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乌干达发展计划（UDP）：2025–2050概述
乌干达发展计划（UDP）是一项变革性的倡议，旨在在未来25年内振兴多个部门的乌干达。通过应对关键挑战和利用机会，UDP倡议旨在为所有公民创造可持续，公平和繁荣的未来。该计划的结构约为15个中央支柱，每个支柱都有短期，中期和长期目标。
墨西哥发展计划（MDP）：2025–2050
●发电（太阳能）：墨西哥的能源部门目前依靠化石燃料，天然气和石油占大部分电力生产。对清洁能源替代方案的需求是紧迫的，尤其是鉴于国际减少碳排放的承诺。凭借墨西哥对太阳能的地理优势，有明显的机会过渡到可再生能源。●水处理：缺水是一个日益关注的问题，近85％的墨西哥经历了一定程度的干旱。墨西哥城等城市中心非常依赖含水层，导致超额收集和土地沉降。当前的水处理基础设施正在老化，不足以满足人口增长的需求以及气候变化的影响。
在线教师发展计划 (FDP) ...
关于 FDP：5G/6G 通信和信号处理应用的人工智能 (AI) FDP 重点介绍人工智能在 5G/6G 通信和信号处理领域的影响。AI 技术广泛应用于许多应用，例如基于 5G/6G 的无线通信、信号处理、生物医学图像处理、计算机视觉、自然语言处理等。本课程将介绍 AI 的基础知识和研究领域，以及其在 5G/6G 通信和信号处理中的应用。它将有助于提升印度各工程院校教职员工的专业知识和能力。专家涵盖了一系列当代计算主题，并提供强大的理论基础，并培养批判性分析和实践技能。该 FDP 旨在传授知识并培训 AI 工程方面的基础知识以及对最近使用 5G/6G 进行通信和使用 AI 的信号处理应用的见解。主要课程内容： 图像处理、计算机视觉、信号分类、统计信号处理、信号处理技术和基于 5G/6G 的无线通信技术和应用的简介。 机器学习基础、数据预处理和数据可视化。监督和无监督学习方法、神经网络和应用。 深度学习方法简介，以及基于 DL 的其他架构及其应用。 用于信号处理、计算机视觉、语音处理和 5G/6G 通信系统的 CNN 架构。 电路设计中的 AI、天线系统设计中的 ML/DL、软件定义无线电、认知无线电中信号处理的机器学习。 MIMO 系统、系统设计中的去耦电路、双工系统、mWave 通信。 ISAC、无人机通信、5G/6G 通信技术、量子通信。 农业无人机、医疗保健人工智能、脑机接口、情绪识别。 用于生物医学成像和信号处理、EEG/ECG 信号处理和非侵入性医疗应用的 AI/ML。 Tensor Flow/Keras/PyTorch/Jupyter 和 Colab 的基础知识。 使用 Python/MATLAB 进行数据预处理和数据可视化。 案例研究，使用 Python/MATLAB 进行动手实践。 负责本课程的教师：本课程将由 NIT Warangal 的教师负责；来自 IIT/NIT/IIIT 相关领域的学者受邀在本课程中授课。来自行业的演讲者也有望作为课程的一部分进行演讲。
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关于FDP：有关人工智能（AI）的教师开发计划（FDP），用于计算机视觉，医学成像和物联网应用程序将帮助教育者和研究人员了解AI基础知识以及它如何适用于具有多个安全应用的医学成像和物联网技术。参与者将探索机器学习和深度学习概念，专注于使用AI和IoT进行医学成像，这有助于诊断，医疗保健，农业，零售和监视系统。AI通过基于面部识别，虹膜识别，指纹分析和语音识别的准确有效的身份验证方法，在计算机视觉中起关键作用。通过动手活动和现实世界的例子，与会者将获得实用技能，以有效地使用AI在教学和研究中使用不同的算法。在计划结束时，参与者将准备将AI工具整合到他们的工作中，提高他们通过现代技术来教授和解决安全挑战的能力。这将通过增强他们在这些关键领域的专业知识和教学能力来使参与者受益。主要课程内容：物联网体系结构，通信协议，计算机视觉简介，大数据分析，IIT，生物医学和医学图像分析应用程序。机器学习基础知识，使用数据预处理和数据可视化。监督和无监督的学习方法，神经网络和应用。深度学习方法的简介和基于DL的其他架构及其应用。使用张量流/ Pytorch识别活动/生物识别。使用张量流/ Pytorch识别活动/生物识别。CNN架构用于计算机视觉，生物特征和医学成像实现。AI/IOT用于医疗保健监测，精确农业，医学诊断，工业应用。用于生物医学成像，基于CT扫描/MRI的图像分析，眼底和医学图像分类的AI/ML。对象检测/跟踪算法（例如Yolo等），诸如UNET等分段算法等张量流/keras/pytorch/jupyter和colab的基础知识。使用Python/Matlab使用数据预处理和数据可视化。使用Python/Matlab的动手会话。CV和AI算法在硬件平台上实现，例如Jetson Nano，TX2和Pynq等。主持此计划的教师：该计划将由Nit Warangal的教职员工进行；邀请来自IIT/NIT/IIIT的有关领域的院士在该计划中发表讲座。也有望作为课程的一部分提供行业的演讲者。注册费细节：教师和研究学者Rs.750/ - 行业参与者Rs.2250/ -
2024-25 年度 ATAL 6 天线上教师发展计划入选名单
162 Dr.M.Sayeekumar csthod@vcew.ac.in 9842444084 Dr.N.Magendiran Vivekanandha 女子工程学院 Elayampalayam, Tiruchengode, Namakkal - 637205, TamilNadu, 印度.泰米尔纳德邦下一代人工智能的创新设计思维策略
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和创业活动。关于 FDP：这项关于计算机视觉、医学成像和物联网应用的人工智能 (AI) 的教师发展计划 (FDP) 将帮助教育工作者和研究人员了解人工智能基础知识以及它如何应用于具有多种安全应用的医学成像和物联网技术。参与者将探索机器学习和深度学习概念，重点是将人工智能和物联网用于医学成像，这有助于诊断、医疗保健、农业、零售和监控系统。人工智能在计算机视觉中发挥着关键作用，它基于面部识别、虹膜识别、指纹分析和语音识别实现准确有效的身份验证方法。通过实践活动和现实世界的例子，与会者将获得在教学和研究中有效使用人工智能和不同算法的实用技能。到课程结束时，参与者将准备好将人工智能工具整合到他们的工作中，提高他们用现代技术教学和解决安全挑战的能力。这将使参与者受益，提高他们在这些关键领域的专业知识和教学能力。主要课程内容：•物联网架构、通信协议、计算机视觉简介、大数据分析、IIOT、生物医学和医学图像分析应用。•机器学习基础、数据预处理和数据可视化。监督和无监督学习方法、神经网络和应用。•深度学习方法简介，以及基于DL的其他架构及其应用。•用于计算机视觉、生物识别和医学成像实现的CNN架构。•用于医疗监测、精准农业、医疗诊断、工业应用的AI/IoT。•用于生物医学成像、基于CT扫描/MRI的图像分析、眼底和医学图像分类的AI/ML。•对象检测/跟踪算法，如Yolo等，分割算法，如UNET等。•使用Tensor Flow/PyTorch进行活动/生物识别。•Tensor Flow/Keras/PyTorch/Jupyter和Colab的基础知识。•使用python/MATLAB进行数据预处理和数据可视化。•使用Python/MATLAB进行实践课程。 • 在 Jetson Nano、TX2 和 PYNQ 等硬件平台上实现 CV 和 AI 算法。 • 负责此课程的教师：该课程将由 NIT Warangal 的教师负责；来自 IIT/NIT/IIIT 相关领域的学者受邀在该课程中授课。来自行业的演讲者也有望作为课程的一部分进行演讲。注册费详情：教师和研究学者 750 卢比/- 行业参与者 2250 卢比/-
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1964年成立的Tiruchirappalli国家理工学院是该国最佳的技术机构之一，在NIRF排名2022年的工程类别中排名第8。 nit Trichy有17个学术部门，并提供10个学士学位，40个硕士和17个博士学位课程。 这个58岁的研究所每年平均有2000名学生和约150名博士学位。 该研究所的信用近接近6500 sci索引文章，引用为1,00,000，H索引为105。 NIT Trichy拥有一个非常充满活力的校园，具有活跃的IPR牢房，初创企业和孵化中心，创新促进中心，最先进的研究实验室的推力地区卓越中心。1964年成立的Tiruchirappalli国家理工学院是该国最佳的技术机构之一，在NIRF排名2022年的工程类别中排名第8。nit Trichy有17个学术部门，并提供10个学士学位，40个硕士和17个博士学位课程。这个58岁的研究所每年平均有2000名学生和约150名博士学位。该研究所的信用近接近6500 sci索引文章，引用为1,00,000，H索引为105。NIT Trichy拥有一个非常充满活力的校园，具有活跃的IPR牢房，初创企业和孵化中心，创新促进中心，最先进的研究实验室的推力地区卓越中心。
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化学工程部提供B.Tech。，M.Tech。andph.d程序。该部门拥有合格的教职员工，致力于在基本和高级领域进行教学和研究。部门设有各种实验室，满足课程需求。该部门具有良好的实验和基于模拟的研究设施。教师积极从事工业咨询和赞助研究项目。该部门已与印度和国外的一些主要产业和大学签署了莫斯。即将毕业的学生通过校园安置将著名的公司吸收，并且大量学生正在接受更高的学习。该部门旨在灌输学生的终身学习技能。该部门的校友在多大型组织中肩负着很高的立场。
5G-V2X和网络安全的教师发展计划
信息安全教育和意识（ISEA）第3阶段项目是一项旗舰计划，旨在增强印度的网络安全能力。由电子和信息技术部（MEITY）率领，该项目着重于通过教育，技能发展和研究计划来增强国家的网络安全姿势。ISEA第三阶段的建立在其先前阶段的成功基础上，通过促进学术行业合作，促进利益相关者的认识，并在信息安全方面接受高级培训，以解决网络安全格局的日益增长的挑战。该计划强调在安全编码，加密，网络安全和IoT和AI等新兴技术等领域的能力建设。通过其整体方法，ISEA III期渴望创建一个安全的数字生态系统，并确保国家抵抗不断发展的网络威胁的弹性。通过其整体方法，ISEA III期渴望创建一个安全的数字生态系统，并确保国家抵抗不断发展的网络威胁的弹性。