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博士阿东·何塞
• 博士学位（物理学）（2019-22）圣雄甘地大学，科塔亚姆，印度 论文题目：“Eu 3+ /Nd 3+ /Er 3+ /Sm 3+ /Dy 3+ 激活多组分硼硅酸盐玻璃的发光特性和能量传递机制” 指导老师：PR Biju 教授（博士） • 哲学硕士（物理学）88% 2015-16 圣雄甘地大学，科塔亚姆，印度 • 理学硕士（物理学）83% 2012-14 圣雄甘地大学，科塔亚姆，印度 • 理学学士（物理学）84% 2009-12 圣雄甘地大学，科塔亚姆，印度 • 12 年级（科学）82% 2009 圣彼得 HSS Elanji，埃尔讷古勒姆，印度 • 10 年级 88% 2007 年圣彼得 HSS Elanji，埃尔讷古勒姆，印度 教学/指导经历
塞南大学
塞姆南大学的最初核心成立于 1975 年，当时成立了塞姆南高等教育中心。该中心占地 5000 平方米，有 580 名学生就读七个专业（副学士学位）。伊斯兰革命胜利后，该中心进行了广泛而根本性的改革。1989 年，塞姆南高等教育中心以塞姆南高等教育综合体的新名称开始运作，同时将其电子和民用课程提升至学士学位水平。最后，随着工程学院、师范学院和兽医学院的开设，塞姆南高等教育综合体于 1994 年更名为塞姆南大学。目前，塞姆南大学有超过 15,000 名学生，他们就读于 60 个可获得学士学位 (BS) 的课程、95 个可获得硕士学位 (MSc.) 的课程和 55 个博士学位课程。目前，大学设有 25 个院系、2 所学院、2 个研究所、9 个研究小组、1 个科技园区和 1 个先进技术孵化中心。大学拥有 320 名全职学术成员。大学位于塞姆南市东北部，占地 800 公顷。图书馆、计算机中心、体育馆、餐厅、咖啡厅和几间宿舍是大学的其他设施。由于塞姆南大学相对年轻且刚刚成立，因此仍在扩建和建设中。大学拥有 320 名全职学术成员。大学位于塞姆南市东北部，占地 800 公顷。图书馆、计算机中心、体育馆、餐厅、咖啡厅和几间宿舍是大学的其他设施。由于塞姆南大学相对年轻且刚刚成立，因此仍在扩建和建设中。
塞内卡福尔斯和塞内卡县的经济和财政影响
根据 Seneca Meadows 提供的工资记录，CGR 计算了该工厂的直接和溢出经济影响。直接就业和工资是直接来自公司的。间接影响是该公司在该地区花费 2650 万美元购买设备、材料和用品的结果。诱发影响是该公司员工支出的结果。间接影响和诱发影响合并在一起并报告为“溢出”。CGR 还估计了这些工资数字将如何推动州和县销售税以及纽约州所得税的增加。
Centrilift，贝克休斯的一个部门 - ADEQ
Electrospeed GCS 被归类为可变电压逆变器 (VVI)。它使用六脉冲可控硅整流器 (SCR) 将交流电转换为可变电压直流电。在需要降低谐波的地方，可以配置具有更高脉冲数转换器的驱动器（标识为 12 或 18 脉冲驱动器）。直流总线上的串联电感器和电容器用于过滤交流纹波。逆变器使用六个功率 IGBT 晶体管，使用 Centrilift 的 SelectWave TM 逆变器算法合成三相准正弦输出电压。这款现代交流可变电压逆变器旨在满足需要变频源的安装的所有要求。它直接使用 380 至 480 VAC 三相 50/60 赫兹电源。使用最新的微处理器技术，可以轻松设置、操作和诊断。“微”控制还减少了所需的电路板数量，从而提高了驱动器的可靠性和多功能性。图形操作员界面易于使用，并可对特殊应用进行编程。GCS 可编程用于多种类型的负载，例如可变扭矩、恒定扭矩和具有扩展速度范围的恒定电压。GCS 控制系统还提供高速遥测接口 (CITIBus TM )，可简化控制系统的扩展和定制。Electrospeed 图形控制系统有两种类型的外壳：防风雨 (NEMA 3、IP54) 和通用 (NEMA
通过非法药物使用触发的神经 - 贝克综合征
病例报告在此，我们提出了一名29岁的男性患者，该患者出现在神经病学诊所中，并出现了晕厥和平衡问题的丧失。他没有先前的癫痫病史，没有已知的慢性疾病或常规药物。昏厥发生了两次，伴随着失去意识。在他的神经检查检查中，他将水平凝视性麻痹朝向左侧，与“一个半综合症”，复视，障碍，四肢休息，姿势和动力学震颤，肢体性共济失调，使Babinski签名为阳性。脑磁共振成像（MRI）显示出高明显的病变，在pontomesphalic结的脑干上延伸到髓质的左侧，向下延伸至髓质的左侧。在上方区域，在左侧观察到另一个轴向病变区域，涉及海马 - 杏仁核，部分侧向丘脑，囊囊，延伸到中线双脑外侧脑脑区域，其特征在于T2/Flair Hypersense Signals具有异质性相反的t2/Flair Hypersense Signals。
BIROn - 伯克贝克学院机构研究在线
摘要 本文研究的是有关 GPT 智能的最详尽的文章之一，该研究由微软的工程师进行。虽然他们的工作有很大的价值，但我认为，出于熟悉的哲学原因，他们的方法论“黑箱可解释性”是错误的。但还有更好的方法。有一门令人兴奋的新兴学科“内部可解释性”（特别是机械可解释性），旨在揭示模型的内部激活和权重，以了解它们所代表的内容以及它们实现的算法。黑箱可解释性未能认识到，当涉及到智能和理解时，流程的执行方式很重要。我不能假装有一个完整的故事来提供智能的必要和充分条件，但我确实认为内部可解释性与关于智能需要什么的合理哲学观点完美契合。因此，结论是温和的，但我认为重点在于如何让研究走上正轨。在本文的最后，我将展示如何使用一些哲学概念来进一步完善内部可解释性的方法。
BIROn - 伯克贝克学院机构研究在线
摘要。开发能够可靠地在生命早期检测自闭症（ASD）的数字生物标记物具有挑战性，因为自闭症的表现形式多种多样，并且需要在体检期间进行常规的简单测量。脑电图，俗称EEG，是一种电生理监测方法，已被探索为监测非典型脑功能的潜在临床工具。从12至15个月大开始，一直持续到36个月大，共收集了101名婴儿的EEG测量数据。与文献中分析EEG信号的先前研究不同，我们的方法将EEG视为图像，使用适当的信号变换来保留EEG信号的空间位置以创建RGB图像。它采用残差神经网络来检测非典型脑功能。从12个月大开始，就可以准确预测36个月大时临床诊断结果是否为ASD。这表明，使用端到端深度学习是从脑电图测量中提取有用的数字生物标志物以预测婴儿自闭症的可行方法。