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日期：2022 年 7 月 1 日 参加在线 FDP 的汇总表......
序号 学院名称 2-5 天 >5 天 1 Dr.K.Harinadha reddy 是 - 2 Dr. J. Sivavara Prasad 是 是 3 Dr. MS Giridhar 是 是 4 Dr .M.Uma Vani 是 是 5 Dr. P. Sobha Rani 是 是 6 Dr.K.Ramalingeswara Prasad 是 - 7 Dr. G.Nageswara Rao 是 是 8 Dr. AVGA Marthanda 是 是 9 Mr.MBChakravarthy 是 - 10 Mr P.Deepak Reddy 是 - 11 Mr.R.Anjaneyulu Naik 是 是 12 Mr. JVPavan Chand 是 是 13 Mr.B.Pangedaiah 是 是 14 Mr. P. Srihari 是 是 15 Mr. Ch. Rajesh 是 是 16 K. Nagalinga Chary 先生 是 是 17 K. Sri Lakshmi Lavanya 女士 是 是 18 G. Tabita 女士 是 是 19 AV Ravi Kumar 先生 是 是 20 T. Naga Durga 女士 是 是 21 Imran Abdul 先生 是 - 22 R. Padma 女士 是 是 23 P. Rathnakar Kumar 先生 是 是 24 Syed Abdul Mujeer 是 是 25 M.Raja Nayak 先生 是 是 26 V.Prabhakar Reddy 先生 是 - 27 Inguva Divya Satya sree 女士 是 是
关于在线国家级网络研讨会发言人 M 博士的报告......
1. 简介 2024 年 3 月 30 日，吉隆坡大学 VLSI 与微电子研究小组组织了“使用分布式算术架构实现自适应滤波器”全国网络研讨会。网络研讨会旨在探讨分布式算术架构在实现自适应滤波器中的应用，并深入了解其应用和进步。 2. 目标：“使用分布式算术架构实现自适应滤波器”全国网络研讨会的目标是探索和阐明分布式算术架构在自适应滤波器实现中的应用。网络研讨会旨在让参与者全面了解在 VLSI 和微电子领域使用分布式算术架构的自适应滤波器的原理、技术和应用 3. 演讲者和主题 主旨演讲由 NIT Calicut 电子与计算机工程系助理教授 M Surya Prakash 博士发表。他的演讲重点是“使用分布式算术架构实现自适应滤波器”，深入了解了微电子和 VLSI 领域的复杂性和策略。重点是自适应滤波器。重点领域：了解自适应滤波器、探索分布式算术架构、实现技术、应用和优势、未来方向。 4. 描述：网络研讨会由 KL 大学 VLSI 和微电子研究小组组织，于 2024 年 3 月 30 日举行。NIT Calicut 的 ECE 系助理教授 M Surya Prakash 博士担任此次活动的特邀演讲嘉宾。Prakash 博士凭借其在该领域的专业知识，发表了一次富有启发性的演讲，涵盖了与自适应滤波器和分布式算术架构相关的各个方面。 5. 组织者 网络研讨会由 ECE 的 VLSI 和微电子研究小组组织，Fazal Noorbasha 博士和 K. Har Kishore 博士担任召集人。 K. Srinivasa Rao 博士和 Venkata Ratnam D 博士分别担任主席和联合主席，而 Suman Maloji 博士担任总主席。6. 主要亮点
ILIFU在线培训 - Slurm概论
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政府能源管理计划（gemp）在线...
4.4 如何编辑能源效率及节约官员的信息 22 4.5 如何提交 EEC 联系人的任命……………………………………. 24 4.6 如何编辑 EEC 联系人的信息…………………………………….. 26 5. 登记账户和车辆………………………………………………………………… 29 5.1 如何登记电表/账号………………………………………………… 30 5.2 如何编辑电表/账号………………………………………………….. 31 5.3 如何登记机动车辆………………………………………………………………… 32 5.4 如何查阅/编辑机动车资料……………………………………………… 35 6. 提交电力及燃料消耗报告………………………………………… 39 6.1 如何提交电力消耗报告…………………………………………………….. 40 6.2 如何编辑电力消耗报告…………………………………………………… 42 6.3 如何提交燃料消耗报告…………………………………………………… 42 6.4 如何编辑燃料消耗报告………………………………………………………… 45 7. 如何提交大厦、办公室及库存………………………………………………….. 46 7.1 如何登记机构大厦…………………………………………………………….. 47 7.2 如何登记大厦办公室………………………………………………………… 49 7.3 如何提交空调机组的库存报告…………………………………………………………… 53 7.4 如何提交照明系统库存报告…………………………………………………… 57 7.5 如何提交办公设备库存报告……………………………………………………… 61 7.6 如何查看/编辑机构的建筑物……………………………………………………… 63 7.7 如何查看/编辑建筑物的办公室……………………………………………………… 66 7.8 如何查看/编辑空调机组的库存…………………………………………… 69 7.9 如何查看/编辑照明系统库存………………………………………………… 73 7.10 如何查看/编辑办公设备库存………………………………………………… 77
在线教师发展计划 (FDP) ...
关于 FDP：这个关于医学成像和信号处理应用的人工智能 (AI) 教师发展计划 (FDP) 将帮助教育工作者和研究人员了解 AI 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信号处理技术。参与者将探索机器学习和深度学习概念，重点是将 AI 用于医学成像和信号处理技术，这有助于诊断、医疗保健、农业、零售和监控系统。AI 在图像/信号处理中起着关键作用，它基于面部识别、虹膜识别、指纹分析和语音识别实现准确而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不同算法的 AI 的实用技能。到课程结束时，参与者将准备好将 AI 工具集成到他们的工作中，提高他们使用现代技术进行教学和解决安全挑战的能力。这将通过提高参与者在这些关键领域的专业知识和教学能力而使他们受益。主要课程内容： 图像处理、计算机视觉、生物医学信号处理、生物医学信号分类、信号处理技术和医学图像分析应用简介。 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。 用于生物医学信号处理、计算机视觉、语音处理和医学成像实现的 CNN 架构。 用于医疗保健、脑机接口、医学诊断、生物识别、情绪识别、活动识别的人工智能。 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。 用于信号处理应用的 AI/ML、EEG/ECG 信号处理、ECG、EEG 和 PPG 信号分析、异常检测。 用于医学信号/图像数据分类的 AI/ML，各种医学图像分析和应用。 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 的动手实践课程。主持本课程的教师：本课程将由 NIT Warangal 的教师主持；来自 IIT/NIT/IIIT 相关领域的学者将受邀在本课程中授课。预计行业演讲者也将作为课程的一部分授课。注册费详情：教师和研究学者 750 卢比/- 行业参与者 2250 卢比/-
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。
2024-2025 年在线日计划
● 与父母/监护人一起，确保所有必需的文件都已归档，包括在线日合同、可接受使用协议和 1:1 主动协议 ● 学生应遵守校园手册中提供的所有要求和政策 ● 参与您分配的任务，包括完成分配的工作和参加预定的教学课程/会议（如果需要） ● 使所有互动都充满尊重和建设性；您说的、做的、输入的或分享的任何内容都可能被记录或观察。行为准则将得到执行。 ● 遵循 Ironton 市学区可接受使用政策中的所有准则。保护并保密所有登录名和密码信息。 ● 在截止日期前提交所有作业 ● 根据需要与老师进行双向沟通
Scand J工作环境健康在线 - 第1章-Article https：//doi.org/10.5271/sjweh.4215在线发布：2025年3月10日
目的这项研究调查了综合暴露与高血糖发生率之间的关联，以及夜间工作持续时间与长期夜间工人之间的剂量反应关系。在这项前瞻性队列研究中，招募了来自全国人口的12个716名夜间工人。高血糖发病率是基于空腹血糖水平的一年变化。职业噪声暴露定义为暴露于8小时的平均声音水平≥85分贝。评估了个人面孔，包括体重指数和与工作有关的因素，例如每月夜间工作时间。多变量逻辑和线性回归模型用于探索关联。导致多元逻辑分析，每天的夜间工作都与高血糖的风险增加有关[调整后的优势比1.05，95％置信区间（CI）1.02-1.07]。在正常的快速葡萄糖组中，每天的夜间工作都与 +0.07％（95％CI +0.03％ +0.03％ - +0.12％）的线性增加有关，而禁食葡萄糖水平的变化和噪声暴露与 +1.34％的线性增加有关（95％CI +0.55％CI +0.55％ - +2.12％）。此外，暴露于噪声和工作≥10天的夜间工作的种群显着增加了空腹葡萄糖水平（β +5.71％，95％CI +4.48％ - 4.48％ - +6.95％），具有显着的相互作用（相互作用<0.01的P）。结论夜间工作持续时间与禁食葡萄糖水平的变化之间可能的剂量反应关系。与单独接触夜间工作相比，夜间工作和噪音的综合暴露构成了高血糖的风险。