摘要 - 本文使用传输矩阵方法对分布式反馈(DFB)腔模型进行了深入研究,以优化光子应用中的光学性能。分析了各种参数,包括有效的折射率,光栅长度和空腔长度,以观察它们对DFB腔的反射率和透射率的影响。数值模拟,以建模光与腔内周期性变化的相互作用。结果显示最佳配置,可以增强DFB腔中的波长选择性。这项研究有助于设计有效的光子设备,特别是在激光器和光学滤镜中。模拟为指导高性能DFB激光器的发展提供了重要的见解。
关于Sliet纵向纵向纵向工程技术研究所(SLIET)被视为大学和中央资助的政府技术研究所。旨在通过创新来实现技术卓越。它通过采用新的模块化系统概念来满足不同级别的技术人力要求,以授予技术教育,重点是行业实践培训。关于IIT查mu,印度理工学院查mu(IIT查mu)是一所公立研究大学,位于查mu,查mu和克什米尔。IIT查mu是印度的IIT之一。在IIT查mu的几个研究实验室的先进状态,为新兴和应用研究提供了世界一流的环境。关于NIT德里国家理工学院,德里是一所首要公共技术大学,位于印度的德里。它被印度议会法案宣布为国家重要性研究所。这是印度31家国立技术研究院之一。关于IAHT Ludhiana汽车零件和手动工具技术技术是工业研究,开发和技术服务提供研究所。该研究所的重点领域是汽车零件和手动工具制造业。会议的地点Sant纵向工程技术学院,Distt。Sangrur(旁遮普邦)-148106。会议期间纵向的天气预计将保持愉快。学生的住宿:卢比。300/ - (完整会议期)。对他人:卢比。每天在旅馆和过境住宿中分别分享300/ - 。女士参与者将以名义指控在女孩的旅馆中容纳。联系人:AEMTA-2024物理系主席M M Sinha教授,S.L.I.E.T。,Distt。Sangrur(旁遮普邦) - 148106电话:6239793053,9781403550,7256933483电子邮件:aemta2024@sliet.ac.ac.in
本综述探讨了自然语言处理 (NLP) 和人工智能 (AI) 的集成,以增强实时分析的数据可视化。在数据呈指数增长的时代,传统的静态可视化越来越不能满足实时决策的需求。NLP 和 AI 提供了复杂的工具来动态解释和可视化数据,将大量原始信息转化为各个领域的可操作见解。本文综合了 NLP 和 AI 在数据可视化方面的当前研究、方法和应用,重点介绍了关键进展,例如增强的数据可解释性、实时数据处理能力以及通过自然语言查询和交互元素改善的用户交互。它还解决了实施这些技术所面临的挑战和局限性,包括计算复杂性、数据质量问题和道德考虑。本综述确定了重要的趋势和未来方向,例如增强现实和虚拟现实 (AR/VR) 的集成以及生成式 AI 模型的使用,这些趋势和方向有望进一步推动该领域的发展。通过全面概述数据可视化中 NLP 和 AI 的现状,本文旨在为未来的研究和开发工作提供参考和指导,以利用这些技术实现更有效、更高效的数据驱动决策。
大多数KAP和KAP/GT课程的课程相似。区别在于教师对课程的方法。GT学生聚集在KAP/GT课程中,他们的老师至少接受了30个小时的专业培训。7年级RLA GT与7年级的RLA KAP不同。gt rla是一个时期长的,而kap rla为两个时期。这意味着GT RLA中的7年级学生能够选择一个额外的选修课。
▪向其学术顾问提交请愿书,要求对指定课程进行课程审查。▪请愿书必须包括课程课程,包括学习成果,活动和评估。o计划主任可以要求对已提交材料的教师进行审查,以建议批准或拒绝请求。o计划要求:学生在护理中至少需要30个学分来满足学位要求。o学生将需要满足所有亚利桑那州立大学的毕业要求,包括一般研究,45小时的上层和30小时居留。●过程
制造技术是一个不断发展的领域,不断地融合新的迭代和创新,为当今的制造商创造令人兴奋的新机会,并为进步打开了大门。制造业在加工高精度,尺寸准确性,复杂的几何形状和更好的表面饰面的高级材料方面面临着挑战,从而导致制造业的重大转变。具有微特征的微型组件的需求在行业中也日益增加。要应对这些工业挑战,尤其是在“自我依赖印度”的时代,工程专业的学生需要了解研究人员本身的各种先进的制造技术及其特定应用。印度政府的“印度制造”运动是将该国视为全球制造中心。拟议的在线短期课程的目的是与参与者分享高级制造业领域的发言人,用于具有即时工业应用的产品,以“ Atma Nirbhar Bharat”的直接工业应用程序进行/观察到。演讲者是外国大学,IIT,NIT,CFTI和其他知名机构的杰出研究学院。
国家机会指数是由Strada开发的,目的是帮助各州发展更强大,更公平的机会,以重点关注五个优先领域:负担能力,雇主一致性,优质教练,基于工作的学习和明确的成果。为下一份报告做准备并获得更强大的国家样本,他们邀请公立机构高等教育注册以分发一项学生调查,以帮助评估优质的教练和基于工作的学习。可以自由参加,作为回报,参与的公共机构将:接收有关学生的教育指导和基于工作的学习经验的报告,一份定制的摘要报告,与同行和国家基准进行了比较,以及确定的数据文件,以协助评估和计划改进工作。要参加,请通过surveys@trellisstrategies.org或(512)219-2859与Trellis策略联系。感兴趣的机构必须在2025年3月之前签署并完成协议。2月至4月,学生将参加调查数据收集。在6月,机构将从其校园获得取消确定的结果,并在2025年10月收到报告。有关此机会的更多信息,请参阅附带的一个寻呼机或有关其他问题,感兴趣的机构也可以与Trellis Strategies接触到surveys@trellisstrategies.org。
关于部门计算机科学与工程部提供不同的UG,PG和PHD计划。该部门对UG的批准了300,PG计划的摄入量为18。B.部门提供的技术CSE已获得NBA认可。该部门在网络安全,人工智能,机器学习,数据科学,数据分析,机器人技术,自然语言处理,纳米计算领域具有出色的安置记录和专业知识。(锡金·马尼帕尔技术学院 - 锡金·马尼帕尔大学(smu.edu.in))
我们旅程的下一个突破是在130年前的铝隔离和提取,自公元前5世纪以来就以铝的形式(铝晶体的硫酸盐盐)形式出现了这种元素,主要用于垂死。铝是地壳中仅超过有机硅和氧气的第三大元素,但鉴于它以化学界限的形式发生,因此没有已知的冶炼方法来提取它。直到1886年,查尔斯·霍尔(Charles Hall)和保罗·赫鲁特(Paul Heroult)开发了通过电解隔离纯铝的过程,从而实现了一种具有成本效益的方法来提取这种非有产性金属。第二年,卡尔·约瑟夫·拜耳(Karl Josef Bayer)开发了一种化学过程,可以从铝土矿中提取铝,这是铝矿石的高度自然出现,也是当前铝生产的主要来源。
