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संदर्भस./Ref。没有 NIBMG/ADMIN/ESTB/PHD PROG/ADVT/ ...
金砖四国国家生物医学基因组学研究所 (NIBMG)，KALYANI 欢迎合适的候选人申请到 NIBMG 攻读博士学位。选定的学生将研究人类疾病，重点是使用临床样本和适当的模型（包括计算机模拟和体内实验）获得基因组学和生物学对疾病机制的见解。NIBMG 配备了最先进的技术，包括单细胞测序和下一代测序平台、机器人平台、高端计算和生物信息学设施、细胞和分子生物学设施、基因工程，包括尖端的 CRISPR-Cas 基因组编辑实验室、FACS（细胞分选器）、低分辨率和高分辨率成像设施、BSL3 设施、细菌学和放射性实验室、最先进的斑马鱼、蛋白质组学、代谢组学和微生物组设施。学生将从事的研究领域如下：
使用 Cadence 工具实现节能的 4 位闪存 ADC
过去十年来，集成电路技术的进步加速了数字信号处理器的发展。此外，数字处理具有更耐噪声的优点。因此，模数转换器可用作模拟信号和数字信号处理系统的接口。无线通信系统不断提高的速度导致对高速、低分辨率模数转换器功率和速度标准的巨大需求。实际上，数字信号的处理、测试和存储变得简单。为了处理模拟信号，我们将其转换为数字信号。模数转换器可用作实现此目的的桥梁。研究人员正在研究 ADC 中的新模型策略，以期在降低功耗的同时提高性能。由于闪存 ADC 设计通常在其他形式的 ADC 中起着重要作用，因此它在所有其他形式的 ADC 中变得越来越重要，包括流水线和多位 sigma delta ADC。
分辨率增强，用于询问纤维bragg光栅...
在纤维bragg光栅（FBG）传感器网络中，反射光谱的信号分辨率与网络的感应精度相关。审讯器确定信号分辨率限制，并且更粗糙的分辨率导致感应测量的巨大不确定性。此外，来自FBG传感器网络的多峰信号通常被重叠。这增加了分辨率增强任务的复杂性，尤其是当信号具有较低的信噪比（SNR）时。在这里，我们表明，使用U-NET体系结构进行深度学习可以增强信号分辨率，以询问FBG传感器网络而无需修改硬件。信号分辨率有效地增强了100倍，平均根平方误差（RMSE）<2.25 pm。因此，提出的模型允许FBG设置中的现有低分辨率询问器起作用，就好像它包含了更高分辨率的询问器一样。
一种新型的双线性特征和用于触觉形状识别的多层融合卷积神经网络
摘要：卷积神经网络（CNN）可以自动从压力信息中学习特征，一些研究应用了CNN来识别触觉形状。但是，传感器的有限密度及其功能需求导致所获得的触觉图像具有低分辨率和模糊。为了解决这个问题，我们提出了双线性功能和多层融合卷积神经网络（BMF-CNN）。功能的双线性计算提高了网络的特征提取能力。同时，多层融合策略利用了不同层的互补性来增强特征利用率的效率。为了验证所提出的方法，构建了一个带有复杂边缘的26类字母触觉图像数据集。BMF-CNN模型达到了98.64％的触觉形状精度。结果表明，与传统的CNN和人工特征方法相比，BMF-CNN可以更有效地处理触觉形状。
从文本数据>的高保真3D重建的生成方法
Ian Goodfellow等。 （2014）开创性的GAN论文介绍了一个框架，在该框架中，生成器和歧视器竞争生成逼真的合成数据，革命跨领域的生成建模。 lvmin Zhang等。 （2023）本文通过合并条件控制，从而增强了文本对图像扩散模型，从而实现了细粒的视觉生成。 它通过引入其他调节方法（例如对姿势，颜色和样式的控制）来改善输出。 Christian Ledig等。 （2017）Srgan引入了一种基于GAN的方法，将高档低分辨率图像用于高分辨率图像，从而产生了逼真的细节。 它使用感知损失来捕获常规方法无法实现的更细纹理。 Xuebin Qin等。 （2020）U2-NET提出的方法引入了嵌套的U形网络体系结构，旨在有效且轻巧的显着对象检测。 该模型以更少的计算资源来实现最先进的性能。Ian Goodfellow等。（2014）开创性的GAN论文介绍了一个框架，在该框架中，生成器和歧视器竞争生成逼真的合成数据，革命跨领域的生成建模。lvmin Zhang等。（2023）本文通过合并条件控制，从而增强了文本对图像扩散模型，从而实现了细粒的视觉生成。它通过引入其他调节方法（例如对姿势，颜色和样式的控制）来改善输出。Christian Ledig等。（2017）Srgan引入了一种基于GAN的方法，将高档低分辨率图像用于高分辨率图像，从而产生了逼真的细节。它使用感知损失来捕获常规方法无法实现的更细纹理。Xuebin Qin等。 （2020）U2-NET提出的方法引入了嵌套的U形网络体系结构，旨在有效且轻巧的显着对象检测。 该模型以更少的计算资源来实现最先进的性能。Xuebin Qin等。（2020）U2-NET提出的方法引入了嵌套的U形网络体系结构，旨在有效且轻巧的显着对象检测。该模型以更少的计算资源来实现最先进的性能。
用于探索，编辑和传输视频的视频特定自动编码器
我们研究了特定于视频的自动编码器，这些自动编码器允许人类用户探索，编辑和有效传输视频。先前的工作已经独立研究了这些问题（和子问题），并提出了不同的表述。在这项工作中，我们在特定视频的多个帧上训练一个简单的自动编码器（从头开始）。我们观察到：（1）通过视频特定的自动编码器捕获该视频的空间和时间属性所学的潜在代码； （2）自动编码器可以将样本外输入投影到特定于视频的歧管上。这两个属性允许我们使用一个学到的表示形式探索，编辑和有效地传输视频。对于例如，在潜在代码上的线性操作允许用户可视化视频的内容。关联视频的潜在代码和流动投影使用户可以进行所需的编辑。插值潜在代码和歧管投影允许在网络上传输稀疏的低分辨率框架。
改进的超快速温度计 UFT-M 和温度...
摘要。为层积云顶部物理学 (POST) 实地研究活动设计了一种改进的 UFT-M 版超快速机载温度计 UFT，旨在测量云内温度。其结构的改进提高了传感器的可靠性，在 17 次飞行中的 15 次中提供了有价值的测量结果。对数据的过度采样可以有效校正由机载航空电子系统的电磁传输干扰和传感器结构导致的热噪声造成的伪影。当将 UFT-M 记录平均为 1.4 和 55 米分辨率时，与罗斯蒙特外壳中温度计的类似记录相比，表明外壳甚至会扭曲低分辨率的机载温度测量。在 POST 过程中使用 UFT-M 收集的数据以最大分辨率约 1 厘米反演层积云和覆盖层的热结构。本文介绍并讨论了 UFT-M 记录的示例。
用于摄影测量和远程监控的数字存储设备...
使用卫星或飞机进行环境监测、摄影测量、制图或资源管理需要高几何分辨率和多光谱方法，以满足现代高度指定的分析需求。因此，产生了高传感器数据速率（Reiniger，1997），对数据流的存储和传输到地面部分进行进一步处理和归档提出了严格的要求。然而，只有通过安装全球地面接收站网络，能够在数据接收期间实时记录数据流（如 ERS 卫星），或通过机载存储选定的全分辨率（SPOT 卫星）或低分辨率（ENVISAT 卫星）场景，才能实现数据集的全球获取。数据流的技术特性导致了专门用于记录和保存遥感数据的存储设备的开发。在从数据生成到最终应用或保存以供未来使用的过程中，高容量存储设备遵循数据流，如图 1 所示。原则上必须考虑以下不同的存储设备：
Monroe Electronics 244A 数据表
使用 1017A 系列探头：Monroe Electronics 1017AE 型（端视）或 1017AS 型（侧视）（探头长度为 0.35” [9mm] x 0.35” [9mm] x 2.85” [72.5mm]。在最小弯曲半径处增加 0.8” [20mm] 长度的电缆。）包含 1kHz 音叉斩波驱动器和板载混合微电路前置放大器。可在 -50°C 至 +80°C 范围内使用。可选探头配置可用于高分辨率或低分辨率以及用于光衰减测量的透明探头。探头电缆长度为 10 英尺（3.0 米）。已为探头提供空气或惰性气体吹扫。装置独立于探头进行校准，并包括 NIST 可追溯性证书。可互换的 1017A 型探头（客户指定的类型）单独出售。有关更多详细信息和选项，请参阅型号 1017 数据表。
国家脑研究中心（NBRC）邀请申请“人工智能”项目下的两个“项目科学家（项目）”职位
拥有公认大学的理学/医学博士学位（具有零年或以上经验）或工程或技术硕士学位，并在与项目、图像处理、计算机视觉、人工智能和机器学习相关领域拥有 3 年经验 所需资格 非常出色的 MATLAB/C/C++/Python 编程技能 职责 项目科学家将领导 AI 工具开发，用于分析低分辨率 MRI 图像，并使用之前从同一参与者收集的 0.5T 和 3.0 T 数据将其达到 3T 标准 奖学金 项目科学家 I 每月 56,000/- +HRA 按照规定 项目科学家 II 每月 61,000/- +HRA 按照规定 项目科学家 III 每月 67,000/- +HRA 按照规定 年龄限制 最多 35 岁（截至申请截止日期） 项目研究员 Arpan Banerjee 教授，科学家 VI，NBRC