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动手研讨会
关键AI首字母缩写AI-人工智能：旨在模仿人类智能ML的系统 - 机器学习：从数据中学习的系统DL-深度学习 - 具有多层NLP的复杂神经网络NLP- NLP-自然语言处理：与人类语言的AI系统：使用人类语言CNN -CNN -CNN -CNNN - 卷积神经网络 - 卷积神经网络：用于数据rnn -Neural网络 - 统一性神经网络：该网络 - 统一性神经网络：conter rn n l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l ll ll ll ll ll ll ll ll ll ll ll ll s and：在庞大的文本数据集上训练的系统 - 人工通用智能：假设AI匹配所有领域的人类水平认知
日常动手工作室与expeyes
目前在Shri的IUAC担任工程师。satyanarayana一直在培养技术创新和实验能力方面发挥了作用。他的作品跨越了各个领域，强调了精确的电子和实验方法，这些方法为学生和专业人士的研究和培训机会增加了。他的显着成就之一包括他与IUAC的Phoenix（具有自制设备和创新实验的物理学）项目下的外表（针对年轻工程师和科学家的实验）密切相关。这种革命性的教育工具弥合了理论知识和动手实验之间的差距，为学习物理和电子产品提供了一个可访问的平台。Shri。satyanarayana的专业知识和对推进电子教育的承诺继续激发和增强科学界的能力。他的讲习班和培训计划反映了他对培养人才和培养科学技术的好奇心的热情。
经济影响计算器：自己动手！
几十年来，经济影响研究一直是文化宣传的常用工具。然而，研究结果是如何计算的、使用了什么方法以及数字反映了什么，通常并不明显。因此，对各种文化项目进行此类研究无法进行比较，读者（通常是政策制定者）对结果持怀疑态度，因为他们不相信或不理解这些结果。全球最准确、最复杂的经济影响研究是基于投入产出分析和乘数效应，但要为一份报告计算所有的乘数和影响是非常困难的。
LEAP模型：动手培训
培训将收集工作人员（约15人）在该国从事不同气候变化项目的工作，例如第三个国家通信，双年展更新报告，两年期透明度报告和NDCS。在这些项目中，可以将LEAP用作建模和场景分析温室气体排放和缓解措施的工具。预计参与者将代表气候变化部的参与者以及为气候报告提供数据的组织，例如所罗门电力，矿山和能源部，所罗门群岛海事权威机构和合作伙伴项目。
LEAP模型：动手培训
LEAP正在迅速成为实行综合资源计划，温室气体（GHG）缓解评估和低排放发展策略（LED）（LED）的国家的事实上的标准，尤其是在发展中国家，许多国家也选择将LEAP作为其在INFCCC下报告的承诺的一部分。越来越多的国家继续使用飞跃来创造能源和排放场景，这是其国家确定的贡献的基础，并将根据模型结果的定期更新来跟踪其NDC的进度。
机器学习技术的动手研讨会...
计算机工程系始于1987年，目的是为学生提供必要的技能，以浏览IT要求的动态景观，为未来做准备。该部门配备了计算机工程和信息技术所有主要领域的最先进的实验室。该部门很荣幸能在过去10年中拥有将近100％的成绩记录。该部门同样活跃于研究，每年在IEEE，Sciencectect，ACM，Springer，Wiley等的许多质量出版物中。对于整体发展，该部门还涵盖了生活的其他方面，例如健康管理，道德和道德发展。