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医师评估和补救教育计划目录
该目录由国家医疗委员会联合会（FSMB）提供，作为寻求评估计划和补救教育机会的医师的礼节资源指南。Programs listed on pages 2 - 4 are third-party collaborators with the FSMB's Post-Licensure Assessment System (PLAS).Details on other programs are provided solely for general informational purposes and not as a referral service.The information in this Directory has been compiled from information supplied by the programs and other public information sources.FSMB没有对单个计划，内容或教师进行评估，并且该目录中的列表不表示，也不应将其解释为对所提供服务质量的认可或保证。该目录的用户应对所列提供者和计划的培训，经验和专业知识进行自己的评估。您还可能希望联系您的本地，州或国家医学专业组织，以获取有关其他课程和课程的信息。Information may change, and the Directory will be updated periodically.However, we cannot guarantee that all information is current, complete and accurate.如果您对现有信息有更新，或有关此目录中未列出的其他程序的信息，请通过fcain@fsmb.org与Frances Cain联系。
工作场所暴力预防计划
学区将对工作场所暴力威胁或事件进行适当调查，无论这些威胁或事件是如何被举报的，或学区如何获知这些事件。此外，学区可向法院申请工作场所暴力限制令，或根据法律（包括刑法第 626.4 节和第 626.6 节）禁止人员进入学区设施、建筑物和校园。此外，学区将对实施工作场所暴力行为或威胁实施工作场所暴力的员工或学生采取适当的纪律处分。
程序
目标受众本课程旨在用于运动障碍专家，临床医生，教职员工，临床研究研究员，运动障碍研究员，基础科学研究人员，翻译研究人员，临床研究人员和遗传咨询卫生专业人员。总体目标声明该计划的目标是提供有关运动障碍领域内各种发展和标准的信息和实用信息。在课程中禁止禁止音频和录像。活动期间不允许摄影和幻灯片的摄影。这包括手机摄影。教育免责声明MDS编程的主要目的是提供增强患者护理的教育机会。提供的信息以及所讨论的出版物，技术，产品和/或服务旨在将愿意与同事共享此类信息的医生的知识，技术和经验告知与会者。在医学领域中存在多种观点，而研讨会教师的观点仅用于教育目的。教师的观点并不代表MD的观点，也不构成MDS的认可。
入学申请 - 手术技术计划
由于可用的座位数量有限，因此进入手术技术（Surg）课程需要选择过程。UAA外科技术计划每年最多可以接受15名学生。为了被考虑接受UAA外科技术全毛门计划，必须在即将到来的秋季学期之前收到申请和所有所需的支持文档。必须通过在线应用程序上传补充文档。不完整的申请将不会进行处理，也不会通知申请人不完整的申请或缺少文档。由于可用的座位数量有限，因此进入手术技术（Surg）课程需要选择过程。UAA外科技术计划每年最多可以接受15名学生。为了被考虑接受UAA外科技术全毛门计划，必须在即将到来的秋季学期之前收到申请和所有所需的支持文档。必须通过在线应用程序上传补充文档。不完整的申请将不会进行处理，也不会通知申请人不完整的申请或缺少文档。可用的座位数量有限，进入外科技术（Surg）课程需要选择过程。UAA外科技术计划每年最多可以接受15名学生。为了被考虑接受UAA外科技术全毛门计划，必须在即将到来的秋季学期之前收到申请和所有所需的支持文档。必须通过在线应用程序上传补充文档。不完整的申请将不会进行处理，也不会通知申请人不完整的申请或缺少文档。由于可用的座位数量有限，因此进入手术技术（Surg）课程需要选择过程。UAA外科技术计划每年最多可以接受15名学生。为了被考虑接受UAA外科技术全毛门计划，必须在即将到来的秋季学期之前收到申请和所有所需的支持文档。必须通过在线应用程序上传补充文档。不完整的申请将不会进行处理，也不会通知申请人不完整的申请或缺少文档。
空军飞机结构完整性计划
* 1959 年以后的经验表明，表 I 中所列的具体飞机类型并不涵盖空军正在采购的所有飞机系统。此外，表中列出的具体数字并非不可侵犯。因此，表 I 现在仅代表为新系统建立寿命要求的指南。根据 AFR 80-13，未来飞机系统的估计使用数据（包括使用寿命要求）将由使用司令部提供，并将包含在采购规范中。
研究生学位课程
SL。 编号 主题号 of Questions 1 Veterinary Anatomy 10 2 Animal Genetics and Breeding 10 3 Animal Husbandry Economics 6 4 Veterinary Extension Education 6 5 Animal Nutrition 10 6 Veterinary Medicine 12 7 Livestock Products Technology (Dairy Science) 10 8 Livestock Products Technology (Meat Science) 10 9 Livestock Production and Management 12 10 Animal Reproduction Gynecology and Obstetrics 12 11 Veterinary Parasitology 10 12 Veterinary Pharmacology and Toxicology 10 13 Poultry Science 10 14 Veterinary Surgery and Radiology 12 15 Veterinary Microbiology 12 16 Veterinary Pathology 10 17 Veterinary Physiology and Biochemistry 12 18 Veterinary Public Health and Epidemiology 10 19 Biostatistics 6 20 General Knowledge, Sports, and Aptitude 10 Total 200SL。编号主题号of Questions 1 Veterinary Anatomy 10 2 Animal Genetics and Breeding 10 3 Animal Husbandry Economics 6 4 Veterinary Extension Education 6 5 Animal Nutrition 10 6 Veterinary Medicine 12 7 Livestock Products Technology (Dairy Science) 10 8 Livestock Products Technology (Meat Science) 10 9 Livestock Production and Management 12 10 Animal Reproduction Gynecology and Obstetrics 12 11 Veterinary Parasitology 10 12 Veterinary Pharmacology and Toxicology 10 13 Poultry Science 10 14 Veterinary Surgery and Radiology 12 15 Veterinary Microbiology 12 16 Veterinary Pathology 10 17 Veterinary Physiology and Biochemistry 12 18 Veterinary Public Health and Epidemiology 10 19 Biostatistics 6 20 General Knowledge, Sports, and Aptitude 10 Total 200
在线教师发展计划 (FDP) ...
和创业活动。关于 FDP：这项关于计算机视觉、医学成像和物联网应用的人工智能 (AI) 的教师发展计划 (FDP) 将帮助教育工作者和研究人员了解人工智能基础知识以及它如何应用于具有多种安全应用的医学成像和物联网技术。参与者将探索机器学习和深度学习概念，重点是将人工智能和物联网用于医学成像，这有助于诊断、医疗保健、农业、零售和监控系统。人工智能在计算机视觉中发挥着关键作用，它基于面部识别、虹膜识别、指纹分析和语音识别实现准确有效的身份验证方法。通过实践活动和现实世界的例子，与会者将获得在教学和研究中有效使用人工智能和不同算法的实用技能。到课程结束时，参与者将准备好将人工智能工具整合到他们的工作中，提高他们用现代技术教学和解决安全挑战的能力。这将使参与者受益，提高他们在这些关键领域的专业知识和教学能力。主要课程内容：•物联网架构、通信协议、计算机视觉简介、大数据分析、IIOT、生物医学和医学图像分析应用。•机器学习基础、数据预处理和数据可视化。监督和无监督学习方法、神经网络和应用。•深度学习方法简介，以及基于DL的其他架构及其应用。•用于计算机视觉、生物识别和医学成像实现的CNN架构。•用于医疗监测、精准农业、医疗诊断、工业应用的AI/IoT。•用于生物医学成像、基于CT扫描/MRI的图像分析、眼底和医学图像分类的AI/ML。•对象检测/跟踪算法，如Yolo等，分割算法，如UNET等。•使用Tensor Flow/PyTorch进行活动/生物识别。•Tensor Flow/Keras/PyTorch/Jupyter和Colab的基础知识。•使用python/MATLAB进行数据预处理和数据可视化。•使用Python/MATLAB进行实践课程。 • 在 Jetson Nano、TX2 和 PYNQ 等硬件平台上实现 CV 和 AI 算法。 • 负责此课程的教师：该课程将由 NIT Warangal 的教师负责；来自 IIT/NIT/IIIT 相关领域的学者受邀在该课程中授课。来自行业的演讲者也有望作为课程的一部分进行演讲。注册费详情：教师和研究学者 750 卢比/- 行业参与者 2250 卢比/-
本科课程（理学学士/建筑学学士）
对课程学生的评估是一个持续的过程，基于他们在课堂作业期末考试 (CWS)、期中考试 (MTE) 和期末考试 (ETE) 中的表现。课堂作业期末考试应包括测验、辅导、家庭作业、学期论文、研讨会、突击考试/课堂考试/选择题考试/开卷考试/小组活动等，并可由课程讲师/协调员根据其课程计划在学期期间进行。实验课程将有实践期末考试 (PRS)，例如实践、实地工作等，以及实践期末考试 (PRE)。课程协调员应在课程开始时宣布每个部分的分数权重分配。将有一次为期一个半小时的期中考试。期末考试 (ETE) 和实践期末考试的持续时间