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简历 - 教授博士穆希丁·艾哈迈德
日期：2024 年 9 月 1 日 详细邮寄地址：电气与电子工程大楼教授，EEE-220 室，EEE 系，库尔纳工程技术大学（KUET）Fulbarigate Road，Khulna-9203，孟加拉国 电话：+88024777733351-70 -333（办公室），传真：+88024777733303，手机：+8801556-537660，+8801887-066066 电子邮件：ahmad@eee.kuet.ac.bd，mohiuddin.ahmad@gmail.com 和教务长，Khan Jahan Ali Hall，库尔纳工程技术大学（KUET）Fulbarigate Road，Khulna-9203，孟加拉国 职业目标 专注而有成就的学术领袖，寻求在最高行政和大学学术职位。致力于促进教育、研究和创新的卓越发展，同时支持最高权威推动学校的愿景和使命。01. 教育（从最后到第一）
Guddi Way屏幕
背景。许多原住民和/或托雷斯海峡岛民都面临认知障碍的危险因素。但是，缺乏在文化上适合识别潜在认知障碍的方法。本文报告了屏幕和访谈方案的开发，旨在标记16岁以上原住民和/或托雷斯海峡岛民成年人的认知障碍和社会心理残疾。方法。Guddi Way屏幕包括与多个认知领域的认知和心理功能有关的项目。屏幕是简单的，简短的，并且能够由非临床医生进行培训。结果。早期结果表明，Guddi的屏幕是可靠的，在文化上是可以接受的，并且可以正确地标记原住民和/或Torres海峡岛民成年人之间的认知功能障碍。结论。屏幕表现出有望是一种具有文化和文化发展的方法，可以确定在原住民和/或托雷斯海峡岛民成年人中认知障碍和社会心理残疾的可能性。Guddi Way屏幕上的旗帜表明需要转介给经验丰富的神经心理学家或神经精神科医生，以进一步评估，还可以帮助指导支持服务。
Budd Tucker 博士 2024 年 9 月 5 日星期四下午 3:15
摘要：遗传性视网膜变性疾病包括相对常见的 Stargardt 病和罕见的视网膜色素变性等，在遗传上具有极大的异质性。迄今为止，已发现 100 多种不同的基因和数千种不同的致病突变。这些疾病的共同特征是外层神经视网膜的光感应感光细胞最终死亡。由于视网膜的内在再生能力很差，感光细胞死亡会导致不可逆的视力丧失。幸运的是，分子遗传学、基因组编辑、干细胞生物学和组织工程领域的科学进步让我们有理由对被诊断为遗传性视网膜变性的患者的未来感到乐观。在这次演讲中，我将讨论我们小组的工作，重点是使用患者来源的诱导性多能干细胞对遗传性视网膜变性患者进行分子诊断、研究和治疗。具体来说，我将举例说明我们如何使用患者 iPSC 来评估新基因变异的致病性并开发修复性自体感光细胞替代方法。
开发使用转移学习方法Kasnanda 1 Star，Helmi Imaduddin 2
糖尿病性视网膜病（RD）是糖尿病的严重并发症，可能会损害视网膜并威胁视力。早期发现RD对于防止进一步的眼睛损害非常重要。为了增加这种早期检测，深度学习技术，尤其是CNN方法，已被广泛使用。本研究旨在在视网膜图像分类中实施和比较四种不同CNN体系结构的性能，即Resnet152v2，Xception，Denset201和InceptionV3，以检测RD。首先，将数据集视网膜图像分为感染RD的类别和不感染的类别。然后，使用培训数据开发和培训CNN模型以对图像进行分类。使用数据增强技术有助于增加模型的概括。训练模型后，使用单独的测试数据集进行测试以评估每个模型的性能。测试结果表明，Xception和Denset201在检测RD方面具有出色的性能，精度，精度，召回和F1得分达到96％。该评估的结果证实，深度学习技术，尤其是以CNN的形式，在支持医学诊断方面具有巨大的潜力，尤其是在检测复杂的眼睛（例如RD）方面。这些模型的使用可以为RD患者带来重大好处，从而可以更有效的早期文本和更及时的处理。抽象的糖尿病性视网膜病（DR）是糖尿病的严重并发症，可能会对视网膜造成损害并威胁视力。丹根·德米基安（Div），Penelitian Ini成员Kontribusi penting Dalam Pengembangan solusi otomatis untuk untuk诊断RD，Yang Dapat Mening-Katkan Perawatan kehatan kesehatan kesehatan kesehatan mata secara secara secara secara secara secara secara secara keseluruhan。早期发现RD对于防止进一步的眼睛损害非常重要。为了改善这种早期检测，深度学习技术，尤其是CNN方法已被广泛使用。本研究旨在在视网膜图像分类中实施和比较四种不同CNN体系结构的实现，即Resnet152v2，Xception，Densenet201和IntectionV3。首先，将视网膜图像数据集分为RD感染和非RD感染类别。然后，使用训练数据来开发和培训CNN模型以对图像进行分类。使用数据增强技术有助于改善模型的概括。训练模型后，使用单独的测试数据集进行测试以评估每个模型的性能。测试结果表明，Xception和Densenet201在检测RD方面具有出色的性能，精度，精度，召回和F1得分达到96％。此评估的结果证实，深度学习技术，尤其是以CNN的形式，在支持医学诊断方面具有巨大的潜力，尤其是在检测复杂的眼部疾病（例如RD）方面。使用这些模型可以为RD患者带来重大益处，从而实现更多效率的早期检测和更及时的治疗。因此，这项研究为RD诊断的自动解决方案的开发做出了重要贡献，这可以改善整体眼保健。
政策简介24-7：关于美国贸易赤字的误解泥泞的经济政策辩论
本政策摘要对宏观经济叙事提出了问题，即1998 - 2008年美国的外部赤字是从世界其他地区进口的。有两种主导理论。一个人认为，美国通过追求自由贸易，使自己受到贸易伙伴不公平的竞争。美国进出口时，出口下降了。另一种理论，即“全球储蓄过多”理论及其变体，认为国外储蓄较高的储蓄创造了全球宏观经济状况，需要对美元欣赏并平衡美国的贸易赤字。实际上，当然，将赤字的驱动因素分离为国内和外国组件都是有争议的，因为国内经济传播机制介绍了外国冲击在赤字方面的运作方式。此外，家庭和外国冲击总是在起作用。本政策摘要列出了这两种主导理论虽然非常简单，但不足。一个完全是错误的；另一个不完整。3
参议院法案1921年，更新2015年参议院第239号法案，《大通莫里斯突然心脏骤停法》是对所需培训的指导，NEC
由于经过认证的CPR卡有2年的良好，不需要认证的CPR年，必要的员工可以在立法年度培训要求下完成区CPR/急救/AED培训。培训可以包括一个在线平台，该地区在州和国家指南或该地区的面对面专业发展遵循专业发展。
课程1。名称mainuddin 2。名称
2022年1月4日，AICTE赞助的教师发展计划“智能城市有效的生物医学和能源管理的高级传感器技术”，2022年1月3日至7日，斋浦尔工程学院和研究中心，斋浦尔的最新趋势，激光器的最新趋势，2019年10月15日，2019年10月15日，2019年10月15日，诺斯特大学，诺斯尼亚级诺斯尼亚级诺斯和技术部。查mu的查mu（Jammu）在查mu（Jammu）的燃气传感器系统2017年12月4日，查mu大学，查mu激光器通讯，2017年3月31日，2017年3月31日，RK Goyal工程学院
生成式人工智能作为学习伙伴和教学助理
摘要 — 为了揭示在职前教师 (PST) 对生成人工智能 (GenAI) 应用程序的用户体验和看法，我们调查了 167 名加纳 PST 将 GenAI 作为学习伙伴和教学助理的具体用途以及他们对这些应用程序的态度。通过探索性因素分析 (EFA)，我们确定了影响 PST 对 GenAI 态度的三个关键因素，即教学、学习以及道德和倡导因素。这些因素的平均分数表明他们对 GenAI 的态度普遍积极，表明他们高度认同 GenAI 有潜力增强 PST 的内容知识和获取学习和教学资源，这反过来又减少了他们在学习和教学实践中对同事帮助的需求。研究结果特别表明，PST 使用 GenAI 作为学习伙伴来获取阅读材料、深入的内容解释和实际示例，并作为教学助理来增强他们的教学资源、制定评估策略和课程计划。回归分析表明，年龄、性别和学习年份等背景因素无法预测 PST 对 GenAI 的态度，但年龄和学习年份可以显著预测他们使用 GenAI 的频率，而性别则不能。这些发现表明，年龄较大的 PST 和在教师教育计划中学习较久的 PST 可能会更频繁地使用 GenAI，但他们对该应用程序的看法保持不变。然而，PST 担心 GenAI 应用程序提供的信息的准确性和可信度。因此，我们建议需要解决对 GenAI 准确性和可信度的担忧，确保 PST 可以在他们的教师培训计划中自信地依赖这些应用程序。此外，我们建议采取有针对性的策略，将 GenAI 更有效地整合到 PST 的学习和教学过程中。