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DSU Pharmacon 2024 -Bengaluru
组织主席：Kalpana Divekar博士：ppl-pharmacy@dsu.edu.idu.in召集人：Sonal Dubey博士：dsu-pharmacon@dsu.edu.in.in | +91 9035500090共同征收：Prashant Tiwari博士：dsu-pharmacon@dsu.edu.in | +91 7828865022
药房数据项目的兴趣表达
●以NHS数据标准的速度和遵守，提供高质量匿名或经过验证的合成患者数据的能力。●支持您团队技术 /医学专家的参与，以帮助我们了解数据。●能力和承诺以速度工作，包括建立合同和数据共享协议。●愿意被确定为媒体和期刊的政府合作伙伴。我们希望在2月中旬开始这项工作，探索阶段持续了大约8周。如果结果为正，则可能会扩展项目。
在人工耳蜗电极阵列插入中发现脆弱的阶段：体外模型的见解
目标：这项研究的目的是提高我们对插入侧壁耳蜗电极阵列涉及的机械的理解。设计：三名经验丰富的外科医生进行了一系列30个插入实验。根据已建立的软手术指南，在先前验证的人工颞骨模型中进行了实验。使用体外设置使我们能够全面评估相关参数，例如插入力，当经压力内压力和精确的电极阵列在受控且可重复的环境中。结果：我们的发现表明，在插入的后半部分中，强烈的后偏压瞬变更频繁，并且重新填充电极阵列是这种现象中的一个明显因素。对于选择最佳插入速度，我们表明，平衡缓慢运动以限制速度限制持续时间的缓慢运动至关重要，以限制震颤引起的压力尖峰，这挑战了一个普遍的假设
Ph.D.论文是“选择纤维素微生物以增强沼气生产”。 生物技术系招募客座老师 场地Palli Siksha Bhavana（农业研究所），...
i）杜尔加普尔-713209外部检查员Nit-Durgapur化学系Rajnarayan Saha教授（实际上将在适当的时候发送链接）。
物理3D对抗攻击自动驾驶中的单眼深度估计
广泛应用于自主驾驶中的基于深度学习的单眼深度估计（MDE）很容易受到对抗性攻击的影响。先前针对MDE模型的物理攻击依赖于2D广泛的补丁，因此它们仅影响MDE地图中的一个小型局部区域，但在各种观点下都失败了。为了解决这些限制，我们提出了3D深度傻瓜（3d 2傻瓜），这是对MDE模型的第一个基于3D纹理的对抗性攻击。3d 2傻瓜被专门优化，以生成3D对抗纹理对型号的车辆类型，并在恶劣天气条件（例如雨水和雾）中具有改善的鲁棒性。实验结果验证了我们3d 2傻瓜在各种情况下的出色性能，包括车辆，MDE Mod-els，天气状况和观点。现实世界中使用打印3D纹理的实验实验进一步表明，我们的3d 2傻瓜可能会导致超过10米的MDE误差。该代码可在https://github.com/gandolfczjh/3d2fool上找到。
intrinsicavatar：通过显式射线跟踪
我们提出了intincavatar，这是一种新的方法，是一种从单眼视频中照亮的，包括几何形状，反照率，材料和环境的内在特性。基于人类的神经渲染的最新进展已使来自单眼视频的穿着人类的高质量几何形状和外观重建。然而，这些方法烘烤了内在特性，例如反照率，材料和环境照明成一个单一的纠缠神经表示。另一方面，只有少数作品可以解决估计单眼视频中穿衣人类的几何形状和分离的外观特性的问题。，由于通过学习的MLP对次要阴影效应的近似值，他们通常会获得有限的质量和分离。在这项工作中，我们建议通过蒙特卡罗射线跟踪明确地对次级阴影效应进行建模。我们将衣服的人体的渲染过程建模为体积散射过程，并将射线跟踪与人体的作用相结合。我们的方法可以从单眼视频中恢复服装人类的高质量地理，反照率，材料和照明特性，而无需使用地面真相材料进行监督的预训练。fur-hoverore，因为我们明确地对体积散射过程和射线追踪进行了建模，所以我们的模型自然而然地形成了一般 -
身体表现强烈预测了老年糖尿病患者的现实世界中的全因死亡率风险：M
1生物学，生态与地球科学系，卡拉布里亚大学，意大利列德，2个生物学与环境科学与工程系（BESE），阿卜杜拉国王科学技术大学（KAUST），瑟瓦尔，沙特阿拉伯，瑟瓦尔，阿拉伯，3 sdaia-kaust excell of Date Science and Artopi Intelligence, Thuwal, Saudi Arabia, 4 Institute of Chemical Biology, Ilia State University, TBBI, Georgia, 5 Scientific Direction, IRCCS INRCA, Ancona, Italy, 6 Diabetology Unit, IRCCS INRCA, Ancona, Italy, 7 Unit of Geriatric Medicine, IRCCS Inca, Cosenza, Cosenza, Cosenza,意大利，加拉布里亚大学药学，健康和营养科学系8号，意大利列德尔大学，临床与分子科学系9 IRCCS INRCA，意大利Ancona，12号医学与外科科学系，博洛尼亚大学，博洛尼亚大学，意大利，意大利，13个总方向，IRCCS INRCA，ANCONA，意大利，意大利Ancona，14实验室和精密医学诊所，IRCCS INRCA，IRCCS INRCA，ANCONA，ANCONA，ANCONA，意大利，意大利> >1生物学，生态与地球科学系，卡拉布里亚大学，意大利列德，2个生物学与环境科学与工程系（BESE），阿卜杜拉国王科学技术大学（KAUST），瑟瓦尔，沙特阿拉伯，瑟瓦尔，阿拉伯，3 sdaia-kaust excell of Date Science and Artopi Intelligence, Thuwal, Saudi Arabia, 4 Institute of Chemical Biology, Ilia State University, TBBI, Georgia, 5 Scientific Direction, IRCCS INRCA, Ancona, Italy, 6 Diabetology Unit, IRCCS INRCA, Ancona, Italy, 7 Unit of Geriatric Medicine, IRCCS Inca, Cosenza, Cosenza, Cosenza,意大利，加拉布里亚大学药学，健康和营养科学系8号，意大利列德尔大学，临床与分子科学系9 IRCCS INRCA，意大利Ancona，12号医学与外科科学系，博洛尼亚大学，博洛尼亚大学，意大利，意大利，13个总方向，IRCCS INRCA，ANCONA，意大利，意大利Ancona，14实验室和精密医学诊所，IRCCS INRCA，IRCCS INRCA，ANCONA，ANCONA，ANCONA，意大利，意大利> >
第一个菲律宾 - 日本环境政策对话的联合新闻稿
对话期间讨论的重点包括通过先进的环境监测技术（预警系统（EWS））增强灾难的准备和韧性；在合作伙伴关系下加强透明度和创新，以增强共同创新的透明度（Pasti）；促进脱碳技术支持气候行动（联合信贷机制（JCM）项目）；促进可持续的电气和电子废物（电子废物）管理和回收；并推进分散的废水处理解决方案以改善水质（Johkasou Systems）。DENR还强调了推动缓解气候变化和适应策略的倡议，例如国家适应计划以及全国确定的贡献实施计划，以及有关电子废物管理，生物多样性保护和海洋科学的努力和监管框架。
![[SIREN]博士和博士后应用-Pearl Lab](/simg/3/31df78e8f3233e104d974b438d76177ba9c4a376.webp)
[SIREN]博士和博士后应用-Pearl Lab
关于警笛声，通过开发一种用于机器人体现的智能的整体方法来解决机器人学习中的关键挑战。我们的新方法需要通过共同表示和建模来研究机器人和环境的双向相互作用。该项目专注于通过结构化表示和强大的动态建模来理解机器人及其环境之间的相互作用。最终目标是通过实现感知，推理和行动的平衡整合，使机器人能够在动态，非结构化的人类状态中有效运行。链接到赠款公告：https：//pearl-lab.com/2024/09/06/erc-starting-grant-for-our-rab/
PharmAML：创建一个机器学习过程来分析动作机理＆
●随机森林：一种合奏学习算法，该算法构建了多个决策树并结合了输出以提高准确性并减少过度效果。●XGBoost：像随机森林一样，XGBoost是一种集合学习算法，但它使用梯度提升来依次构建决策树，在每个步骤上纠正错误，以提高准确性和效率。●KNN：一种基于实例的学习算法，该算法基于其K最近的K最近邻居的多数类或通过平均值来预测值。●XGBlend：我们创建的XGBoost模型！将标准神经网络与XGBoost体系结构相结合，以提高算法处理的速度。●1D-CNN：使用卷积层将每一行视为1D序列的卷积神经网络，以捕获特征相互作用并提取图案，以提高预测性能。●TABNET：专为表格数据而设计的深度学习模型，利用注意机制动态选择相关特征，从而实现可解释性和有效的学习。