具有生物学重要性的杂环和碳环;开发构建CC和CX(X = N,O,S,P)键的新方法;针对癌症和炎症疾病的新型靶向配体的设计,合成和诊断应用;2.药物输送系统,近红外荧光,核成像和
由新墨西哥大学领导的照明的可药物基因组(IDG)数据协调中心(DCC)正在提供以CFDE资源为特色的在线暑期实习计划。该计划是为研究生和相关研究领域的高级本科生设计的,或其他具有可比的教育背景的人,他们从研究计划模板的菜单中选择以根据他们的利益自定义,利用CFDE资源,并提供学术最终的报告和海报,并提供实习教师,顾问,顾问,顾问和管理人员的支持和顾问。特色研究计划模板将来自IDG用例。
实习细节: 持续时间 – 2023 年 6 月 26 日至 7 月 23 日(一个月) 实习领域:人工智能 (AI) 及其应用 所需实习生人数:05 人 培训和技能实习方式:离线模式 提交申请的截止日期:2023 年 6 月 15 日 入选学生名单将于 2023 年 6 月 18 日之前公布 入选候选人确认接受实习:2023 年 6 月 21 日 确认候选人的报告日期:2023 年 6 月 25 日 地点:CSIR - 先进材料和工艺研究所 (AMPRI),博帕尔 (462026) 实习不提供津贴。 实习期间的食宿费用将按照 SERB、DST 的 Vritika 计划提供。 成功完成实习期后,将向实习生提供证书。
第四次工业革命(或工业 4.0)是将现代智能技术应用于传统工业实践的自动化。新技术的集成提高了自动化程度,改善了通信和自我监控,并生产了无需人工干预即可分析和诊断问题的智能机器。此外,信息安全在当今技术变革的世界中发挥着重要作用,无论是系统安全、网络安全、应用程序安全还是设备安全。由于需要复杂的工具来保证系统的安全和健全,印度和全球对受过良好教育、了解实施工业 4.0 所需的信息安全各个方面的专业人员的需求很大。由于需要新技术和工具来使系统变得智能和独立,印度和全球对受过良好教育、了解工业 4.0 各个技术和安全方面的专业人员的需求很大。在本次暑期学校中,我们旨在探索新兴范式将如何影响行业自动化。基于这一想法,我们确定了几种推动这些范式的技术,并邀请来自行业和学术界的专家讨论当前现状和未来方向。
对明天的挑战的认识与生成性AI有关,主要模型(基础模型)和语言学(LLM)的所有主要主题(LLM),深度学习(DL),机器学习(ML),当然,以及对自然语言(NLP)的处理,DL/ML革命和计算机视觉的处理工业的。
旨在为法国和国际学生继续在计算机和工业工程领域学习,暑期学校是一项计划,其参与者陷入了工业5.0和期货工厂的生成AI问题的核心。其目标是允许各行各业的法语和国际学生之间的反思,交流和共享,以与生成AI的新模型以及新的AI工具的开发相关的主题的贡献。今年暑期学校不仅允许您发现生成AI及其工业应用的新方法和技术,而且还可以为您提供由公认专家提供的实际工作。对公司,实验室和象征网站的文化访问将补充该计划。
图像处理和分析:预处理技术:降低,过滤和对比度增强,图像分割,分类和注册方法。先进的技术和趋势:医学成像,3D和4D成像,多模式成像应用中的机器学习和深度学习中的应用:肿瘤学成像:肿瘤检测和分期,心血管成像,心脏和血管分析:神经学成像等,等等。动手会议:与成像软件(例如MATLAB,Python库或专有工具)的实践会议,使用现实世界数据集的案例研究和解决问题,展示了基于AI的诊断工具。新兴技术:混合成像系统和可穿戴成像设备,增强现实(AR)的应用以及虚拟现实(VR)在成像中,量子计算的作用和纳米技术在未来成像中的作用。道德和监管方面
包括AI在内的数字技术的快速发展和气候紧急情况是我们这个时代最紧迫的挑战之一。欧盟已经将这些挑战构成了双胞胎过渡的需求。挑战是全球性的,影响了这些国家在制定和规范数字技术,参与生产,消费和污染的全球价值链中的竞争方式,导致劳动力市场的影响,并在国际上在开发所有受益的技术方面进行国际合作。设计和实施有效的工业和创新策略至关重要。
