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5.2学生进步（40）
主题：2024 - 2025年I学期的土木工程研究（MSR）计划与Institute Assistanthip the Dear申请人，恭喜！我很高兴地通知您，您已通过IIT Kanpur的土木工程研究（MSR）计划被选为MS的临时入学。IIT Kanpur的土木工程系以其最先进的教学和研究设施的杰出教师和研究而闻名。该部门为土木工程的传统和现代领域提供了创新的计算和实验研究机会。该系的研究生校友正在多家著名的学术和研究机构以及印度和国外的主要行业中任职。要接受此优惠，您必须通过登录入学门户网站https://pingala.iitk.ac.in/pgadm--0/登录2024年6月10日（星期一）登录，未能通过该录取的报价未能付出。您将通过M.Tech津贴的项目获得助学金，为此，您的项目主管将为您分配任务。助学金将根据分配的职责和您将遵循的学术计划的令人满意的表现进行续签。有关与录取和收费分手有关的更多详细信息，请仔细浏览此处附带或可用的文件。P. Ghosh教授兼IIT Kanpur土木工程系
帕金森病的进展模型
在这项工作中，我们开发了统计方法，根据患者的重复测量结果对疾病进展进行建模，重点关注帕金森病 (PD)。一个关键挑战在于 PD 患者之间存在固有的异质性，以至于现在怀疑 PD 包含多种亚型或运动表型。为了深入了解疾病进展，研究建议在多个时间点为每个患者收集广泛的标记物测量值。这些数据允许通过统计建模研究疾病的进展模式。在第一部分中，我们模拟了 PD 标量标记物的进展。我们扩展了疾病进展模型，即纵向时空模型。然后，我们提出解决数据缺失问题，并对不同性质的标记物的联合进展进行建模，例如临床评分和从成像模式中提取的标量测量。通过这种方法，我们模拟了 PD 的早期运动进展，并在第二项研究中模拟了特发性 PD 进展的异质性，重点关注睡眠症状。在论文的第二部分，即独立的部分，我们处理了医学图像的纵向建模。对于这些高维数据，深度学习通常被使用，但主要是在横断面设置中，忽略了可能的内部动态。我们建议利用深度学习作为降维工具来构建疾病进展的时空坐标系。我们首先利用这种灵活性来处理多模态数据。然后，我们利用假设随时间单调性而产生的自我监督，为建模时间变异性提供更高的灵活性。
基础加固工程进度及预算...
在严峻的招募环境下，防卫省和自卫队从“人才”角度出发，通过提高待遇等职业吸引力、升级部队、利用外部力量等，从根本上加强人才基础。防卫省和自卫队还将加强医疗职能。此外，为了维持和加强国防生产和技术基础，防卫省和自卫队将稳步实施各种举措，包括根据《加强国防生产和技术基础法》采取的举措以及先进民用技术的研发和采用措施。
热电发电机在废热回收和空间应用方面的进展和前景
HAL 是一个多学科开放存取档案库，用于存放和传播科学研究文献，无论这些文献是否已出版。这些文献可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
如何引用本文Suzuki A，Sano K，Saito Y等。 （2025年2月8日）对病毒肝炎患者的肝纤维化进展进行建模
机器学习的最新进展，尤其是在疾病进展模型中，允许从横截面数据重建长期病理。Fonteijn等。 引入了“基于事件的模型” [13]，该模型启动了一系列无监督的机器学习方法，共同称为“疾病进展建模” [14]。 这种方法从横截面数据重建了长期的时间疾病进展，迄今为止，已主要应用于神经退行性疾病领域。 Young等人引入了一项关键的创新，后者开发了一种新颖的技术，即“亚型，阶段和推理”（Sustain）。 该机器学习工具通过结合疾病进展建模和聚类来确定疾病亚组和进展模式[15-18]。Fonteijn等。引入了“基于事件的模型” [13]，该模型启动了一系列无监督的机器学习方法，共同称为“疾病进展建模” [14]。这种方法从横截面数据重建了长期的时间疾病进展，迄今为止，已主要应用于神经退行性疾病领域。Young等人引入了一项关键的创新，后者开发了一种新颖的技术，即“亚型，阶段和推理”（Sustain）。该机器学习工具通过结合疾病进展建模和聚类来确定疾病亚组和进展模式[15-18]。
基因编辑治疗人类疾病的进展与协调（COST Action CA21113 GenE-HumDi 会议纪要）
Alessia Cavazza, Ayal Hendel, Rasmus O. Bak, Paula Rio, Marc Güell, Duško Lainšček, Virginia Arechavala-Gomeza, Ling Peng, Fatma Zehra Hapil, Joshua Harvey, Francisco G. Ortega, Coral Gonzalez-Martinez, Carsten W. Lederer, Kasper Mikper, Manuel Gasen, Nechaul Gaster, Gaster Gonçalves, Julie Petersen, Alejandro Garanto, Lluis Montoliu, Marcello Maresca, Stefan E. Seemann, Jan Gorodkin, Loubna Mazini, Rosario Sanchez, Juan R. Rodriguez-Madoz, Noelia Maldonado-Pérez, Torella Laura, Michael Schmueck-Henneresse, Cristina Gloria, Gloria Gloria, Julian Güne makova-Trojanowska, Annarita Miccio, Francisco Martin, Giandomenico Turchiano, Toni Cathomen, Yonglun Luo, Shengdar Q. Tsai, Karim Benabdellah, on behalf of the COST Action CA21113 (https://www.genehumdi.eu)
分享对人类与同情的技术进步与创新的兴奋
要有效地参与当今的技术领域，公司必须进行大量投资，以培养不仅具有出色才华和训练有素的劳动力，而且还受到了纪律训练，并致力于多年的研究和发展。拥有数十年的业务管理和网络经验，我们通过50:50的联合合作伙伴成功建立了新的企业。值得注意的例子包括与澳大利亚和美国合作伙伴合作的WSA Venture以及与中国投资者成立的WXP Autohaus（见图8）。
使用纵向变分自动编码器对图像数据进行进展模型
摘要。疾病进展模型对于理解退行性疾病至关重要。混合效应模型一直用于模拟临床评估或从医学图像中提取的生物标志物，允许在任何时间点进行缺失数据的填补和预测。然而，这种进展模型很少用于整个医学图像。在这项工作中，变分自动编码器与时间线性混合效应模型相结合，以学习数据的潜在表示，使得各个轨迹随时间遵循直线，并以一些可解释的参数为特征。设计了一个蒙特卡罗估计器来迭代优化网络和统计模型。我们将此方法应用于合成数据集，以说明时间依赖性变化与受试者间变异性之间的分离，以及该方法的预测能力。然后，我们将其应用于来自阿尔茨海默病神经影像计划 (ADNI) 的 3D MRI 和 FDG-PET 数据，以恢复大脑结构和代谢改变的详细模式。
2025; 21(4): 1619-1631. doi: 10.7150/ijbs.101921 研究论文 氯喹通过靶向 CHKA 和 PFKM 抑制结直肠癌进展
1. 中国中医科学院中药研究所、青蒿素研究中心、道地药材质量保障与可持续利用国家重点实验室，北京 100700。2. 中国医学科学院北京协和医学院北京协和医院中医科，北京 100730。3. 沈阳药科大学辽宁省基于计算化学的天然抗肿瘤药物研究重点实验室，辽宁 沈阳 110016。4. 河南大学药学院、抗病毒药物国家重点实验室，开封 475000。5. 河南农业大学动物科技学院，郑州 450002。6. 南方医科大学中医学院、药学院，广东 广州 510515。 7. 中国医学科学院北京协和医学院药用植物研究所，天然药物活性物质与功能国家重点实验室，北京 100193。8. 深圳市人民医院（南方科技大学第一附属医院、暨南大学第二临床医学院）重症医学科，广东省老年医学临床研究中心，深圳市老年医学临床研究中心，核医学科，广东深圳 518020。
遗传额颞痴呆症患者的行为障碍和神经精神症状的进展
Alberto Benussi，医学博士；医学博士Enrico Premi； Stefano Gazzina，医学博士； Chiara Brattini，MSC； Elisa Bonomi，MSC；医学博士Antonella Alberici； Lize Jiskoot，博士；约翰·范·斯威滕（John C. Van Swieten）博士； Raquel Sanchez-Valle博士； Fermanin Moreno，医学博士；罗伯特·拉福斯（Robert Laforce），医学博士；医学博士Caroline Graff； MATTHIS SYNOFZIK，医学博士； Daniela Galimberti博士；医学博士Mario Masellis；医学博士Carmela Tartaglia； James B. Rowe，医学博士；医学博士伊丽莎白·费格（Elizabeth Finger）；医学博士Rik Vandenberghe；医学博士Alexandre deMedonça； Fabrizio Tagliavini，医学博士；伊莎贝尔·桑塔纳（Isabel Santana），医学博士； Simon Ducharme，医学博士；克里斯·R·巴特勒（Chris R. Butler）博士；亚历山大·格哈德（Alexander Gerhard），医学博士；约翰内斯·莱文（Johannes Levin），医学博士；医学博士Adrian Danek；马库斯·奥托（Markus Otto），医学博士； Giovanni Frisoni，医学博士； Roberta Ghidoni博士；医学博士Sandro Sorbi； Isabelle Le Ber，医学博士；佛罗伦萨·帕斯奎尔（Florence Pasquier），医学博士；佐治亚州峰人，理学士；艾米丽·托德（Emily Todd），理学士； Martina Bocchetta博士； Jonathan D. Rohrer博士；芭芭拉·博罗尼（Barbara Borroni），医学博士；对于遗传FTD倡议（genfi）