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认证能源经理
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认证能源经理®培训计划
• 考生拥有印度政府能源效率局 (BEE) 颁发的 CEA 或 CEM 认证 • 考生已获得加尔各答大学 IISWBM 颁发的 MBA-PS 学位或公共系统管理硕士 (MPSM) 学位（主修能源管理）或能源管理研究生文凭（经 AICTE 批准）。 CEM 考试将在预定的在线考试窗口期间通过 ProctorU 进行，考生需具备相关经验，且拥有 (AICTE/UGC/AIU/此类机构) 认可的大学或学院的学位，并且已提前提交完整的 CEM 申请并缴纳费用，有资格参加考试。 培训研讨会费用（单位：INR）* 50000 考试费用（单位：INR）* 40000 * 加收 18% 的商品及服务税。 由申请人的 AEE 分会主席/副主席推荐的活跃 AEE 成员可享受高达 5% 的折扣
m3t：使用多平面和多板变压器
在这项研究中，我们提出了使用多平面和多层跨前（M3T）网络的三维医学图像分类器，以在3D MRI图像中对阿尔茨海默氏病（AD）进行分类。提出的网络协同委托3D CNN，2D CNN和变压器用于准确的AD分类。3D CNN用于执行本机3D表示学习，而2D CNN用于利用大型2D数据库和2D代表学习的预训练权重。使用具有感应性偏置的CNN网络有效地提取局部大脑中与AD相关的异常的信息信息。跨前网络还用于获得CNN后多平面（轴向，冠状和矢状）和多切片图像之间的注意力关系。也可以使用不感应偏置的变压器学习分布在大脑中较大区域的差异。在此期间，我们使用了来自阿尔茨海默氏病神经影像学计划（ADNI）的训练数据集，该计划总共包含4,786 3D T1加权MRI图像。对于有效数据，我们使用了来自三个不同机构的数据集：澳大利亚成像，生物标志物和生活方式旗舰研究（AIBL）（AIBL），开放访问Imaging研究（OASIS）的开放访问系列（OASIS）以及来自培训数据集中的一些ADNI数据。我们提出的M3T基于曲线（AUC）下的区域（AUC）和AD分类的分类精度，与常规的3D分类网络相结合。这项研究表示，所构成的网络M3T在多机构验证数据库中实现了最高的性能，并证明了该方法有效地将CNN和Transformer用于3D医学图像的可行性。
参与的国家科学会议...
国立大学，“ Ivan Oghienko”，物理与数学学院，KamenețPodolsk，乌克兰，博士，Conf。大学。Galina Rusu州立大学摩尔多瓦大学，数学与信息学系院长，博士，Conf。大学。MihaiLeşanu州立大学摩尔多瓦大学，生物学与教育学院院长，博士，cond.univ。Dorel Ureeche University“ Vasile Alecsandri”，科学学院，罗马尼亚Bacău，Dr。，Conf。大学。Viorica Gladchi州立大学摩尔多瓦大学，化学与化学技术学院院长，博士，cond.univ。sergiuBrînză州立大学摩尔多瓦大学法学院院长哈布博士，大学教授。Sergiu Matveev州立大学摩尔多瓦大学，历史与哲学学院的院长，博士，Conf。大学。sorin șIPOș奥拉迪大学，历史学院，国际关系，政治科学与传播科学，罗马尼亚，博士，大学教授。Georgeta Stepanov
用于鸢尾花数据的量子变分多类分类器...
摘要。量子计算机机器学习的最新进展主要得益于两项发现。将特征映射到指数级大的希尔伯特空间中使它们线性可分——量子电路仅执行线性运算。参数移位规则允许在量子硬件上轻松计算目标函数梯度——然后可以使用经典优化器来找到其最小值。这使我们能够构建一个二元变分量子分类器，它比经典分类器具有一些优势。在本文中，我们将这个想法扩展到构建多类分类器并将其应用于真实数据。介绍了一项涉及多个特征图和经典优化器以及参数化电路的不同重复的系统研究。在模拟环境和真实的 IBM 量子计算机上比较了模型的准确性。
用计算机视觉和人工智能革新医学成像
Revolutionising Medical Imaging with Computer Vision and Artificial Intelligence Edited by Seema Bhatnagar, Priyanka Narad, Rajashree Das and Debarati Paul This book first published 2024 Cambridge Scholars Publishing Lady Stephenson Library, Newcastle upon Tyne, NE6 2PA, UK British Library Cataloguing in Publication Data A catalogue record for this book is available from the British Library Copyright © 2024年，Seema Bhatnagar，Priyanka Narad，Rajashree Das，Debarati Paul和本书保留的所有权利。未经版权所有者事先许可，以任何形式或以任何形式或以任何形式（任何形式），以任何形式或以任何形式的方式，以任何形式或以任何形式）复制了本书的一部分，以任何形式或以任何形式或以任何方式传输。ISBN：978-1-0364-1061-2 ISBN（电子书）：978-1-0364-1062-9ISBN：978-1-0364-1061-2 ISBN（电子书）：978-1-0364-1062-9
苏丹顶尖 1000 名科学家 AD 科学指数 2022 ...
该新指数由 Murat ALPER 教授（医学博士）和 Cihan DÖĞER 副教授（医学博士）开发，使用 Google Scholar 中的 i10 指数、h 指数和引用分数的总数和过去 5 年的值。此外，还使用了过去 5 年的值与上述指数总值的比率。 “AD 科学指数”共使用九个参数，显示单个科学家在 12 个学科（农业和林业、艺术、设计和建筑、商业和管理、经济和计量经济学、教育、工程和技术、历史、哲学、神学、法律/法律和法律研究、医学和健康科学、自然科学、社会科学和其他）、256 个分支机构、14,191 个机构、216 个国家、10 个地区（非洲、亚洲、欧洲、北美洲、大洋洲、阿拉伯联盟、东欧与中亚地区、金砖国家、拉丁美洲和东南非共同市场）和世界范围内的排名。“AD 科学指数”是第一个也是唯一一个根据 h 指数和 i10 指数得分以及 Google 学术搜索中的引用量显示科学家总体和过去五年生产力系数的研究。除了索引和排名功能外，AD 科学指数还揭示了学术生活，并为用户提供了进行有效学术分析的机会，以审查和发现错误和不道德的个人资料、剽窃、伪造、歪曲、重复、捏造、分割、诽谤、不公平的作者身份以及学术欺凌的几种表现形式。此类分析还有助于揭示机构实施的多项政策的中长期结果，包括学术人员的就业和保留政策、工资政策、学术激励措施和科学工作环境。
机器学习驱动的糖蛋白质组学分析标识了新型糖尿病相关的糖基化生物标志物
糖基化在包括糖尿病在内的蛋白质功能和疾病进展中起着至关重要的作用。这项研究进行了全面的糖蛋白分析，比较了健康的志愿者（HV）和DM样品，并鉴定出19,374肽和2,113种蛋白质，其中11104种是糖基化的。总共将287种不同的聚糖映射到3,722个糖基化的肽，揭示了HV和DM样品之间糖基化模式的显着差异。统计分析确定了29个显着改变糖基化位点，在DM中上调了23个，在DM中下调了6个。值得注意的是，在DM中，在Prosaposin的位置215处的Glycan HexNAC（2）Hex（2）FUC（1）在DM中显着上调，标志着其首次报道的与糖尿病的关联。机器学习模型，尤其是支持向量机（SVM）和广义线性模型（GLM），在基于糖基化特征（Glycans，糖基化蛋白质和糖基化位点）区分HV和DM样品时，可以在区分HV和DM样品时获得高分类精度（〜92％：96％）。这些发现表明，改变的糖基化模式可能是糖尿病相关病理生理和治疗靶向的潜在生物标志物。
课程规格一般信息
第3-4周： - （（醛和酮）添加•藻类和酮的物理特性•醛酸和酮的酸度（？ - 氢酸度）•aldheydes的制备•酮酮的制备•酮组的特征•carbonyl and ket in carboylic and ket intepitivity•carbonigitivity•carbonigientive•ket hepitivity•相对性化的反应性•ketone•ketone•亲核添加反应a。用水[Geminal Diols）] b。与HCN [氰基氢素形成] c。与grignard试剂[酒精形成] d。与酒精[半和乙酰形成] e。与原代胺[亚胺形成] f。与次级胺[烯胺形成] g。与酸性培养基中的氢嗪[氢援助形成] h。基本介质中的hildrazine''''''''''''''''''''''''''''''''''Wolff-kishner反应[Alkane组] i。 与羟胺[Oxime形成]J。 含半迦济[半谷唑组] k。与氢化物[酒精形成] l。与磷的“ Wittig反应” [烯烃形成] m。 NaOH“ cannizzaro反应” [不占比例的产物]•对？，？ - 不饱和羰基的添加•某些生物亲核添加反应•药物合成•包括亲核添加反应•含有醛和含有药物的药物与HCN [氰基氢素形成] c。与grignard试剂[酒精形成] d。与酒精[半和乙酰形成] e。与原代胺[亚胺形成] f。与次级胺[烯胺形成] g。与酸性培养基中的氢嗪[氢援助形成] h。基本介质中的hildrazine''''''''''''''''''''''''''''''''''Wolff-kishner反应[Alkane组] i。与羟胺[Oxime形成]J。 含半迦济[半谷唑组] k。与氢化物[酒精形成] l。与磷的“ Wittig反应” [烯烃形成] m。 NaOH“ cannizzaro反应” [不占比例的产物]•对？，？ - 不饱和羰基的添加•某些生物亲核添加反应•药物合成•包括亲核添加反应•含有醛和含有药物的药物与羟胺[Oxime形成]J。含半迦济[半谷唑组] k。与氢化物[酒精形成] l。与磷的“ Wittig反应” [烯烃形成] m。 NaOH“ cannizzaro反应” [不占比例的产物]•对？，？ - 不饱和羰基的添加•某些生物亲核添加反应•药物合成•包括亲核添加反应•含有醛和含有药物的药物