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资源人员专家教师将来自国际机构、知名学术机构、印度理工学院马德拉斯分校、印度理工学院孟买分校、印度政治经济学学院维扎格分校、印度理工学院瓦兰加分校
资源人员专家教师将来自国际机构、知名学术机构、印度理工学院马德拉斯分校、印度理工学院孟买分校、印度政治经济学学院维扎格分校、印度理工学院瓦朗加尔分校和印度理工学院卡纳塔克分校以及来自霍尼韦尔、西门子和横河电机的行业/公司专业人士。 参与资格 FDP 更具优势，因此向 AICTE 认可机构的教师、研究生和博士研究人员、行业/研发组织/顾问人员、主办机构的参与者开放。 课程费用 没有注册费，但必须进行注册确认。 出勤率至少为 80%、考试成绩合格率为 70% 并提交了对参加 FDP 的反馈的参与者颁发证书。有关更多详细信息，请参阅此链接 https://atalacademy.aicte- india.org/FAQs 席位数量：最低 100 人 申请方式：参与者必须通过 AICTE ATAL 注册链接申请 https://atalacademy.aicte-india.org/signup 选择标准：按照 AICTE ATAL 指南和先到先得的原则。 联系方式 TK Radhakrishnan 博士，教授（HAG），化学工程系。手机号码：9488451677 K. Sankar 博士，助理教授，化学工程系手机号码：7427960065 电子邮件：radha@nitt.edu，地址：化学工程系，Tanjore-Trichy 高速公路，Thuvakudi，国家理工学院 Tiruchirappalli – 620015，泰米尔纳德邦，印度
2025-03-05草案：学术图书馆工作者的AI能力
3 Hervieux，S。和Wheatley，A。（2024）。建立AI扫盲框架：指导图书馆员和当前信息素养工具的观点[白皮书]。选择。https://www.choice360.org/research/white-paper-building-an-ai-literacy-framework-framework-perpspectives- from-Instruction-librarians-librarians and-corrent-current-corrent-information-enformation-information-formation-literacy-literacy-torlacy-tools/https://www.choice360.org/research/white-paper-building-an-ai-literacy-framework-framework-perpspectives- from-Instruction-librarians-librarians and-corrent-current-corrent-information-enformation-information-formation-literacy-literacy-torlacy-tools/
肯特学术资料库
* 通讯作者，电子邮箱：wuz2015@mail.xjtu.edu.cn (Z. Wu)。摘要：解决传统能源危机和环境问题的迫切需要加速能源结构转型。然而，可再生能源的多变性对满足复杂的实际能源需求提出了挑战。为了解决这个问题，建设一个多功能的大型固定式储能系统被认为是一种有效的解决方案。本文批判性地研究了电池和氢混合储能系统。这两种技术都面临着阻碍它们完全满足未来储能需求的局限性，例如在有限的空间内实现大容量存储、快速响应的频繁存储以及无损耗的连续存储。电池具有快速响应（<1 s）和高效率（> 90％）的特点，在频繁的短时间储能方面表现出色。然而，自放电率（> 1％）和容量损失（~20％）等限制限制了它们在长时储能中的应用。氢能作为一种潜在的能源载体，能量密度高、状态稳定、损耗低，适合大规模、长时储能。然而，由于其储能效率低（~50%），不适合频繁储能。正在进行的研究表明，电池和氢混合储能系统可以结合两种技术的优势，满足日益增长的大规模、长时储能需求。为了评估它们的应用潜力，本文使用提出的关键性能指标对这两种储能技术的研究现状进行了详细的分析。此外，从多个角度概述了电池和氢混合储能系统面向应用的未来方向和挑战，为先进储能系统的发展提供指导。亮点：⚫回顾了电池和氢混合储能系统的面向应用的储能系统。⚫提出了一系列先进储能系统的关键性能指标。 ⚫ 在可再生能源存储情况下，电池和氢混合储能系统（0.626 美元/千瓦时）比电池储能系统（2.68 美元/千瓦时）更具成本竞争力。⚫ 总结了多功能大型固定式电池和氢混合储能系统的挑战。关键词：混合储能系统、电池、氢、固定式、大型、多功能。
口服粘膜免疫：停止扩散大流行病毒的最终策略 由TLR7和TLR9介导的氧化态和先天免疫的作用在狼疮肾炎中 洞悉用于新型分子发现的光合微生物的共培养和增强的专业代谢产物 胰岛素抵抗在冠状动脉疾病患者中冠状动脉搭桥术后并发症发展中的作用 与废物管理计划的闭环供应链中的决策：制造商的背包活动和政府的再制造补贴 口腔癌中的DNA氧化损伤：8-羟基-2 免疫和代谢在主动脉夹层中的独立和互动作用 阿尔茨海默氏病的血液 - 脑屏障崩溃
全球大流行很可能是通过人畜共患病传播到人类的，其中呼吸道病毒感染与粘膜系统相关的气道。在已知的大流行中，五个是由包括当前正在进行的冠状病毒2019（Covid-19）在内的呼吸道病毒引发的。在疫苗开发和治疗剂中的惊人进步有助于改善传染剂的死亡率和发病率。然而，生物体复制和病毒通过粘膜组织传播，不能由肠胃外疫苗直接控制。需要一种新型的缓解策略，以引起强大的粘膜保护并广泛中和活动以阻碍病毒进入机制并抑制传播。本综述着重于口腔粘膜，这是病毒传播的关键部位，也是引起无菌免疫力的有希望的靶标。除了审查人畜共患病毒病毒和口腔粘膜组织发起的历史大流传学外，我们还讨论了口服免疫反应的独特特征。我们解决了与开发新型治疗剂有关以在粘膜水平引起保护性免疫的障碍和新的前景，以最终控制传播。
肯特学术资料库
对长期意识障碍 (pDOC) 患者提供准确的预后仍然是一个临床挑战。大型横断面研究已经证明了使用高密度脑电图 (hdEEG) 测量的功能性大脑网络的诊断和预后价值。尽管如此，这些神经测量的预后价值尚未通过纵向随访进行评估。我们通过评估 hdEEG 预测长期行为结果的效用来解决这一差距，采用从一组患者中收集的纵向数据，这些患者在两年的时间内通过床边的静息 hdEEG 和昏迷恢复量表修订版 (CRS-R) 进行系统评估。我们使用典型相关分析将临床（包括 CRS-R 评分与人口统计变量相结合）和 hdEEG 变量相互关联。该分析显示，患者的年龄、hdEEG θ 波段功率和 alpha 波段连接对 hdEEG 与临床变量之间的关系贡献最为显著。此外，我们发现，评估时记录的 hdEEG 测量结果增强了临床测量结果，有助于预测下次评估时的 CRS-R 分数。此外，hdEEG 变化率不仅可以预测 CRS-R 分数的后续变化，而且在预测能力方面也优于临床测量结果。总之，这些发现表明，功能性大脑网络的改善先于 pDOC 的行为意识变化。我们在此证明，在专科护理院进行的床边 hdEEG 评估是可行的，具有临床实用性，并且可以补充临床知识和系统性行为评估，以指导预后和护理。
24-25 LHS HIDOE 学术计划
4B. 误解 MTSS 的含义，不愿意付出额外的努力来支持课堂上的 1 至 3 级学生。4C. 没有足够的系统来解决学习差距或没有遵循既定的系统：没有对学生数据进行充分分析以确定学生的需求。4D. 学校规则和后果的执行与学校实践不一致。4E. 缺乏承诺/不愿意制定和实施有效的 RtI 计划。4F. 在分析数据时，很少根据学生的需求进行区分教学。4G. 对数据循环过程的误解仍然存在。数据循环没有规划，大多是为了合规而进行的。很少根据学生数据调整教学。
疫情时期的通胀驱动因素和全球溢出效应
我们采用多国多部门新凯恩斯主义模型来分析推动大流行时代通货膨胀的因素。该模型结合了部门特定冲击和总体冲击，这些冲击通过全球贸易和生产网络传播并产生供需失衡，从而导致通货膨胀和溢出效应。基线定量分析匹配了美国、欧元区、中国和俄罗斯等样本国家的总体和部门价格和工资变化。我们的研究结果表明，供应链瓶颈引发了 2020 年的通货膨胀，随后 2021 年至 2022 年总需求冲击推动价格飙升，能源价格上涨加剧了这一情况。JEL 分类：E2、E3、E6、F1、F4 关键词：通货膨胀、国际溢出效应、全球生产网络 _________________ Giovanni：纽约联邦储备银行，CEPR（电子邮件：julian.digiovanni@ny.frb.org）。Silva：波士顿联邦储备银行（电子邮件：asilvub@gmail.com）。 Kalemli-Özcan：布朗大学、CEPR、NBER（电子邮件：sebnemkalemli-ozcan@brown.edu）。Yıldırım：哈佛大学、Koç 大学（电子邮件：muhammed_yildirim@hks.harvard.edu）。作者感谢讨论者 Gianluca Benigno、Mishel Ghassibe、Andrea Raffo、John Romalis、2023 年意大利银行-欧洲央行-世界银行“全球经济中的贸易、价值链和金融联系”研讨会的参与者、《国际经济学杂志》国际经济学暑期学校（2023 年版）、澳大利亚储备银行年会（2023 年）和第 8 届 NBU-NBP 年度研究会议（2024 年）的深刻评论。本文介绍了初步研究结果，并分发给经济学家和其他感兴趣的读者，仅用于激发讨论和征求评论。本文表达的观点为作者的观点，并不一定反映纽约联邦储备银行或联邦储备系统的立场。任何错误或遗漏均由作者负责。如需查看作者的披露声明，请访问 https://www.newyorkfed.org/research/staff_reports/sr1080.html。
学术手册B.Tech计划
模块1：矩阵和应用程序 - 矩阵：矩阵操作 - 附加，标量乘法，乘法，转置，伴随及其属性；线性方程和高斯消除，决定因素及其特性的系统；克莱默的统治；向量空间：子空间，线性依赖/独立性，基础，维度，r^n的标准基础，线性变换，线性变换的矩阵，基础和相似性的变化，rank-nullity定理；内部产物空间，革兰氏阴性过程和正统基础，特征值和特征向量，特征多项式，对角线化。模块2：单个变量的差分计算函数：函数和先验函数；限制，连续性和不同性；平均价值定理，泰勒和麦克拉林的定理；参数方程和极坐标。几个变量的函数：部分分化；总分，欧拉的定理和概括；
学术计划指南NHS 24-25.Docx
●通识教育发展（GED）测试通用教育发展（GED）为通过语言艺术（阅读和写作），社会研究，科学和数学的一系列考验的学生提供了高中等效文凭。雇主和学院接受GED考试作为高中文凭的等同。在每个学科领域进行测试，学生必须通过所有主题区域测试才能获得GED等效证书。可以通过Marin或NUSD成人学院获得测试准备计划。有资格参加通识教育发展（GED）考试，学生必须是：✔18岁或在他/她18岁生日的60天内✔在他/她毕业后的60天内，如果他/她遵循正常课程
在快速发展的大流行中部署人工智能模型的挑战
胡一鹏 1,2,4 约瑟夫·雅各布 1,3 杰弗里·JM·帕克 1,5,6 大卫·J·霍克斯 1,2,4 约翰·R·赫斯特 3 丹奈尔·斯托亚诺夫 1,2,5 1 伦敦大学学院医学图像计算中心，2 威康/EPSRC 介入和外科科学中心，3 伦敦大学学院呼吸科，4 医学物理和生物医学工程系，5 计算机科学系，伦敦大学学院，Gower Street，伦敦 WC1E 6BT，英国 6 Bioxydyn Limited，Pencroft Way，曼彻斯特，M15 6SZ，英国 通信：yipeng.hu@ucl.ac.uk 由严重急性呼吸系统综合症冠状病毒 2 引起的 COVID-19 大流行，发生在一个被基于大数据、计算能力和神经网络的人工智能（AI）迅速改变的世界。近年来，这些网络的目光越来越多地转向医疗保健领域的应用。COVID-19 是一种全球性疾病，对健康和经济造成破坏，或许不可避免地会吸引全球学术界和工业界的计算机科学家的关注和资源。AI 支持应对疫情的潜力已在广泛的临床和社会挑战 [1] 中提出，包括疾病预测、监测和抗病毒药物发现。随着疫情对世界人民、工业和经济的影响不断扩大，这种情况可能会持续下去，但对当前疫情的一个令人惊讶的观察是，迄今为止，AI 在 COVID-19 管理中的影响有限。本通讯重点探讨了在前线医疗服务中未能成功采用为 COVID-19 诊断和预后开发的 AI 模型的潜在原因。我们强调了模型在疫情的不同阶段必须解决的不断变化的临床需求，并解释了将模型转化为反映当地医疗环境的重要性。我们认为，基础研究和应用研究对于加速人工智能模型的潜力都至关重要，在迅速发展的疫情期间尤其如此。 从这个角度看，对 COVID-19 的反应，或许可以让我们一窥全球科学界应如何应对未来的疾病爆发，以更有效地应对。