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甜甜圈经济学第二章参见大图
“它结束了独立，自我维持的市场的神话，用家庭，市场，公共和州的供应代替了它，它们都嵌入在内部和依赖社会，而社会又嵌入了生活世界中。它将我们的注意力从仅仅追踪收入流变为了解我们的福祉所依赖的自然，社会，人类，身体和金融的许多不同的财富来源。”
公告 2024-25 - BITS Pilani，KK Birla Goa 校区
学士学位学生辅修课程................................................................................................................................ IV-102-114 学士学位2+2国际合作课程................................................................................................................... IV-115-174 高级学位课程...................................................................................................................................... IV-175-200
引文 Sendilraj V、Pilcher W、Choi D、Bhasin A、Bhadada A、Bhadadaa SK 和 Bhasin M (2024) DFUCare：糖尿病足溃疡深度学习平台
糖尿病足溃疡 (DFU) 是影响糖尿病患者的一种严重并发症，超过一半的 DFU 都有感染风险。在这些感染中，约 20% 需要截肢 (1、2)。这是一个值得关注的重要问题，因为因 DFU 而截肢的患者的死亡率很高，预计超过一半的患者会在五年内死亡 (3)。此外，治疗和管理 DFU 及其并发症的经济负担超过了五大癌症，仅在美国，每年的费用就超过 110 亿美元 (4)。随着糖尿病 (DM) 患病率的持续上升，DFU 预计将成为全球卫生系统的更大负担，并且可能是最昂贵的糖尿病并发症之一 (5)。尽管在确定 DFU 治疗的新疗法方面取得了显着进步，但对 DFU 的根本病因和管理的早期诊断仍然具有挑战性。 DFU 愈合受损是一种复杂的发病机制，由多种因素引起，包括糖尿病足部感染、伤口缺血、免疫系统衰竭和血糖控制不佳（6-8）。DFU 管理需要在多个时间点评估感染和缺血情况以便更好地管理，但由于其侵入性，目前这种方法受到限制。由于农村地区无法接触到 DFU 伤口中心和临床专家，这个问题更加严重。因此，临床对用于分析伤口感染和缺血检测的非侵入性工具的需求尚未得到满足，这两个关键因素是伤口愈合受损。近年来，深度学习算法在疾病的检测和诊断方面表现出巨大的潜力，特别是在医学成像、放射学和病理学方面（9-11）。这导致了深度学习图像分析作为一种辅助工具的出现，它支持临床医生进行决策，提高疾病诊断和治疗的效率和准确性（12）。深度学习在糖尿病足溃疡的分类和定位方面也显示出了良好的效果。它在缺血和感染分类方面取得了很高的准确率，分别为 87.5% 至 95.4% 和 73% 至 93.5%（13-16）。此外，研究人员在糖尿病足溃疡定位方面也取得了重大进展，平均精度 (mAP) 值在 0.5782 至 0.6940 之间，F1 分数在 0.6612 至 0.7434 之间（17、18）。尽管取得了这些进展，但其中许多工具仍处于开发的早期阶段，缺乏预测感染、缺血和其他对糖尿病足溃疡伤口管理至关重要的身体特征的自动分析能力。此外，目前的伤口分析平台依赖于专有硬件附件，例如热扫描仪（例如 Pod Metrics 的 SmartMat）、使用结构光或激光的 3D 扫描仪（例如 Ekare.ai 的 Insight 3D 和 Swift Medical 的 Ray 1），和光学相干断层扫描 (OCT) 用于可视化和量化与糖尿病足溃疡形成相关的微血管结构 ( 19 , 20 )。这些专门附件的需求可能会限制普通人群获得糖尿病足溃疡治疗的机会。为了解决这些限制，开发一种非侵入性和自动化的工具至关重要，即使在资源有限的地区，也可以全面分析伤口组织。本研究旨在
引用Mondin A，Bertazza L，Barollo S，Pedron MC，Manso J，Piva I，Basso D，Merante Boschin I，Iacobone M，Pezzani R，Mian C和Mian C和Censi S（2023）
甲状腺甲状腺癌（MTC）是由甲状腺par骨C细胞引起的神经内分泌肿瘤。它占所有甲状腺恶性肿瘤的2％，占所有甲状腺结节的0.4-1.4％（1）。诊断时，MTC患者通常已经患有淋巴结受累和远处转移（分别为35％和13％的病例）。MTC I，II，III和IV患者的10年生存率分别为100％，93％，71％和21％（2）。一级治疗通常包括甲状腺自由基切除术和中央颈部淋巴结清扫术。通常需要其他治疗，尤其是在远处转移的患者中，但是细胞毒性化疗和放射治疗几乎没有效果（3）。MTC作为零星（75-80％）（SMTC）或遗传性肿瘤（HMTC）表示，是由于在traut（RET）突变期间重新排列的种系，作为多内分泌肿瘤2综合征（MEN2）的一部分。使用下一代靶向测序（NGS）对SMTC的分子表征，大约56％的患者携带体细胞RET突变，24％的患者具有RAS基因突变，而2％的患者具有涉及其他已知基因的突变，但约18％的测试对任何已知的遗传驱动器（4）。在参与SMTC的突变类型和患者的预后之间已经建立了关联：在携带体细胞RET突变，Met918THR（M918T）的患者中，情况要比具有其他RET突变的患者差，而在患有RAS基因突变的患者中，情况差（5）。管理高级SMTC仍然是一个挑战。cabozantinib和vandetanib仍然是治疗晚期MTC的最常用药物。因此，用于预后目的评估患者的基因突变状态是有用的，但更重要的是，更重要的是定向选择对高级形式的新型靶向治疗方法，例如高度选择性的RET抑制剂pralsetinib和selpercatinib，现在批准了用于治疗MTC（6），或crizotinib in n a al and crizotinib in n an Al art-race-rack-rk-rk-rk-rk-rk-rk-rk-rk-rk-rk-rk-rk-rk-rk-rk resk ress批准。不幸的是，在五名MTC患者中，遗传驱动因素仍然未知，因此很难确定其预后并确定可能的靶向疗法。酪氨酸激酶抑制剂（TKIS）（Cabozantinib和Vandetanib）表现出可变程度的效率（8），但尚未证明可以提高整体存活率（9）。不幸的是，MTC通常对TKI具有抵抗力，从而降低了其效率，因此患者的预后恶化。这两种药物的耐受性通常也很差，因此治疗必须经常进行
2024-25 高中生物突破试点草案
到屏幕上。超级能力部分由 3 个转录谜题组成。一旦提示，学生将有 60 分钟的时间在团队内工作以记录他们的答案。当学生准备好时，将宣布比赛开始。学生可以在自己的团队内交谈，但不能与其他团队交谈。60 分钟后，评委将收集每个团队的讲义。比赛将由一个计时回合组成。学生必须展示流程的每个部分才能获得积分。5) 每支球队可以为每个正确答案获得 4 分（总共 40 分）用于智力竞赛部分。每个
大脑中线移位检测和通过级联的深层网络管道对非对比度计算机断层扫描
大脑中线移位（MLS）是一种定性和定量的放射学特征，它可以衡量脑中线结构的横向移位，以响应由血肿，肿瘤，脓肿或任何其他占据脑膜内病变引起的质量效应。可以使用其他参数来确定神经外科干预的紧迫性，并预测占据病变的患者的临床结果。然而，由于跨病例的临床相关大脑结构的差异很大，因此精确检测和量化MLS可能具有挑战性。在这项研究中，我们通过使用分类和分割网络架构来研究了由病例级MLS检测以及脑部标记位置的初始定位以及对脑部标记位置的最初定位和完善的级联网络管道。我们使用3D U-NET进行初始定位，然后使用2D U-NET来估计更精确的分辨率的确切地标点。在改进步骤中，我们从多个切片中融合了预测，以计算每个地标的最终位置。，我们用大脑的解剖标记产生的高斯热图目标训练了这两个UNET。案例级别的地面真相标签和地标注释是由多个训练有素的注释者产生的，并由放射学技术人员和放射科医生进行了审查。我们提出的管道实现了使用2,545个头部非对比度计算的测试数据集在AUC中的情况级MLS检测性能
年度报告2023 -BITS PILANI，K K BIRLA GOA校园
Balakrishnan教授在IIT Delhi的担任过各种职务，包括飞利浦主席，计算机科学与工程系主管，研究生研究与研究院长，副主任（教职员工（教职员工）和副总监（战略与计划）。 他的研究兴趣是嵌入式系统，辅助技术，EDA和系统级别的设计以及计算机架构。 Balakrishnan从1977 - 1985年开始担任IIT德里的科学家职业生涯，在那里他参与了设计和实施实时DSP系统的设计，并获得了博士学位。经过3年的研究和教学，他于1988年在IIT德里加入CS＆E部，担任助理教授。 他于1997年8月在同一部门上任教授职位。 他已经监督了19博士学位。学生，5名MSR学生，215 M.Tech＆B.Tech项目，并发表了近140届会议和期刊论文。 他负责多次技术转移和四个初创企业，包括非营利组织。 他是ACM和Inae的家伙。担任过各种职务，包括飞利浦主席，计算机科学与工程系主管，研究生研究与研究院长，副主任（教职员工（教职员工）和副总监（战略与计划）。他的研究兴趣是嵌入式系统，辅助技术，EDA和系统级别的设计以及计算机架构。Balakrishnan从1977 - 1985年开始担任IIT德里的科学家职业生涯，在那里他参与了设计和实施实时DSP系统的设计，并获得了博士学位。经过3年的研究和教学，他于1988年在IIT德里加入CS＆E部，担任助理教授。他于1997年8月在同一部门上任教授职位。他已经监督了19博士学位。学生，5名MSR学生，215 M.Tech＆B.Tech项目，并发表了近140届会议和期刊论文。他负责多次技术转移和四个初创企业，包括非营利组织。他是ACM和Inae的家伙。
info@pierceaerospace.net Pierce Aerospace 支持...
Pierce Aerospace 由 Aaron Pierce 介绍 联系方式：info@pierceaerospace.net Pierce Aerospace 支持 ASTM F38 远程 ID 标准，以符合 FAA 规则制定。该标准支持广播（通过 WiFi 或蓝牙）和网络远程 ID 功能。该标准提供了一种适应性方法，用于在整个行业中分发有效的远程 ID 功能，并通过广播和网络选项提供冗余，而对制造商、运营商和服务提供商几乎没有负担。Pierce Aerospace 的重点是构建无人机查询系统 - 产品名称 Flight Portal ID (FPID)。FPID 超出了 ASTM 标准的范围，但它通过标准的操作和弹性直接支持安全性。FPID 的作用是充当商业、国家安全、执法和国防用户的可互操作身份真实性渠道。它支持后端数据服务，包括政府或私人白名单，通过 API 来验证身份。它旨在实现各种商业和国防技术的互操作性。 FPID 的功能与政策决策无关。FPID 是一种双重用途产品，支持国防和商业用户。在 Pierce Aerospace 的 2018 年美国空军 SBIR 中，FPID 被证明适用于防空生态系统。Pierce Aerospace 随后继续与美国陆军合作，并于 2019 年秋季与陆军一起进行早期的 FPID 和 ASTM 标准蓝牙广播开发测试。FPID 充当数字空域实用程序，为政府机构和当局、C-UAS 技术和纯商业运营（包括 UTM）提供可互操作的支持。随着 FPID 和行业互操作规模的扩大，该服务同时支持各种应用程序的身份识别 - 例如独立移动应用程序、UTM 和空域安全技术。这种互操作对于支持大量商业活动和空域安全运营至关重要。通过来自各个利益相关者的数十封支持/整合信函，证明了对 FPID 的积极支持。FPID 提供了一种扩展运营商法规遵从性并在无人机领域提供安全保障的方法。作为一种实用工具，它专为大量飞机和用户而设计。FPID 不是 UTM，不是“前端”应用程序，也不是武器。FPID 确实支持更广泛的空域生态系统、其不同的技术和不同的利益相关者。ASTM F38 远程 ID 标准对于推动行业迈向商业化成功的下一步至关重要，并为相邻或底层技术（如 FPID）提供了一个坚实的基础，可用于解决 NAS 中的安全和身份验证问题。皮尔斯航空航天公司很高兴与政府和业界合作，在 2020 年继续部署 FPID 和 ASTM 远程 ID 标准的早期实例。
案例研究：设置定期报告和 PAR 分析的数据管道
Technovative Consulting 成功帮助这家位于浦那的 NBFC 设计并实施了全面的数据管道解决方案，用于定期报告和 PAR 分析。通过自动化数据工作流程、引入实时跟踪和提高报告准确性，NBFC 能够增强其风险管理、运营效率和决策能力。该解决方案为该公司提供了可扩展、高效的基础设施，不仅改善了其黄金贷款组合的管理，还使其随着业务的扩展而为未来增长做好准备。