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计划演示指南
• “规划开发流程” - GDOT 项目开发政策和程序 • “佐治亚州侵蚀和沉积物控制手册” - GDOT • 土壤侵蚀和沉积物控制设计指南统一代码系统 • 部门公路排水设计手册 • 部门交通系统建设规范 • 部门标准和施工细节 • 部门施工后雨水 BMP 细节 • 佐治亚州土壤和水资源保护委员会佐治亚州侵蚀和沉积物控制手册 • “佐治亚州交通部土壤侵蚀和沉积物控制统一代码系统”图表，用于确定侵蚀控制计划中使用的适当代码。此图表也位于部门的施工细节中，并定期更新。 • 部门公用事业设施政策和标准手册 • “统一交通控制设备手册” - FHWA • GDOT 信号设计指南 • GDOT 标志和标记设计指南 • “车道和侵占控制规定” - GDOT • 政策和出版物 • “设计政策手册” - GDOT • “公路和街道几何设计政策”（当前批准版本）- AASHTO [通常称为“绿皮书”] • “设计标准政策 - 州际公路系统” - FHWA • “路边设计指南” - AASHTO • “道路和桥梁建设标准规范” - GDOT • “佐治亚州交通部路面设计手册” - GDOT • 佐治亚州交通部 MS4 施工后雨水报告模板 • AASHTO 自行车指南（自行车设施）2012 • 桥梁和结构手册 • 桥梁细节手册 • 上下文敏感设计手册 • 设计建造手册 • 环境程序手册 • 岩土 手动的
认知行为干预高级实践
为了在日常生活中成功运用新技能，小组干预中的个人需要在各种情况下练习这些技能，难度也越来越大。 UC 的认知行为干预 - 高级实践 (CBI- AP) 课程提供了一种结构化的方法，帮助个人通过使用压力越来越大的更困难的情况，以逐渐更具挑战性的方式练习通过核心编程学到的技能。 本课程将培训主持人使用高级实践课程领导小组，不断评估个人的技能水平，以确保适当级别的挑战性情况。 该计划包括一次入门课程，可以单独或通过小组形式进行，应在进入完整的高级实践小组（以开放式形式提供）之前完成。 小组成员在参与小组的过程中继续练习认知重构、情绪调节、社交技能和解决问题。 课程包括四个级别的挑战：分阶段练习、技能选择、多种技能和无指导练习。每个级别都有手动的课程格式，以协助培训师传授材料。还提供额外的补充课程，作为核心编程课程的更高级版本和额外的练习技能（即应对多次拒绝和失败、处理危机、承认自己错了和与权威打交道）。培训师必须接受认知行为干预课程（即 ART、CBI-CC、CBI-EMP、CBI-SA、CBI-SO）的培训，参与干预的个人也必须完成相同的认知行为干预小组课程。最终用户培训师培训为期两天，最多可容纳 16 名学员，概述如下：
基于非线性动力学的机器学习
机器学习的核心元素是灵活的通用函数逼近器，可以对其进行训练并适应数据。现代机器学习的主要挑战之一是理解非线性和复杂性在这些通用函数逼近器中的作用。在本研究中，我们专注于非线性复杂系统，并展示它们在表示和学习不同函数方面的能力。复杂的非线性动力学和混沌自然会产生几乎无限多样的动态行为和功能。物理、生物和工程系统可以利用这种多样性来实现自适应、鲁棒的行为和操作。非线性动态系统可以被视为不同可能行为或功能的集合的体现，从中可以选择不同的行为或功能来响应不同的条件或问题。这个选择过程可以是手动的，即可以通过直接设置参数手动挑选正确的功能。或者，我们可以自动化这个过程，让系统本身学习如何去做。这创建了一种机器学习方法，其中非线性动力学表示并体现不同的可能功能，并且它通过训练学习如何从这个功能空间中选择正确的功能。我们报告了如何利用非线性动力学和混沌来设计和制造基于非线性动力学的可变形硅硬件，作为不同可能功能的物理体现。我们展示了这种灵活的可变形硬件如何通过学习和搜索算法（例如遗传算法）来学习以实现不同的所需功能。在这种方法中，我们将两种强大的自然和生物现象——达尔文进化论和非线性动力学与混沌结合起来，作为一种面向动力学的方法来设计具有应用的智能自适应系统。非线性动力学在硬件层面体现不同的功能，同时利用进化方法来找到实现正确功能的参数。
基于EEG的眼动运动使用大脑–
摘要：对眼动和视觉状态的歧视是研究的一流领域，迫切需要非手动的基于EEG的轮椅控制和导航系统。本文提出了一种新型系统，该系统利用脑部计算机界面（BCI）来捕获人类受试者的电子摄影（EEG）信号，而眼睛运动并随后通过应用随机森林（RF）分类算法将其分为六个类别。rf是一种合奏学习方法，它构建了一系列决策树，每棵树都会在其中进行类预测，而类别预测数量最多的类成为模型的预测。根据受试者眼睛的位置定义了拟议的随机森林脑 - 计算机界面（RF-BCI）的类别：开放，闭合，左，左，右，向上和向下定义。RF-BCI的目的应用作基于EEG的控制系统，用于驱动机电轮椅（康复设备）。已使用包含来自10名不同患者的219个记录的数据集对所提出的方法进行了测试。BCI实施了EPOC Flex头盖系统，其中包括32个盐毡传感器，用于捕获受试者的EEG信号。每个传感器每秒捕获了四个不同的脑波（Delta，Theta，Alpha和Beta）。然后，将这些信号分为4秒的窗户，每条记录512个样品，并为每个EEG节奏提取频带能量。实验结果表明，与获得6级分类的其他方法相比，RF算法的表现优于其他方法和高度准确性（85.39％）。将所提出的系统与幼稚的贝叶斯，贝叶斯网络，K-Nearest邻居（K-NN），多层感知器（MLP），支持向量机（SVM），J48-C4.5决策树和袋装分类算法进行了比较。此方法利用了从Epoc Epoc Flex可穿戴式录制设备中获得的高空间信息，并成功检查了该设备用于BCI轮椅技术的潜力。
IACUC 政策 研究设备消毒 2024-DEC
目的 本文件概述了确保对动物研究中使用的无法通过机械笼子清洗处理的约束、丰富和其他设备进行适当消毒的程序和职责。此类设备由非集中区域、实验室、卫星空间的研究人员使用和消毒，不包括比较医学部 (DCM) 维护的设备。 政策必须每年定量评估接触动物或尸体的研究设备（包括但不限于约束、丰富和其他设备）适当消毒的质量保证。 背景 清洁和消毒对于防止研究对象之间交叉传播或接触微生物、排泄物、生物液体和信息素以及去除与人类共享的工作环境中的这些物质以及过敏原是必不可少的。当辅以机械擦拭或擦洗以去除有机物和其他污物时，有效的消毒从定义上来说是消灭无生命物体上的营养微生物。用热水和清洁剂或消毒剂手工对笼子和设备进行消毒也是一种有效方法，但需要非常注意细节。无论消毒过程是自动的还是手动的，都建议定期评估消毒效果。职责：首席研究员负责对实验室中的所有设备和工作表面以及动物饲养箱中可能与动物接触的实验室设备进行消毒，这些设备和设备在使用前和使用后都应进行消毒。首席研究员需要保存一份日志表，记录所有物种的设备清洁日期。IACUC 至少每三年需要监测一次当前正在使用的实验设备的消毒效果。此外，IACUC 将在例行实验室检查期间审查实验室日志，以确保定期进行消毒。首席研究员需要在设备入库前和出库后使用前对其进行消毒。一般消毒程序所有便携式和固定设备以及与动物接触的表面必须在工作人员每次使用之前和之后进行清洁和消毒
基于IoT的多功能Agribot -IJRPR
农业是许多经济体的关键组成部分，是食品，就业和原材料的主要提供商。但是，该行业遇到了一些挑战，包括劳动力短缺，耗时的流程和效率低下的资源利用。随着对可持续和智能农业实践的需求的增长，自动化和无线沟通的进步为创新铺平了道路。一个值得注意的发展是创建基于蓝牙的无线农业机器人车辆。该项目着重于基于蓝牙的专业农业机器人，旨在自动化三个基本的农业任务：割草，种子播种和农药喷雾。利用蓝牙技术，该系统使农民能够通过移动设备远程控制和监视机器人，从而显着提高了农场运营的效率和准确性。该半自治系统的实施旨在通过最大程度地减少体力劳动，提高精度和优化资源利用来解决关键的农业挑战。三项选定的操作 - 割草，种子播种和农药喷涂 - 是农作物健康和整体农场生产力至关重要的。通过整合物联网和自动化，这种智能的农业工具代表了迈向现代化传统农业方法的一步，使它们更加高效和技术驱动。需要半自动农业机器人农业机器人或农业机器人，以帮助完成一系列农业任务，例如播种，耕作，土壤水平，杂草控制，农药喷涂，化学应用，土壤测试和灌溉。在印度等国家，尽管其中一些机器人是完全手动的，并且需要大量的用户输入，从而使它们具有时间密集，完全自主的机器人独立起作用，但通常缺乏适应性，无法调整其操作序列以满足用户需求。.一种更实用的方法是一种半自动的农业机器人，与手动和自动性系统的好处结合了好处。这使用户可以在重复周期中保持自动化时更改任务的顺序。这样的混合系统增强了可用性和效率，使其成为现代农业领域的宝贵资产。在农业中的挑战和自动化的作用，不断增长的全球人口增强了对粮食生产的需求，给农业部门带来了重大压力。
根据第 196/2003 号立法法令、第 101/2018 号立法法令和第 2017/679 号欧盟条例提供的信息
根据上述条款中的法律和法规规定，我们希望通知您，您提供的个人数据将按照上述法律和大英百科全书学院服务有限公司所承担的保密义务进行处理。 数据控制者 数据控制者为大英百科全书学院服务有限公司，其法定代表人为 Maria C. Ricciardi。 处理目的 您提供的个人数据对于履行法律要求的义务是必要的，特别是对于大英百科全书学院服务有限公司开展活动的行政、会计、教育、传播目的、教育、学习旅行和考试，这些都是必要的。 通过签署此信息通知，您自愿同意大英百科全书学院服务有限公司可以间接地通过负责人制作视频、音频和照片录制并将其发布在社交网络或其他通讯手段上，前提是这些操作仅用于本信息通知中指明的目的。处理和存储方法 处理将由专门指定的人员以自动和/或手动的方式进行，符合安全措施法的规定。我们通知您，根据合法性、目的限制和数据最小化原则，并经您在本信息底部表达的自由和明确同意，您的个人数据将在必要的时间内保留，以达到收集和处理的目的。沟通和传播的范围我们还告知您，所收集的数据绝不会被传播，未经您的明确同意不会进行沟通，除非是为了履行法律义务而需要将数据转移给公共机构、顾问或其他方的必要沟通。个人数据的转移 您的数据不会被转移到欧盟成员国或欧盟以外的第三国。但是，出于上述相同目的，它们可能会被转让给拥有软件、网站、信息平台、sas（软件即服务）的法人实体。特殊类别的个人信息您可以向大英百科全书学院服务有限公司提供可归类为“特殊类别的个人信息”的信息，即揭示“种族或民族血统、政治观点、宗教或哲学信仰、工会会员资格”的信息，以及基因信息，用于唯一识别自然人的生物特征数据、有关健康的数据或有关自然人的性生活或性取向的数据”。大英百科全书学院服务有限公司只有在获得您的自由和明确的同意（以书面形式在本信息通知的底部表达）的情况下才会处理这些类别的数据。存在自动决策过程，包括分析 Accademia Britannica Services srl 不采用任何自动决策过程，包括分析。
用于脑肿瘤控制的植入电极电场输送优化规划系统
摘要背景：利用低强度电压源（<10 V）产生的非电离电场来控制恶性肿瘤生长作为一种癌症治疗方式的潜力越来越大。在肿瘤内或肿瘤附近植入多个电极施加低强度电场的方法被称为肿瘤内调制疗法（IMT）。目的：本研究探讨了先前建立的 IMT 优化算法的进展，以及针对特定患者 IMT 的定制治疗计划系统的开发。通过在脑模型上实施完整的优化流程，包括机器人电极植入、术后成像和治疗刺激，证明了治疗计划系统的实用性。方法：3D Slicer 中的集成计划流程从导入和分割患者磁共振图像（MRI）或计算机断层扫描（CT）图像开始。分割过程是手动的，然后是半自动平滑步骤，通过应用选定的过滤器可以平滑和简化分割的大脑和肿瘤网格体积。通过选择插入和尖端坐标，在患者 MRI 或 CT 上手动规划电极轨迹，以选择所选电极数量的插入和尖端坐标。然后可以使用自定义的半自动 IMT 优化算法优化电极尖端位置和刺激参数（相移和电压），其中用户可以选择处方电场、电压幅度限制、组织电特性、附近危及的器官、优化参数（电极尖端位置、单个接触相移和电压）、所需的场覆盖百分比和场适形度优化。显示优化结果表，并将得到的电场可视化为叠加在 MR 或 CT 图像上的场图，并显示大脑、肿瘤和电极的 3D 渲染。优化后的电极坐标被传输到机器人电极植入软件，以便规划电极并随后按照所需轨迹植入。结果：开发了一种 IMT 治疗计划系统，该系统结合了患者特定的 MRI 或 CT、分割、体积平滑、电极轨迹规划、电极尖端定位和刺激参数优化以及结果可视化。所有以前在不同软件平台上运行的手动管道步骤都合并到一个半自动化的基于 3D Slicer 的用户界面中。在术前计划、机器人电极植入和术后治疗计划中，对整个系统实施的脑模型验证均取得成功，以根据患者情况调整刺激参数
启发：癌症治疗的新机遇......
摘要 直到最近，对于医院管理的癌症药物的概述仍然有限。挪威癌症登记处已获准收集为每个患者提供的肿瘤医学治疗数据，但迄今为止，报告都是手动的、耗时的和不完整的。除了进行昂贵的图表审查外，还没有可能对医院管理的癌症药物进行研究。试图改进手动报告的努力还不够，收集癌症药物数据的最有效方法是通过用于订购/管理肿瘤医学治疗的医院系统。INSPIRE（增加药物报告）项目旨在自动以电子方式从医院系统收集癌症药物数据到癌症登记处。该项目是 12 家制药公司、挪威制药公司协会、挪威癌症协会、Inven2、挪威癌症登记处和四个地区卫生信托基金之间的独特合作。在本文中，我们介绍了 INSPIRE 项目、数据收集以及可用的时间和数据类型。癌症登记处的这些新药物数据为挪威的癌症药物流行病学研究提供了新的机会。这是一篇开放存取文章，根据知识共享署名许可分发，允许任何媒体进行无限制的使用、分发和复制，前提是对原作品进行适当引用。引言一般来说，癌症治疗包括手术、放射疗法和各种药物疗法，如化疗、免疫疗法、靶向疗法或激素疗法。虽然挪威癌症登记处对患者的手术程序和放射治疗有广泛的概述，但登记处缺乏关于肿瘤医学治疗的数据 (1)。挪威的其他癌症药物来源是挪威处方数据库 (NorPD) (2) 和挪威患者登记处 (NPR) (3)。NorPD 包含了向门诊患者分发药物的完整信息。这包括患者在家服用的癌症药物，例如蛋白激酶抑制剂。NorPD 目前正在现代化改造，以成为“Legemiddelregisteret”，即挪威处方药登记处（新的英文名称尚未最终确定）（4）。患者登记处（NPR）涵盖了挪威所有公共专科医疗服务（3）。为区域卫生当局提供服务的私人机构和医疗专家也包括在 NPR 中，专科医疗服务开具的药物报销数据（所谓的 H 处方，下文将进一步解释）也包括在内。然而，挪威一直缺乏包括医院管理的药物与详细临床病理特征相关的详细概述。
AI/ML/DL 算法及其在 VLSI 设计技术中的应用
3 助理教授，ECE 系，DSCE，班加罗尔，卡纳塔克邦 4 M.Tech。项目指导，教授兼系主任，ECE 系，DSCE，班加罗尔，卡纳塔克邦 摘要 本文简要回顾了可用于 VLSI 设计技术的 AI/ML 算法和应用。由于分析和开发可能减少由扩大工艺变异性带来的设计复杂性并缩短芯片制造周转时间的技术显然将成为纳米领域集成电路 (IC) 行业的一个问题。用于这些活动的传统方法大多是手动的，这需要时间和资源。相反，由于人工智能 (AI) 独特的学习策略，超大规模集成 (VLSI) 设计和测试可以利用各种新的自动化方法。利用自动学习算法，AI 和机器学习 (ML) 算法减少了理解和处理不同抽象级别内和跨不同抽象级别数据所需的时间和精力，从而提高了 IC 产量并加快了生产周转时间。本文研究了以前用于 VLSI 设计和生产的自动化 AI/ML 方法。本文介绍的工作是 PG (M.Tech) 学生的技术研讨会报告，这是 PG 课程第二学期每个学生必须就任何主题进行的研讨会的一部分。关键词：VLSI、设计、CMOS、芯片、晶体管 1.简介在微电子领域，CMOS 技术长期占据主导地位。在单个芯片上，制造的晶体管数量急剧增加。由于晶体管经过多代技术不断缩小尺寸，这些设备的密度和性能得到了提高，这极大地促进了微电子产业的发展。现代超大规模集成 (VLSI) 技术使得在单个芯片上实现复杂的数字系统成为可能。随着晶体管尺寸变小，半导体制造工艺的复杂性增加。随着我们越来越接近原子尺寸，简单的缩放不可避免地会走到尽头。即使这些器件很小，其性能的几个方面也会随着时间的推移而下降，例如泄漏增加、增益降低以及对制造工艺波动的敏感性增加。制造差异的急剧增加严重影响了电路的功能，导致相同尺寸的晶体管性能不一致。这会影响电路的传播延迟，其表现为随机变量，使时序收敛程序更加困难，并大大降低芯片产量。设计流程中需要采用未来技术节点的经济实惠的设计和先进的设计技术进行更精细的优化，以保持 VLSI 系统的性能趋势，以应对工艺变化增加带来的日益严峻的挑战，设计复杂性和芯片集成度。电子设计自动化 (EDA) 工具在克服设计复杂性方面的有效性