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赫特福德郡 hct.csaisherts@nhs.net 剑桥/PB hct.csaiscambspb@nhs.net 诺福克 hct.csaisnorfolk@nhs.net 萨福克 Hct.csaissuffolk@nhs.net BLMK hct.csaisblmk@nhs
同意书 您与孩子讨论并填写同意书非常重要。请注意，如果我们没有收到填写完整的电子同意书，我们将根据 Gillick 能力框架对每个年轻人进行个人评估。他们可能会被邀请自行同意接种上述疫苗，前提是他们能够证明自己了解应接种的疫苗。最终，同意或拒绝的决定权在于年轻人，前提是他们了解同意所涉及的问题。
使用节点 MCU 和 IoT 为家庭构建智能 LPG 监控和警报系统 Shweta Suryavanshi 1,*、Vaishnavi Tarade 2、Prajwal Dawbhat
摘要 “带气体泄漏检测的智能 LPG 和 MNGL 气体监控系统”项目旨在提高液化石油气 (LPG) 和马哈拉施特拉邦天然气有限公司 (MNGL) 配送系统的安全性和效率。LPG 和 MNGL 广泛用于烹饪和取暖，因此确保其安全处理和配送至关重要。气体泄漏可能导致危及生命的情况和环境危害。该项目提出了一种全面的解决方案，用于监控天然气供应、检测泄漏并提供实时警报以防止事故发生。该系统还集成了安装在 MNGL 仪表上的摄像头模块，以特定间隔捕捉图像以进行准确计费，并通过专用移动应用程序实现自动预订。结合气体泄漏检测功能和实时警报以及主电源和调节器的自动关闭，为拟议系统增加了安全性。这有助于防止潜在危险并确保用户安全。这项安全措施旨在防止潜在危险并保护用户和财产。该移动应用程序为用户提供有关天然气消耗、仪表读数和账单详细信息的实时信息，并通过集成网关提供无缝账单支付平台。关键词：节点 MCU、物联网 (IoT)、LPG、MQ3 传感器、人工智能简介
基于人工智能的结构健康监测的专利计量分析 Pradnya DESAI 1,*、Sayali SANDBHOR 2,*、Amit Kant KAUSHIK 3、Ajit PATIL 4、Vaishnavi DABIR 5 1 研究学者，土木工程系，共生技术学院，共生国际（同等大学），印度浦那。 2 副教授兼土木工程系主任，共生技术学院，共生国际（同等大学），印度浦那。 3 助理教授，建筑与建筑环境系，诺森比亚大学纽卡斯尔，英国 4 助理教授兼土木工程系主任，DYPU，印度浦那。 5 美国佐治亚州 Green Cube Consulting LLC 首席顾问 * 通讯作者：sayali.sandbhor@sitpune.edu.in , pradnya.desai.phd2022@sitpune.edu.in
基于人工智能的结构健康监测的专利计量分析 Pradnya DESAI 1,*、Sayali SANDBHOR 2,*、Amit Kant KAUSHIK 3、Ajit PATIL 4、Vaishnavi DABIR 5 1 研究学者，土木工程系，共生技术学院，共生国际（同等大学），印度浦那。 2 副教授兼土木工程系主任，共生技术学院，共生国际（同等大学），印度浦那。 3 助理教授，建筑与建筑环境系，诺森比亚大学纽卡斯尔，英国 4 助理教授兼土木工程系主任，DYPU，印度浦那。 5 美国佐治亚州 Green Cube Consulting LLC 首席顾问 * 通讯作者：sayali.sandbhor@sitpune.edu.in , pradnya.desai.phd2022@sitpune.edu.in
b"作者姓名：Divyanshu Tak 1,2, ；Biniam A. Garomsa 1,2 ；Tafadzwa L. Chaunzwa 1,2,10 ；Anna Zapaishchykova 1,2, ；Juan Carlos Climent Pardo 1,2 ；Zezhong Ye 1,2, ；John Zielke 1,2 ；Yashwanth Ravipati 1,2 ；Sri Vajapeyam 4 ；Ceilidh Smith 2 ；Kevin X.Liu 4 ；Pratiti Bandopadhayay 4,5 ；Sabine Mueller 9 ；黄蒙德4,5,11; Tina Y. Poussaint 4,5；Benjamin H. Kann 1,2,5 * 作者隶属关系：1. 哈佛医学院麻省总医院医学人工智能 (AIM) 项目，美国马萨诸塞州波士顿 2. 哈佛医学院丹娜—法伯癌症研究所和布莱根妇女医院放射肿瘤学系，美国马萨诸塞州波士顿 3. 马斯特里赫特大学 CARIM & GROW 放射学和核医学系，荷兰马斯特里赫特 4. 波士顿儿童医院，美国马萨诸塞州波士顿 5. 丹娜—法伯癌症研究所，美国马萨诸塞州波士顿 6. 密歇根州立大学，美国密歇根州东兰辛 7. 费城儿童医院，美国费城 8. 宾夕法尼亚大学，美国宾夕法尼亚州 9. 加利福尼亚大学神经内科、神经外科和儿科系，美国旧金山 10. 纪念斯隆凯特琳癌症中心中心，纽约，美国 11. 哈佛医学院布莱根妇女医院放射科，马萨诸塞州波士顿。 * 通讯作者 通讯地址：Benjamin H. Kann，医学博士 医学人工智能 (AIM) 项目，麻省总医院布莱根，哈佛医学院，221 Longwood Avenue，Ste 442，波士顿，马萨诸塞州 02115，美国 电子邮件：Benjamin_Kann@dfci.harvard.edu 摘要 应用于脑磁共振成像 (MRI) 的人工智能 (AI) 有可能改善疾病的诊断和管理，但需要具有可泛化知识的算法，以便在各种临床场景中表现良好。到目前为止，该领域受到有限的训练数据和特定于任务的模型的限制，这些模型不能很好地应用于患者群体和医疗任务。基础模型通过利用自我监督学习、预训练和有针对性的适应，提出了一个有前途的范例来克服这些限制。在这里，我们介绍了脑成像自适应核心 (BrainIAC)，这是一种新颖的基础模型，旨在从未标记的脑 MRI 数据中学习广义表示，并作为各种下游应用适应的核心基础。我们在 48,519 个脑 MRI 上进行了广泛任务的训练和验证，证明 BrainIAC 优于局部监督训练和其他预训练模型，特别是在低数据设置和高难度任务中，允许在其他不可行的情况下应用。
b"作者姓名：Divyanshu Tak 1,2, ；Biniam A. Garomsa 1,2 ；Tafadzwa L. Chaunzwa 1,2,10 ；Anna Zapaishchykova 1,2, ；Juan Carlos Climent Pardo 1,2 ；Zezhong Ye 1,2, ；John Zielke 1,2 ；Yashwanth Ravipati 1,2 ；Sri Vajapeyam 4 ；Ceilidh Smith 2 ；Kevin X.Liu 4 ；Pratiti Bandopadhayay 4,5 ；Sabine Mueller 9 ；黄蒙德4,5,11; Tina Y. Poussaint 4,5；Benjamin H. Kann 1,2,5 * 作者隶属关系：1. 哈佛医学院麻省总医院医学人工智能 (AIM) 项目，美国马萨诸塞州波士顿 2. 哈佛医学院丹娜—法伯癌症研究所和布莱根妇女医院放射肿瘤学系，美国马萨诸塞州波士顿 3. 马斯特里赫特大学 CARIM & GROW 放射学和核医学系，荷兰马斯特里赫特 4. 波士顿儿童医院，美国马萨诸塞州波士顿 5. 丹娜—法伯癌症研究所，美国马萨诸塞州波士顿 6. 密歇根州立大学，美国密歇根州东兰辛 7. 费城儿童医院，美国费城 8. 宾夕法尼亚大学，美国宾夕法尼亚州 9. 加利福尼亚大学神经内科、神经外科和儿科系，美国旧金山 10. 纪念斯隆凯特琳癌症中心中心，纽约，美国 11. 哈佛医学院布莱根妇女医院放射科，马萨诸塞州波士顿。 * 通讯作者 通讯地址：Benjamin H. Kann，医学博士 医学人工智能 (AIM) 项目，麻省总医院布莱根，哈佛医学院，221 Longwood Avenue，Ste 442，波士顿，马萨诸塞州 02115，美国 电子邮件：Benjamin_Kann@dfci.harvard.edu 摘要 应用于脑磁共振成像 (MRI) 的人工智能 (AI) 有可能改善疾病的诊断和管理，但需要具有可泛化知识的算法，以便在各种临床场景中表现良好。到目前为止，该领域受到有限的训练数据和特定于任务的模型的限制，这些模型不能很好地应用于患者群体和医疗任务。基础模型通过利用自我监督学习、预训练和有针对性的适应，提出了一个有前途的范例来克服这些限制。在这里，我们介绍了脑成像自适应核心 (BrainIAC)，这是一种新颖的基础模型，旨在从未标记的脑 MRI 数据中学习广义表示，并作为各种下游应用适应的核心基础。我们在 48,519 个脑 MRI 上进行了广泛任务的训练和验证，证明 BrainIAC 优于局部监督训练和其他预训练模型，特别是在低数据设置和高难度任务中，允许在其他不可行的情况下应用。
Citation: Simian CHEN, Binxin DAI, Dandan ZHANG, Yuexin YANG, Hairong ZHANG, Junyu ZHANG, Di LU, Caisheng WU, Advances in intelligent mass spectrometr
[摘要]天然药物（NMS）对于治疗人类疾病至关重要。在体内有效地表征其生物活性成分一直是NM研究中的重点和挑战。高性能液相色谱高分辨率质谱（HPLC-HRMS）系统具有高灵敏度，分辨率和精度，用于进行NMS的体内分析。但是，由于NMS的复杂性，常规数据获取，采矿和处理技术通常无法满足体内NM分析的实际需求。在过去的二十年中，已经开发了基于各种原理和al-gorithms的智能光谱数据处理技术，并应用于体内分析。因此，通过依靠这些技术而无需更改仪器硬件，通过依靠这些技术来取得改进。这些改进包括增强的仪器分析灵敏度，扩展的复合分析覆盖率，智能识别和对体内化合物的非目标的表征，为研究NMS的体内代谢以及筛选药理学活性成分提供了有力的技术手段。本综述总结了过去二十年中报道的Intelem MS数据处理技术的NMS体内分析策略的研究进度。它讨论了复合结构的差异，生物样品之间的变化以及人工智能（AI）神经网络算法的应用。此外，该评论还提供了对NMS体内跟踪潜力的见解，包括筛选生物活性成分和鉴定Phar-Macokinetic Markers。目的是为NMS的体内分析提供新技术的整合和开发。
advdiff：使用扩散模型生成不受限制的对抗示例-Dai Xuelong，Liang Kaisheng，Xiao bin
•不受限制的对抗攻击旨在使用生成模型生成自然的对抗示例。•先前的攻击直接将类似PGD的梯度注入生成模型的采样，从而损害发电质量。
Shri Mata Vaishno Devi大学
1.0大学概况1.1位置1.2气候1.3连接2.0视觉，任务和目标3.0质量政策4.0有关2023-24的入学程序的重要信息5.0资格标准和入学时间5.1学术时间表5.1学术时间表5.2申请程序5.3允许录取标准（＆b.arch。）5.4授予M.Tech。，MBA，M.SC，M.A的资格标准，综合计划5.5录取授予博士学位的资格标准。程序5.6 UG程序的选择程序（B.Tech。 / B. < / div> Arch。） 5.7 M.Tech的选择程序。 计划5.8 M.Sc.，MBA，MA 5.9选择过程集成程序5.10博士选择程序的选择过程。计划5.11 NRI/外国赞助席位5.12横向进入B.Tech。 5.13入学至B.Sc. （护理）计划5.14住宅要求5.15预订政策6.0确认入学和费用6.1确认入学的程序6.2费用结构6.2费用付款方式6.3费用付款6.4费用退款规则7.0奖学金，助理职位和奖励和奖励计划7.1综合背景学生7.1的奖学金7.1 7.1级奖学金，UG和PG的学生5.4授予M.Tech。，MBA，M.SC，M.A的资格标准，综合计划5.5录取授予博士学位的资格标准。程序5.6 UG程序的选择程序（B.Tech。/ B. < / div>Arch。）5.7 M.Tech的选择程序。 计划5.8 M.Sc.，MBA，MA 5.9选择过程集成程序5.10博士选择程序的选择过程。计划5.11 NRI/外国赞助席位5.12横向进入B.Tech。 5.13入学至B.Sc. （护理）计划5.14住宅要求5.15预订政策6.0确认入学和费用6.1确认入学的程序6.2费用结构6.2费用付款方式6.3费用付款6.4费用退款规则7.0奖学金，助理职位和奖励和奖励计划7.1综合背景学生7.1的奖学金7.1 7.1级奖学金，UG和PG的学生5.7 M.Tech的选择程序。计划5.8 M.Sc.，MBA，MA 5.9选择过程集成程序5.10博士选择程序的选择过程。计划5.11 NRI/外国赞助席位5.12横向进入B.Tech。5.13入学至B.Sc.（护理）计划5.14住宅要求5.15预订政策6.0确认入学和费用6.1确认入学的程序6.2费用结构6.2费用付款方式6.3费用付款6.4费用退款规则7.0奖学金，助理职位和奖励和奖励计划7.1综合背景学生7.1的奖学金7.1 7.1级奖学金，UG和PG的学生
使用印度心理概念从吠陀的角度了解精神病干预和心理治疗Pahi Baishya研究学者（Psychol
印度的大多数精神病实践受西方精神健康和疾病概念的控制，这些观念在很大程度上忽略了宗教，家庭，东方哲学和医学在理解和管理精神病问题方面的重要性。印度是文化，语言，种族和宗教信仰的大熔炉。除了这些差异之外，还有一些共同的特征，例如印度教作为一种宗教的广泛实践，传统的家庭结构，使用过时的印度医学系统的使用以及使用诸如瑜伽和冥想之类的古老技术来控制思想的重点。在本文中，讨论了印度教，印度传统和印度医学系统如何处理思维和心理健康。该研究还重点介绍了如何将这些印度思想应用于现代精神病学实践。