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方案 – 2020 - GPREC > G.Pulla Reddy 工程学院
参考书籍： 1. ZviKohavi [第 4 版]，切换和有限自动机理论，TMH。 2.F.J.Hill 和 G.R.Peterson，[第 4 版]，切换理论和逻辑设计简介。 3. Donald D. Givone [第 4 版]，数字原理与应用，Tata McGraw Hill。 4. 数字逻辑设计第 4 版，作者 Brian Holdsworth，Clive Woods。 网络参考： 1. https://nptel.ac.in/courses/106105185 试卷模式： 学期考试：学期考试的试卷为 25 分，涵盖第一学期考试的一半教学大纲，另一半涵盖第二学期考试的剩余一半。试卷分为三部分，每部分两个问题（任意/或类型）。学生应回答每部分的一个问题。 期末考试：期末考试的试卷为 60 分。试卷应包含五个单元，每个单元有两个问题（任意一个或类型）。每个问题可能包含子问题，学生应回答每个单元中的任何一个问题。每个问题占 12 分。
1个名字G.P. Obi Reddy出生日期01.03.1966 ...1个名字G.P. Obi Reddy出生日期01.03.1966 ...
•PGDCS：印度海得拉巴大学（中央大学），印度海得拉巴（1999）•博士学位（地理）：Sri Krishnadevaraya大学，印度安纳塔普尔，印度阿纳塔普尔（1996）•ICAR-NET：ICAR-NET：农业科学委员会•New Delhi（1995年）•UGC-NET•1994年：和Sc. netesh•M.S.和Hra Pradab pradab pradab pradab pradab pradab pradab pradab pradab pradab pradab pradcrab， （地理）：印度阿纳塔普尔（Anantapur）Sri Krishnadevaraya大学（1992年）专业经验首席科学家兼负责人（I/C） - 从2023年1月12日到直到到目前为止；首席科学家（2012年1月11日至11日），高级科学家（2006- 2012年），科学家（Sr.量表）（2001-2006），科学家（1997-2001）在印度那格浦尔市ICAR-national土壤调查与土地使用计划局。研究领域的遥感和GIS技术在自然资源管理中的应用，它包括地貌学，地形图，数字地形分析，土地资源清单，数字土壤图，土壤景观建模，农业生态学研究，土地退化图，土地使用/土地使用/土地覆盖研究，水土地覆盖研究，水域管理，水域管理，设计和土壤信息信息系统和地球系统和地球系统。国际经验
视图 - 雷丁镇，CT
地图注释：此地图以24“ x 36”布局为1：20,000的地图比例制备。报告副本已减少到11“ x 17”。请参阅图形刻度。使用可用的州GIS数据描绘了开放空间，学校和州森林/公园，这些数据可能在某些地区过时。基本地图：ESRI阴影浮雕
博士Reddithota。 J. Krupadam，理学硕士（技术），博士，FRSC
Krupadam 博士在蒂鲁帕蒂的 Sri Venkateswara 大学获得理学学士学位，在海得拉巴的尼赫鲁科技大学 (JNTU) 获得理学硕士 (技术) 和化学博士学位。1999 年至 2000 年，他作为 CSIR 的研究员对农业土壤的农药污染进行了研究。在多特蒙德工业大学 (德国) 短暂休养后，Krupadam 博士加入环境影响评估系担任科学家，后来加入纳格浦尔的 CSIR-国家环境工程研究所 (NEERI) 的环境材料系。Krupadam 博士在环境影响评估和材料科学与工程领域享有国际声誉，特别是在用于环境传感和修复的分子印迹聚合物方面。在环境科学与工程和材料研究领域完成了 22 年的科学和学术工作后，Krupadam 博士开发了用于设计环境材料的最先进的分子建模和模拟设施，并建立了用于描绘纳米级材料形态的原子力显微镜。这些设施得到了国际认可。他与 40 名跨部门科学人员合作，帮助 CSIR-NEERI 获得了 NABL 和 NABET（印度质量委员会 QCI）等国家认证，展现了领导才能和出色的协调能力。
使用 KFCM 和 SVM 进行 MRI 脑肿瘤早期检测、分类和性能评估 Gangadhara Reddy P. 研究学者，EC 系
摘要——肿瘤感染的大脑是一种可怕的疾病。它是大脑中因细胞发育不规则而形成的区域。使用 MRI 成像方法识别和分类受感染的大脑区域可能具有挑战性。使用各种成像方法可以得到人脑解剖图像。使用标准图像处理方法很难检测到奇怪的大脑结构。MRI 可以区分并解释人类的神经系统设计。本研究提出了一种检测脑肿瘤的分析方法。因此，脑肿瘤早期诊断技术对于降低死亡率至关重要。我们提出了一种计算机辅助放射学系统，该系统将从 MRI 数据分析脑肿瘤以进行诊断。我们构建了一个模型，该模型使用 FCM 和 Kernel FCM 对 MRI 图像进行分割，使用 DWT 提取特征，使用 SVM 网络对肿瘤进行分类。关键词——MRI、分割、FCM、KFCM、DWT、SVM。介绍在人体中，大脑是控制认知、记忆、视觉和呼吸的主要处理器官。数以百万计的细胞堆积在坚硬的颅骨中，以保护大脑免受外力的伤害。脑干是这个重要器官的起源。因此，大脑中的任何异常都可能危及人类健康。脑肿瘤是这些疾病中最严重的。脑肿瘤的治疗方法取决于其位置、大小和种类。脑肿瘤最常见的治疗方法是手术，它没有神经系统副作用 [1]。有几种方法可用于诊断脑肿瘤，包括计算机断层扫描 (CT) 扫描、磁共振成像 (MRI) 和脑电图 (EEG)
已发布版本的引用 (APA)：Kaplan, A., Cao, H., FitzGerald, J. M., Iannotti, N., Yang, E., Kocks, J. W. H., Kostikas, K., Price, D., Reddel, H. K., Tsiligianni, I., Vogelmeier, C. F., Pfister, P., & Mastoridis, P. (2021). 呼吸医学中的人工智能/机器学习及其在哮喘和 COPD 诊断中的潜在作用。《过敏与临床免疫学杂志：实践》，9(6)，2255-2261。 https://doi.org/10.1016/j.jaip.2021.02.014
a 加拿大多伦多大学家庭医生航空集团，加拿大多伦多 b 诺华制药公司，新泽西州东汉诺威 c 加拿大不列颠哥伦比亚大学医学系呼吸医学分部，不列颠哥伦比亚省温哥华 d 马萨诸塞州剑桥诺华生物医学研究所 e 荷兰格罗宁根全科医师研究所 f 格罗宁根大学，格罗宁根大学医学中心，GRIAC 研究所，荷兰格罗宁根 g 新加坡观察与实用研究所，新加坡 h 约阿尼纳大学医学院呼吸医学系，希腊约阿尼纳 i 新加坡观察与实用研究所，新加坡 j 阿伯丁大学应用健康科学部学术初级保健中心，英国阿伯丁 k 悉尼大学伍尔科克医学研究所，澳大利亚新南威尔士州悉尼 l 克里特岛大学医学院社会医学系，希腊伊拉克利翁 m 医学系，肺部和重症监护医学，吉森和马尔堡大学医学中心，菲利普斯马尔堡大学，德国肺研究中心 (DZL) 成员，德国马尔堡，诺华制药公司，瑞士巴塞尔 本研究的医学写作由诺华制药公司资助。利益冲突：A. Kaplan 是阿斯利康、贝林、勃林格殷格翰、Covis、Griffols、葛兰素史克 (GSK)、默克 Frosst、辉瑞、诺华、NovoNordisk、Teva 和 Trudel 的医学顾问或发言人。H. Cao 是新泽西州东汉诺威诺华制药公司的员工。J. M. FitzGerald 因参加诺华公司的顾问委员会和演讲局活动而获得个人费用，不列颠哥伦比亚大学也从诺华公司获得了研究资金。N. Iannotti 和 E. Yang 是马萨诸塞州剑桥市诺华生物医学研究所的员工。J. W. H. Kocks 自述获得阿斯利康、勃林格殷格翰、Chiesi Pharmaceuticals、葛兰素史克、诺华、Mundipharma 和 Teva 的资助、个人费用和非财务支持，并持有全科医生研究所 72.5% 的股份。K. Kostikas 曾获得阿斯利康、勃林格殷格翰、Chiesi、ELPEN、GSK、美纳里尼、诺华、NuvoAir 和 Sano 的资助、个人费用和非财务支持，并且曾是诺华制药公司的员工和股东（截至 2018 年 10 月 31 日）。D. Price 是安进、阿斯利康、勃林格殷格翰、Chiesi、Circassia、Mylan、Mundipharma、诺华、再生元制药、Sano Genzyme、Teva Pharmaceuticals 和 Thermo Fisher 的董事会成员，并与安进、阿斯利康、勃林格殷格翰、Chiesi、葛兰素史克、Mylan、Mundipharma、诺华、辉瑞、Teva 签订了咨询协议
G. Pulla Reddy 工程学院（自治校）- Kurnool
G. Pulla Reddy 工程学院是已故 Sri G. Pulla Reddy（在安得拉邦通常被称为 Sweets Pulla Reddy）的心血结晶，他是一位著名的慈善家和伟大的人道主义者。该学院成立于 1984-85 年，是安得拉邦最早的私立工程学院之一。自 2006 年以来，GPREC 一直作为一家自治机构运作。该学院由海得拉巴的 G. Pulla Reddy 慈善信托基金管理。该信托基金由已故 Sri G. Pulla Reddy Garu 于 1977 年创立，其座右铭是服务社会。
引用：Reddy S、Rogers W、Makinen V-P 等人。指导将 AI 系统实施到医疗保健环境中的评估框架。BMJ Health Care Inform 2021；28：e100444。 doi:10.1136/ bmjhci-2021-100444
摘要 目标 迄今为止，医疗保健领域已经开发了许多人工智能 (AI) 系统，但采用程度有限。这可能是由于评估不适当或不完整以及缺乏国际公认的 AI 评估标准。为了对 AI 系统在医疗保健领域的通用性有信心并使其能够融入工作流程，需要一种实用而全面的工具来评估现有 AI 系统的转化方面。目前，医疗保健领域可用的 AI 评估框架侧重于报告和监管方面，但对于评估 AI 系统的转化方面（如功能、实用性和道德组成部分）几乎没有指导。 方法 为了解决这一差距并创建一个评估现实世界系统的框架，一个国际团队开发了一个以转化为重点的评估框架，称为“医疗保健 AI 的转化评估 (TEHAI)”。对文献的批判性回顾评估了现有的评估和报告框架和差距。接下来，使用健康技术评估和转化原则，确定了需要考虑的报告组件。由八名专家组成的国际小组对这些组件进行了独立审查，以达成共识，将其纳入最终框架。结果 TEHAI 包括三个主要组成部分：能力、实用性和采用。对模型开发和部署的转化和道德特征的强调使 TEHAI 有别于其他评估工具。具体而言，评估组件可应用于 AI 系统开发和部署的任何阶段。讨论 现有报告或评估框架的一个主要限制是其重点狭窄。由于 TEHAI 在转化研究模型方面有着坚实的基础，并且强调安全性、转化价值和通用性，因此它不仅具有理论基础，而且在评估现实世界系统方面也有实际应用。结论 用于开发 TEHAI 的转化研究理论方法不仅应应用于研究环境中临床 AI 的评估，还应更广泛地指导工作临床系统的评估。
引用：Reddy S、Rogers W、Makinen V-P 等人。指导将 AI 系统实施到医疗保健环境中的评估框架。BMJ Health Care Inform 2021；28：e100444。 doi:10.1136/ bmjhci-2021-100444
摘要 目标 迄今为止，医疗保健领域已经开发了许多人工智能 (AI) 系统，但采用程度有限。这可能是由于评估不适当或不完整以及缺乏国际公认的 AI 评估标准。为了对 AI 系统在医疗保健领域的通用性有信心并使其能够融入工作流程，需要一种实用而全面的工具来评估现有 AI 系统的转化方面。目前，医疗保健领域可用的 AI 评估框架侧重于报告和监管方面，但对于评估 AI 系统的转化方面（如功能、实用性和道德组成部分）几乎没有指导。 方法 为了解决这一差距并创建一个评估现实世界系统的框架，一个国际团队开发了一个以转化为重点的评估框架，称为“医疗保健 AI 的转化评估 (TEHAI)”。对文献的批判性回顾评估了现有的评估和报告框架和差距。接下来，使用健康技术评估和转化原则，确定了要考虑的报告组成部分。由八名专家组成的国际小组对这些组成部分进行了独立审查，以达成共识，将其纳入最终框架。结果 TEHAI 包括三个主要组成部分：能力、实用性和采用。对模型开发和部署的转化和伦理特征的重视使 TEHAI 有别于其他评估工具。讨论 现有报告或评估框架的一个主要限制是其重点狭窄。具体而言，评估组件可应用于 AI 系统开发和部署的任何阶段。由于 TEHAI 在转化研究模型中有着坚实的基础，并且强调安全性、转化价值和普遍性，因此它不仅具有理论基础，而且在评估现实世界系统方面也有实际应用。结论 用于开发 TEHAI 的转化研究理论方法不仅应将其应用于研究环境中的临床 AI 评估，还应更广泛地用于指导对工作临床系统的评估。