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关于深度学习计划的暑期学校
PDPM IIITDM Jabalpur成立于2005年，重点是在IT支持IT的设计和制造方面的教育和研究。自成立以来，PDPM IIITDM Jabalpur一直在生产优质人力资源中发挥至关重要的作用，以贡献印度的包容性和可持续增长的使命。该研究所提供了计算机科学和工程，电子和通信工程，机械工程，设计和博士学位课程的本科生，研究生和博士学位课程。此外，该研究所提供了智能制造业的本科课程。根据IIIT法，该研究所被宣布为国家重要性研究所。该研究所校园是在贾巴尔布尔杜姆纳机场附近的250英亩土地上开发的。该研究所距离主要火车站10公里，距离贾巴尔布尔杜姆纳机场5.5公里。
4月28日 - 2025年5月2日，由大约...
注册费和银行详细信息注册费，包括18％的商品及服务税：卢比。472/ - 对于学生，卢比。590/ - 用于教师和卢比。1180/ - 对于来自行业的人，不可退款的注册费用应仅通过在线转让来支付：受益人的名称（有利于）：董事SVNIT-CCE帐户账户编号：37030749143分支机构：033320分支机构：03320苏拉特。注意：请在付款期间的描述/备注中提及“ AMPD-2025”，并在通过Google表格注册时附加付款证明。提交费用后，可以使用以下链接进行注册：https：//forms.gle/klyqztgjg5mxqirb9在线平台的详细信息将在完成注册后向入围的候选人提供。
犹他州对全球变暖和气候变化有何看法？
4 USU环境与社会部人为气候变化 - 自1800年代以来主要由人类活动驱动的温度和天气模式的长期变化 - 是21世纪最紧迫的经济，社会和环境问题。解决气候变化需要协调的努力来减轻其原因并适应地方，区域，国家和全球规模的变化（美国全球变更研究计划，2023年）。但是，可以实施成功的政策和行动的程度部分取决于公众舆论。在美国西部，气候变化正在推动积雪下降（Siirila-Woodburn等，2021），这使犹他州的供水处于危险之中。从2010年至2020年，犹他州是美国增长最快的州（Kem C. Gardner政策研究所，2021年）。 它也是最干燥的人之一，人口在很大程度上依靠饮用水，灌溉和娱乐的季节性积雪下降（Hotaling＆Becker，2024年）。 犹他州的气候影响程度将取决于居民对气候变化的看法，并支持实施政策以帮助国家适应较高的温度，更极端的天气事件以及其他相关变化。 在这里，我们集成了多个数据源，以总结犹他州对气候变化意见的状态和趋势。从2010年至2020年，犹他州是美国增长最快的州（Kem C. Gardner政策研究所，2021年）。它也是最干燥的人之一，人口在很大程度上依靠饮用水，灌溉和娱乐的季节性积雪下降（Hotaling＆Becker，2024年）。犹他州的气候影响程度将取决于居民对气候变化的看法，并支持实施政策以帮助国家适应较高的温度，更极端的天气事件以及其他相关变化。在这里，我们集成了多个数据源，以总结犹他州对气候变化意见的状态和趋势。
关于CSIR -Kolkata
工作要求：为IICB的任何校园以及网络基础架构管理，服务，支持和故障排除，系统和服务器管理，IT应用程序的管理和维护，IT和网络设备和配置管理以及网络设备以及网络设备，服务器，服务器和最终用户IT设备的管理和维护。处理视频会议或虚拟会议，IT设施安排和支持，在前端和后端具有最新技术的Web应用程序开发，包括数据基础集成，备份，系统集成，系统集成，Web应用程序的托管和配置以及服务器上的最新技术，网络应用程序的最新技术，用于Web应用程序的其他内容和其他IT启用的服务，这些服务由AIRSERITY由Airsiper time time fime time time fime fime fime fime fime fime fime fime fime fime fime ye Time。
关于PDPM IIITDM JABALPUR的电子与ICT学院
印度政府电子和信息技术部（MEITY）于2015年成立了电子和ICT学院。在第二阶段，PDPM IIITDM Jabalpur的学院旨在在电子和ICT的利基领域进行可扩展的培训计划，以开发所需的知识库，技能和工具，以释放印度人口的才华。该学院是通过培训，实习，研究和咨询课程在电子，信息和通信技术方面的培训，实习，研究和咨询计划来确定的，用于建设能力，该学院为学生，公司领域和研究人员提供定制的学术课程。
关于PDPM IIITDM JABALPUR的电子与ICT学院
对于自主系统，计算机科学和工程系将提供本课程，以使参与者对如何应用深度学习技术来开发和增强各个行业的自主系统。通过理论，实践和案例研究的结合，参与者将探索专门针对自动驾驶汽车，无人机，医学成像和机器人技术的系统专门针对自主权量身定制的核心深度学习模型，算法和框架。在课程结束时，参与者将能够设计，培训和实施深度学习模型，从而使自主行动必不可少的感知，决策和控制功能。本课程旨在使用最先进的深度学习方法来使学习者能够创新和应对自主技术的现实挑战。
有关感知不确定性的知识是否有助于代理商进行自动驾驶？
摘要 - 在现实世界中的代理商，例如自动驾驶的环境中的不确定性，尤其是由于感知不确定性。，尽管在不确定性下，这些算法通常不会了解其环境中当前所包含的不确定性，但强化学习专门用于自主决策。另一方面，感知本身的不确定性估计通常是在感知域中直接评估的，例如，基于摄像机图像的假阳性检测率或校准误差。它用于决定面向目标的动作的用途在很大程度上仍未被研究。在本文中，我们研究了代理人的行为如何受到不确定的看法的影响，以及如果有关此不确定性的信息，该行为如何改变。因此，我们考虑了一项代理任务，在该任务中，代理商在不与其他道路使用者发生碰撞的情况下驾驶路线会得到奖励。对于受控实验，我们通过在告知后者的同时扰动给定代理的感知来引入观察空间中的不确定性。我们的实验表明，以扰动感知建模的不可靠的观察空间会导致代理的防御驾驶行为。此外，当将有关当前不确定性的信息直接添加到观测空间时，代理会适应特定情况，并且一般而言，在同一时间占风险的同时，可以更快地完成其任务。索引术语 - 不确定性量化，增强学习，语义分割
