推荐书籍: [1] Wai-Kai Chen,“VLSI 技术(工程原理与应用)”,CRC press,2003,第 1 版,ISBN:978-0849317385。 [2] Kwyro Lee、Michael shur、Tor A. Fjeldly 和 Tron Ytterdal,“VLSI 的半导体器件建模”,Prentice Hall,1997,第 1 版,ISBN:978-0138056568。 ECE 505:高级数字通信 学分:2.00 学习时间:2 小时/周 概率与随机过程回顾。无记忆信道上的功率谱与通信:同步数据脉冲流的 PSD、M 元马尔可夫源、卷积编码调制、连续相位调制、无记忆信道上的标量和矢量通信、检测标准。相干和非相干通信:相干接收器、WGN 中的最佳接收器、IQ 调制和解调、随机相位信道中的非相干接收器、M-FSK 接收器、瑞利和莱斯信道、部分相干接收器 – DPSK、M-PSK、M-DPSK、BER 性能分析。带限信道和数字调制:眼图、存在 ISI 和 AWGN 时的解调、均衡技术、IQ 调制、QPSK、O/4-QPSK、QAM、QBOM、BER 性能分析、连续相位调制、CPFM、CPFSK、MSK、OFDM。块编码数字通信:结构和性能、二进制块码、正交、双正交、超正交-香农信道编码定理、信道容量、匹配滤波器、扩频通信概念、编码 BPSK 和 DPSK 解调器、线性块码、汉明、戈莱、循环、BCH、里德-所罗门码。卷积编码数字通信:使用多项式、状态图、树形图和网格图表示代码,使用最大似然、维特比算法、顺序和阈值方法的解码技术 - BPSK 和维特比算法的误差概率性能。
乳腺癌是女性诊断为癌症相关死亡的主要原因[1-3]。三阴性乳腺癌(TNBC)是最激进的乳腺癌类型,这是由于复发病例的高百分比,转移的发病率很高,导致生存率较低。TNBC缺乏靶向受体,雌激素,孕酮和人表皮生长因子受体2(HER -2)的表达[4-7]。与其他乳腺癌亚型相比,TNBC的增殖率更高[6]。TNBC更有可能影响年轻妇女,占每年诊断的乳腺癌病例的10-20%[2,8]。治疗TNBC面临的主要临床挑战是缺乏已知的特异性治疗靶标,导致攻击TNBC的选择有限,从而导致预后不良。TNBC中的高异质性导致存在几个分子特征,这是其成功有效治疗的重要障碍[5-8]。因此,将常规的化学治疗剂和放射疗法保留为TNBC治疗的主要支柱。即使是临床推荐的药物的化学疗法也表现出不足的反应,高毒性和耐药性的发展[9,10]。这些挑战鼓励了大量研究改善当前可用的干预措施,并确定针对TNBC的有效治疗策略。
在专业机构中获得认可2014-2017选拔委员会成员 - 访谈,Indo-us fulbright奖学金计划2013年 - 印度神经科学学院生命会员,2007年神经科学学院成员,神经科学学会,2016年神经科学学会,主持人执行委员会成员委员会成员/司库认知科学协会,印度临界人士,脑海中的领域,脑目,脑,2013-- in Network Physiology 2007- Ad-hoc reviewer Biological Cybernetics, NeuroImage, Neurocomputing, PLOS One, Journal of Cognitive Neuroscience, Physics Letters, Physical Review Letters, Frontiers in Systems Neuroscience, Frontiers in Computational Neuroscience, Frontiers in Brain Imaging Methods, Frontiers in Neurology, Scientific Reports, Cortex, Journal of Neural Engineering
Rajendra Nath Mookerjee爵士出生于一个典型的中产阶级家庭,六岁时失去了父亲。从伦敦宣教协会的加尔各答机构入学后,他加入了加尔各答的工程系,加尔各答的工程系,加尔各答的帕尔塔水工程的执行使他的信心和经验使他的信心和经验使这个自我制作的人在以后的生活中,以建立一个工业群体和贸易群体,并加入了贸易群体。Ranjendra Nath Mookerjee爵士于1921年和1931年担任科学大会主席。加尔各答大学授予了他的荣誉科学博士学位。他是1920 - 1921年会议期间工程师学会(印度)的第一任主席。他成功地建造了座位,他被封为骑士。
摘要:人工智能(AI)领域目前正在经历广泛增长时期,涉及各个领域,医学也不例外。人工智能的基础是数学和计算机科学,人工智能目前在工业和研究领域的声誉建立在三大支柱之上:大数据、高性能计算基础设施和算法。在当前的数字时代,存储能力和数据收集系统的增强,导致人工智能算法的数据流量巨大。数据的大小和质量是影响人工智能应用程序性能的两个主要因素。但是,它高度依赖于手头的任务类型和选择执行此任务的算法。AI 可能通过预读检测异常、精确量化(例如肿瘤体积病变跟踪和心脏体积和图像优化)来自动化放射学中的几项繁琐任务。尽管基于 AI 的应用程序为改善放射学工作流程提供了绝佳机会,但仍需要从图像标准化、复杂算法开发和大规模评估开始解决几个挑战。将 AI 整合到临床工作流程中还需要解决与患者敏感数据的安全性和保护以及责任相关的法律障碍,然后 AI 才能在心胸成像领域充分发挥其潜力。
抽象引入大多数哮喘攻击和随后的死亡都是可以预防的。我们旨在开发一种预后工具,用于通过利用机器学习的进步来识别初级保健哮喘发作高风险的患者。方法和分析当前的预后工具使用逻辑回归来为哮喘发作开发风险评分模型。我们建议通过系统地将各种知名的机器学习技术应用于大型纵向去识别的初级保健数据库,最佳患者护理研究数据库,并通过现有的Logistic回归模型以及相互对抗的相对评估。机器学习算法根据数据集和所采用的分析方法在其预测能力上有所不同。我们将进行特征选择,分类(一级和两级分类器)和绩效评估。曾积极治疗临床医生诊断为哮喘的患者,年龄在8-80岁,并从2016年到2018年进行了3年的连续数据。风险因素将从第一年获得,而接下来的两年将形成结果期,其中主要终点是发生哮喘攻击。伦理和传播我们已从OPCRD的匿名数据伦理协议和透明度(Adept)委员会获得批准。我们将寻求爱丁堡大学研究伦理小组(UREG)的道德批准。我们的目标是在科学会议和同行评审期刊上介绍我们的发现。
(2020 年 7 月 17 日发布)1. 2019 年 11 月 18 日,PJM 工业客户联盟(PJM ICC)与弗吉尼亚公平电价委员会(统称客户权益倡导者)和微软公司(Microsoft)联合请求重新审理委员会在上述程序中于 2019 年 10 月 17 日作出的命令 1,该命令接受了弗吉尼亚电力公司(经营名称为 Dominion Energy Virginia)(Dominion)提交的提议,即根据《联邦电力法》(FPA)第 205 条修改 PJM Interconnection LLC(PJM)开放接入输电关税(关税)。2 同步峰值命令建立了一种新的 12 个月同步峰值 (12-CP) 分配方法,用于确定 Dominion 区域网络客户的网络服务峰值负荷贡献,3 该命令自 2020 年 1 月 1 日起生效,如要求。
(2020 年 5 月 29 日发布)1. 2020 年 5 月 1 日,北方边境管道公司(北方边境)提交了一份修订后的关税记录 1,以修改其关税一般条款和条件(GT&C)第 6.5 节,为北方边境管道系统的天然气设立每立方英尺 1100 Btu 的天然气质量安全港限值。北方边境进一步提议修订 GT&C 第 6.5 节,以建立:(1)在条件允许的情况下,北方边境将在其网站上公布其系统指定点、指定段或其他指定位置的天然气接收量超过 1100 Btu 的上限热含量限值;(2)投标方可以配对和混合天然气接收量以满足 Btu 上限的流程,北方边境声称这将使其标准与与北方边境系统互连的大多数下游系统的热值标准保持一致。如下所述,我们接受并暂停已提交的关税记录,该记录自 2020 年 11 月 1 日起生效,但须经退款并根据本命令确定技术会议的结果。
杜克公司还解释说,2013 年更改的拟议费率表中的折旧率与使用其之前的折旧率相比,减少了与流经传输公式费率的工厂在用账户相关的年度折旧费用。据杜克公司称,使用 2012 年年末工厂余额,使用印第安纳州委员会批准的 2013 年 1 月 1 日生效的折旧率,与使用其之前的折旧率相比,年度折旧费用将减少约 428,000 美元。15 杜克公司辩称,尽管缺陷信要求杜克公司证明其从 2014 年至今的费率年度 ATRR 的影响,但无法可靠地进行比较,因为传输费率账户不再根据已过期的费率折旧。16