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S.No.学生名称S.No.学生名称
S.No. 提供实习的组织名称1 Shweta Nandkishor Bhangale Aeron Systems Pvt。 Ltd.，Pune 2 Sameer Kiran Koleshwar Aeron Systems Pvt。 Ltd.，Pune 3 Pallavi Suresh Kamble Aeron Systems Pvt。 Ltd.，Pune 4 Nehal Gunnal Aeron Systems Pvt。 Ltd.，Pune 5 Radhika Shripad Kamat Aeron Systems Pvt。 Ltd.，Pune 6 Shovna Saroj Aeron Systems Pvt。 Ltd.，Pune 7 Siddhi Joshi Aeron Systems Pvt。 Ltd.，Pune 8 Piyush Wankhade Airstacks NetWrok Pvt.ltd。，Pune 9 Hrishikesh Hirde Airstacks NetWrok Pvt.ltd。，Pune 10 Sagar Sanjay Sanjay Bhamare Algoanare Algoanalytics Financy Consultancy Pvt。 Ltd，Pune 11 Pratik Dinkar Gade Algoanalytics Financial Consultancy Pvt。 Ltd，Pune 12 Rasika Joshi Algoanalytics Financial Consultancy Pvt。 Ltd。，Pune 29 Siddhant Darekar C-Dac，Pune 30 Chinmay Vivek Dhole C-DAC，Pune 31 Vaishnavi Mahendra Mahendra Mahendra Songira Circle Internet Tech Tech Pvt。 lmt。，Pune 32 Yash Bora创造建筑，Pune 33 Shubham Dhatrak Data Science Technologies Pvt Ltd，Pune 34 Viraja Dharane Drdo，Pune 35 Shreyas Jitendra jitendra tembhre drdo {r＆de（e）羽衣甘蓝equinox it，浦那S.No.提供实习的组织名称1 Shweta Nandkishor Bhangale Aeron Systems Pvt。Ltd.，Pune 2 Sameer Kiran Koleshwar Aeron Systems Pvt。Ltd.，Pune 3 Pallavi Suresh Kamble Aeron Systems Pvt。Ltd.，Pune 4 Nehal Gunnal Aeron Systems Pvt。Ltd.，Pune 5 Radhika Shripad Kamat Aeron Systems Pvt。Ltd.，Pune 6 Shovna Saroj Aeron Systems Pvt。Ltd.，Pune 7 Siddhi Joshi Aeron Systems Pvt。Ltd.，Pune 8 Piyush Wankhade Airstacks NetWrok Pvt.ltd。，Pune 9 Hrishikesh Hirde Airstacks NetWrok Pvt.ltd。，Pune 10 Sagar Sanjay Sanjay Bhamare Algoanare Algoanalytics Financy Consultancy Pvt。Ltd，Pune 11 Pratik Dinkar Gade Algoanalytics Financial Consultancy Pvt。Ltd，Pune 12 Rasika Joshi Algoanalytics Financial Consultancy Pvt。Ltd。，Pune 29 Siddhant Darekar C-Dac，Pune 30 Chinmay Vivek Dhole C-DAC，Pune 31 Vaishnavi Mahendra Mahendra Mahendra Songira Circle Internet Tech Tech Pvt。lmt。，Pune 32 Yash Bora创造建筑，Pune 33 Shubham Dhatrak Data Science Technologies Pvt Ltd，Pune 34 Viraja Dharane Drdo，Pune 35 Shreyas Jitendra jitendra tembhre drdo {r＆de（e）羽衣甘蓝equinox it，浦那ltd，浦那13 Hrishikesh Chandrakant Humnabaautomotivive India Association of India（Arai），Pune 14 Sameer Nitin Chourikar India India Automotive Research Association of India（Arai）Pardeshi Pardeshi Automotive India（Arai）印度（Arai），Arai 16 Mona Pardeshi Automot Research of India Mansia Sautive of India Automot of Automot of India of Sautive of India（Arai） India (Arai), Pune 18 Chinmay Tayde Automotive Research Association of India (ARAI), Pune 19 Chinmay Phadke Avansaber Technologies, Pune 20 Abhijeet Ramesh Shrigod Bharat Forge, Pune 21 Kaiwariya Munginwarya Munginwariya Munginwariya Munginwariya Munginwarya Munginwariyan Bridge Technologies India Pvt Ltd, Pune 22 Akshay Mane Binary Bridge Technologies India Pvt Ltd, Pune 23 Vishwajeet Swami Bridge Technologies INDIA PVT Ltd, Punjab Swami Binary Bridge Technologies India Pvt Ltd, Penwar Harshal Balajerao BINARO BINARY Bridge Technologies India Pvt Ltd, Pune 26 AMIT MITKARY BINARY BINARY BINARY BINARY二进制二进制二进制二进制Binaray Ltd，浦那27 Saurabh Thalkari二进制二进制二进制二进制技术印度Pvt Ltd，Pune 28 Parth Mudey Bold Entertainment Pvt。 div>
食品与农业研究与推广学院
在2021 - 2022年期间，在乌克兰与俄罗斯之间的冲突加剧了1921 - 2022年，该国面临重大挑战。由于食品价格高涨和某些国家禁止的禁令，这种情况对粮食供应产生了不利影响。此外，农民面临着山洪泛滥和旋风Batsirai和Emnati后不利气候条件的影响。在这种挑战的情况下，Farei在各个方面都得到了征求，以提供恢复过程并增加本地生产的支持。的行动着重于采用可持续实践，重点是农业生态实践，以确保生产安全食品并减少昂贵的农业化学投入。提升卫生限制后，通常会恢复扩展活动。鉴于小型农民福利基金推广人员对种植者的注册，已分配责任验证将要续签注册的种植者和育种者，并适合那些根据农作物损失赔偿计划和ACASS获得赔偿的人。 进行了大约11,213次进行粮食作物调查的实地考察，并进行了1,620次与州土地占用，害虫和疾病，市场价格，不利气候条件的影响以及报告作物损失和ACASS的影响有关的另外1,620次访问。 总共完成了57个MQA批准的培训课程（33次农作物和24个牲畜），并由963名学员（531个作物和432个牲畜）参加。 与多种尖角相比，获得的马铃薯品种的产量更高。鉴于小型农民福利基金推广人员对种植者的注册，已分配责任验证将要续签注册的种植者和育种者，并适合那些根据农作物损失赔偿计划和ACASS获得赔偿的人。进行了大约11,213次进行粮食作物调查的实地考察，并进行了1,620次与州土地占用，害虫和疾病，市场价格，不利气候条件的影响以及报告作物损失和ACASS的影响有关的另外1,620次访问。总共完成了57个MQA批准的培训课程（33次农作物和24个牲畜），并由963名学员（531个作物和432个牲畜）参加。与多种尖角相比，获得的马铃薯品种的产量更高。在经济复苏计划中，Farei在HRDC支持的国家培训和重新技能计划（NTRS）方面合作。在人道主义紧急援助下，Farei也使MUR 1,758,020的赠款受益，以克服毛里求斯的溢油危机。该基金用于建设能力，并启动有关有机作物生产和鸡蛋生产的援助。在对新种质的引入和评估中保持了研发活动，以识别最佳性能。分别从CIAT和ICRISAT引入了7种耐热豆品种和六种花生品种以进行评估。在2021年还评估了16个番茄和8种辣椒品种。研究了新的蘑菇菌株，国王牡蛎，狮子鬃毛和甘诺省的生产潜力。地瓜和木薯品种被乘以生产潜在种植者的种植材料。还评估了新作物，例如藜麦，中国西兰花（Kailaan），羽衣甘蓝，菠菜，瑞士甜菜，芦笋和朝鲜蓟。采用了关于马铃薯，番茄和辣椒的常规育种计划，以及共老见，胡萝卜，白菜和花椰菜的突变育种。改进本地花椰菜和
博士拉维·纳图拉姆·巴斯
苏迪普托；巴斯，拉维·N；戈萨尔，苏吉特； Padmanabham,G 智能制造杂志,2018,29,175-190 54. Sahoo, Santosh Kumar;比绍伊，比布杜塔；莫汉蒂，乌彭德拉·库马尔； Sahoo，Sushant Kumar；萨胡，贾姆贝斯瓦尔；沐浴，拉维·纳图拉姆 (Ravi Nathuram)；激光束焊接对工业纯钛微观结构和力学性能的影响印度金属研究所学报 70 1817-1825 2017 55. S. Pradheebha、R. Unnikannan、Ravi N. Bathe、K. Chandra Devi、G. Padmanabham 和 R. Subasri;纹理对溶胶-凝胶纳米复合涂层表面润湿性的影响国家技术杂志 13 3 19-23 2017 56. Narsimhachary，D;巴斯，RN； Dutta Majumdar，J；帕德马纳巴姆，G；巴苏，A； 6061-T6铝合金双道激光焊缝组织与力学性能。工程中的激光 (Old City Publishing) 33 2016 57. Rikka, Vallabha Rao; Sahu，Sumit Ranjan；塔德帕利，拉贾帕；巴斯，拉维；莫汉，泰雅加拉詹；普拉卡什，拉朱；帕德玛纳布姆，加德；戈帕兰，拉加万；用于锂离子电池外壳的脉冲激光焊接不锈钢和铝合金的微观结构和力学性能 J Mater Sci Eng B 6 9–10 218-225 2016 58. Moharana, Bikash Ranjan; Sahu，Sushanta Kumar； Sahoo，Susanta Kumar；巴斯，拉维；通过 CO2 激光对 AISI 304 至 Cu 接头的机械和微观结构性能的实验研究工程科学与技术，国际期刊 19 2 684-690 2016 59. Bathe, Ravi;赛克里希纳，V；尼库姆布，SK； Padmanabham，GJAPA；灰铸铁的激光表面纹理化以改善摩擦学行为应用物理 A 117 117-123 2014 60. Bathe, R;帕德马纳巴姆，G；热障涂层高温合金中激光钻孔的评估材料科学与技术 30 14 1778-1782 2014 61. Bathe, Ravi;辛格，阿希什 K；帕德马纳巴姆，G；脉冲激光修整金属结合剂金刚石砂轮对切削性能的影响材料与制造工艺 29 3 386-389 2014 62. Narsimhachary，D;巴斯，拉维·N；帕德马纳巴姆，G；巴苏，A； 6061 T6铝合金激光焊接温度分布对微观组织和力学性能的影响材料与制造工艺 29 8 948-953 2014 63. Yagati, Krishna P;巴斯，拉维·N； Rajulapati，Koteswararao V； Rao，K Bhanu Sankara；帕德马纳巴姆，G；铝合金与钢的无焊剂电弧焊接钎焊材料加工技术杂志 214 12 2949-2959 2014 64. Nikumb, Suwas;巴斯，拉维；克诺夫，乔治 K；汽车、柔性电子和太阳能领域的激光微加工技术 太阳能、显示器和光电子设备的激光加工和制造 III 9180 17-26 2014 65. Padmanabham, G;克里希纳·普里亚，Y；帕尼·普拉巴卡，KV；拉维，N；洗澡，BhanuSankara Rao；P-MIG 和冷金属转移 (CMT) 工艺制成的铝钢接头界面特性和力学性能比较焊接研究趋势：第 9 届国际会议论文集 227-234 2013 66. Bathe, G. Padmanabham 和 Ravi；材料激光加工的应用 Kiran 24 2 2013 年 3 月 14 日 67. Padmanabham, G; Priya, Y Krishna; Prabhakar, KV Phani; Bathe, Ravi N；脉冲 MIG 和冷金属转移 (CMT) 工艺制成的铝钢接头界面特性和力学性能比较焊接研究趋势 2012：第 9 届国际会议论文集 227 2013 68. Chaki, Sudipto；Ghosal, Sujit； Bathe, Ravi N; 使用 GA-ANN 混合模型对脉冲 Nd：YAG 激光切割铝合金板的切口质量预测和优化国际机电一体化与制造系统杂志 5 4-Mar 263-279 2012 69. Sanikommu, Nirmala；Bathe, Ravi；Joshi, AS；激光冲击钻孔中的突破检测。工程激光（Old City Publishing）17 2007 70. Jejurikar, Suhas M；Banpurkar, AG；Limaye, AV；Patil, SI；Adhi, KP；Misra, P；Kukreja, LM；Bathe, Ravi；通过脉冲激光沉积在 Si（100）上沉积的异质外延 ZnO 薄膜的结构、形态和电学特性：空气中退火（800 C）的影响 应用物理学杂志 99 1 2006 71. Sahasrabudhe, MS; Patil, SI; Date, SK; Adhi, KP; Kulkarni, SD; Joy, PA; Bathe, RN；磁性（Fe+ 3）和非磁性（Ga+ 3）离子掺杂在 Mn 位对 La0. 7Ca0. 3MnO3 传输和磁性的影响 固态通信 137 11 595-600 2006 72. Ogale, SB; Bathe, RN; Choudhary, RJ; Kale, SN; Ogale, Abhijit S; Banpurkar, AG; Limaye, AV;边界效应对薄沉降颗粒堆稳定性的影响 Physica A: 统计力学及其应用 354 49-58 2005 73. Alves, G; Doerr, TP; Arenzon, JJ; Levin, Y; Avelar, AT; Monteiro, PB; Bai, BD; Jiang, W; Banpurkar, AG; Ogale, SB；第 354 卷作者和论文索引 psychology 354 463 2005 74. Sahasrabudhe, MS; Bathe, RN; Sadakale, SN; Patil, SI; Date, SK; Ogale, SB；La0. 7Ca0. 3MnO3 中 Mn 位金属离子取代的影响：电荷、自旋、离子半径和Ravi N; 使用 GA-ANN 混合模型对脉冲 Nd：YAG 激光切割铝合金板的切口质量预测和优化国际机电一体化与制造系统杂志 5 4-Mar 263-279 2012 69. Sanikommu, Nirmala；Bathe, Ravi；Joshi, AS；激光冲击钻孔中的突破检测。工程激光（Old City Publishing）17 2007 70. Jejurikar, Suhas M；Banpurkar, AG；Limaye, AV；Patil, SI；Adhi, KP；Misra, P；Kukreja, LM；Bathe, Ravi；通过脉冲激光沉积在 Si（100）上沉积的异质外延 ZnO 薄膜的结构、形态和电学特性：空气中退火（800 C）的影响 应用物理学杂志 99 1 2006 71. Sahasrabudhe, MS; Patil, SI; Date, SK; Adhi, KP; Kulkarni, SD; Joy, PA; Bathe, RN；磁性（Fe+ 3）和非磁性（Ga+ 3）离子掺杂在 Mn 位对 La0. 7Ca0. 3MnO3 传输和磁性的影响 固态通信 137 11 595-600 2006 72. Ogale, SB; Bathe, RN; Choudhary, RJ; Kale, SN; Ogale, Abhijit S; Banpurkar, AG; Limaye, AV;边界效应对薄沉降颗粒堆稳定性的影响 Physica A: 统计力学及其应用 354 49-58 2005 73. Alves, G; Doerr, TP; Arenzon, JJ; Levin, Y; Avelar, AT; Monteiro, PB; Bai, BD; Jiang, W; Banpurkar, AG; Ogale, SB；第 354 卷作者和论文索引 psychology 354 463 2005 74. Sahasrabudhe, MS; Bathe, RN; Sadakale, SN; Patil, SI; Date, SK; Ogale, SB；La0. 7Ca0. 3MnO3 中 Mn 位金属离子取代的影响：电荷、自旋、离子半径和Ravi N; 使用 GA-ANN 混合模型对脉冲 Nd：YAG 激光切割铝合金板的切口质量预测和优化国际机电一体化与制造系统杂志 5 4-Mar 263-279 2012 69. Sanikommu, Nirmala；Bathe, Ravi；Joshi, AS；激光冲击钻孔中的突破检测。工程激光（Old City Publishing）17 2007 70. Jejurikar, Suhas M；Banpurkar, AG；Limaye, AV；Patil, SI；Adhi, KP；Misra, P；Kukreja, LM；Bathe, Ravi；通过脉冲激光沉积在 Si（100）上沉积的异质外延 ZnO 薄膜的结构、形态和电学特性：空气中退火（800 C）的影响 应用物理学杂志 99 1 2006 71. Sahasrabudhe, MS; Patil, SI; Date, SK; Adhi, KP; Kulkarni, SD; Joy, PA; Bathe, RN；磁性（Fe+ 3）和非磁性（Ga+ 3）离子掺杂在 Mn 位对 La0. 7Ca0. 3MnO3 传输和磁性的影响 固态通信 137 11 595-600 2006 72. Ogale, SB; Bathe, RN; Choudhary, RJ; Kale, SN; Ogale, Abhijit S; Banpurkar, AG; Limaye, AV;边界效应对薄沉降颗粒堆稳定性的影响 Physica A: 统计力学及其应用 354 49-58 2005 73. Alves, G; Doerr, TP; Arenzon, JJ; Levin, Y; Avelar, AT; Monteiro, PB; Bai, BD; Jiang, W; Banpurkar, AG; Ogale, SB；第 354 卷作者和论文索引 psychology 354 463 2005 74. Sahasrabudhe, MS; Bathe, RN; Sadakale, SN; Patil, SI; Date, SK; Ogale, SB；La0. 7Ca0. 3MnO3 中 Mn 位金属离子取代的影响：电荷、自旋、离子半径和SB；第 354 卷作者和论文索引 心理学 354 463 2005 74. Sahasrabudhe，MS；Bathe，RN；Sadakale，SN；Patil，SI；Date，SK；Ogale，SB；La0.7Ca0.3MnO3 中 Mn 位金属离子取代的影响：电荷、自旋、离子半径和SB；第 354 卷作者和论文索引 心理学 354 463 2005 74. Sahasrabudhe，MS；Bathe，RN；Sadakale，SN；Patil，SI；Date，SK；Ogale，SB；La0.7Ca0.3MnO3 中 Mn 位金属离子取代的影响：电荷、自旋、离子半径和
博士后经历指导(60+)
（联合导师：Siva Shankar S 教授，印度特伦甘纳邦 CSE- AI 系和 MLKG Reddy 工程技术学院副教授；Prasun Chakrabarti 教授，印度拉贾斯坦邦乌代布尔 Sir Padampat Singhania 大学研究与出版局局长兼院长（国际事务））K Gurnadha Gupta 博士：使用数据分析实现基于深度学习的云安全优化技术。J Seetha 博士：使用数据分析和人工智能预测传染病。Vishal Goyal 博士：基于人工智能的大数据分析，用于智慧城市应用中的智能系统。Kamal Sharma 博士：针对基于可再生能源的智能电网的优化深度学习加密数据分析框架。S Sajithra Varun 博士：人工智能在癌症检测和诊断中的作用。S Sreenath Kashyap 博士：基于人工蚁狮优化的随机森林，用于准确检测植物疾病。 J. Somasekar 博士：基于协同过滤的推荐系统的机器学习技术。Muralidhar K 博士：通过智能选择移动云提高 MANET 中移动节点的计算能力。B. Umamaheswararao 博士：在信息物理系统中使用机器学习进行大数据分析。Sivanagireddy Kalli 博士：一种基于优化的机器学习框架，用于使用 CT 和 X 射线图像自动检测 COVID-19。V Daya Sagar Ketaraju 博士：用于检测脑肿瘤的深度学习和医学图像分析方法。Radhika R 博士：使用 RNN 的农作物产量预测模型，用于农业的可持续发展。D. Nagaraju 博士：使用医疗保健数据进行人类活动识别的深度学习模型。T. Sunil Kumar Reddy 博士：用于物联网资源管理的自适应调度算法。R. Raja Kumar 博士：使用深度学习策略研究、调查、风险分析、预测和开发糖尿病视网膜病变的框架。 M Purushotham Reddy 博士：使用深度学习技术进行银屑病皮肤图像分析。联合导师：Pravin Ramdas Kshirsagar 教授，数据科学系主任，Tulsiramji Gaikwad Patil 工程技术学院，印度马哈拉施特拉邦那格浦尔；Prasun Chakrabarti 教授。K Vijayan 博士：一种优化的基于机器学习的路由协议，用于支持物联网的无线传感器网络。（已完成，2024 年 7 月 12 日）Subba Rao Polamuri 博士：探索深度学习和 GAN 模型以利用股票价格预测。Amrit Ghosh 博士：移动 IPv6 调查。Ankit Kumar 博士：通过使用 AR、VR、触觉和 3D 模拟增强学习，彻底改变医学教育。Venkat P. Patil 博士：用于医疗保健应用的基于混合人工智能的技术。 Shrikant V. Sonekar 博士：设计和开发一种使用人工智能在临时无线网络中检测入侵的算法方法。Vaishnaw Gorakhnath Kale 博士：使用人工智能进行癌症分析和诊断。
优化 SNR/分辨率权衡以进行注册...
磁共振图像配准中 SNR/分辨率权衡的优化 S. Kale 1,2、JP Lerch 1、RM Henkelman 1,2 和 XJ Chen 1,2 1 小鼠成像中心，加拿大安大略省多伦多，2 多伦多大学医学生物物理学，加拿大安大略省多伦多 简介 配准是医学图像分析的重要工具，其应用包括评估纵向研究中的变化、构建数字图谱和执行形态分析。后者在研究疾病特定人群和大脑发育生物学方面发展尤为迅速 1 。配准已广泛用于磁共振 (MR) 图像，其中成像在捕捉神经解剖结构方面提供了极大的灵活性。用户可以以任意分辨率和方向获取 3D 体积或 2D 切片数据，同时可以定义视野以适合任何对象。一个限制因素是总成像时间，这让用户不得不在分辨率和信噪比 (SNR) 之间做出权衡决定。通常，会调整采集参数以使生成的图像满足人类的视觉偏好，但是，由于图像配准是一项计算机分析任务，因此优化应响应计算机分析的需求。本摘要介绍了一项研究，该研究旨在调查在恒定扫描时间内 MR 成像中 SNR 和分辨率之间的最佳权衡，以实现最佳配准精度。方法虽然任何解剖结构的图像都可以，但我们使用的是通过高质量显微镜协议获取的固定小鼠神经解剖结构图像。固定脑标本的原位成像准备方法与之前描述的方法类似 2 。成像是在 7 T 磁体上使用多通道 Varian INOVA 控制台和三线圈探头进行的，以进行并行样本成像。扫描参数包括：快速自旋回波脉冲序列，TR/TE = 325/8 毫秒，6 次回波（第四次回波位于 k 空间中心），TE eff = 32 毫秒，90° 翻转角，14 毫米 x 14 毫米 x 25 毫米 FOV，432 x 432 x 780 扫描矩阵，4 个平均值（NA）。成像时间为 11.3 小时，每次可获得三个大脑的 T2 加权图像，每个图像有（32 微米）3 个体素。扫描了十个大脑。图像在均质白质中的平均 SNR 为 16。这些图像代表了黄金标准。从每个黄金标准图像中模拟了五个降级权衡图像，以模拟 1.9 小时的采集时间，但以牺牲 SNR 或分辨率或两者为代价。第一步需要从黄金标准数据中选择 k 空间的子体积来表示降级的分辨率。选择了五个子体积，以下称为权衡 AE ，权衡之间的体素体积步长为 2 倍（表 1，顶部）。第二步涉及向原始数据添加高斯分布随机白噪声，以模拟权衡数据中适当的相对 NA，从而固定总有效成像时间（1.9 小时）。然后，使用 ANIMAL 3,4 将来自每个权衡组和金标准组的图像独立地配准到使用仿射和非线性配准 5 的无偏平均图谱。变形场可用于识别形态学差异，它由非线性配准产生，并用于评估权衡组相对于金标准配准的配准精度。均方根误差 ( RMSE ) 度量，其中 ( ) 2 1 2 / / ) ( ) ( ∑ − = NN RMSE ioirdrd ，
用于贝叶斯认识论证据评估的人工智能方法
1.Rajkomar A、Oren E、Chen K 等人。利用电子健康记录进行可扩展且准确的深度学习。npj 数字医学。2018；1(1):1 – 10。https://doi.org/10.1038/s41746-018-0029-1。2.Paydar S、Pourahmad S、Azad M 等人。利用人工神经网络建立甲状腺结节恶性风险预测模型。《中东癌症杂志》。2016；7(1):47-52。3.Amato F、López A、Peña-Méndez EM、Va ň hara P、Hampl A、Havel J.医学诊断中的人工神经网络。J Appl Biomed。2013； 11(2):47-58。 https://doi.org/10.2478/v10136-012-0031-x。4.莫赫塔尔 AM.未来医院：业务架构视图。马来医学科学杂志。2017；24(5):1-6。 https://doi.org/10.21315/mjms2017.24.5.1。5.Liu X、Faes L、Kale AU 等人。深度学习与医疗保健专业人员在医学影像检测疾病方面的表现比较：系统评价和荟萃分析。柳叶刀数字健康。2019；1(6):e271-e297。https://doi.org/10.1016/s2589-7500 (19)30123-2。6.Nagendran M、Chen Y、Lovejoy CA 等人。人工智能与临床医生：深度学习研究的设计、报告标准和主张的系统回顾。英国医学杂志。2020；368：m689。https://doi.org/10.1136/bmj.m689。7.Panch T、Pearson-Stuttard J、Greaves F、Atun R. 人工智能：公共健康的机遇和风险。柳叶刀数字健康。2019；1 (1):e13-e14。https://doi.org/10.1016/s2589-7500(19)30002-0。8.Landes J、Osimani B、Poellinger R. 药理学中的因果推理的认识论。欧洲哲学杂志。2018；8(1):3-49。 https://doi.org/10。1007/s13194-017-0169-1。9.Abdin AY、Auker-Howlett D、Landes J、Mulla G、Jacob J、Osimani B.审查机械证据评估者 E-synthesis 和 EBM +：阿莫西林和药物反应伴有嗜酸性粒细胞增多和全身症状 (DRESS) 的案例研究。当前药学设计。2019；25（16）：1866-1880。https://doi.org/10.2174/1381612825666190628160603。10.De Pretis F，Osimani B.药物警戒计算方法的新见解：E-synthesis，一种用于因果评估的贝叶斯框架。国际环境研究公共卫生杂志。11.2019;16(12):1 – 19。https://doi.org/10.3390/ijerph16122221。De Pretis F、Landes J、Osimani B。E-synthesis：药物监测中因果关系评估的贝叶斯框架。Front Pharmacol 。2019；10：1-20。https://doi.org/10.3389/fphar.2019.01317。12。De Pretis F、Peden W、Landes J、Osimani B。药物警戒作为个性化证据。收录于：Beneduce C、Bertolaso M 编辑。个性化医疗正在形成。从生物学到医疗保健的哲学视角。瑞士 Cham：Springer；2021:19 即将出版。13.那不勒斯 RE。学习贝叶斯网络。Prentice Hall 人工智能系列。新泽西州 Upper Saddle River：Pearson Prentice Hall；2004 年。14.Hill AB。环境与疾病：关联还是因果关系？J R Soc Med。2015;108(1):32-37。本文首次发表于 JRSM 第 58 卷第 5 期，1965 年 5 月。https://doi.org/10.1177/ 0141076814562718。15.Mercuri M、Baigrie B、Upshur RE。从证据到建议：GRADE 能帮我们实现目标吗？J Eval Clin Pract 。2018;24(5):1232- 1239。https://doi.org/10.1111/jep.12857。
Catherine W. Muui标题/资格：医生（博士）部门
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印度通过植被管理为减轻气候变化影响做出的贡献
J. Dash 1 ; MD Behera 2 ; C. Jeganathan 3 ; CS Jha 4 ; S. Sharma 5 ; R. Lucas 6 ; AA Khuroo 7 ; A. Harris 8 ; PM Atkinson 1 ; DS Boyd 9 ; CP Singh 10 ; MP Kale 11 ; P. Kumar 12 ; Soumit. K. Behera 13 ; VS Chitale 2 ; S. Jayakumar 14 ; LK Sharma 3$ ; AC Pandey 3 ; K. Avishek 3 ; PC Pandey 15 ; SN Mohapatra 16 ; SK Varshney 17 在印度各地，人类驱动的土地利用和气候变化正在改变生态系统的结构、功能和范围（1,2），进而影响区域生物地球化学反馈。显而易见的是，植被生长季的长度有所增加 (3)；在喜马拉雅山脉，植被正在向更高的海拔推进，在条件（例如土壤、坡向）允许的情况下，整体生产力也在提高 (4,5)。因此，自然生态系统的这些变化也为增加碳吸收能力提供了潜在的机会，从而有助于减轻气候变化的影响。印度政府发起的“绿色印度国家使命”(6) 等以人为本的举措，重点是通过在地方范围内分散森林管理和干预措施来增加森林密度；该使命的目标是到 2020 年将碳封存量增加 6000 万吨。还有许多地区可能在未来支持植被，特别是在原始生态系统元素仍然存在的地方 (7)。在每种情况下，每年都可以封存大量但尚未量化的碳 (8)。尤其是印度的热带地区和国内巨大的生态差异提供了多样化生态位的优势，并为阐明比较适应生物学（包括生物因素在从种群到生态系统的不同组织层面的作用）提供了机会。因此，建议印度实施一项计划，定期量化和监测实际和潜在的碳封存。印度拥有遍布各个生物地理省份的强大科学机构网络，并通过印度空间研究组织（ISRO）实施了专门的空间计划，该组织目前运营着最大的卫星群之一。印度空间科学界过去四十年的研究和开发主要是以应用为导向，以响应政府空间计划的最初愿景，该计划的重点是利用空间技术促进国家发展。收集到的大部分数据，特别是从地球观测卫星传感器获得的数据，用于直接造福社会，例如自然资源和灾害管理和测绘。相比之下，西方开发的太空计划，例如欧洲航天局 (ESA) 和美国国家航空航天局 (NASA) 运营的计划，很大程度上是由科学驱动的，这些任务的数据经常用于研究具有区域乃至全球重要性的科学问题。因此，印度太空计划的全部潜力尚未被科学界认识到。1 英国南安普顿大学地理与环境 2 印度理工学院 (IIT) 海洋、河流、大气和土地科学中心 (CORAL) 西孟加拉邦卡尔格布尔 3 印度 BIT 遥感系 Mesra（$ 目前在印度兰契布兰贝贾坎德中央大学土地资源管理中心）4 国家遥感中心 (ISRO) 林业和生态组，安得拉邦海得拉巴 5 GB Pant 喜马拉雅环境发展研究所 (MOEF)，科西-阿尔莫拉；印度北阿坎德邦 6 英国阿伯里斯特威斯大学地理与地球科学研究所 7 印度查谟和克什米尔邦斯利那加克什米尔大学植物学系生物多样性与分类学中心 (CBT) 8 英国曼彻斯特大学环境与发展学院 9 英国诺丁汉大学地理学院 10 印度艾哈迈达巴德 AmbawadiVistar PO Jodhpur Tekra 卫星路空间应用中心 (ISRO) 11 印度马哈拉施特拉邦浦那市高级计算发展中心 (C-DAC) 12 印度锡金邦甘托克锡金邦森林部 (MOEF) 13 印度国家植物研究所 (CSIR) 植物生态与环境科学部印度理工学院布巴内斯瓦尔，印度 16 吉瓦吉大学地球科学研究学院，瓜廖尔，印度 17 新梅赫劳里大厦科技大楼科学技术系，新德里，印度卫星路，Jodhpur Tekra，AmbawadiVistar PO，艾哈迈达巴德，印度 11 先进计算发展中心 (C-DAC)；印度马哈拉施特拉邦浦那 12 锡金邦森林部 (MOEF)，印度锡金甘托克 13 国家植物研究所 (CSIR) 植物生态与环境科学部，印度勒克瑙 14 本地治里大学生命科学学院植物生态与环境科学系，印度本地治里 15 印度理工学院布巴内斯瓦尔地球、海洋与气候科学学院 16 印度瓜廖尔吉瓦吉大学地球科学研究学院 17 印度新德里新梅赫拉利大厦科技大厦科技部卫星路，Jodhpur Tekra，AmbawadiVistar PO，艾哈迈达巴德，印度 11 先进计算发展中心 (C-DAC)；印度马哈拉施特拉邦浦那 12 锡金邦森林部 (MOEF)，印度锡金甘托克 13 国家植物研究所 (CSIR) 植物生态与环境科学部，印度勒克瑙 14 本地治里大学生命科学学院植物生态与环境科学系，印度本地治里 15 印度理工学院布巴内斯瓦尔地球、海洋与气候科学学院 16 印度瓜廖尔吉瓦吉大学地球科学研究学院 17 印度新德里新梅赫拉利大厦科技大厦科技部
食物不吃糖尿病前
为防止糖尿病的发展，避免加剧前糖尿病的食物至关重要。诸如精制碳水化合物，甜谷物和加工肉类等食物增加了2型糖尿病和心脏病的风险。当血糖水平高于正常水平高但不足以分类为2型糖尿病时，就会发生糖尿病前期。通过改变生活方式的改变，包括饮食改造，例如避免某些食物，可以将血糖水平降低至健康范围。具有高血糖指数的精制碳水化合物被迅速消化，并导致血糖水平迅速增加。这些碳水化合物，包括白面包，米饭和面粉，缺乏纤维和必需的营养，导致食用后不久饥饿。饮食中高的碳水化合物的饮食增加了2型糖尿病，高血压和心脏病的风险。相反，应选择像全谷物，淀粉蔬菜，豆类和豆类等复杂的碳水化合物，因为它们的纤维较高并更慢地消化，提供持久的能量和饱腹感。甜糕点和甜点，高含糖，饱和脂肪和卡路里的高含量，由于它们与肥胖，2型糖尿病，炎症和心脏病的联系，应适度消耗。更健康的甜点选择包括新鲜的水果，搭配格兰诺拉麦片，全谷物吐司搭配坚果黄油和深色巧克力覆盖的杏仁。含糖的饮料是添加糖的主要来源，应由低糖选择取代，例如白糖，未加糖的茶或无糖调味水，以降低2型糖尿病，心脏病和中风的风险。1。而不是含糖饮料，选择茶，不添加糖的闪闪发光或低糖果汁。在谷物方面，请注意，热和冷甜味的选择通常很低，含糖量较高。取而代之的是，选择少于5克糖和至少3克纤维的全麦谷物，并在上面放上浆果，坚果或Chia种子，以增加营养。健康的早餐替代品包括带有火鸡香肠的炒鸡蛋，带有浆果的希腊酸奶，带鸡蛋的鳄梨吐司以及带坚果和新鲜水果的干酪碗。限制您对饱和脂肪的摄入，这可以降低胰岛素敏感性并有助于糖尿病的发展，并增加胆固醇水平和心脏病风险。取而代之的是，在鳄梨，脂肪鱼，橄榄油，花生酱，坚果和种子中发现了适量的健康单不饱和和多不饱和脂肪。加工的肉类，如培根，香肠和午餐肉的饱和脂肪和钠往往很高，并且与2型糖尿病，心脏病和癌症的风险增加有关。考虑将其代替植物性蛋白质来源，例如坚果，种子，小扁豆，无皮肤家禽和海鲜。在水果方面，最好的选择是最好的，因为干燥可以浓缩营养和糖含量。食用干果时要注意份量，并考虑避免使用糖尿病前期的血糖指数高的水果。未加糖的希腊酸奶是一种健康的零食选择，但要警惕含糖的浇头和调味料。上面放有坚果，种子和浆果，以增加风味。糖尿病前饮食需要平衡碳水化合物和蛋白质，以防止血糖峰值。希腊酸奶是一个不错的选择，糖和碳水化合物比传统酸奶少。还可以提供由杏仁，大豆或椰奶制成的低糖非奶油酸奶。由于碳水化合物含量高和血糖指数限制了炸薯条，这会导致血糖迅速升高。炸食品每周消耗3次，将2型糖尿病的风险增加近19％。选择烤的地瓜，欧洲防风草或小扁豆代替炸薯条。尝试脆皮羽衣甘蓝片，烤西葫芦，胡萝卜或绿豆“薯条”作为替代品。这些食物不会引起血糖峰值。烘烤炸薯条，与健康的脂肪和蛋白质配对也可以帮助保持血糖稳定。通过调味品改善食品风味对于糖尿病前饮食至关重要。但是，一些沙拉调味料和调味品，例如番茄酱，烧烤酱，蜂蜜芥末和法式调味料，含有高钠，碳水化合物，脂肪和卡路里。由于添加糖，许多无脂肪的敷料比常规版本多。选择用橄榄油，鳄梨油或其他醋制成的油性沙拉敷料是一种更健康的选择。而不是使用高糖果酱和果冻，而是制作低糖果酱或使用无糖果冻。用全谷物，健康脂肪，瘦蛋白，水果，蔬菜和豆类代替精制的碳水化合物，糕点，甜谷物和含糖饮料可以帮助管理血糖水平。匹兹堡，Papennsylvania 2。格林斯伯勒，NCNORTH CAROLINA 3。檀香山，hihawaii 8。美国的一些城市被列为有糖尿病前期的人，包括南卡罗来纳州的查尔斯顿；新泽西州帕特森；加利福尼亚州兰开斯特；田纳西州默弗里斯伯勒；加利福尼亚州圣罗莎；俄勒冈州尤金；路易斯安那州什里夫波特；田纳西州克拉克斯维尔；卡里，北卡罗来纳州；塞勒姆，俄勒冈州；弗吉尼亚州纽波特新闻；田纳西州查塔努加；俄亥俄州阿克伦；普罗维登斯，罗德岛；佛罗里达州塔拉哈西；亚利桑那州皮奥里亚；南达科他州苏福尔斯；纽约扬克斯；北卡罗来纳州费耶特维尔；纽约罗切斯特；得克萨斯州麦金尼；加利福尼亚州莫雷诺谷；加利福尼亚州弗里蒙特；德克萨斯州弗里斯科；华盛顿斯波坎；爱达荷州博伊西；佛罗里达州圣露西港；得克萨斯州欧文；温斯顿·塞勒姆（Winston-Salem），北卡罗来纳州；佛罗里达州圣彼得堡；德克萨斯州拉雷多；新泽西州泽西市；纽约布法罗；和密苏里州圣路易斯；亚利桑那州钱德勒；北卡罗来纳州达勒姆；内布拉斯加州林肯。圣保罗，Mnminnesota 4。 Newark，NJNew Jersey 5。 列克星敦，肯塔基6。 Stockton，Cacalifornia 7。 克利夫兰，俄亥俄州9。 阿灵顿，TXEXAS 10。 奥克兰，卡卡利尼亚11。 长滩，卡卡利尼亚12。 Raleigh，Ncnorth Carolina 13。 奥马哈，内内布拉斯加州14。 科罗拉多斯普林斯，cocolorado 15。 弗雷斯诺，cacalifornia 16。 Albuquerque，NMNEW墨西哥17。 孟菲斯，tntennessee 18。 华盛顿特区，华盛顿特区19。 拉斯维加斯，nvnevada 20。 西雅图，Wawashington圣保罗，Mnminnesota 4。Newark，NJNew Jersey 5。列克星敦，肯塔基6。Stockton，Cacalifornia 7。克利夫兰，俄亥俄州9。阿灵顿，TXEXAS 10。奥克兰，卡卡利尼亚11。长滩，卡卡利尼亚12。Raleigh，Ncnorth Carolina 13。 奥马哈，内内布拉斯加州14。 科罗拉多斯普林斯，cocolorado 15。 弗雷斯诺，cacalifornia 16。 Albuquerque，NMNEW墨西哥17。 孟菲斯，tntennessee 18。 华盛顿特区，华盛顿特区19。 拉斯维加斯，nvnevada 20。 西雅图，WawashingtonRaleigh，Ncnorth Carolina 13。奥马哈，内内布拉斯加州14。科罗拉多斯普林斯，cocolorado 15。弗雷斯诺，cacalifornia 16。Albuquerque，NMNEW墨西哥17。孟菲斯，tntennessee 18。华盛顿特区，华盛顿特区19。拉斯维加斯，nvnevada 20。西雅图，Wawashington西雅图，Wawashington