r分别为重量大小和等级。大多数洛拉变体都致力于解决矩阵分解的固有低级别概念，包括loha（lo w-rank ha darmard）[42]，lokr（lo w-st rank kr onecker）[42]和lotr（lo lotr（lo w t t t osor r ank ank）[5]。我们在第2节中讨论了更多相关工作。但是，我们发现这些变体可以在我们的框架中很好地统一 - 超级洛拉 - 具有不同的超参数，如表1所示。我们提出的超级LORA框架如图1所示，这也产生了一些新的变体：Lonkr（Lo w-Rank n -split kr onecker）和Lorta（Lo w- r w- r ank ank t ensor a a Paintoration）。此外，我们将三个扩展选项介绍：1）在应用Lora变体之前，将∆ W重塑ΔW； 2）将所有∆ w分为任意数量的组，这会破坏不同权重的∆ w的边界； 3）通过带有固定参数的投影层F（·）将更少的可训练参数投射到更大的权重中。相应地，超级卢比提供了更多的灵活性和扩展功能，并由表2中列出的一组超参数控制。我们的贡献包括：
混合机器学习参数化中夹带封闭的在线学习
摘要这项工作将机器学习整合到大气参数化中，以目标不确定的混合过程，同时保持可解释，预测和建立良好的物理方程。我们采用涡流质量频阵（EDMF）参数化来对各种对流和湍流制度的统一建模。为避免流失和不稳定性，随后与气候模型相结合，我们陷入了离线训练的机器学习参数化，我们将学习作为一个逆问题：数据驱动的模型嵌入了EDMF参数化中，并将其嵌入在一个二维的在线培训中，以一维垂直气候模型（GCM）列。训练是针对太平洋中GCM模拟的大型大规模条件的大型模拟（LE）的输出进行的。我们的框架不是优化亚网格尺度趋势，而是直接针对感兴趣的气候变量，例如熵和液态水路的垂直剖面。具体来说，我们使用集合卡尔曼反转来同时校准edmf参数和管理数据驱动的侧向混合速率的参数。校准的参数化优于现有的EDMF方案，尤其是在当前气候的热带和亚热带位置，并且在模拟AMIP4K实验的海面温度下增加的海面温度下，在模拟浅层积木和层状机制方面保持了高忠诚度。结果展示了物理上约束数据驱动模型的优势，并通过在线学习直接针对相关变量，以构建强大而稳定的机器学习参数化。
贝叶斯结构学习，具有参数边缘的计数数据：对微生物群的应用
高维和异质计数数据在各种应用领域收集。在本文中，我们仔细研究了有关微生物组的高分辨率测序数据，这些数据使研究人员能够研究整个微生物群落的基因组。揭示这些社区之间的潜在互动对于学习微生物如何影响人类健康至关重要。为了从类似的多元计数数据中进行结构学习，我们开发了一个具有两个关键元素的新型高斯副图形模型。首先，我们采用参数回归来表征边际分布。此步骤对于适应外部协变量的影响至关重要。忽略这种调整可能会在推断基础依赖网络的推断中引起扭曲。其次，我们基于适合高维度的计算效率搜索算法的贝叶斯结构学习框架。该方法返回边缘效应和依赖性结构的同时推断，包括图不确定性估计。一项模拟研究和微生物组数据的真实数据分析突出了所提出的方法在从多元计数数据中推断网络的适用性，尤其是与微生物组分析的相关性。提出的方法是在R软件包BDGraph中实现的。关键字：Copula图形模型，离散的Weibull，链接预测，结构学习，微生物组
研究论文 使用科普兰混合方法确定建筑行业可持续供应链发展的关键参数的优先顺序 A
研究文章 使用科普兰混合方法优先考虑建筑行业可持续供应链发展的关键参数 Attaollah Shirazi a。Hossein Mohammadi Dolat-Abadi a，*。Jaber Dehghani b。Mahnaz Asgari Sooran ca 伊朗德黑兰大学法拉比学院工程学院、工业工程学院 b 伊朗德黑兰伊朗科技大学管理、经济与进步工程系 c 密苏里科技大学工程管理与系统工程系，罗拉，美国 收到日期：2024 年 5 月 29 日/修订日期：2024 年 9 月 27 日/接受日期：2024 年 10 月 8 日/在线发表日期：2024 年 10 月 18 日 摘要 在过去的几十年里，可持续性在地方、地区和国家层面引起了广泛关注。建筑业是主要领域之一，由于其活动性质，确定其关键供应链参数的优先次序和确定其关键供应链参数是可持续发展计划的核心要素。本文使用基于 BWM、AHP、SWARA 开发的混合模型研究了经济、社会和环境指标，以确定和确定该领域的重要参数的优先次序。根据 21 个不同指标在可持续发展进程中的作用，用李克特量表对其进行了分析。标准权重是通过对 10 位研究兴趣为可持续性和供应链管理的学术和工业专家的调查得出的。科普兰方法已用于整合三个模型的输出并得出最终结果。结果表明，从经济角度来看，“技术经济评估”，在社会方面“员工健康和安全”，以及在环境方面“在供应链中开发绿色技术”分别在科普兰方法中获得了最高的最终显着分数。所提出的模型有望帮助行业专家和管理人员确定建筑业供应链的关键可持续参数，并据此设定可持续发展目标。
镜像疗法对运动功能，平衡，单方面忽略和步态参数的影响
摘要简介：中风是与肌肉张力受损，失衡，内部之间和单方面忽视有关的一般人群中最常见的神经系统疾病。物理疗法在治疗中风患者中发挥了重要作用。在许多治疗方法中，镜像疗法已用于治疗中风患者。镜像治疗（MT）是一种简单，低成本和基于证据的中风康复方法。mt的作品是创造幻觉和激活运动皮层的镜像神经元的原理，从而增强了神经可塑性。关键字：镜像疗法，中风，步态，平衡，单方面忽视，运动功能引入中风是第二大死亡原因，也是全球残疾的第三大原因。1根据世界卫生组织（WHO）中风被定义为“一种临床综合征，该综合征由迅速发展的局灶性临床迹象（或在昏迷中）的局灶性症状（或在昏迷中）干扰持续24小时以上或导致死亡的临床症状（或全球性疾病，但没有血管起源的明显原因”。2年龄，性别和种族是中风不变的风险因素，因为其他可改变的风险因素，例如高血压，饮酒，吸烟，肥胖。3中，一个人遭受了自愿控制的降低，无法进行下肢和上肢的各种活动。它主要引起半身体瘫痪，伴随着或没有感觉＆