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04_2025 DCE通知卡6243811
执行第1号法令。 120-DG为20/02/2025作为研究项目的一部分（由赠款资金资助）“ I3lung-Interigentive Science，具有免疫疗法的个性化肺癌的智能数据平台”（S.C.结构的医学肿瘤学1主管：结构性的基础：Filippo de Braud-de Braud-de Braud-prodagement教授：Arsela prelaj博士不再有30的30/30。欧洲格式和.pdf的简洁术语（1）的课程（1），日期和签名n。 445/2000），出于旨在获取的必要比较程序的目的：x n。 _1__偶尔的合作持续10个月，候选人必须以以下方式专门传播：
原始研究对小鼠脑肿瘤模型中血管药代动力学参数的深度学习定量
背景：动态对比增强（DCE）MRI被广泛用于评估癌症的血管灌注和渗透性。在小动物应用中，DCE MRI图像的药代动力学（PK）参数的常规建模是复杂且耗时的。这项研究旨在开发一种深度学习方法，以完全自动化动力学参数图的产生，KTRAN（体积传输系数）和VP（血浆体积比），作为基于DCE MRI的小鼠脑肿瘤模型中常规PK建模的潜在替代PK模型。方法：使用7T MRI，在U87神经胶质瘤异种移植物中进行了DCE MRI，裸鼠在原位生长。使用经典的Tofts模型以及扩展Tofts模型生成了血管通透性KTRAN和VP图。然后将这些血管通透性图作为目标图像处理到二十四层卷积神经网络（CNN）。CNN在T 1加权DCE图像上作为源图像进行了训练，并使用平行的双途径设计以捕获多尺度特征。此外，我们对乳腺癌脑转移（BCBM）小鼠模型进行了该神经胶质瘤训练的CNN的转移研究，以评估替代性脑肿瘤网络的潜力。结果：我们的数据显示了目标PK参数图和胶质瘤的相应CNN映射之间生成的KTRAN和VP映射的良好匹配。像素像素分析揭示了肿瘤内异质性渗透性，这在CNN和PK模型之间是一致的。在BCBM的转移研究中进一步证明了深度学习方法的效用。结论：由于它直接从DCE动态图像直接从无需复杂的数学建模的DCE动态图像中快速准确地估计了血管PK参数，因此深度学习方法可以作为评估肿瘤血管通透性的有效工具，以促进小动物脑肿瘤研究。
糖尿病护理和教育专家...
糖尿病自我管理教育和支持或DSME，从历史上看也称为糖尿病自我管理培训或糖尿病教育，由具有适当的证书和经验符合特定专业范围的实践范围一致的卫生专业人员进行。出于本手册的目的，使用了糖尿病护理和教育（DCE）。dce±涉及患有糖尿病前期或糖尿病和/或护理人员和专家的人，并定义为促进糖尿病和糖尿病前期的知识，技能和能力的持续过程，用于自我保健前观察者和糖尿病，以及在培训基础上进行培训，不仅可以管理或维持在健康惯例上，不仅可以管理或以外的方式来管理或以外或以外的方式进行培训，而且还可以进行培训。这是糖尿病护理综合计划的组成部分。该过程结合了患有糖尿病前期或糖尿病的人的需求，目标和生活经验，并以基于证据的标准为指导。DCE应包括实践解决问题的方法和协作护理，解决心理社会问题，生活方式的改变以及维持自我管理的策略。出于认证资格的目的，可以执行DCE流程的以下部分或所有组件以满足DCE实践经验要求：评估：确定参与者的DCE需求。此过程由参与者在教育工作者的评估和支持下领导。护理和教育计划：参与者的个性化教育计划已制定。该计划反映了参与者的自我管理目标以及当前的证据和实践指南，并包括评估结果的标准。干预措施：专家提供干预选择，以帮助参与者实现自我管理目标。持续支持：专家提供了持续支持和资源的选项。参与者选择了支持选项，以最好地满足他们的自我管理目标。参与者的进度：专家将监视和传达参与者是否实现其自我管理目标和其他结果以评估干预措施的有效性。其他评估基于整个生命周期的参与者需求。文件：专家记录了参与者健康记录中的评估，教育计划，干预和结果。服务开发/管理：DSMES服务的一部分进行的开发和行政活动。注意：在考试内容大纲的所有领域中，无论纪律，知识（以及应用该知识的能力）都是必要的。
德里技术大学
德里技术大学（DTU）是一所领先的世界一流技术大学，在国家和全球知识网络中起着至关重要的作用。它正在赋予印度的知识和创新能力之翼。拥有超过82年的“工程与技术教育”和“研究与创新”的卓越传统。dtu在2009年由德里第6号法案（2009年法案）由德里NCT大会通过的2009年第6号法案的德里政府重建。这是一所不受工作的，教学和研究大学，致力于与之相关的工程，科学，技术，管理以及联合领域以及与之相关的工程，科学，技术，管理和盟军和事务。自1941年成立以来，大学（DCATAR）的“德里理工学院”和“德里工程学院”（DCE）（DCE）（DCE）一直在为国家和全球社区提供服务，并通过在工程和技术领域提供最高质量的训练有素的人力，并以其杰出的教育而闻名。该大学目前提供各种科学，技术，管理和联盟
深度卷积神经网络的合奏比董事会认证的眼科医生更准确和可靠，在视网膜眼底照片中检测多种疾病
摘要旨在开发一种算法，以准确可靠地从眼底照片中对多种视网膜病理进行分类，并验证其针对人类专家的绩效。方法，我们训练了一个深卷积合奏（DCE），这是五个卷积神经网络（CNN）的集合，将视网膜眼底照片分类为糖尿病性视网膜病（DR），青光眼，与年龄相关的黄斑变性（AMD）和正常眼睛。CNN体系结构基于InceptionV3模型，并且在Imagenet数据集上预估计了初始权重。我们使用了来自12个公共数据集的43 055底面图像。然后在100张图像的“看不见”集上测试了五个训练有素的合奏。要求七位认证的眼科医生对这些测试图像进行分类。结果认证的眼科医生在所有类别中达到72.7％的平均准确性，而DCE的平均准确性为79.2％（p = 0.03）。与眼科医生相比，DCE对DR分类的平均F1得分平均得分更高（76.8％vs 57.5％； P = 0.01），但在统计学上更高，但统计学上不显着的F1得分的F1得分（83.9％vs 75.7％； P = 0.10）和正常（85.9％vs; amd; 85.9％vs; （73.0％vs 70.5％; p = 0.39）。DCE在准确性和自信之间具有更大的平均一致性，而自信为81.6％vs 70.3％（p <0.001）。讨论我们开发了一个深度学习模型，发现与董事会认证的眼科医生相比，它可以更准确，可靠地对四类眼底图像进行分类。这项工作提供了算法能够仅使用眼底照片对多种视网膜疾病进行准确和可靠的识别的原则证明。
轻盈飘逸：相对论量子加速辐射的简单解决方案
动态卡西米尔效应 (DCE) [1-4] 是一种著名的多学科现象，在量子场、原子物理、凝聚态和纳米技术应用，甚至天体物理学、宇宙学和引力等许多物理学领域都发挥着重要作用。DCE 的影响范围如此广泛，是因为它和盎鲁效应 [5] 一样，源于物理系统固有的量化场零点涨落。著名的理论研究 [6-8] 促成了实验（第一个是 [9]），这些实验成功验证了 DCE 的存在（见此处的教学概述：[10]）。DCE 的量子加速辐射与霍金效应 [11] 有着密切的联系，可能为引力和加速度之间的量子关系提供实验数据。研究有限能量产生的加速辐射在物理上具有很好的动机。例如，在黑洞蒸发的情况下，这是一个明显的迹象，表明演化已经完成，高能辐射已经停止，能量守恒得到维持。对于平坦 (1+1) 维时空中的一个完全反射边界点，DeWitt-Davies-Fulling 的正则移动镜像模型 [ 2 – 4 ] 可以得到简单的有限能量总产生解（例如，40 年前 Walker-Davies 的解首次得出了有限能量的产生 [ 12 ]）。最近，人们发现了几个有限能量镜像解，它们与强引力系统有着密切的联系。这些引力模拟模型被称为加速边界对应 (ABC)。无限能量 ABC 解对应于最著名的时空，例如 Schwarzschild [ 13 ]、Reissner-Nordström (RN) [ 14 ]、Kerr [ 15 ] 和 de Sitter [ 16 ]。有限能量 ABC 解紧密刻画了众所周知的有趣弯曲时空终态，包括极值黑洞（渐近均匀加速镜 [ 15 , 17 – 20 ]）、黑洞残余（渐近恒速镜 [ 21 – 26 ]）和完全黑洞蒸发（渐近零速度镜 [ 12 , 27 – 32 ]）。尽管取得了这些进展，但要找到粒子谱简单的镜像解却非常困难。只有两个已知解具有解析形式，其中一个的谱
通过可再生能源解决方案实现可持续发展......
八十多年来，德里理工大学 (DTU) 在提供优质教育和促进研究与创业方面有着辉煌的历史。德里工程学院 (DCE)（最初名为德里理工学院）成立于 1941 年，在工程与技术教育、研究和创新方面有着 83 年的卓越传统，旨在满足印度工业对训练有素、具有实践经验和扎实理论知识的技术人才的需求。德里政府根据 2009 年第 6 号法案将 DCE 改组为德里理工大学。DTU 拥有占地 164 英亩的郁郁葱葱的校园，位于印度德里 42 罗希尼 17 区附近的 Bawana 路。该大学拥有所需的自主权，可以不断发展壮大，成为世界一流的理工大学。
脑外伤后的健康相关生活质量
摘要 目的脑损伤后生活质量总体量表 (QOLIBRI-OS) 测量脑外伤 (TBI) 后的健康相关生活质量 (HRQoL)。本研究旨在推导三个欧洲国家的 QOLIBRI-OS 值集，从而计算 TBI 健康状态的效用分数。方法使用荷兰、英国和意大利的一般人群样本中的离散选择实验 (DCE) 和视觉模拟量表 (VAS) 推导 QOLIBRI-OS 值集。使用三阶段程序：(1) 定义涵盖整个严重程度范围的健康状态选择；(2) 一般人群样本使用基于网络的调查执行健康状态评估任务，其中包含三个 VAS 问题和随机选择的十六个 DCE；(3) 使用条件逻辑回归分析 DCE，然后将其锚定在 VAS 数据上。生成 QOLIBRI-OS 健康状态的效用分数，从而得出所有潜在健康状态的估计值。结果 13,623 名受访者完成了问卷调查。所有属性的权重增幅最大的是从“略微”到“完全不满意”，对 HRQoL 的影响最大。在这三个国家，“对大脑的工作方式完全不满意”应该在效用计算中获得最大权重。 结论 通过将 QOLIBRI-OS 转化为效用分数，我们使其能够应用于经济评估和人口健康的总结性衡量，可用于为决策者提供关于 TBI 患者的最佳干预措施和策略的信息。
气候变化解决方案的离散选择实验
在各个学科中，研究人员正在积极开发技术解决方案，以应对气候变化的紧迫挑战。但是，这些解决方案通常很难与最终用户获得吸引力。一个重要的采用障碍是，最终用户的偏好很少被整合到开发过程中。在没有清楚地了解这些偏好的情况下，创新可能会错过有关可用性或相关性的标记，从而限制了他们的现实影响。通过将见解纳入开发阶段的最终用户偏好中，研究人员可以对多种需求和采用率做出明智的估计。这种方法还加强了成本效益分析，尤其是在考虑如何在各种潜在解决方案之间分配公共资金时。这种明智的决策可以更好地确保资助的解决方案不仅有效，而且可以广泛采用和社会利益。离散的选择实验（DCE）提供了一种强大的混合方法计量经济学工具，该工具对于调查对新的或假设的商品和服务的偏好特别有用，例如这些解决方案尚未引入市场。在DCE中，参与者提供了一组选择，每个选择由各种属性组成。通过分析参与者如何在这些属性之间进行权衡，研究人员可以推断偏好并预测需求。例如，已使用离散选择实验来评估公众对采用电动汽车的利益。本课程将使参与者获得设计，实施，分析和报告离散选择实验的发现的技能。通过提供具有成本，范围和充电便利性等属性的选择，研究人员可以估计哪些功能引起了消费者的兴趣，从而为设计与市场需求保持一致的产品提供了关键的见解。该课程将涵盖DCE的理论基础，但主要重点将放在动手指导上。将鼓励参与者开发自己的离散选择实验，量身定制，旨在探索他们希望调查的良好或服务的偏好。在课程结束时，参与者将不仅了解理论框架，而且还将具有部署DCE的实用经验，以对消费者偏好产生可行的见解。该课程将与MA，M Phil或PhD级别的学生或知名学术机构的教师有关； IES（印度经济局），IAS（印度行政服务）和环境，森林与气候变化部的官员