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摘要：由于技术的进步，学习的各种方法学可能性在教育领域获得了动力，这成为调查的肥沃基础。在这个问题中，这项工作的指导目标出现了，因为以其核心衡量和理解与技术资源相关的神经学习的一些贡献的机会，作为教学学习过程的指标。Neuro -Learning开辟了理解认知过程的方法。首先，对与技术使用相关的神经学习的基础进行了分析，特别是在学生的形成背景下。此外，通过图像（媒体和代表）等数字资源在网络文化中如何进行教学学习的各个方面。为此，研究具有探索性特征，从方法上讲是一项定性研究，得到了书目研究的支持，作为理论支持作者，为这一研究贡献了这一研究。从书目贡献中产生的数据，通过该数据可以得出结论，与技术相关的神经学习可以帮助大量学习，但是需要仔细的计划来提供简化学习的方法。关键字：神经学习；技术；教学实践。
基于环氧链的链酸（PLA）
语义细分是计算机视觉中的核心任务，它允许AI模型交互和了解其周围环境。与人类在潜意识中的场景相似，这种能力对于场景的场景至关重要。但是，许多语义学习模型面临的挑战是缺乏数据。现有的视频数据集仅限于不代表现实示例的简短，低分辨率视频。因此，我们的关键贡献之一是徒步旅行数据集的自定义语义细分版本，其中包含来自不同城市之旅的长达一个小时，高分辨率的真实世界数据。此外，我们评估了在我们自己的自定义数据集中开放的开放式语义模型的性能，并讨论未来的含义。关键字
拉曼研究所
拉曼研究所邀请个人申请实验量子通信领域的初级研究员 (JRF) 职位。我们鼓励有志于攻读博士学位的候选人申请。该项目将使候选人进入 RRI 博士课程，前提是候选人在入职六个月后举行的面试中表现出色。候选人必须拥有优秀且一致的学术记录以及物理学方面的核心能力和研究能力。RRI 的量子信息和计算 (QuIC) 实验室正在研究几种安全量子通信方法。由于算法突破和量子计算机的即将出现都对基于传统密钥分发的通信工具构成了巨大威胁，量子密钥分发被证明是提供信息理论上安全通信途径的唯一可用方法，在银行和国防等战略部门尤为重要。以下两个项目有开放的博士职位。其中之一是印度政府科技部量子科学技术计划下“长距离量子通信：中继器和中继技术”的雄心勃勃的项目 (http://210.212.36.85/quest/People/urbasi.html)。该项目涉及与 Arun Pati 教授、Ujjwal Sen 教授和 Aditi Sen De 教授 (HRI) 的合作。第二个项目是一个大型项目，即与印度空间研究组织 (ISRO) 的 UR Rao 卫星中心 (URSC) 合作进行的卫星技术量子实验 (QuEST) [http://www.rri.res.in/quic/landing_QKD.php]。该项目旨在利用卫星开发量子通信技术。通过这个项目，RRI 将在 URSC 的支持下开发新的量子密钥分发工具，其中也将涉及基于卫星的技术。我们目前正在研究所的 QuIC 实验室、光与物质物理组寻找两名初级研究员 (JRF)。候选人最初将以 JRF 的身份受聘一年。如果候选人表现出出色的研究敏锐度，PI 将推荐他/她参加博士入学面试（入职后六个月至一年内）。面试成功后，候选人将进入 RRI 博士项目，继续与 PI 一起进行研究，攻读博士学位。通过国家资格考试 - CSIR-UGC NET 的候选人，包括讲师资格、GATE 或由中央政府部门及其机构和机构（如 DST、DBT、DAE、DOS、DRDO、MHRD、ICAR、ICMR、IIT、IISc、IISER 等）举办的国家资格考试，符合该职位的资格。
