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电线系统老化评估和状态监测（WASCO）
摘要 核设施依靠电线系统执行各种功能以确保成功运行。其中许多功能直接支持设施的安全运行；因此，即使电线系统老化，其持续可靠性也至关重要。已安装电线系统的状态监测 (CM) 是任何老化计划的重要组成部分，无论是在合格使用寿命的前 40 年，还是在核电站许可证续期之前。本报告介绍了一种基于频域反射法的电线系统状态监测方法，该方法是在 Halden 反应堆项目中开发的。该方法导致了一个名为 LIRA（线路谐振分析）的系统的发展，该系统可在线用于检测由于绝缘故障或退化而导致的电缆电气参数的任何局部或全局变化。LIRA 由信号发生器、信号分析仪和模拟器组成，可用于模拟多种故障/退化场景并评估 LIRA 系统的准确性和灵敏度。本报告第 5 章介绍了一种基于正电子测量技术的补充方法，该方法由于对微缺陷（尤其是开放体积缺陷）的高灵敏度而在缺陷物理学中得到广泛应用。本报告详细介绍了这些方法、现场实验结果和拟议的未来工作。关键词状态监测、电缆老化、输电线路、热点检测、故障检测、频域反射法、时域反射法、驻波反射法、LIRA、正电子 NKS-130 ISBN 87-7893-192-4 电子报告，2006 年 4 月 报告可从 NKS 秘书处获取 NKS-775 PO Box 49 DK - 4000 Roskilde，丹麦 电话 +45 4677 4045 传真 +45 4677 4046
J-BHI 特刊“面向医疗保健的生物医学信号基础模型”
人工智能 (AI) 和医疗保健的快速发展为工程师、计算研究人员和医学专家提供了大量机会，可以开发用于健康监测、医疗诊断和治疗建议的创新算法，最终使医生和患者都受益。心电图 (ECG)、脑电图 (EEG) 和肌电图 (EMG) 等生物医学信号在各种健康状况的无创监测和诊断中起着至关重要的作用。这些生物医学信号富含临床有用的信息，分别反映了心脏、大脑和肌肉的潜在生理和病理状态。人工智能与这些信号的结合为提高医疗评估的准确性、效率和可及性开辟了新途径。例如，在心电图领域，基于人工智能的算法可以自动检测一些心律失常和异常，准确度接近专家级。然而，开发使用生物医学信号的可靠人工智能驱动诊断工具仍然面临着噪声、干扰、伪影以及对长期数据流进行稳健处理的需求等挑战。人工智能的最新进展，包括大型语言模型 (LLM)、Mamba 神经网络和生成式人工智能，为开发先进的神经网络模型以应对生物医学数据挑战开辟了新的机会。作为这一跨学科领域的基石，基础模型可以作为复杂的框架，整合大量生物医学信号数据，并能够创建更精确、更具体、更个性化的预测、诊断和治疗工具，从而有可能彻底改变诊断和监测领域。本期特刊旨在探索人工智能在人类医疗保健生物医学信号分析方面的最新进展和应用，这将为基础模型铺平道路。我们诚邀原创研究文章、评论和案例研究，涉及但不限于以下主题：
脑机接口在医学领域的未来
全球范围内，人们都在竞相研发利用脑机接口 (BCI) 的医疗设备。迄今为止，人们的注意力主要集中在植入大脑并连接到计算机的传感器上，但这种植入物在医学上存在风险，而且价格昂贵。德克萨斯大学奥斯汀分校细胞与临床应用康复研究与工程项目联席主任 José del R. Millán 说，这意味着脑植入物可能永远只能惠及富裕的患者群体。Millán 表示，部分由于这些担忧，现在人们正在加紧研究非侵入式 BCI 设备。这些设备使用耳机和越来越多连接到患者头骨外部的非侵入式脑电图传感器。“最终，与侵入式设备相比，我们可以用非侵入式设备帮助更多的患者，”他说。为了证明自己的观点，Millán 在接受采访时戴上了一副厚框眼镜。 “想象一下，如果这些设备包含能够读取我的大脑信号并将其传输到计算机的微传感器，”他提出。“显然，这比通过手术将传感器植入我的大脑要简单得多。”米兰将非侵入式 BCI 概念化为大脑的“外骨骼”，将信息馈送到计算机，然后再反馈给用户的大脑。他说，这项技术受到脑电图信号分辨率远低于目前植入式传感器的分辨率的限制，这可能是“非侵入式 BCI 的一大限制”。然而，这种低分辨率可以通过尚未测试的传感器技术（如超声波和微波）以及基于人工智能的脑信号分析来提高，这可以使外部机器人设备
基于脑机接口的工作记忆训练与评定
工作记忆 (WM) 是在推理、理解和学习等复杂任务中临时存储和处理信息所必需的认知系统（Baddeley，1992、2010）。研究表明，通过有目的的指导和有针对性的认知训练，工作记忆训练 (WMT) 可以提高工作记忆能力（Shipstead 等，2012；Melby-Lervåg 和 Hulme，2013；Finc 等，2020）。如何进行有效的工作记忆训练和评估是一个重要的研究课题。随着科技的发展，脑机接口 (BCI) 与虚拟现实 (VR) 技术的结合，即 BCI-VR，是一种新兴技术，在有效的工作记忆训练方面具有巨大潜力。 BCI-VR系统将VR的沉浸式感官反馈与大脑活动的实时脑电图（EEG）信号相结合，与传统方法相比，使认知训练更具吸引力和效率（Elbamby等人，2018年；Wen等人，2021年）。近年来，BCI-VR已广泛应用于康复医学领域，针对多种疾病，包括自闭症（Amaral等人，2017年）、中风（Lechner等人，2014年；Vourvopoulos和Bermúdez I Badia，2016年）、注意力缺陷多动障碍（ADHD）（Rohani和Puthusserypady，2015年）、帕金森病（Morales-Gomez等人，2018年）。然而，BCI-VR 在 WM 训练和评估中的神经影像学研究仍处于早期阶段，需要做更多的工作才能最终有效地提高 WM 能力。在这篇评论文章中，我们将分析当前 WM 训练和 WM 评估的 EEG 信号分析方法的相关文献，说明 BCI-VR 的价值及其在 WMT 中的应用，并讨论当前的挑战以及潜在的未来方向。希望这些分析能为 WMT 领域带来启示。
调查在国家过渡下的电池寿命预测的可解释的转移学习
摘要：超声（US）是骨骼肌分析的重要成像工具。我们的优点包括护理点的访问，实时成像，成本效益和电离辐射的缺失。但是，我们可以高度依赖运算符和/或美国系统，并且在图像形成中丢弃了原始超声数据数据的可能有用的信息，以供常规定性美国进行图像形成。定量超声（QUS）方法提供了原始或后处理数据的分析，揭示了有关正常组织结构和疾病状况的其他信息。可以在肌肉上使用四个QUS类别，并且很重要。首先，从B模式图像得出的定量数据可以帮助确定肌肉组织的宏观结构解剖结构和微观结构形态。第二，美国弹性图可以通过菌株弹性学或剪切波弹性图（SWE）提供有关肌肉弹性或刚度的信息。菌株弹性学测量通过在检查组织的B模式图像中使用可检测的斑点跟踪组织位移引起的诱导组织应变。swe测量通过组织中传播的诱导剪切波的速度以估计组织弹性。这些剪切波可以使用外部机械振动或内部“推动脉冲”超声刺激产生。第三，原始的射频信号分析提供了基本组织参数的估计，例如声音速度，衰减系数和反向散射系数，与有关肌肉组织显微组织和组成的信息相对应。最后，包络统计分析应用各种概率分布来估计散射器的数量密度并量化与不连贯的信号相干，从而提供了有关肌肉组织的微观结构特性的信息。本综述将检查这些QUS技术，对骨骼肌的Q评估结果以及骨骼肌肉分析中QUS的优势和局限性的评估。
Neuralink：思维与机器之间的边界
毕竟，思想也可以理解为将电脉冲转化为其他某种东西，即通过电和化学突触网络传播的波前。尽管这一观点过于简单化，但却代表了当代科学文化的主流观点。那么，是什么阻止我们通过无线连接将神经电磁波传输到外部设备呢？ “没什么”，埃隆·马斯克可能会说，他是南非裔加拿大企业家，也是特斯拉、Neuralink、SpaceX 和 The Boring Company 等创新公司的负责人。毕竟，BMI（脑机接口）研究主要侧重于实用和工程方面，目的是利用和操纵脑信号来实现非常具体的应用。在这方面，对思维的神经生理和心理机制的理论解释和深刻理解仍然处于背景之中。因此，重要的是结果，而不是理论论据。无论如何，在科学知识呈指数级增长的时代，伊隆·马斯克无疑是技术先锋领域的先驱，他宣传自己对世界的大胆设想，预测人类智慧与科技力量的融合。他的最新商业项目 Neuralink 旨在通过将思想转化为对计算机和机器的直接控制来彻底改变与数字设备的交互。他最近发表的声明涉及在四肢瘫痪男子的大脑中开发神经植入物（一种尺寸非常小的复杂脑机接口），引发了媒体前所未有的狂热。虽然有些人意识到了它的革命性潜力，但其他人却对这一声明持怀疑态度，认为这是一个未来主义的海市蜃楼，甚至是一场值得威廉·吉布森风格的赛博朋克叙事的噩梦。在他的代表作《神经漫游者》（1984）中，主角凯斯植入了植入物，使他能够直接连接到网络空间。再比如，彼得·汉密尔顿 (Peter Hamilton) 的《联邦传奇》小说预见了这样一个世界，所谓的“OCtattoos”植入物使心灵感应交流和即时获取信息成为可能。马斯克的公司 Neuralink 开发的芯片被冠以“心灵感应”这个令人回味的名字，这并非巧合。在未来主义者和超人类主义者中，有些人热情地欢迎人类向后人类状态进化的前景，这让人想起尼采的超人，但具有控制论的本质。这些不仅仅是幻想：我们正在见证一场真正的转变，这是神经科学和生物医学工程领域数十年先进研究的成果。这是一段令人难以置信的科技之旅，从何塞·德尔加多 (1915-2011) 发明刺激接收器 (1965) 到今天，通过一口气读完福阿德·萨布里 (Fouad Sabry) 的论文《人工智能》(mondadoristore.it/Artificial Brain-Fouad-Sabry/ea661000041060/) 就可以回顾这段旅程。最正统的科学界多年来一直怀着怀疑和难以置信的态度关注着 Neuralink 的进化：一只猕猴和两头猪借助革命性的设备与计算机进行互动。尤其是这只名叫 Pager 的猕猴，它通过意念玩电子游戏 Pong，让观众着迷。最初，他使用普通的操纵杆进行训练，植入物记录下他的神经信号，然后他就可以在没有任何物理辅助的情况下操纵游戏。从医疗应用到人机交互，这只是未来发展的冰山一角。或许媒体过于重视伊隆·马斯克的案例了。事实上，Neuralink 并不是该领域唯一的参与者。其他主要参与者，如荷兰初创公司 Onward Medical 和位于格勒诺布尔 Polygone Scientifique 的法国中心 Clinatec，都在该领域取得了重大进展。两者都开发了先进的技术，包括或多或少具有侵入性的植入式系统，旨在为脊髓提供有针对性的、可编程的刺激（所谓的配对或植入耦合）。澳大利亚公司 Synchron 也做了同样的尝试，该公司无需打开颅骨即可通过动脉进行植入。这些创新旨在恢复先前由于脊柱损伤而丧失的运动和功能，从而中断神经冲动的传递，同时将患者的风险降至最低。然而，在Neuralink中，耦合并不是发生在大脑和脊髓之间，而是大脑和外部设备之间。这是一个不小的差异。这也是一种侵入性做法。正如西蒙尼·罗西 (Simone Rossi) 在其精彩论文《电子大脑》(2020) 中指出的那样，这些技术通常利用 mu 节奏脑波，在较小程度上也利用 beta 波。这些是大脑中的电压，由运动的想法激活，可以使用插入大脑组织的非常薄的电极将其转换为数字命令。算法在将这些信号转换为可重复的动作、执行信号分析和选择特定特征等任务方面发挥着至关重要的作用，然后这些任务被转换成外部设备的输入。该领域最具创新性的工具之一是 ART（自适应共振理论）神经网络，它可以实时学习并保留先前获得的信息。这这这从何塞·德尔加多 (1915-2011) 和他的刺激接收器 (1965) 的时代，到今天，可以通过一口气读完福阿德·萨布里 (Fouad Sabry) 的论文《人工智能》来回顾 (mondadoristore.it/Artificial Brain-Fouad-Sabry/ea661000041060/)。最正统的科学界多年来一直怀着怀疑和难以置信的态度关注着 Neuralink 的进化：一只猕猴和两头猪借助革命性的设备与计算机进行互动。尤其是这只名叫 Pager 的猕猴，它通过意念玩电子游戏 Pong 吸引了观众的注意力。最初，他使用普通的操纵杆进行训练，植入物记录下他的神经信号，然后他就可以在没有任何物理辅助的情况下操纵游戏。从医疗应用到人机交互，这只是未来发展的冰山一角。或许媒体过于重视伊隆·马斯克的案子了。事实上，Neuralink 并不是该领域唯一的参与者。其他主要参与者，如荷兰初创公司 Onward Medical 和位于格勒诺布尔 Polygone Scientifique 的法国中心 Clinatec，都在该领域取得了重大进展。两者都开发了先进的技术，包括或多或少具有侵入性的植入式系统，旨在为脊髓提供有针对性的、可编程的刺激（所谓的配对或植入耦合）。澳大利亚公司 Synchron 也做了同样的尝试，该公司无需打开颅骨即可通过动脉进行植入。这些创新旨在恢复先前由于脊柱损伤而丧失的运动和功能，从而中断神经冲动的传递，同时将患者的风险降至最低。然而，在Neuralink中，耦合并不是发生在大脑和脊髓之间，而是大脑和外部设备之间。这是一个不小的差异。这也是一种侵入性做法。正如西蒙尼·罗西 (Simone Rossi) 在其精彩论文《电子大脑》(2020) 中指出的那样，这些技术通常利用的是 mu 节奏脑波，在较小程度上也利用 beta 波。这些是大脑中的电压，由运动的想法激活，可以使用插入大脑组织的非常薄的电极将其转换为数字命令。算法在将这些信号转换为可重复的动作、执行信号分析和选择特定特征等任务方面发挥着至关重要的作用，然后这些任务被转换成外部设备的输入。该领域最具创新性的工具之一是 ART（自适应共振理论）神经网络，它可以实时学习并保留先前获得的信息。这从何塞·德尔加多 (1915-2011) 和他的刺激接收器 (1965) 的时代，到今天，可以通过一口气读完福阿德·萨布里 (Fouad Sabry) 的论文《人工智能》来回顾 (mondadoristore.it/Artificial Brain-Fouad-Sabry/ea661000041060/)。最正统的科学界多年来一直怀着怀疑和难以置信的态度关注着 Neuralink 的进化：一只猕猴和两头猪借助革命性的设备与计算机进行互动。尤其是这只名叫 Pager 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中国股市反弹交易的“修昔底德上限”
中国股市反弹交易的修昔底德上限：中国间谍活动激增改变投资者的方程式人们经常问我有关地缘政治风险的问题。也许他们读过欧亚集团 2017 年出版的《地缘政治衰退》之类的出版物，其中包括以下荒谬的开场白：“今年是战后最动荡的政治风险环境，对全球市场而言至少与 2008 年的经济衰退一样重要”。我觉得欧亚集团每年都将今年视为战后最动荡的政治风险环境，但无论如何：将 2017 年的市场风险与 2008 年经济衰退（大萧条以来最严重的全球经济衰退）进行比较是荒谬的。欧亚集团对地缘政治对市场影响的判断有多错误？ 2017 年全球股市（MSCI 全球股票指数）上涨 23%，每日年化波动率为 5.6%，为 1972 年该指数成立以来的最低波动率。自那以来，全球股市也上涨了 150%。我并不经常撰写有关地缘政治的文章，主要是因为它对美国股票投资者来说不是一个很有用的信号。我更新了我们的投资信号分析来解释原因。对于每个变量，我们计算变量显示强势读数和弱势读数时的市场回报；最后一栏中两者的净值显示了完美预见的好处。在过去 25 年里，对投资者来说预测能力最好的变量是：就业人数、工业生产 1、领先指标和财务状况。相比之下，地缘政治风险指数接近底部且符号为负，表明投资者使用它会产生适得其反的效果。这一发现与我们发表的其他研究一致，这些研究表明，在所有战后地缘政治事件中，只有 1973 年的阿以战争在几个月后仍然影响着全球市场，这主要反映了美国能源依赖时期的欧佩克石油禁运以及尼克松的工资和价格管制。
课程，出版清单和研究...
I.一般信息▪电气工程师工程师文凭，HTI，塞浦路斯，1979年。▪B.Sc.在加拿大新不伦瑞克大学的电气工程中，1983年。▪硕士在德克萨斯大学奥斯汀分校的生物医学工程中，1984年。▪硕士在神经病学中，纽卡斯尔大学，英国泰恩大学，1991年。 ▪博士1992年，英国伦敦大学QMW电子工程。 ▪研究兴趣：eHealth，MHealth，Eemergency Systems，Connected Health；医学图像分析系统：MRI，超声，内窥镜，显微镜；智能系统和医疗系统中的可解释AI；生物信号分析：肌电图；基于X现实应用程序的MHealth干预措施。 ▪塞浦路斯大学，计算机科学系教授，自2007年11月，副教授，2001年6月至2007年10月，助理教授，1996年9月 - 2001年5月；讲师，1993年9月至1996年8月；研究助理，1992年9月至893年。 ▪Cyens Excellence，HealthXr Group的负责人 - 智能，无处不在的医疗保健创新参与式技术，2017年 - 。 ▪新墨西哥大学电气和计算机工程系，2000年9月至2001年12月的客座助理教授（塞浦路斯大学休假）。 ▪塞浦路斯神经病学研究所（CING），访问研究科学家2009 - 2017年和高级科学家1992 - 2004年计算情报部。 第一员工，对该研究所的成长和国际声誉发挥了重要作用。 自2017年以来的董事会成员。 II。在神经病学中，纽卡斯尔大学，英国泰恩大学，1991年。▪博士1992年，英国伦敦大学QMW电子工程。▪研究兴趣：eHealth，MHealth，Eemergency Systems，Connected Health；医学图像分析系统：MRI，超声，内窥镜，显微镜；智能系统和医疗系统中的可解释AI；生物信号分析：肌电图；基于X现实应用程序的MHealth干预措施。▪塞浦路斯大学，计算机科学系教授，自2007年11月，副教授，2001年6月至2007年10月，助理教授，1996年9月 - 2001年5月；讲师，1993年9月至1996年8月；研究助理，1992年9月至893年。▪Cyens Excellence，HealthXr Group的负责人 - 智能，无处不在的医疗保健创新参与式技术，2017年 - 。▪新墨西哥大学电气和计算机工程系，2000年9月至2001年12月的客座助理教授（塞浦路斯大学休假）。▪塞浦路斯神经病学研究所（CING），访问研究科学家2009 - 2017年和高级科学家1992 - 2004年计算情报部。第一员工，对该研究所的成长和国际声誉发挥了重要作用。自2017年以来的董事会成员。II。II。▪玛丽·库里（Marie Curie）奖学金，于1994年通过欧盟关于组织病理学图像处理的主题授予。出版物▪150个期刊出版物； 44篇论文发表在IEEE Access，TBE，Titb，TMI，TNN，TUFFC，J-BHI，RBME和IEEE杂志上。18审查和职位论文。9篇论文发表在有关神经网络，医学成像和eHealth应用的特殊问题上。▪30本书贡献。▪《佩克尔过滤算法和用于超声成像的软件》的合着者，摩根和克莱普尔出版商，美国加利福尼亚州，2008年，2008年＆2 nd Edition 2015。▪本书M-Health的共同编辑：新兴移动卫生系统，美国施普林格，2006年。本书的共同编辑超声和颈动脉分叉Atherosclerosi S，Springer，伦敦，英国，2012年。心血管超声成像和视频中手册Speckle过滤和跟踪的共同编辑，工程技术机构（IET），Stevenage，UK，2018年。电子书联系的共同编辑：状态和趋势，边境数字健康，2021年。▪ 22个特殊问题的客座共同编辑，包括2009年IEEE TITB的计算智能，包括全球医疗保健环境中的公民以电子卫生系统为中心的IEEE TITB，同样在2010年在IEEE TITB上，关于生物医学图像技术和方法，在2010年全球范围内的INBOADICAL IMAGIL IMAGIOL IMAGE技术和方法中22个特殊问题的客座共同编辑，包括2009年IEEE TITB的计算智能，包括全球医疗保健环境中的公民以电子卫生系统为中心的IEEE TITB，同样在2010年在IEEE TITB上，关于生物医学图像技术和方法，在2010年全球范围内的INBOADICAL IMAGIL IMAGIOL IMAGE技术和方法中
EMG信号分析技术：检测、处理、分类和应用
1 多媒体大学工程学院，63100 Cyberjaya，雪兰莪，马来西亚。*通讯作者：M.B.I.Raez，多媒体大学工程学院，63100 Cyberjaya，雪兰莪，马来西亚。电子邮件：mamun.raez@mmu.edu.my 提交日期：2005 年 10 月 4 日；修订日期：2006 年 1 月 9 日；接受日期：2006 年 1 月 18 日。索引词：肌电图；傅里叶分析；肌肉；神经系统。摘要 肌电图 (EMG) 信号可用于临床/生物医学应用、可进化硬件芯片 (EHW) 开发和现代人机交互。从肌肉获取的 EMG 信号需要先进的方法来检测、分解、处理和分类。本文的目的是说明 EMG 信号分析的各种方法和算法，以提供理解信号及其性质的有效方法。我们进一步指出了一些使用 EMG 的硬件实现，重点关注与假手控制、抓握识别和人机交互相关的应用。还进行了比较研究，以展示各种 EMG 信号分析方法的性能。本文为研究人员提供了对 EMG 信号及其分析程序的良好理解。这些知识将帮助他们开发更强大、更灵活、更高效的应用程序。简介 生物医学信号是指从任何器官获取的代表感兴趣物理变量的集体电信号。该信号通常是时间函数，可以用其幅度、频率和相位来描述。EMG 信号是一种生物医学信号，用于测量肌肉收缩过程中产生的电流，代表神经肌肉活动。神经系统始终控制肌肉活动（收缩/放松）。因此，EMG 信号是一种复杂的信号，由神经系统控制，取决于肌肉的解剖和生理特性。EMG 信号在穿过不同组织时会产生噪声。此外，EMG 检测器（特别是位于皮肤表面的检测器）会同时收集来自不同运动单元的信号，这可能会产生不同信号的相互作用。使用强大而先进的方法检测 EMG 信号
在线教师发展计划 (FDP) ...
关于 FDP：这个关于医学成像和信号处理应用的人工智能 (AI) 教师发展计划 (FDP) 将帮助教育工作者和研究人员了解 AI 基础知识以及它如何应用于具有多种安全应用的医学成像和信号处理技术。参与者将探索机器学习和深度学习概念，重点是将 AI 用于医学成像和信号处理技术，这有助于诊断、医疗保健、农业、零售和监控系统。AI 在图像/信号处理中起着关键作用，它基于面部识别、虹膜识别、指纹分析和语音识别实现准确而有效的身份验证方法。通过实践活动和现实世界的例子，与会者将获得在教学和研究中有效使用不同算法的 AI 的实用技能。到课程结束时，参与者将准备好将 AI 工具集成到他们的工作中，提高他们使用现代技术进行教学和解决安全挑战的能力。这将通过提高参与者在这些关键领域的专业知识和教学能力而使他们受益。主要课程内容： 图像处理、计算机视觉、生物医学信号处理、生物医学信号分类、信号处理技术和医学图像分析应用简介。 机器学习基础、数据预处理和数据可视化。监督和无监督学习方法、神经网络和应用。 深度学习方法简介，以及基于 DL 的其他架构及其应用。 用于生物医学信号处理、计算机视觉、语音处理和医学成像实现的 CNN 架构。 用于医疗保健、脑机接口、医学诊断、生物识别、情绪识别、活动识别的人工智能。 用于生物医学成像、基于 CT 扫描/MRI 的图像分析、眼底和医学图像分类的 AI/ML。 用于信号处理应用的 AI/ML、EEG/ECG 信号处理、ECG、EEG 和 PPG 信号分析、异常检测。 用于医学信号/图像数据分类的 AI/ML，各种医学图像分析和应用。 Tensor Flow/Keras/PyTorch/Jupyter 和 Colab 的基础知识。 使用 Python/MATLAB 进行数据预处理和数据可视化。 案例研究，使用 Python/MATLAB 的动手实践课程。主持本课程的教师：本课程将由 NIT Warangal 的教师主持；来自 IIT/NIT/IIIT 相关领域的学者将受邀在本课程中授课。预计行业演讲者也将作为课程的一部分授课。注册费详情：教师和研究学者 750 卢比/- 行业参与者 2250 卢比/-