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立场摘要Ifakara Health Institute（IHI）与卫生部通过国家疟疾控制计划，总统办公室，地区管理局和地方政府以及国家医学研究所（NIMR）共同实施了Malararia Malararia在Tanzania内部（MSMT2）项目的第二阶段。同时，IHI正在寻求一名精力充沛，熟练的后博士后研究员，以加入我们的团队，进行一项尖端的研究项目，专注于MSMT项目的第二阶段。成功的候选人将与多学科研究人员，公共卫生专业人员以及本地和国际利益相关者紧密合作，以增强和规模，以增强和扩展本地能力，以基于该项目的目标，以支持分子，遗传，基因组和数据分析，以支持疟疾分子监测和其他要求。该项目最终将支持政策变化，并为坦桑尼亚的疟疾控制和消除提供明智的决策。
生物信息学和基因组数据分析简介
II。 菜单此学科提供了生物信息学和基因组数据分析的基本概念和工具的介绍。 该课程解决了生物信息学的历史和重要性，生物数据库的使用，序列比对技术和相似性搜索，新一代测序方法（NGS）以及遗传变异性分析。 学生将通过为分子和基因组生物学的实际应用做好准备来学习如何解释和分析基本基因组数据。II。菜单此学科提供了生物信息学和基因组数据分析的基本概念和工具的介绍。该课程解决了生物信息学的历史和重要性，生物数据库的使用，序列比对技术和相似性搜索，新一代测序方法（NGS）以及遗传变异性分析。学生将通过为分子和基因组生物学的实际应用做好准备来学习如何解释和分析基本基因组数据。
对人类机器信息系统中合理选择问题的神经界面技术的比较分析
摘要。现代神经界面的市场尽管不幸的是，尽管它的积极发展，但可以为用户提供许多现有的原型，这些原型具有相对较低的人类操作员控制效果的准确性和识别可靠性。此外，市场上的任何神经界面都必须分别针对每个操作员量身定制，这使得很难使其准确性，精度和可靠性客观化。解决上述问题的第一步是对本文介绍的现有神经接口技术市场的不同价格段进行比较分析。市场研究表明，尽管脑电图的缺点，但它是在神经界面系统中记录生物学信号的最易接收的非侵入性方法之一。为了促进未来的研究，已经考虑并分析了神经界面中已知模型和信号分析方法的主要优势和缺点。尤其是在信号预处理，诸如共同平均参考，独立组件分析，常见空间模式，表面拉普拉斯，常见的空间空间模式和自适应滤波等方法的信号预处理，优势和缺点的情况下。在评估信号的信息特征，模型和方法的分析基于自动锻炼的自适应参数，双线性自动化，多维自动进程，快速傅立叶变换，小波转换，波包分解的模型。此外，对人类神经界面操作员的控制效应的最常见鉴定方法（识别）的比较分析，即，判别分析的方法，参考矢量的方法，非线性贝叶斯分类器，邻居的分类器，人造神经网络的分类器。神经界面技术的研究为研究人员提供了更多的基础，以选择神经接口系统的数学，软件和硬件，并为新版本的开发提供了提高的准确性，可靠性和可靠性。
研究论文 使用反向传播神经网络对高光谱遥感数据中的岩性信息进行提取和分类
为了解决高光谱遥感数据处理中遇到的同构问题,提高高光谱遥感数据在岩性信息提取与分类的精度,以岩石为研究对象,引入反向传播神经网络(BPNN),对高光谱图像数据进行归一化处理后,以岩性光谱与空间信息为特征提取目标,构建基于深度学习的岩性信息提取模型,并使用具体实例数据分析模型的性能。结果表明:基于深度学习的岩性信息提取与分类模型总体精度为90.58%,Kappa系数为0.8676,能够准确区分岩体性质,与其他分析模型相比具有较好的性能。引入深度学习后,提出的BPNN模型与传统BPNN相比,识别精度提高了8.5%,Kappa系数提高了0.12。所提出的提取及分类模型可为高光谱岩矿分类提供一定的研究价值和实际意义。
信息公告 - GAT -B/BET 2024 -NTA考试
申请表的页面应下载，并且可以保留相同的打印输出以供将来参考。仅在候选人成功付款后才能生成在线申请表的确认页面。如果确认页面是在支付规定费用后未生成的，则候选人应接触有关银行/付款网关集成商（在信息公告的附录中给出的求助热线编号和电子邮件），以确保成功付款。以上，如果未在门户网站上反映成功的交易，则意味着交易未完成，候选人可以第二次支付并确保确保状态。但是，在NTA的费用和解后，将退还NTA从NTA获得的任何重复付款（在同一付款模式下，在收到重复付款的相同付款模式下）。6。信息，例如候选人的姓名，联系方式 /地址，类别，PWD状态，教育< / div>
主题：本科及研究生课程的特别/补充考试 兹通知，根据学术日历，特别/补充考试
PH1201 物理学 2021MEB065 2022MEB026 2022MEB060 2022MEB079 2022MEB088 2022MEB094 2022MEB095 2023MEB061 2023MEB065 2023MEB067 2021CEB080 2021CEB091 2021CEB152 2022CEB079 2022CEB083 2022CEB095 2022CEB124 2022CEB131 2022CEB142 2023CEB070 2023CEB073 2023CEB074 2023CEB089 2023CEB093 2023CEB098 2023CEB116 2021EEB060 2021EEB080 2022EEB067 2022EEB081 2023EEB053 2023EEB059 2023EEB068 2023EEB074 2023EEB079 2023ETB035 2023ETB051 2021MMB031 2022MMB035 2022MMB041 2023MMB033 2023MMB036 2023MMB039 2023MMB041 2023MMB042 2022MNB002 2022MNB003 2022MNB041 2023MNB021 2023MNB031 2023MNB036 2021CSB067 2021CSB070 2022CSB066 2022CSB074 2022CSB096 2023CSB055 2023CSB059 2023CSB063 2023CSB067 2023CSB068 2023CSB088 2021ITB067 2021ITB072 2022ITB069 2022ITB086 2022ITB090 2023ITB088 2022AMB034 2023AMB040 2023AMB041
在AML中进行调节和移植后维护方面的创新：关于移植 - 抗血清的基因组知情启示
急性髓样白血病（AML）是癌症基因组学的原型，因为它是第一个发表的癌症基因组。大规模的下一代/大规模平行的测序工作已经确定了复发的改变，这些变化为预后提供了信息，并指导了靶向疗法的发展。尽管前线发生了变化和复发标准的护理标准，这是由于针对FLT3，IDH1/2和凋亡途径的小分子的成功，同种异体干细胞移植（AllOHSCT）以及由此产生的嫁接 - 与Leukemia（GVL）效应是大多数患者的唯一治愈途径。调节方案，预防疗法，抗感染剂和支持性护理的进展使这种方式可行，即使在患有高龄或医疗合并症的患者中，也可以减少与移植相关的死亡率。因此，复发已经成为移植失败的最常见原因。可能在AllOHSCT之后发生复发，因为残留疾病克隆在移植后持续存在，并从GVL中产生免疫逃脱，或者此类克隆可能会在AllOHSCT后早期迅速迅速增殖，并且超过了供体免疫重建，从而导致复发在任何GVL效应之前。为了解决这个问题，基因组知情的疗法越来越多地纳入移植前的调节中，或者作为移植后维持或预先置换治疗，以设置混合/下降的供体嵌合或可持续的可检测到的可测量可测量的残基疾病（MRD）。There is an urgent need to better understand how these emerging therapies modulate the two sides of the GVHD vs. GVL coin: 1) how molecularly or immunologically targeted therapies affect engraftment, GVHD potential, and function of the donor graft and 2) how these therapies affect the immunogenicity and sensitivity of leukemic clones to the GVL effect.通过最大化分子靶向药物，免疫调节剂，常规化学疗法和GVL效应的协同作用，人们希望改善这种经常蒸发疾病的患者的结局。
![文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控](/simg/8/8dd469c55249d1165cc0c55c494f5b27bda7b11b.png)
文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控
文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控
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（2）Sonaca是一家成立于1978年在比利时的公司。Sonaca是通过其子公司和北美地区的子公司和生产地点，在全球范围内活跃于民用，国防和空间应用的综合金属航空结构的开发，制造和组装。Sonaca提供了从航空结构概念设计到飞机组件中必需的组件工程和制造（Aerostructures）的完全集成的解决方案，Sonaca的核心业务专注于机翼航空机构，尤其是SLAT系统。Sonaca在比利时成立，最终由Walloon地区主权投资基金Wallonie Entreprendre控制。
精确农业涉及使用实时信息来增强资源的有效利用和对农业方法的监督，所有这些都是W
精确农业涉及使用实时信息来增强对资源的有效利用和对农业方法的监督，同时却最大程度地减少了不利的环境影响。多亏了遥感技术的进步，现在在农业部门中生产了大量的大数据。当使用机器和深度学习技术进行分析时，该数据需要转换为有价值的信息，已证明是有益的。这个研究主题“大数据，机器和深度学习的最新进展”吸引了20种高质量的文章，这些文章涵盖了现状的应用以及人工智能，大数据，特征优化，作物疾病检测和分类的精确农业的技术发展。在不断发展的农业景观中，三个关键主题已成为变革性变革的信标。本社论探讨了塑造农业未来的创新领域，重点是三个相互联系的主题：植物疾病检测和作物健康监测的进步，在精确农业中的人工智能（AI）和机器学习（ML）的整合以及用于作品生产优化的方法。在农业科学领域，由于开创性的研究努力，植物疾病检测和作物健康监测的动态景观已经取得了重大进展。Shoaib等。解决噬菌毒全球问题通过强调机器学习技术的关键作用来面对手动监测植物疾病的持续挑战。他们的工作提出了一个基于深度学习的系统，利用了在一个大量数据集中训练的卷积神经网络（Inception Net），其中包括18,161个细分和非细分的番茄叶图像。值得注意的是使用两个最先进的语义分割模型U-NET和修改的U-NET进行疾病检测和分割。结果展示了修改后的U-Net模型的出色性能，超过现有方法，并以高精度对植物疾病进行分类时的效率。