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安置和实习手册2023-24
我们在IIT Madras为超越行业，学术界和学生的界限的IIT Madras的合作生态系统感到自豪，创造了一个更好的环境，并为IIT Madras毕业生创造了独特的优势。作为专业人士毕业后，我们的学生为我们国家和社会增长做出了巨大贡献，这只会在未来增加。大流行世界及其周围的不确定性的不确定性可能带来了一些挑战，但这只会激发我们的学生变得更具韧性，并在学术和研究中更加努力地进步。IIT Madras的安置和实习牢房将与您合作，以确保我们的学生将获得他们的梦想安置和实习，并且您将获得合适的学生/专业人士，供您的组织前进。让这项合作带来果实的成果，以实习和实习。最良好的祝愿所有人在IIT Madras的一个成功的安置和实习季节都表示良好。
从不完整心脏MRI的标准12铅ECG电极位置的个性化拓扑信息定位，可有效心脏数字双胞胎
心脏数字双胞胎（CDTS）of er个性化的内部心脏表示，以推断与心脏机制相关的多尺度特性。CDT的创建需要有关躯干上电极位置的精确信息，特别是对于个性化心电图（ECG）校准。然而，当前的研究通常依赖于对ECG电极定位的躯干成像和手动 /半自动方法的额外获取。在这项研究中，我们提出了一种新颖和E FFI Cient拓扑知识模型，以完全自动从2D临床标准心脏MRIS中提取个性化的ECG标准电极。具体来说，我们从心脏MRI中获得稀疏的躯干轮廓，然后从轮廓中定位12铅ECG的标准电极。心脏MRI旨在成像心脏而不是躯干，从而导致成像中不完整的躯干几何形状。为了解决错过的拓扑结构，我们将电极合并为关键点的子集，可以将其与3D躯干拓扑明确对齐。实验结果表明，所提出的模型优于耗时的常规模型投影方法（Euclidean距离：1。24±0。293厘米与1。48±0。362 cm）和E FFI效率（2 S vs. 30-35分钟）。我们进一步证明了使用检测到的电极进行硅内ECG模拟的e FF具有效果，从而突出了它们创建准确和E ffi cient CDT模型的潜力。该代码可在https://github.com/lileitech/12Lead_ecg_electrode_localizer上获得。©2025 Elsevier B. V.保留所有权利。
芯片放置加速度的图形信号处理的功能
放置是一项至关重要的任务，在VLSI物理设计中具有高计算复合物。现代的分析贴花将放置目标作为非线性优化任务，遭受了长时间的迭代时间。为了加速和增强放置过程，最近的研究转向了基于深度学习的方法，尤其是利用图形卷积网络（GCN）。但是，由于电路放置的复杂性涉及大规模的单元格和特定于设计的图形统计，因此基于学习的位置需要时间和数据消耗的模型培训。本文提出了礼物，这是一种无参数的技术，用于加速位置，植根于图形信号处理。礼物擅长捕获电路图的多分辨率平滑插图，以生成优化的放置解决方案，而无需进行耗时的模型训练，同时显着减少了分析放置器所需的迭代次数。实验结果表明，礼物可显着提高放置效率，同时达到竞争性或卓越的性能与最先进的垫片相符。，与
2025数学放置评估
•允许顾问允许将数学10675、10771,10772,10041的预先覆盖，而在不使用特定CRN的情况下，HS GPA总体GPA为3.5或更高的学生为11008。这将为这些课程的任何部分提供覆盖。•允许顾问允许在不使用特定CRN的情况下，为那些HS GPA总体GPA总体GPA的学生提供数学10040和10050的预先覆盖。这将为这些课程的任何部分提供覆盖。•如果学生在45 - 54 Aleks范围内得分，而HS GPA的得分为3.5或更高，则顾问需要将该学生的预先覆盖为Math 10675、10771或10772。•如果学生在55 - 66 Aleks范围内得分，并且HS GPA的得分为3.5或更高，则顾问需要将该学生的预先覆盖为MATH 10775、11009或14001•如果仅根据GPA仅基于GPA而没有ACT/SAT或Aleks得分，则需要覆盖。2。放置基于当前肯特州立大学目录中未列为先决条件的标准
2025数学放置评估
•允许顾问允许将数学10675、10771,10772,10041的预先覆盖，而在不使用特定CRN的情况下，HS GPA总体GPA为3.5或更高的学生为11008。这将为这些课程的任何部分提供覆盖。•允许顾问允许在不使用特定CRN的情况下，为那些HS GPA总体GPA总体GPA的学生提供数学10040和10050的预先覆盖。这将为这些课程的任何部分提供覆盖。•如果学生在45 - 54 Aleks范围内得分，而HS GPA的得分为3.5或更高，则顾问需要将该学生的预先覆盖为Math 10675、10771或10772。•如果学生在55 - 66 Aleks范围内得分，并且HS GPA的得分为3.5或更高，则顾问需要将该学生的预先覆盖为MATH 10775、11009或14001•如果仅根据GPA仅基于GPA而没有ACT/SAT或Aleks得分，则需要覆盖。2。放置基于当前肯特州立大学目录中未列为先决条件的标准
产品放置有效性的比较...
提交的14-09-2024审查了06-11-2024修订的12-11-2024接受了18-11-2024发表的19-02-2025摘要：这项研究旨在分析对人类和虚拟影响者对产品态度和品牌态度的态度的影响。该研究采用了未经对照组的测试后实验设计，涉及287名参与者：136名参与者是人类，而151名参与者是虚拟影响者。通过问卷调查收集数据，并使用部分最小二乘结构方程建模（PLS-SEM）和部分最小二乘多组分析（PLS-MGA）进行分析。本研究中的治疗方法涉及人类影响者和虚拟影响者的Instagram内容。结果表明，对人和虚拟影响者的态度对品牌的态度产生了积极影响。然而，在虚拟影响者的情况下，对影响者的态度只会对产品放置的态度产生积极影响。尽管人类和虚拟影响者在影响品牌的态度方面的有效性没有差异，但虚拟影响者在影响对产品放置的态度方面更有效。关键词：人类影响者；虚拟影响者；对影响者的态度；对产品放置的态度；对品牌的态度。Abltrak：Penelitian Ini Bertujuan Untuk Manganalisis Pengaruh Sikap Kepada人类影响者Dan虚拟影响者Terhadap Sikap Sikap Sikap Sikap Kepada kepada kepada penempatan pernempatan produk dan Merek。数据Dikumpulkan Melalui Kuesioner Dan Dianalisis Menggunakan部分最小二乘结构方程建模（PLS-SEM）DAN DAN部分最小二乘Multigroup分析（PLS-MGA）。本研究使用测试后的实验设计，而没有涉及287名参与者的对照组，由136名参与者组成人类影响力组，而虚拟影响组的151名参与者组成。这项研究中的治疗方法是由人类影响力和虚拟影响的Instagram含量的形式。结果表明，对人类影响力和虚拟影响的态度对品牌的态度具有积极影响。但是，对影响的态度对对产品对虚拟影响的态度产生积极影响。尽管人类影响力与虚拟影响在影响品牌的态度方面没有差异，但虚拟影响在影响对产品放置的态度方面更有效。关键词：人类影响力；虚拟影响；对影响的态度；对产品放置的态度；对品牌的态度。简介
氮肥施用位置和施用量影响葵花籽产量、油和蛋白质含量
表 3.1. 2022 年和 2023 年南达科他州布鲁金斯、米勒和海莫尔整个生长季 (GP) 收集的每月降雨量和温度数据。 ........................................................................................................... 30 表 3.2. 东部和中部 SD 种植前的土壤物理和化学特性 ........................................................................................................................... 31 表 4.1. 2022 年和 2023 年南达科他州布鲁金斯、米勒和海莫尔向日葵生长度日（基准 6.7 °C）。 ........................................................................................................... 40 表 4.2. 2022 年和 2023 年布鲁金斯不同氮肥施用率和位置下的 V-10、R-8 阶段叶片叶绿素含量（2022 年）、R-1 和 R-5 阶段叶片叶绿素含量（2023 年）、植物高度（cm）和茎直径（mm）。 ........................................................................................... 46不同氮肥施用量下向日葵 V-10 阶段叶片叶绿素含量的放置分析 Brookings 2022。 ......................................................................................... 46 表 4.4. 不同氮肥施用量下向日葵株高（cm）、茎直径（cm）的放置分析 Brookings 2023。 ............................................................................................. 47 表 4.5. 不同氮肥施用量和放置条件下 V-10、R-8 阶段（2022）的叶片叶绿素含量，R-1、R-5 阶段（2023）的叶片叶绿素含量，植物高度（cm） Miller 2022 和 Highmore 2023................ 48 表 4.6. 不同氮肥施用量和放置条件下平均 NDVI 对 Brookings 2022 和 2023 的影响。 ............................................................................................. 51表 4.8. 2022 年和 2023 年 Miller 和 Highmore 不同 N 施肥量和位置对平均 NDVI 的影响。 ........................................................................................... 52 表 4.8. 2022 年 Brookings 和 2022 年 Miller 不同 N 施肥量对平均 NDVI 的影响的放置分析。 ........................................................................... 53 表 4.9. 2022 年和 2023 年 Brookings 不同 N 施肥量和位置下向日葵的头直径（cm）、百粒重（克）、种子产量（kg ha -1 ）、蛋白质浓度（g kg -1 ）、油浓度（g kg -1 ）和油产量（kg ha -1 ）。 ............................................................................. 64 表 4.10. 2022 年 Brookings 不同 N 施肥量下向日葵的产量（kg ha -1 ）和蛋白质浓度（g kg -1 ）的放置分析。 ........................................................... 65穗直径（厘米）、百粒种子重量（克）、种子产量（千克/公顷）、Miller 2022 和 Highmore 2023 在不同氮肥施用量和地点下向日葵的蛋白质浓度（g kg -1 ）油浓度（g kg -1 ）和油产量（kg ha -1 ）。 ............................................................................................................................. 66 表 4.12. 氮肥成本、葵花籽价格、经济最佳施氮量（EONR）。 ........................................................................................................................................... 67 表 4.13. Brookings 2022、Miller 2022、Brookings 2023 和 Highmore 2023 的收获后茎秆氮含量（kg ha -1 ）。 ........................................................................................... 69 表 4.14. Brookings 2022 和 2023 深度（0-15 和 15-30 cm）的收获后土壤 NO 3 µg g -1 和 NH 4 µg g -1。 ......................................................................................................... 71 Miller 2022 和 Highmore 2023 深度（0-15 和 15-30 cm）处收获后土壤 NO 3 (µg g -1 ) 和 NH 4 (µg g -1 )。............................................................................. 72
在雾中提供的能源和QoS意识到的物联网服务的移动性支持
摘要 - fog计算已成为强大的分布式计算范式，以支持具有严格延迟要求的应用程序。它在大型地理区域内提供了几乎普遍存在的计算能力。但是，雾系统是高度异构和动态的，这使得服务的放置决策非常具有挑战性，考虑到节点流动性，可能会随着时间的推移降低位置决策质量。本文提出了一种用于雾中服务放置的遗传学遗传算法（MGA），旨在支持节点的移动性，同时确保基础架构的能源耐高率和应用服务质量（QOS）要求。我们已经将这种方法与文献中最短的接入点迁移策略（SAP）的两个变体进行了比较，提出的移动性贪婪启发式（MGH）和基线简单的网格算法（SGA）。使用myifogsim模拟器进行的实验表明，与其他方法相比，MGA可确保在能量和延迟违规方面的良好表现。索引术语 - 事物，优化，移动性，雾计算，智能校园，QoS，Energy。
DarioHealth 宣布进行 2560 万美元私募，旨在实施到 2025 年底实现经营现金流正运行率的战略 - 2025 年 1 月 21 日
Dario 首席执行官 Erez Raphael 表示：“到 2024 年底，我们展示了我们多年战略计划的强劲执行力，该计划旨在成为一家盈利的综合慢性病管理解决方案提供商。今天，我们很高兴地宣布，这项战略计划的一个重要里程碑已经完成，我们相信，这可以确保我们在 2025 年底之前实现预计的运营现金流正运行率。我相信，Twill 合并后持续的成本优化工作，加上多个渠道的稳定收入增长，使我们走上了成功之路。我们特别高兴的是，新发行的可转换优先股中有一半以上是由我们现有股东购买的，我们认为这是对我们的战略和业绩的强烈信任。其余资金来自知名的认证医疗保健投资者，我们也很高兴他们成为我们的股东。”