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ANM 到 GNM – 两年桥梁计划} 规定，...
护理是一种利用科学原理和证据来照顾个人的职业和学科。它利用来自艺术、科学（物理、生物和行为）、人文和人类经验的知识。护士在日常工作中，与来自不同医疗环境中其他健康学科的所有团队成员合作。提供以患者为中心、富有同情心和道德的护理，承认和尊重人群的不同需求和权利是该职业的关键。护理和助产实践的范围包括在各种医疗环境中为整个生命周期的人们提供促进、预防、治疗和康复方面的护理。护理实践需要个人致力于专业发展和终身学习。持续的专业发展和职业阶梯的提升对于个人在职业中的成长至关重要。
商业计划
联合创始人 Chace Barber 和 Eric Little 是经验丰富的企业家，他们通过与 Finning（加拿大）的独立合资成功将两种清洁技术产品推向市场。创始人利用这些技能，于 2021 年开发了混合动力电动 8 级平台。Edison 诞生于开发能够实现出色牵引和燃油节省的电动半挂卡车传动系统的需求。在成立后的前 7 个月，Edison 筹集了资金、购买了零件并调试了第一辆改装原型卡车。所有这些都是在不列颠哥伦比亚省梅里特的一个后院帐篷店里实现的。此后，Edison 筹集了更多资金，扩大了团队，从头开始设计和制造了第二辆生产原型卡车。2023 年底，Edison 将这款生产原型推向市场。
hscst奖学金计划
为了吸引有才华和优异成绩的学生，HSCSIT 提供理科学科的研究奖学金，即生命科学、物理科学、化学科学、数学科学和地球科学。奖学金将涉及全职研究工作，可获得哈里亚纳邦任何一所学院/大学相关学科领域的博士学位。在 CSIR-UGC 联合测试初级研究奖学金 (JRF) 中通过 JRF-NET (CSIR/UGC) 和 LS-NET 考试并具备讲师资格 (NET) 的候选人将被选中在哈里亚纳邦的任何一所大学/学院进行博士学位研究。资格要求：在上述广泛学科领域中的任何学科获得理学硕士学位或同等学历，成绩至少为 55%；并且应在 2023 年 12 月 26 日、2023 年 12 月 27 日和 2023 年 12 月 28 日举行的联合 CSIR-UGC 初级研究奖学金 (JRF) 考试中通过 JRF-NET (CSIR/UGC) 和 LS-NET 考试，并具备讲师资格 (NET)。从任何其他来源获得奖学金/经济援助的候选人将没有资格。年龄限制 JRF 的年龄上限自 2023 年 6 月 1 日起为 28 岁，对于属于表列种姓/表列部落、女性、身体残疾和 OBC 申请人的候选人，年龄上限可放宽至 5 岁。津贴和任期 获得 JRF-NET（CSIR/UGC）资格的候选人如果因某些正当原因未获得 CSIR/UGC 的奖学金，则会获得奖学金，即初级研究员（JRF）每月 31,000 卢比，高级研究员（SRF）每月 35,000 卢比。获得 LS-NET 资格的候选人，奖学金将按 CSIR/UGC 的现有标准发放，优先考虑 CSIR，即初级研究员（JRF）每月 18,000 卢比，高级研究员（SRF）每月 21,000 卢比。奖学金将附带每年 20,000 卢比的应急补助，该补助将提供给大学/机构。奖学金期限为 3 年，根据计划条款和条件可延长至第 4 年和第 5 年。 JRF 和 SRF 的总任期不超过五年。仅接受在线申请。申请提交截止日期为 2024 年 12 月 13 日。
KNK 1130 Pro draft_cea_cyber_security_in_p ... 关于拉贾斯坦邦资源充足计划的报告（2023- ... 有关资源充足性的最终草案... 电力系统工程技术开发部FIO：13.09.2024 中央电力局 /केनीयण< / div> < / div> 印度技术目录
PTCC提案的诱导电压（IV）计算220 kV d/c线，从400/220 kV doni s/s到220/33 kV pss m/s iris iris Renewables的两个私人有限公司，哈拉普尔村庄，哈拉普尔村，gadag，长度：长度：15.704 km）。Dated (i) IRTPL/CEA(PTCC)/2024-25/2405251 25.05.2024 (ii) BSNL: SR-PTCC/SKT110920246193/6 11.09.2024 (iii) South Western Railway: SG/SWR/PTCC/KNK1130/2784 23.07.2024 (iv) IRTPL/CEA（PTCC）/2024-25/2405251 16.09.2024 PTCC提案提交的Vide参考（i）已被检查。已经计算了有关上述信息（III）的西南铁路通信电路的LF感应。在单线与地面断层条件下的西南铁路的平行通信电缆上可能诱导的电压被封闭在附件I中。已经考虑了适用的筛选因子。det，ptcc（sz），bsnl vide参考（ii）已发布其无异议证书（NOC），以收取线路的费用。
第 1 单元第 2 课：细菌课程计划
琼脂：由从某些藻类细胞壁中获得的多糖组成的胶状物质。 琼脂板：也称为培养皿，用于提供使用琼脂和其他营养物质混合物的生长培养基，可以在显微镜下培养和观察微生物（包括细菌和真菌）。 细菌：一组单细胞生物，没有细胞核，繁殖迅速，不使用显微镜就看不见，有时会引起疾病。 菌落：可见的细菌群。 培养（细菌）：在受控实验室环境中培养细菌的方法。 疾病：一种损害身体或其某个部位正常功能的疾病。会影响人类、动物和植物。 裂变：一个细胞分裂成两个，这是细菌繁殖的方式。
在线教师发展计划 (FDP) ...
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/-
2023年1月13日道路安全行动计划.pdf
- ）路面标记，交叉路口的交通镇定措施以及弱势区域，例如医院，学校（Speed Breaker，Rumble Strips等）），路标，划痕，螺柱/猫眼等。（i）在脆弱位置的撞击障碍物，塑料弹簧柱充当分隔物和EVRON区域，以阻止驾驶者进入区域，肩膀的敷料和狭窄的泥土肩膀的饰物，曲线上的NH进行选择扩大，交界处的改善，Renction Revivement等。（ii）在狭窄桥梁安全特征的位置，例如太阳能眨眼，猫眼，划痕，相关标志板，热塑性油漆，隆隆声，隆隆条，路缘油漆和塑料弹簧柱。iv）道路的逐渐变细应保持平稳的途径，车道宽度的变化应通过预警的迹象来告知诸如“左/右车道封闭”，前方约1.0 km，在500 m和500 m的范围内，在500 m的范围内，在过渡区域开始之前，应像“巷道”这样的“泳道端”符号明显地显示出狭窄的车辆范围，以便在狭窄的区域中出色地展示。
在线教师发展计划（FDP）...
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/ -
