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开放访问于2024年12月31日发布，引用Sreejeesh，Sg。，Sakthivel，R。等，2024。
抽象医学超声成像是医学领域中普遍的诊断工具。波束形成是一种信号处理方法，用于提高成像系统的功效，尤其是在医学超声成像中。Ultrafast（uf）束构算法（BAS）旨在提高光束成型操作的速度和效率。超声成像算法已设计为增强超声成像的质量和效率。本文将概述有关UF医学超声算法的研究。我们还将探索UF波束成形算法领域的一些最新发展。本文讨论了用于医疗超声成像的UF-BA的开发和实施。传统的波束形成技术是计算密集型的，并限制了超声系统的实时成像能力。文章中讨论的算法利用现代平行计算体系结构来减少处理时间，同时显着保持图像质量。本文使用模拟和准确的数据对算法在处理时间和图像质量方面的性能进行了详细的分析。本文讨论了各种UF-BA如何提供实时高质量图像，以促进医学超声成像中的新颖用途。这些算法在临床使用和未来的研究轨迹上的前瞻性优势也得到了研究。关键字：超快速成像，超快光束形成器，平行波束形式，实时成像，信号处理，高帧速率，高性能计算，超声成像，平行计算，计算效率，快速成像，超分辨率成像。
。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
Priti Gupta 博士 1*、Chakrala Sreelatha 博士 2、A. Latha 3、Shilpi Raj 博士 4、Aparna Singh 博士 5 1* 经济学系研究生助理教授，Bhupendra Narayan Mandal 大学（西校区）研究生中心，Saharsa，比哈尔邦，852201 2 统计学系助理教授，Rajendra 大学，Pragna vihar，Balangir 区，Odisha，邮编：767002 3 数学系助理教授，KSR 工程学院，Tiruchengode，Namakkal Dt，邮编：637215 4 助理教授，Amity 商学院，Amity 大学巴特那，Rupaspur，巴特那，比哈尔邦，邮编：801503 5 博士后研究员（PDF），贝拿勒斯印度教大学管理学院，瓦拉纳西 IM，Banaras Hindu大学，兰卡，瓦拉纳西，邮编：221005 引用：Priti Gupta 博士等人 (2024) 探索教育的未来：人工智能对师生关系的影响，教育管理：理论与实践，30(4)，6006-6013，Doi：10.53555/kuey.v30i4.2332
Priti Gupta 博士 1*、Chakrala Sreelatha 博士 2、A. Latha 3、Shilpi Raj 博士 4、Aparna Singh 博士 5 1* 经济学系研究生助理教授，Bhupendra Narayan Mandal 大学（西校区）研究生中心，Saharsa，比哈尔邦，852201 2 统计学系助理教授，Rajendra 大学，Pragna vihar，Balangir 区，Odisha，邮编：767002 3 数学系助理教授，KSR 工程学院，Tiruchengode，Namakkal Dt，邮编：637215 4 助理教授，Amity 商学院，Amity 大学巴特那，Rupaspur，巴特那，比哈尔邦，邮编：801503 5 博士后研究员（PDF），贝拿勒斯印度教大学管理学院，瓦拉纳西 IM，Banaras Hindu大学，兰卡，瓦拉纳西，邮编：221005 引用：Priti Gupta 博士等人 (2024) 探索教育的未来：人工智能对师生关系的影响，教育管理：理论与实践，30(4)，6006-6013，Doi：10.53555/kuey.v30i4.2332
使用机器学习Sreekumari S 1，Rajni Bhalla 1和Geetha Ganesan 2
抽象的心脏是负责整个身体循环血液的主要器官，在社会中引起的心脏病引起了极大的关注。诊断心脏病给医生带来了重大挑战。研究人员已经探索了多种预测方法来解决此问题。这些预测的准确性仍然是关键的考虑因素。在这项研究中，我们专注于五种不同的机器学习算法，包括随机森林，决策树分类器，逻辑回归，k-neartiment邻居分类器以及带有网格搜索的决策树分类器。此外，我们开发了一个合奏模型，其主要目标是准确预测心脏病。我们的分析利用了Kaggle的心脏病数据集，在检查的五种算法中，决策树分类器的精度最高为92％。这一发现突出了其在预测心脏病方面的有效性。
一种控制基于 CRISPR 技术的半衰期的分子胶水方法 Vedagopuram Sreekanth 1,2,3 , Max Jan 4,5,6 , Kevin T. Zhao 7,8,9 ,
控制基于 CRISPR 的技术半衰期的分子胶方法 Vedagopuram Sreekanth 1,2,3 , Max Jan 4,5,6 , Kevin T. Zhao 7,8,9 , Donghyun Lim 1,2,3 , Jessie R. Davis 7,8,9 , Marie McConkey 5 , Veronica Kovalcik 5 , Sam Barkal 10,11 , Benjamin K. Law 1,2,3 , James Fife 10,11 , Ruilin Tian 12,13 , Michael E. Vinyard 8,14,15,16 , Basheer Becerra 14,15,16 , Martin Kampmann 12,13 , Richard I. Sherwood 10,11,17 , Luca Pinello 14,15,16 , David R. Liu 7,8,9, Benjamin L. Ebert 4,5,18 和 Amit Choudhary 1,2,3,* 1 麻省理工学院和哈佛大学 Broad 研究所化学生物学和治疗科学项目，美国马萨诸塞州剑桥 02142 2 布莱根妇女医院肾医学和工程部，美国马萨诸塞州波士顿 02115 3 哈佛医学院医学系，美国马萨诸塞州波士顿 02115 4 哈佛大学和麻省理工学院 Broad 研究所，美国马萨诸塞州剑桥 02142 5 丹娜—法伯癌症研究所肿瘤内科系，美国马萨诸塞州波士顿 02215 6 麻省总医院病理学系，美国马萨诸塞州波士顿 02114 7 哈佛大学和麻省理工学院 Broad 研究所 Merkin 医疗变革技术研究所，美国马萨诸塞州剑桥 8 哈佛大学化学与化学生物学系，美国马萨诸塞州剑桥 9 哈佛大学霍华德休斯医学研究所，美国 10 哈佛医学院医学系，美国马萨诸塞州波士顿 02115 11 布莱根妇女医院医学系遗传学分部，美国马萨诸塞州波士顿 02115 12 加利福尼亚大学旧金山分校生物化学和生物物理系神经退行性疾病研究所，美国加利福尼亚州旧金山 94158 13 陈-扎克伯格生物中心，美国加利福尼亚州旧金山 94158 14 麻省总医院分子病理学科，美国马萨诸塞州查尔斯顿 15 哈佛医学院病理学系，美国马萨诸塞州波士顿 16 哈佛大学和麻省理工学院布罗德研究所，美国马萨诸塞州剑桥。 17 荷兰皇家艺术与科学学院 (KNAW) Hubrecht 发育生物学和干细胞研究所，乌得勒支，荷兰 18 霍华德休斯医学研究所，丹娜法伯癌症研究所，美国马萨诸塞州波士顿 02215 *通讯作者：Amit Choudhary 化学生物学和治疗科学计划 麻省理工学院和哈佛大学 Broad 研究所 415 Main Street, Rm 3012 马萨诸塞州剑桥 02142 电话：(617)714-7445 传真：(617)715-8969 电子邮件：achoudhary@bwh.harvard.edu
一种高效的基于内容的医学图像检索系统，用于脑肿瘤诊断的临床决策支持 Sreekanth Puli #1 , M.James Stephen
摘要 - 准确诊断对于成功治疗脑肿瘤至关重要。基于内容的医学图像检索 (CBMIR) 可以通过从医学图像数据库中检索相似图像来帮助放射科医生进行诊断。这里提出了一种用于脑肿瘤的新方法 CBMIR。磁共振成像 (MRI) 最常用于对脑肿瘤进行成像。在图像采集过程中，由于患者的移动，MRI 图像可能会错位，并且 MRI 图像的低级语义可能与脑肿瘤的高级语义不符，对于使用的两级 CBMIR 系统，首先使用全局特征（圆度、不规则性和纹理特征）将脑肿瘤查询图像分类（使用 SVM 和 ANN）为癌性和非癌性肿瘤，然后使用局部特征搜索具有已识别类别的最相似图像。该实验已在 294 张脑 MRI 图像上进行，并对分类结果与准确率、准确率和召回率进行了比较。关键词 - CBMIR、脑 MRI、全局特征、LBP、ANN、SVM。
新型波音飞机：项目计划 - Sreeshob Anand
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