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M.Sc.数据科学（MDT） M.Sc化学（MSH）课程和教学大纲（2024-2025 ... 计算机科学工程和信息系统 M.Sc.程序 B.SC。计算机科学 课程和教学大纲（2023-2024） 计算机科学工程和信息学院... B.SC。 （多媒体和动画） S.编号作者tr Infaction因子1 Chavda，V.P。，Vuppu，... 选定的出版物列表 - 截至2024年10月 基于AI的车辆网络朝6G和IoT 选定的出版物列表-2023 电子工程学院 高级科学学院 vitree（1月）-2025教学大纲 b'' 2024信息手册Vitree（1月）-2025 ... 用于... 的电池管理系统中的硬件 M.Tech智能移动性 B.技术电气和计算机科学工程 B. Tech。土木工程
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人类和动物数字健康平台的未来
摘要电子健康（EHealth）已成为现代医疗保健变化的关键驱动力，重塑了收集，处理和利用医疗信息的方式。e-Health包括旨在改善医疗保健提供，管理和可访问性的数字解决方案。医学互联网（IOMT）特别专注于建立医疗设备和传感器之间的连接，以收集和传输与健康相关的数据。其主要目标是通过促进实时监控，采用数据分析并整合智能医疗设备来增强医疗保健。IOMT，更广泛地，eHealth正在产生积极的结果，促使其扩展到动物领域的应用。最近的技术进步有助于健康平台的整合，从而促进了人类和动物健康之间的联系以改善幸福感。本文介绍了一个概念框架，该框架综合了中间数据采集管道中的主要活动。该框架是从对人类医疗保健IOMT领域中最新技术的分析得出的。此外，本文探讨了eHealth概念在动物领域的应用。在解决人类和动物健康方面，本文总结了这些技术将这些技术完整整合到日常生活中所需的杰出问题。
改编联邦反托拉斯法律以解决现代定价解决方案：定价算法和动态定价
因此，动态定价和定价算法都具有切实的效率理由，也具有反竞争危害的潜力。尤其是在市场因素快速变化的行业中，例如航空公司，酒店，乘车共享，金融商品和电子商务零售平台，算法定价和动态定价能力，可以帮助您更好地回应消费者偏好并增加品牌忠诚度。3尽管遇到了一些怀疑主义，但通过定价算法的个性化可以从理论上可以更好地实现有效的价格歧视，“通过不断的消费者偏好的最新数据流并揭示了利益；” 4关于动态定价，也可以这样说。价格歧视通常被视为提高效率和福利的增强，因为，通过更好的匹配
口服芬苯达唑用于人类和动物癌症治疗
摘要。芬苯达唑是一种苯并咪唑类驱虫剂，常用于治疗动物寄生虫感染。在人类中，其他苯并咪唑类药物，如甲苯咪唑和阿苯达唑，被用作抗寄生虫剂。由于芬苯达唑目前尚未获得 FDA 或 EMA 的批准，其在人体中的药代动力学和安全性尚未在医学文献中得到充分记录。尽管如此，可以从现有的体外和体内动物药代动力学研究中得出一些见解。鉴于芬苯达唑成本低、安全性高、可及性强以及独特的抗增殖活性，芬苯达唑将成为治疗癌症的首选苯并咪唑化合物。为了确保芬苯达唑再利用过程中患者的安全，进行临床试验以评估其潜在的抗癌作用、最佳剂量、治疗方案和耐受性至关重要。本综述重点介绍口服芬苯达唑的药代动力学及其有希望的抗癌生物活性，例如在已发表的实验研究中抑制糖酵解、下调葡萄糖摄取、诱导氧化应激和增强细胞凋亡。此外，我们评估了芬苯达唑的毒性特征，并讨论了提高药物生物利用度、增强其疗效和降低潜在毒性的可能性。芬苯达唑，也称为甲基 N-(6-苯基硫烷基-1H-苯并咪唑-2 基)，目前用作抗寄生虫药
全身动态成像和动力学建模
免疫疗法，尤其是检查点抑制剂，例如抗 - 程序性细胞死亡蛋白1（抗 - PD-1）抗体，通过增强免疫系统的capabil-靶向和杀死癌细胞，通过增强了癌症来进行转移癌症治疗。但是，预测免疫疗法反应仍然具有挑战性。18 F-阿拉伯糖基鸟嘌呤（[[18 F] F-arag）是一种靶向活化T细胞的分子成像示踪剂，可以通过非侵袭性定量来促进肿瘤微环境中免疫细胞活性的无创量化疗法的反应评估。这项研究的目的是获得[18 F] F-ARAG的总体药代动力学的初步数据，作为免疫反应评估的潜在定量生物标志物。方法：该研究由90分钟的4个健康受试者和1名非小细胞肺癌患者进行90分钟的总体动态扫描，这些患者在抗-PD-1免疫疗法之前和之后进行了扫描。使用Akaike信息标准模型选择的隔室建模用于分析各种器官中的示踪剂动力学。此外，分析了原发性肺肿瘤和4个纵隔淋巴结的7个子区域。进行了实用的鉴别能力分析，以评估动力学参数估计的可靠性。计算了SUV平均值，组织与血液SUV比（SUVR）和Logan Plot Slope（K Logan）的相关性，并计算了总分布量（V T），以识别动力学建模的潜在替代物。结论：我们的发现强调了[18 f] f-arag动态成像作为量化结果：k logan和suvr与v t之间观察到很强的相关性，这表明它们可以用作V t的有前途的替代物，尤其是在血液量低的器官中。此外，实用的识别能力分析表明，动态[18 f] f-arag PET扫描可能会缩短为60分钟，同时为所有感兴趣的器官保持定量准确性。研究表明，尽管[18 F] F-ARAG SUV图像可以提供有关免疫细胞分布，动力学建模或图形分析方法的见解，以便在治疗后准确定量免疫反应。尽管SUV平均值显示治疗后肿瘤的不同子区域的变化，但SUVR，K Logan和V t在所有分析的肿瘤的分析子区域均具有较高的实用性认同。
关于人类与肉手合作的全面综述，用于不确定和动态拆卸
摘要。随着寿命终止（EOL）产品的不断增加以及工业4.0相关技术的出现，在再制造过程中的手动劳动力密集型拆卸逐渐逐渐转移到人类 - 机器人协作（HRC）。但是，有必要考虑当前机器人涉及的自动拆卸中最常见的方法，具有较高的效率和适应性。本文的目的是总结现有的人类 - 机器人协作拆卸技术，以进一步讨论各种技术在拆卸过程中的可能应用，从而对未来的研究方向进行全面的评论。本文对HRC拆卸过程中遇到的技术问题进行了分析，该过程提供了以机器人为核心的智能拆卸平台的摘要，重点是对HRC拆卸的优化。此外，还审查了相关技术，以讨论智能拆卸系统，包括网络物理系统（CPS），物联网（IoT），云计算，人工智能（AI）和数字双胞胎（DT）。各种优化方法的工业应用已经讨论了多个机器人和人类在任务分配，协作决策和绩效评估的观点中的合作的潜在研究趋势，重点介绍了工业拆卸线中数字双技术的应用趋势。
从细菌，植物和动物细胞瞄准的DNA
原理：UV吸收光谱基于以下原理：核酸（DNA和RNA）在特定波长（主要是260 nm）上吸收紫外线。吸收的紫外线量与样品中存在的核酸的浓度成正比。在260 nm处的吸光度与在280 nm处的吸光度比表明核酸的纯度，较高的比例表明纯核酸（蛋白质污染较少）。
平衡的强度：具有和不运动过度的儿童的力量和动态平衡
广义关节过度运动（GJH）是韧带松弛的结果，通常以贝顿评分检查，其患病率通常取决于年龄，性别和种族[1，2]。gjh通常是遗传来源，但也可以通过锻炼，拉伸或创伤获得[3，4]。尽管GJH增强了需要灵活性的活动，但它也构成了并发症的风险，特别是肌肉骨骼症状[5-7]。先前作者的初始假设是，超动关节是不稳定的，它倾向于重复的微型创伤，会随着时间的推移破坏机械感受器[8，9]。这将导致关节损伤，关节痛和其他并发症，例如受损的本体感受，强度受损和平衡差[10，11]。当GJH与上述肌肉骨骼症状相关联时，它被称为过度运动频谱障碍（HSD）[12]。尽管GJH是出现肌肉骨骼症状的风险，但肌肉骨骼症状的生物标志物和临床预测因子也很大可变[13-15]。有趣的是，当肌肉骨骼系统的生长正在进行时，在生物学上不成熟的儿童中，过度运动的继承性更为普遍[13，16]。如果患有GJH的孩子更容易容易出现微型创伤，这仍然是一个问题，因为他们的协调较低或具有较小的肌肉力量以适应突然平衡障碍[17]。这提出了一个建议，即未成熟的肌肉力量在GJH中起作用。在病理的背景下，力量和平衡很重要[18]。它们对于许多日常活动和休闲活动至关重要，并且假定两者的赤字将对个人的参与水平产生负面影响[19]。肌肉适应性是肌肉活动不同组成部分（肌肉力量，力量和耐力）的协同作用，使多个肌肉群以各种关节角度的协调方式共同工作，并取决于活动的不同时期[20-22]。肌肉力量是一个人可以产生的最大力量或可以举起的重量[23]，而爆炸能力是在运动爆发中立即产生最大肌肉收缩的能力[24]。另一方面，在不疲劳的情况下重复运动的能力是肌肉耐力[25，26]。等距强度通过肌肉收缩对一个关节的最大电阻在一个方向上的最大电阻来测试，其余身体处于稳定位置[27]。最后，执行基本运动技能所需的力量称为功能强度[26]。然而，在等距条件下大部分评估了运动过度的个体的肌肉力量，而功能强度可能更相关
在真实静态和动态的人类机器人互动场景
基于语音的解决方案的使用是在人类机器人互动（HRI）中进行交流的一种吸引人的替代方法。在这一领域的一个重要挑战是处理遥远的语音，这通常是嘈杂的，并且受回响和随时间变化的声通道的影响。重要的是研究有效的语音解决方案，尤其是在机器人和用户移动的动态环境中，改变说话者和麦克风之间的距离和方向。本文在语音情感识别（SER）的背景下解决了这个问题，这是了解消息的意图和用户的潜在心理状态的重要任务。我们提出了一个带有PR2机器人的新颖设置，该设置同时记录了目标语音和环境噪声。我们的研究不仅在这种动态的机器人用户设置中分析了距离语音的有害效果，以识别语音情绪识别，而且还提供了减轻其效果的措施。我们评估使用两个波束形成方案的使用在空间上使用延迟和-AM（D＆S）或最小差异无失真响应（MVDR）过滤语音信号。我们考虑在受控情况下记录的原始培训演讲，并考虑处理训练语言以模拟目标声学环境的情况。我们考虑机器人正在移动的情况（动态情况）而不是移动（静态情况）。为了进行语音情感识别，我们使用梯形网络策略实现的手工制作的功能探索两个最先进的分类器，并通过WAV2VEC 2.0功能表示实现的学习功能。MVDR导致高于基本D＆S方法高的信噪比。然而，两种方法都使用使用原始MSP播客训练语言训练的梯子网络提供了非常相似的平均一致性相关系数（CCC）的改进，而HRI子集则相当于116％。对于基于WAV2VEC 2.0的模型，只有D＆S才能改善。令人惊讶的是，静态和动态HRI测试子集导致了相似的平均一致性相关系数。最后，模拟训练数据集中的声学环境提供了最高的平均一致性相关系数得分，其HRI子集的分别比原始训练/测试说法与梯子网络和WAV2VEC 2.0相比仅低29％和22％。
dofdoc土壤微生物组和动物群（m/f/d）（100％）
在农业生物多样性领域，DCROPS4OneHealth项目旨在确定农作物生产系统多样化如何影响农业景观中的生物多样性之间的因果关系，现场生产和人类健康的与健康相关的特性。该职位被分配给ATB的技术评估部门，与生物经济中的部门微生物组生物技术和数据科学密切合作。外部合作伙伴是动物育种和饲养的教学和研究站（LVAT），波茨坦大学，莱布尼兹植物生物化学研究所（IPB），欧洲分子生物学实验室（EMBL）和波斯达姆气候影响研究所（PIK）。