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Waaree 可再生技术有限公司 Pujan Pankaj ...
本演示文稿中讨论的某些事项可能包含有关公司市场机会和业务前景的陈述，这些陈述单独和整体上都是前瞻性陈述。此类前瞻性陈述并非对未来业绩的保证，并且受已知和未知风险、难以预测的不确定性和假设的影响。这些风险和不确定性包括但不限于印度经济和各个国际市场经济的表现、印度和全球行业的表现、竞争、公司成功实施其战略的能力、公司未来的增长和扩张水平、技术实施、变化和进步、收入、收益或现金流的变化、公司的市场偏好及其面临的市场风险以及其他风险。公司的实际结果、活动水平、业绩或成就可能与本演示文稿中表达或暗示的结果存在重大差异。公司不承担更新本演示文稿中包含的任何前瞻性信息的义务。本演示文稿中任何第三方做出的前瞻性陈述和预测均不被本公司采纳，且本公司对此类第三方陈述和预测不承担任何责任。
博士祭司哈里什·库马尔
Pujari Harish Kumar 博士是 EEE 系的助理教授。他的研究兴趣包括可再生能源、优化方法、电力系统分析、电机、太阳能和风能系统设计以及电动汽车设计。除了学术兴趣外，他的研究重点是将可再生能源整合到配电系统中、电动汽车电池的设计以及使用实时数据开发混合可再生能源系统。他拥有 JNTUA MRRITS 的电气和电子学士学位、JNTUA 大学的电力系统硕士学位以及 VIT 大学 Vellore 的内部全日制博士学位。他参加过几所大学举办的研讨会和教师发展计划。他拥有大约 9 年的教学经验和 3 年的研究经验，并从 2024 年开始与剑桥理工学院合作。添加有关建立实验室和咨询（如果有）的信息 家用电气布线和测试实验室指导不同级别的学生（BE、MTech 和 PhD）：-----
《诗人杂志》第 10 卷，第 2 期，2024 年 12 月......
分析电影不仅仅涉及角色弧线或情节点；它还需要了解叙事中蕴含的文化价值观。本研究的主要目的是找出电影中对性别角色和文化期望的描述与印尼传统文化中普遍存在的性别角色和文化期望之间的相似之处和不同之处，并了解它们如何相交或分歧。本研究采用描述性定性方法，应用 Charles S. Peirce 的符号学分析来研究《花木兰》中的性别角色和文化期望，同时进行图书馆研究以探索印尼社会中的性别角色。研究表明，这两种背景之间存在显着的相似之处，特别是在女性作为家庭主妇的角色、她们对家庭的忠诚以及她们对父权期望的顺从方面。然而，这两种叙事也反映了对这些传统规范不断演变的挑战。总之，本研究强调了《花木兰》和印尼文化中传统性别期望的相似之处，同时承认两个社会都在逐渐转向重新定义性别角色。关键词：性别、性别角色、文化期望
合成数据与人工智能医疗设备的创新、评估和监管 Puja Myles，公共卫生硕士、博士；Johan Ordish，文学硕士；Richard Branson，理学硕士、文学硕士 摘要 合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。它有望促进数据访问、验证和基准测试，解决缺失数据和欠采样、样本增强以及在临床试验中创建对照组的问题。英国药品和保健产品管理局 (MHRA) 正在利用其目前对高保真合成数据开发的研究，制定其对经过合成数据训练的人工智能医疗设备的监管立场，并将合成数据作为人工智能医疗设备验证和基准测试的工具。 关键词 人工智能作为医疗设备 (AIaMD)、数据隐私、健康数据、合成数据、验证、监管 简介 人工智能 (AI) 在医疗和社会保健领域的应用预计将会兴起，这意味着人工智能作为医疗设备 (AIaMD) 将成为医疗设备中越来越突出的子类别。 1 因此，医疗器械法规是否适合人工智能变得越来越重要，制造商是否了解并遵守其义务也变得越来越重要，其中最主要的是证明其 AIaMD 具有良好的效益风险比。2 强大的数据集是展示 AIaMD 性能的核心，通常是此类设备开发的主要障碍。3 医疗器械监管机构有责任确保制造商拥有履行这些义务所需的工具，并提供更广泛的支持以鼓励此类创新设备的开发。合成数据集的开发很可能成为这样一种辅助工具。本文概述了 MHRA 在研究和开发合成数据方面的努力，并考虑在更广泛的改革背景下使用合成数据，以确保医疗器械法规适用于人工智能。合成数据概况 近年来，人们对合成数据的兴趣日益浓厚，原因有很多，包括在数据治理法规更加严格的世界中可能易于获取、保护患者隐私、在机器学习算法背景下的基准测试和验证能力，以及解决真实数据局限性的能力，如数据缺失、欠采样和样本量小。4 更重要的是，尽管合成数据的潜在应用已经讨论了多年，但直到最近，合成数据生成方法的进步才能够产生高质量的合成数据。5 定义合成数据 从概念上讲，合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。合成数据的质量取决于生成合成数据的方法。合成数据的质量通常用其“效用”或“保真度”来描述。“能够捕捉各种数据字段之间复杂的相互关系以及真实数据的统计特性的合成数据集可称为“高实用性”或“高保真度”合成数据集。在患者医疗保健数据方面，高保真度合成数据集将能够捕捉复杂的临床关系，并且在临床上与真实患者数据难以区分。高效用合成数据的生成往往需要大量资源，并且根据需要合成数据的应用，使用低效用或中等效用合成数据可能是可以接受的。
合成数据与人工智能医疗设备的创新、评估和监管 Puja Myles，公共卫生硕士、博士；Johan Ordish，文学硕士；Richard Branson，理学硕士、文学硕士 摘要 合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。它有望促进数据访问、验证和基准测试，解决缺失数据和欠采样、样本增强以及在临床试验中创建对照组的问题。英国药品和保健产品管理局 (MHRA) 正在利用其目前对高保真合成数据开发的研究，制定其对经过合成数据训练的人工智能医疗设备的监管立场，并将合成数据作为人工智能医疗设备验证和基准测试的工具。 关键词 人工智能作为医疗设备 (AIaMD)、数据隐私、健康数据、合成数据、验证、监管 简介 人工智能 (AI) 在医疗和社会保健领域的应用预计将会兴起，这意味着人工智能作为医疗设备 (AIaMD) 将成为医疗设备中越来越突出的子类别。 1 因此，医疗器械法规是否适合人工智能变得越来越重要，制造商是否了解并遵守其义务也变得越来越重要，其中最主要的是证明其 AIaMD 具有良好的效益风险比。2 强大的数据集是展示 AIaMD 性能的核心，通常是此类设备开发的主要障碍。3 医疗器械监管机构有责任确保制造商拥有履行这些义务所需的工具，并提供更广泛的支持以鼓励此类创新设备的开发。合成数据集的开发很可能成为这样一种辅助工具。本文概述了 MHRA 在研究和开发合成数据方面的努力，并考虑在更广泛的改革背景下使用合成数据，以确保医疗器械法规适用于人工智能。合成数据概况 近年来，人们对合成数据的兴趣日益浓厚，原因有很多，包括在数据治理法规更加严格的世界中可能易于获取、保护患者隐私、在机器学习算法背景下的基准测试和验证能力，以及解决真实数据局限性的能力，如数据缺失、欠采样和样本量小。4 更重要的是，尽管合成数据的潜在应用已经讨论了多年，但直到最近，合成数据生成方法的进步才能够产生高质量的合成数据。5 定义合成数据 从概念上讲，合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。合成数据的质量取决于生成合成数据的方法。合成数据的质量通常用其“效用”或“保真度”来描述。“能够捕捉各种数据字段之间复杂的相互关系以及真实数据的统计特性的合成数据集可称为“高实用性”或“高保真度”合成数据集。在患者医疗保健数据方面，高保真度合成数据集将能够捕捉复杂的临床关系，并且在临床上与真实患者数据难以区分。高效用合成数据的生成往往需要大量资源，并且根据需要合成数据的应用，使用低效用或中等效用合成数据可能是可以接受的。