我非常高兴,美国国家理工学院Rourkela和印度气象学会Rourkela分会将于2024年12月10日至124日在NIT Rourkela举办年度研讨会Tropmet 2024。凭借其中心主题,“最近在气候变化环境中理解和预测印度次大陆的高影响和气候的最新进展和挑战”,该研讨会主要集中于高影响力的天气以及对印度次大陆的极端气候,特别是在全球温暖的风景下。我很高兴告知这一版本的Tropmet 2024与Nit Rourkela的地球与大气科学系完成了十年。今年Tropmet 2024,我们在该国不同地区的机构中收到了近450篇摘要。我们除了Tropmet 2024将参加来自印度各地的大约400名与会者。代表们将考虑与高度影响的天气和十二个不同子主题的极端气候相关的广泛主题。我希望Tropmet 2024还将在年轻的科学家和野外开拓者之间培养互动,从而培养一群年轻的人才来维护未来几年对极端天气事件进行建模的火炬。我希望所有与会者在NIT Rourkela度过一个非常难忘而持久的时间。
● 刺激技术创新 ● 利用小企业满足联邦研发需求 ● 培养和鼓励社会和经济弱势小企业以及 51% 由女性拥有和控制的企业参与技术创新 ● 增加私营部门对联邦研发创新的商业化,从而提高竞争力、生产力和经济增长
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
计算机视觉社区过去主要集中于视觉算法的开发,用于对象检测,跟踪和分类,并在白天和类似办公室的环境中使用可见的范围传感器。在过去的十年中,红外线(IR),深度,X射线和其他不可见名的成像传感器仅在医学和防御等特殊领域中使用。与传统的计算机视觉相比,在这些感觉领域的兴趣相对较低,部分原因是它们的高成本,低分辨率,图像质量差,缺乏广泛可用的数据集以及/或缺乏对频谱不可访问的部分的优势的考虑。随着传感器技术的迅速发展,传感器成本急剧下降,这些局限性正在克服。此外,对安全和可靠性是主要问题的自主系统的兴趣日益增强,强调了强大的感知系统的重要性。在此类关键系统中,在不同频谱中运行的传感器相互补充,以克服每个单独的传感器的局限性,以在各种照明和天气条件下提供强大而可靠的感知。
15.50-16.15 Arlene Sharpe,使用体内 CRISPR 筛选定义肿瘤免疫调节剂 16.15-16.40 Dirk Busch,抗原特异性 T 细胞反应的多克隆性及其对过继性 T 细胞疗法的影响 16.40-17.05 Rafi Ahmed,待定 17.05-17.30 Steven Turner,待定 17.30-17.45 简短演讲 – Louisa Hempel,待定
电动汽车具有诸多优势,包括更高的能源效率、更低的燃料和维护成本、减少排放以及增强在自然灾害中的恢复能力。为了克服采用方面的挑战,制定以降低总拥有成本和扩大充电基础设施为重点的政策是有帮助的。“Feebate”计划旨在通过对高排放车辆收取更高的登记费用,同时为低排放车辆提供回扣来鼓励购买更高效的车辆,而一些岛屿经济体已经实施了这些政策。演讲者指出,充电站(包括家庭、车队和公共选择)至关重要,车队往往在采用方面处于领先地位。优化基础设施和为小型车辆引入电池更换可以帮助解决其中一些挑战。
●高级威胁预防与Palo Alto基于云的威胁分析基础架构集成在一起,例如先进的URL过滤●现在,ML模型在实时造成效果上进行深入学习●首次ML模型专注于命令和控制(C2)策略,例如Cobalt Strike of Cobalt Strike of Cobalt Strike。停止了这些新策略的96%。对常规TP策略的改善48%●Pan-OS Nova(11.0)添加了ML模型,以专注于注射攻击。90%的攻击停止了未解决的系统,并在0天注射攻击方面提高了60%。●必须训练ML模型。帕洛阿尔托(Palo Alto)拥有最大的威胁分析,这要归功于野火和庞大的客户群。将来,通过更多的威胁模型,将改善云安全基础架构。