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斯里尼瓦瑟·拉马努金 - 数学家，因...而闻名
助理教授 数学系，SL Bawa DAV 学院，巴塔拉 摘要 斯里尼瓦萨·拉马努金是一位印度数学家，以其在数论、连分数和无穷级数方面的开创性贡献而闻名，他仍然是数学史上最具影响力的人物之一。拉马努金 1887 年出生于殖民地印度，他基本上是自学成才，尽管受过的正规教育有限，但他还是发展了自己的数学理论。他早期在配分函数、高度合数和模形式性质方面的工作为数论的重大进步铺平了道路。拉马努金与英国数学家 GH 哈代的合作尤为卓有成效，从而发展了几个数学概念，包括著名的哈代-拉马努金数。他在无穷级数方面的工作，尤其是他的快速收敛到圆周率的级数，对数学分析和计算算法产生了深远的影响。尽管拉马努金的一生很短暂——32 岁便去世——但他的发现仍然激励着当代数学研究，尤其是在密码学、统计力学和计算机科学等领域。本文探讨了拉马努金的一生、他在数学方面的主要贡献以及他对现代数学的持久影响，展示了他的工作成果的持久遗产及其在数论和数学计算领域的相关性。
2024 Sri Lanka-演示
该计划旨在改善斯里兰卡学生的科学，技术，工程和数学（STEM）知识，已发起了其最新的创新计划，名为“图书馆的Coderdojo”。Dojo是一个免费的，全球，志愿者的基于社区的编程俱乐部，适合他们可以学习编码，建立网站或创建应用程序或游戏的年轻人。它们是年轻人在非正式，创造性，安全和社交环境中探索技术的空间。CoderDojo会议通常是淘汰的人，因此年轻人可以在有趣的社交空间中进行协作和编码。
国际高级计划/提案呼吁
国家技术纺织品任务在2020-21至2023-24期间有效，此后它将进入日落阶段。所有批准用于国家技术纺织品任务的研究目标都定义了目标年份，即纤维水平的基础研究2021-22，应用和产品开发为2022-23。必须牢记任务目标年的研究建议，以便在目标年份内获得每个研究活动的期望结果。
sr.no.作者标题1 Donovan，John J System编程2 Hutchison，R.C编程Intel 80386 3 Grover，P.S计算机编程基本4 NEI
sr.no.Author Title 1 Donovan, John J System programming 2 Hutchison,R.C Programming the intel 80386 3 Grover, P.S Computer programming in BASIC 4 Neibauer, Alan R Word perfact tips and tricks 5 Oliver, P.C Data processing and information technology 6 Kelly-Bootle, Stan Mastering quick C 7 Jorgensen,C Mastering 1 2 3 8 Lunsford, E. Michael Advanced techniques in Lotus 1-2-3- 9 Krumm, Rob Word perfect 4.2 power tools 10 Sanders, Donald H. Computers today 11 Shapiro , Staurt C LISP an interactive approach 12 Meijer , anton Computer network architectures 13 Gehani, R. R. C : an advanced introduction 14 Murray, William H 80386/80286 assembly language programming 15 Hergert , Douglas Microsoft quick BASIC 16 Muster , John UNIX power utilities for power users 17 Rosen, Arnold Word处理18 GEHANI，NARAIN C用于个人计算机19 Radeliffe，Robert A百科全书C 20 Mecdormott，Mecdormott，Vern高级基本基本步骤21，步骤21 philphakis，通过COBOL 22 DETMER，RICHARD C. RICHARD C. RICHARD C.集会语言编程的基础23 McDermott，Vern Mcdermott，Vern Mcder by Step 22 26 Gehani，Narain Advanced C 27 Maynard，J计算机编程简单28 AHO，Alfred.V数据结构和算法29 Rich，Elaine Pascal，机器编程介绍30 Rich 30 Rich，Elaine人工智能31 Nillson，N J.Principles of Artificial Intelligence 32 Rajaraman, V. Analog computation &stimulation 33 Beheshti, H.M Data processing a user's approach 34 Khan ,E.H Computer and data processing with Basic 35 Walker, R.S Understanding computer science applications 36 Steven, Alastair Turbo C memory resident utilities 37 Gottfried, B S Programming with advanced structured Cobol 38 Jain, V K Computer for beginners 39亨特（Hunt），罗杰（Roger T）计算机和常识40法语，C.S计算机研究41 Hall，Patrick J如何在LISP 42 Lipschuk中求解它，由Fortran 77 43 Newcomer，L.R编程，PL/ SQL/ FONIGNER为初学者提供44个Scheid，F Computers and f Computer and f Computer and for 45 Lipschutz，n.m n.m n.m n.m n.m bitt bits bits bits bits bit bit bits bit bits bit 47 g。 D.A.
斯里兰卡 BBIBP-CorV 国药新冠疫苗有效性评估：一项检测阴性的病例对照研究
截至 2023 年 3 月，斯里兰卡每 100 人共接种了 187.34 剂疫苗，其中 89.3% 的研究参与者接种了两剂 BBIBP-CorV Sinopharm 疫苗。鉴于这些严格的措施和验证流程，在我们的研究中，回忆偏差和暴露错误分类的可能性很小。我们在局限性部分解决了这些考虑因素，并彻底讨论了它们对我们研究结论的潜在影响，确保对疫苗有效性进行稳健分析。2. 用于计算调整后的优势比 (OR) 和 VE 估计值的逻辑回归模型是合适的。然而，目前尚不清楚是否测试了相互作用项，特别是疫苗接种状况与年龄或合并症之间的相互作用项，这可能会影响疫苗的有效性。探索这些相互作用可以更深入地了解不同亚群如何从疫苗接种中受益。
推荐引用 推荐引用 Cruz, Jonas Preposi；Sembekova, Anara；Omirzakova, Dinara；Bolla, Srinivasa Rao；和 Balay-odao, Ejercito Mangawa (2024) “医学和健康科学学生对医学人工智能的态度和准备程度”，《健康职业教育》：第 10 卷：第 3 期，第 15 篇文章。DOI：10.55890/2452-3011.1296 可从以下网址获取：https://hpe.researchcommons.org/journal/vol10/iss3/15
目的：本研究评估了医学和健康科学专业学生对人工智能的总体态度和医学人工智能准备情况，并研究了影响学生医学人工智能准备情况的因素。方法：对医学和健康科学专业学生进行了描述性横断面定量在线调查。我们使用“人工智能总体态度量表”（GAAIS）来评估学生的人工智能态度，并使用“医学生医学人工智能准备量表”（MAIRS-MS）来衡量学生对医学人工智能的准备情况。结果：几乎所有学生都没有接受过/参加过医学院（95.3%）或医学院以外（85.0%）的任何人工智能教育经历，他们中的大多数人从媒体（74.8%）获得有关人工智能的信息。学生们报告说他们对人工智能及其在医疗保健中的应用了解甚少。学生对人工智能表现出消极到中立的总体态度，对医学人工智能的总体准备程度较差。对医疗保健中人工智能应用的了解和对人工智能的普遍积极态度与学生对医学人工智能的准备程度提高有关。结论：研究结果可以为教育政策制定者和医学与健康科学教授提供有关在医学院创建、引入和整合涉及人工智能的新课程内容的信息。在医学和健康科学课程中加入医学人工智能内容将提高学生的准备程度，并提高其在更高级患者护理中的应用。
博士Sri-Rajasekhar（Raj）Kothapalli
Sri-Rajasekhar博士（Raj）Kothapalli副教授，宾夕法尼亚州立大学生物医学工程系摘要高级高级多模式成像技术，为研究临床前模型中的复杂疾病机制提供了一种有力的方法，并在临床模型中显着增强了诊断和治疗诊断和治疗方法。虽然传统的多模式成像模式，例如磁共振成像，正电子发射断层扫描和X射线计算机断层扫描术使它们具有很大的临床相关性，但它们的庞大性质和高成本使它们在护理点应用中变得不切实际。此外，这些方式通常缺乏必要的时空分辨率，无法有效捕获生物中的动态事件。为了解决这些局限性，我们开发了新型的多模式光学，超声和光声成像系统，并将它们与基于模型的机器学习工具集成在一起，以提供互补的对比度，可扩展的分辨率和增强的图像质量。在本次演讲中，我将介绍涵盖癌症，神经系统和血管疾病的临床前和临床应用的多模式成像结果。这包括（i）使用经直肠内窥镜的（i）人类前列腺癌分子成像； （ii）开发用于诊断资源不良环境中周围动脉疾病的便携式系统； （iii）研究临床前啮齿动物模型中的脑癌机制； （iv）使用多模式显微镜研究超声神经调节的机制。他获得了博士学位。在Lihong Wang博士的指导下，2009年在圣路易斯华盛顿大学获得生物医学工程学博士学位。在多模式学习和仪器界面上的这些生物医学创新使我们能够开创精确成像的新时代，以改善疾病的理解和患者护理。传记：Raj Kothapalli博士是宾夕法尼亚州立大学生物医学工程系和宾夕法尼亚州立癌症研究所的副教授。从2009年到2013年，他接受了斯坦福大学分子成像计划中Sam Gambhir博士的博士后培训。Kothapalli博士于2014年至2016年在斯坦福大学放射学系教练，在此期间他进行了首个人类光声前列腺成像研究。自2017年以来，他领导了宾夕法尼亚州立大学的生物光谱和超声成像实验室，该实验室的重点是开发新型的多模式成像策略，结合了光学，超声和光声技术。Kothapalli博士获得了彼得·迈克尔基金会（Sir Peter Michael Foundation）（2009年至2012年），2014年的K99-R00 NIH途径授予独立奖和2023年的NSF职业奖的Hamalainen Peter Michael Postdoctoral奖学金。
。如何引用本文：N. Deepalakshmi、M. Sree Lakshmi (2024) 社会企业家精神的创新模式：平衡利润与社会影响。
摘要 本文探讨了社会创业中有效平衡盈利能力与社会影响的创新模式。社会创业是一个将商业目标与社会目标相结合的领域，近年来，它作为解决紧迫社会问题的可行方法，获得了极大的关注。本文分析了各种模式，包括混合组织、公益公司和社会企业，强调了它们在创造收入的同时提供可衡量的社会效益的独特策略。该研究考察了来自不同行业的案例研究，说明了社会企业家如何成功地将商业实践与社会使命结合起来。通过采用社会影响债券和众筹等创新融资机制，这些企业家在吸引投资的同时，仍致力于实现其社会目标。此外，本文还讨论了技术在扩大社会影响方面的作用，强调了数字平台如何增强受益人的影响力和参与度。此外，该研究还确定了社会企业家面临的挑战，包括保持财务可持续性和有效衡量社会影响。它强调了采用系统思维方法来应对这些挑战并促进长期成功的重要性。研究结果表明，创新型社会创业模式不仅能创造经济价值，还能推动重大社会变革，成为当代社会格局中的重要参与者。本文通过全面概述协调利润与社会影响的创新模式，为日益增多的社会创业文献做出了贡献。它呼吁进一步研究这些模式的动态及其在日益复杂的全球环境中促进可持续发展的潜力。关键词：社会创业、创新模式、盈利能力、社会影响、混合组织、公益公司、社会企业、融资机制、社会影响债券、众筹、社会影响技术、财务可持续性、衡量社会影响、系统思维、可持续发展
