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您的心在我们心中有一个特殊的位置。
Caritas医院和健康科学研究所已在心脏病学上提供专门的服务已有37多年的历史。在最初的几十年中，它在特拉万科中部的高位，因为它在心脏急诊，非侵入性心脏服务方面的专业知识，尤其是回声心脏摄影，研究和预防性心脏教育。随着时间的流逝而提供的护理，促进了心脏科学领域的新疗法和技术。它在2011年成熟的全面的心脏中心，添加了顶级专家和技术以及最先进的设施，尤其是介入的心脏病学和心脏外科手术。因此，Caritas心脏研究所诞生了，为心脏保健提供了卓越的卓越，是喀拉拉邦领先的心脏科学中心之一。
“我的心在工作中。”
今天，CMU是全球领导者，将开创性的想法带入市场并创建成功的创业公司。我们屡获殊荣的教师以与学生紧密合作，以解决重大的科学，技术和社会挑战而闻名。我们非常重视创造事物 - 从艺术到机器人。我们已经成为与Uber，Google和Disney等公司建立合作伙伴关系的经济发展典范。我们的学生是由世界上一些最具创新性的公司招募的。
论文发表（2011 财年）- 国防部
使用弯曲压电盘的 Tonpilz 压电换能器的频率特性估计 Applied Acoustics Elsevier 第 72 卷，第 12 期，2011 年 12 月 Tomonao Okuyama Kenji Saijo
文章/书籍信息 - T2R2
人们已经尝试过多次语音脑机接口 (BCI)，在听觉语音感知、显性语音或想象（隐性）语音期间使用侵入性测量（例如皮层电图 (ECoG)）来解码音素、子词、单词或句子。从隐性语音中解码句子是一项具有挑战性的任务。这项研究招募了 16 名颅内植入电极的癫痫患者，在 8 个日语句子的显性语音和隐性语音期间记录了 ECoG，每句句子由 3 个标记组成。具体来说，我们应用 Transformer 神经网络模型来从隐性语音中解码文本句子，该模型使用在显性语音期间获得的 ECoG 进行训练。我们首先使用相同的任务进行训练和测试来检查所提出的 Transformer 模型，然后评估该模型在使用显性任务训练以解码隐性语音时的性能。在隐性语音上训练的 Transformer 模型在解码隐性语音时实现了 46.6% 的平均标记错误率 (TER)，而在显性语音上训练的模型实现了 46.3% 的 TER (p > 0.05 ; d = 0.07)。因此，收集隐性语音训练数据的挑战可以通过使用显性语音来解决。通过使用几种显性语音可以提高隐性语音的性能。
先端科学技术研究科修士论文要旨
强化学习的实际应用中的主要障碍之一是模拟和实际真实环境之间的差异。因此，在模拟环境中训练的政策可能无法在现实世界中产生预期的行动，这是由于噪声，建模不准确和不同环境条件等因素。为了减轻此问题，强大的马尔可夫决策过程（RMDPS）框架集中于设计算法弹性，可弹性。在RMDP中，人们考虑了一个可能的过渡概率和奖励功能的家族，并选择了本集中最坏的案例过渡概率和奖励功能以进行策略优化。最近的研究表明，考虑策略的熵和差异可以捕获给定奖励功能的最坏情况。尽管引入了处理过渡概率的各种算法，但仍存在某些挑战。特别是，分布的支持可能是不一致的，在实际环境中未过渡的状态仍然可以分配非零过渡概率。在这项工作中，我们添加了有关软最佳策略的差异，并用KL差异术语替换了相对于名义环境的过渡概率，替换了最坏的案例过渡概率。可以解决RMDPS的挑战。
APA 格式第七版参考文献（reference）规范
Aad, G., Abbott, B., Abdallah, J., Abdinov, O., Aben, R., Abolins, M., AbouZeid, S., Abramowicz, H., Abreu, H., Abreu, R., Abulaiti, Y., Acharya, B.S., Adamczyk, L., Adams, D.L., Adelman, J., Adomeit, S., Adye, T., Affolder, A.A., Agatonovic-Jovin, T., …, Woods, N. (2015)。
硕士论文标题列表/硕士论文
评估氯蛋白E6（CE6）放射动力疗法（RDT）以及CE6光动力疗法和5-氨基苯甲酸RDT对胶质细胞瘤细胞对二硫酸氨基蛋白酶和二硫酸脱糖蛋白与信号癌症的综合治疗的胶质细胞瘤细胞研究：效果路径调节/dif