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参加 BMGF 旗下 RA SRF 职位的面试。......
研究助理 (RA) 一名，博士每月 54.000/-，硕士学位持有者每月 49,000/- RA 仅有权享受 HRA。如果没有为他/她提供宿舍住宿等。此外，RA 将无权领取任何其他津贴 截止到 2029 年 3 月 31 日或与项目同期或另行通知，以最早者为准。生物医学工程/微电子学/计算机工程/数据科学和人工智能领域的博士学位或生物医学工程/微电子学/计算机工程/数据科学和人工智能硕士学位，拥有 4/5 年学士学位，毕业于获得认可的一级/60% 或同等学历，具有至少三年的研究经验，以奖学金/助理/培训和一篇科学引文索引 (SCI)/NASS 评级 (2 4.0) 期刊的研究论文为依据
FTA094 黑点太阳能农场
是 — 申请人认为，在最终用户所在地建立可再生能源发电设施，在自然灾害发生时，其他能源供应源可能会被切断，从而产生显著的恢复力。在发生灾难（如阿尔卑斯山 8 号断层）时，该项目将能够协助恢复，并为奥玛鲁等城市提供能源，保持经济运转和照明。通过提供电池存储作为项目的一部分，可以在高峰时段和灾难期间存储和释放能源。
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
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。
基于纠缠水凝胶微型>的大孔材料的3D生物打印
卫生科学系 +技术部，HPL J 22，Otto-stern-Weg 7，8093ZürichSwitzerland电子邮件：Marcy.zenobi@hest.hest.hest.ethz.ch.ch.ch.ch.ch.ch.ch关键词：Microgels，Microgels，Bioinks，生物学，挤出生物插入，cartilage，Cartilage，Tissue Engineering Whycres and Mimalian Mimalian Mimalian Mimalian Mimalian Mimalian diverric
引文 Wang Z, Song S, Zhang L, Yang T, Yao W 和 Liang B (2025) 肝动脉灌注化疗联合免疫检查点抑制剂
肝细胞癌 (HCC) 是最常见的原发性肝癌，也是全球第三大癌症死亡原因 (1)。HCC 在中国发病率很高，占全球新发病例和死亡人数的一半 (2)。超过一半的病例在诊断时已处于晚期 (3)，估计五年生存率仅为 12.1% (2)。HCC 根据形态可分为三种亚型：结节性、块状和浸润性 (4)。浸润性 HCC 相对罕见，占 HCC 病例的 7% - 20% (4)。浸润性 HCC 的诊断具有挑战性，因为它与肝硬化结节非常相似，缺乏明显的结节形成并且常与肝硬化有关。放射学上，它表现为肿瘤结节蔓延至整个肝叶或整个肝脏，边界不清。但有趣的是，其小肿瘤结节的切面样本通常边界清晰 ( 4 )。大多数浸润性 HCC 患者最初被诊断时已处于晚期，表现为大血管侵犯和/或肝外转移 ( 4 , 5 )。因此，这些患者通常不适合接受手术切除、肝移植或消融等治愈性治疗 ( 4 , 6 )，导致预后不良。此外，与其他亚型相比，浸润性 HCC 的预后较差 ( 7 )，肝功能受损（如 Child-Pugh 评分、终末期肝病模型评分和白蛋白-胆红素等级）和肿瘤负荷较重（如甲胎蛋白水平升高、血管侵犯以及肿瘤大小、数量或分布广泛）( 5 – 9 )。由于浸润性中期肝细胞癌具有侵袭性和不良预后，巴塞罗那临床肝癌分期 (BCLC) 系统建议在 2022 年对浸润性中期肝细胞癌进行全身治疗 (10)。肝动脉灌注化疗 (HAIC) 已被推荐作为亚洲晚期肝细胞癌的一线治疗选择 (3)。然而，之前的研究已经分析了浸润性肝细胞癌的局部单药治疗，HAIC 报告的客观缓解率 (ORR) 为 34.8%，总生存期 (OS) 为 13.3 个月 (5、6、8、9、11)。这凸显了对更有效治疗方法的迫切需求。近年来，将 HAIC 与分子靶向疗法 (MTT) 和免疫检查点抑制剂 (ICI) 相结合已在晚期肝细胞癌治疗中显示出良好的前景。HAIC
多模态情绪识别研究：整合面部...
摘要 — 戏剧作品中的情感识别在基本的人机交互、情感计算和其他各种应用中起着关键作用。传统的单模态情感识别系统在捕捉人类情感的复杂性和细微差别方面往往面临挑战。为此，本研究调查了多种模态信息的整合，包括面部表情、语音和生理信号，以增强情感识别系统的稳健性和准确性。通过结合这些不同的信息来源，我们的目标是更全面地了解人类的情感，并提高情感识别模型的性能。该研究探索了各种方法，包括特征融合、注意力机制和跨模态迁移学习，以有效地结合和利用来自面部表情、语音和生理信号的信息。此外，我们解决了与领域适应和缺失数据处理相关的挑战，确保所提出的多模态方法在数据收集条件可能变化的现实场景中保持稳健。为了证实所提出方法的有效性，我们在为多模态情感识别精心制作的基准数据集上进行了实验。该数据集包括通过面部特征、录音和生理传感器捕捉到的各种情绪表达。评估指标经过精心选择，以评估模型在各种模式下捕捉人类情绪的复杂性和细化程度的能力。我们的研究通过深入了解面部表情、语音和生理信号之间的相互作用，加深了对多模态情绪识别的理解。所提出的框架不仅提高了情绪识别的准确性，而且还提供了对情绪状态的更全面理解，促进了人机交互和情感计算应用的进步。
人工智能和小儿急性肾脏损伤
小儿和新生儿种群中的急性肾脏损伤（AKI）提出了显着的诊断和管理挑战，延迟检测导致长期并发症，例如高血压和慢性肾脏疾病。人工智能（AI）的最新进步为早期发现，风险地层和个性化护理提供了新的途径。本文探讨了AI模型的应用，包括受监督和无监督的机器学习，在预测AKI，改善临床决策以及识别对干预措施的反应不同的亚表型。它讨论了AI与现有风险评分和生物标志物的整合，以提高预测准确性及其革命性小儿肾脏病的潜力。但是，诸如数据质量，算法偏见以及对透明和道德实施的需求等障碍是关键的考虑。未来的指示强调纳入生物标志物，扩大外部验证，并确保公平的访问以优化小儿AKI护理的结果。