(由电子和信息技术部(MEITY),GOI赞助)序言:“电子与ICT学院”是在Nit Warangal建立的,并在Goi Meity的财政援助下建立了。该学院的管辖区是Telangana,Andhra Pradesh,Karnataka,Goa,Puducherry和Andaman&Nicobar群岛。该学院的作用是在电子,信息通信技术,工业培训和咨询服务,行业课程开发,工作专业人员的CEP开发,工作专业人员的建议,对技术孵化和企业家活动的支持和支持。关于FDP:此FDP旨在提供强大的理论背景以及在计算机视觉和医学成像应用领域的实践经验,以及如何在计算机视觉和基于医学图像分析的算法的帮助下有效地进行图像的可视化和分析。在“数字印度”倡议的发展和新兴时代,计算机视觉的使用在机器视觉和医学成像区域中变得相关,因为这些图像的几种应用决定并有助于整个地区和整个国家的社会经济地位。CV和医学成像专家的知名资源人员将提供基于计算机的视觉和基于医学成像的方法。主要课程内容:计算机视觉和医学图像分析应用程序简介。机器学习基础知识,使用数据预处理和数据可视化。深度学习方法的简介和基于DL的其他架构及其应用程序。该FDP旨在传授知识并培训AI的工程方面的基础知识和在最近的计算机视觉医学图像分析应用AI.FDP的应用中,对在AI/ML领域工作的学院和研究人员将有助于计算机视觉和医疗图像分析的领域。监督和无监督的学习方法,SVM分类,神经网络和应用程序。CNN架构用于简历和医学成像实施。视频分析,对象检测/跟踪,分割,Yolo模型,RCN,UNET和FRCNN。生物识别技术检测,人类活动和面部识别。医学图像数据处理和分析。用于生物医学成像,基于CT扫描/MRI的图像分析和医学图像分类的AI/ML。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算法在硬件平台上的实现,例如Jetson Nano,TX2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。
(由印度政府电子和信息技术部 (MeitY) 赞助)序言:“电子和信息通信技术学院”在印度政府电子和信息技术部 (MeitY) 的财政援助下,在瓦朗加尔国家理工学院 (NIT Warangal) 成立。该学院的管辖范围包括特伦甘纳邦、安得拉邦、卡纳塔克邦、果阿邦、本地治里和安达曼和尼科巴群岛。该学院的作用是提供标准化课程和新兴电子、信息通信技术领域的教师发展计划、行业培训和咨询服务、行业课程开发、在职专业人员的 CEP、技术孵化和创业活动的建议和支持。关于 FDP:该 FDP 旨在提供强大的理论背景以及计算机视觉和医学成像应用领域的实践经验,以及如何借助基于计算机视觉和医学图像分析的算法有效地完成图像的可视化和分析。在“数字印度”计划不断发展和新兴的时代,计算机视觉在机器视觉和医学成像领域变得至关重要,因为图像的多种应用决定并有助于整个地区和国家的社会经济地位。 CV 和医学成像专家的杰出资源人员将提供基于计算机视觉和医学成像的方法。 该 FDP 旨在传授知识和培训有关 AI 工程方面的基础知识以及使用 AI 的最新计算机视觉医学图像分析应用的见解。FDP 将对在计算机视觉和医学图像分析应用的 AI/ML 领域工作的教师和研究人员有所帮助。 主要课程内容: 生物医学和医学图像分析应用简介。 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、SVM 分类、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。 用于生物医学信号和医学成像实现的 CNN 架构。 生物医学信号处理技术、生物医学信号分类、基于脑机接口 (BCI) 的系统、现代 ECG/EEG 信号处理。 使用 MATLAB 分析 ECG、EEG 和 PPG 信号 医学图像数据处理和分析。 用于生物医学成像的 AI/ML、基于 CT 扫描/MRI 的图像分析、眼底和医学图像分类。 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 进行动手实践。 在 Jetson Nano、TX2 等硬件平台上实现 CV 和 AI 算法。 开展该课程的教师:该项目将由瓦朗加尔国立理工学院的教职人员主持;来自印度理工学院/印度理工学院/印度理工学院相关领域的学者将受邀为该项目授课。来自各行各业的演讲者也有望在课程中发表演讲。
与电子和通信工程系Srinivasa Ramanujan技术学院(自动驾驶),Ananthapuramu,AP,AP(由电子和信息技术部赞助(MEITY),GOI)PREAMBLEBLEBLE:“ Electronics&ICT Academy”在Nit Warangal提供了Meity,Goi goi,Goi,Goi,Electronics&ICT Academy”。该学院的管辖区是Telangana,Andhra Pradesh,Karnataka,Goa,Puducherry和Andaman&Nicobar群岛。该学院的作用是在电子,信息通信技术,工业培训和咨询服务,行业课程开发,工作专业人员的CEP开发,工作专业人员的建议,对技术孵化和企业家活动的支持和支持。关于FDP:此FDP旨在提供强大的理论背景以及在计算机视觉和医学成像应用领域的实践经验,以及如何在计算机视觉和基于医学图像分析的算法的帮助下有效地进行图像的可视化和分析。在“数字印度”倡议的发展和新兴时代,计算机视觉的使用在机器视觉和医学成像区域中变得相关,因为这些图像的几种应用决定并有助于整个地区和整个国家的社会经济地位。简历和医学成像专家的知名资源人员将提供计算机视觉和基于医学成像的方法。主要课程内容:计算机视觉和医学图像分析应用程序简介。使用Python/Matlab的动手会话。该FDP旨在传授知识并培训AI的工程方面的基础知识和在最近的计算机视觉医学图像分析应用AI.FDP的应用中,对在AI/ML领域工作的学院和研究人员将有助于计算机视觉和医疗图像分析的领域。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,SVM分类,神经网络和应用程序。深度学习方法的简介以及基于DL的其他架构及其应用。CNN架构用于简历和医学成像实施。视频分析,对象检测/跟踪,分割,Yolo模型,RCN,UNET和FRCNN。生物识别技术检测,人类活动和面部识别,情感识别。BIO医疗信号处理,例如ECG,EEG,EMG等。医疗图像数据处理和分析。用于生物医学成像,基于CT扫描/MRI的图像分析,眼底成像和医学图像分类的AI/ML。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。CV和AI算法在硬件平台上的实现,例如Jetson Nano,TX2等。主持此计划的教师:Nit Warangal的教职员工将进行该计划;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。
12 月 26 日 第 1 天 第 2 天 第 3 天 第 4 天 第 5 天 第 6 天 第 7 天 1 安达曼和尼科巴群岛 SCT FWS FWS SCT SCT SCT SCT 2 阿鲁纳恰尔邦 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 3 阿萨姆邦和梅加拉亚邦 干燥 ISOL ISOL ISOL 干燥 干燥 干燥 4 那加兰邦、曼尼普尔邦、米佐拉姆邦和特里普拉邦 ISOL SCT SCT ISOL ISOL 干燥 干燥 5 喜马拉雅南部 西孟加拉邦和锡金邦 ISOL ISOL ISOL 干燥 干燥 干燥 6 恒河 西孟加拉邦 ISOL SCT 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 7 奥里萨邦 SCT ISOL 干燥 干燥 干燥 干燥 8 贾坎德邦 ISOL 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 9 比哈尔邦 干燥 干燥干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 10 东北方邦 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 11 西北方邦 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 12 北阿坎德邦 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 13 哈里亚纳邦 昌迪加尔邦和德里 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 14 旁遮普邦 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 15 喜马偕尔邦 干燥 干燥 干燥 伊索尔邦 伊索尔邦 干燥 干燥 干燥 16 查谟和克什米尔和拉达克 干燥 干燥 伊索尔邦 干燥 干燥 干燥 干燥 17 西拉贾斯坦邦 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 18 东拉贾斯坦邦 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 20 东部中央邦 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 21 古吉拉特邦 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 22 索拉施特拉邦和库奇 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 23 康坎和果阿 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 24 马哈拉施特拉邦 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 25 马拉萨瓦达 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 26 维达巴 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 27 恰蒂斯加尔邦 ISOL ISOL 干燥 干燥 干燥 干燥 28 沿海安得拉邦和亚南 SCT ISOL ISOL ISOL ISOL ISOL 29 特伦甘纳邦 ISOL干燥 干燥 干燥 ISOL ISOL ISOL 30 RAYALASEEMA ISOL ISOL ISOL ISOL ISOL ISOL 31 泰米尔纳德邦 PUDUCHERRY & KARAIKAL ISOL ISOL ISOL ISOL ISOL SCT SCT 32 卡纳塔克沿海地区 干燥 干燥 干燥 干燥 伊索 ISOL 33 北部内陆 卡纳塔克邦 干燥 干燥 干燥干 干 ISOL 34 南内陆 卡纳塔克邦 ISOL 干 干 ISOL 伊索 ISOL 35 喀拉拉邦和马埃岛 ISOL 伊索 ISOL 伊索 SCT SCT 36 LAKSHADWEEP SCT SCT 干 干 干 干 干
12 月 24 日 第 1 天 第 2 天 第 3 天 第 4 天 第 5 天 第 6 天 第 7 天 1 安达曼和尼科巴群岛 FWS FWS SCT FWS FWS FWS FWS 2 阿鲁纳恰尔邦 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 3 阿萨姆邦和梅加拉亚邦 干燥 干燥 干燥 ISOL ISOL 干燥 干燥 4 那加兰邦、曼尼普尔邦、米佐拉姆邦和特里普拉邦 干燥 干燥 ISOL SCT SCT ISOL ISOL 5 喜马拉雅南部 西孟加拉邦和锡金邦 干燥 干燥 ISOL ISOL 干燥 干燥 干燥 6 恒河 西孟加拉邦 干燥 干燥 SCT ISOL 干燥 干燥 干燥 7 奥里萨邦 ISOL SCT SCT ISOL 干燥 干燥 干燥 8 贾坎德邦 干燥 干燥 ISOL 干燥 干燥 干燥 9 比哈尔邦 干燥 干燥干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 10 东北方邦 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 11 西北方邦 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 12 北阿坎德邦 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 13 哈里亚纳邦 昌迪加尔邦和德里 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 14 旁遮普邦 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 15 喜马偕尔邦 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 16 查谟和克什米尔和拉达克 干燥 干燥 干燥 伊索尔 伊索尔 干燥 干燥 17 西拉贾斯坦邦 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 18 东拉贾斯坦邦 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 19 西中央邦干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 20 东部中央邦 干燥 干燥 干燥 ISOL 干燥 干燥 干燥 21 古吉拉特邦 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 22 索拉施特拉邦和库奇 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 23 康坎和果阿 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 24 马哈拉施特拉邦 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 25 马拉萨瓦达 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 26 维达巴 干燥 干燥 ISOL 干燥 干燥 干燥 27 恰蒂斯加尔邦 干燥 ISOL ISOL ISOL ISOL 干燥 干燥 28 安得拉邦沿海地区和亚南 FWS FWS FWS SCT ISOL ISOL ISOL 29 特兰甘纳邦 干燥ISOL ISOL 干 干 干 干 30 RAYALASEEMA SCT SCT SCT ISOL ISOL ISOL ISOL 31 泰米尔纳德邦 PUDUCHERRY & KARAIKAL ISOL SCT ISOL ISOL ISOL ISOL ISOL 32 卡纳塔克沿海干 干 干 干 干 干 干 33 北部内陆卡纳塔克邦 干 干 干 干 33干 干 干 34 南内陆 卡纳塔克邦 干 干 伊索 干 伊索 35 喀拉拉邦和马埃岛 伊索 伊索 伊索 伊索 伊索 36 LAKSHADWEEP SCT SCT SCT 干 干 干
1 安达曼和尼科巴群岛 ISOL SCT FWS FWS SCT ISOL ISOL 2 阿鲁纳恰尔邦 ISOL ISOL ISOL SCT SCT ISOL ISOL 3 阿萨姆邦和梅加拉亚邦 干燥 干燥 干燥 ISOL ISOL ISOL ISOL 4 那加兰邦、曼尼普尔邦、米佐拉姆邦和特里普拉邦 ISOL ISOL ISOL ISOL 干燥 干燥 干燥 5 喜马拉雅南部 西孟加拉邦和锡金邦 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 6 恒河 西孟加拉邦 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 7 奥里萨邦 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 8 贾坎德邦 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 9 比哈尔邦 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 10 东北方邦 干燥干燥 干燥 ISOL ISOL ISOL 11 西北方邦 干燥 干燥 干燥 ISOL ISOL ISOL SCT SCT 12 北阿坎德邦 干燥 干燥 干燥 干燥 ISOL ISOL ISOL 13 哈里亚纳邦 昌迪加尔和德里 干燥 干燥 干燥 ISOL ISOL ISOL 干燥 干燥 14 旁遮普邦 干燥 干燥 ISOL ISOL ISOL ISOL ISOL 15 喜马偕尔邦 干燥 干燥 SCT SCT ISOL SCT SCT 16 查谟和克什米尔和拉达克 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 17 西拉贾斯坦邦 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 18 东拉贾斯坦邦 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 19 西中央邦 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 20 东中央邦干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 21 古吉拉特邦 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 22 索拉施特拉邦和库奇 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 23 康坎和果阿 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 24 马哈拉施特拉邦 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 25 马拉萨瓦达 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 26 维达巴 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 27 恰蒂斯加尔邦 干燥 干燥 干燥 ISOL ISOL ISOL ISOL 28 安得拉邦沿海地区和亚南 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 29 特伦甘纳邦 干燥 干燥 干燥 ISOL ISOL ISOL ISOL 30 拉亚拉西马 干燥 干燥 ISOL SCT SCT SCT SCT 31 泰米尔纳德邦本地治里和卡莱卡尔 干燥 干燥 干燥 干燥 隔离 隔离 32 卡纳塔克沿海 干燥 干燥 干燥 隔离 隔离 33 北部内陆 卡纳塔克邦 干燥 干燥 隔离 隔离 34 南部内陆 卡纳塔克邦 干燥 隔离SCT SCT SCT SCT 35 喀拉拉邦和马埃岛 干 干 SCT SCT SCT SCT SCT
印度植物调查局植物多样性 ENVIS 中心一直在出版有关印度各邦和中央直辖区植物区的参考书目和论文摘要。为此,该中心已出版了西孟加拉邦(分为两部分)、印度东北部 - I、安达曼和尼科巴群岛、马哈拉施特拉邦、喀拉拉邦、泰米尔纳德邦、卡纳塔克邦、果阿邦、安得拉邦(包括特伦甘纳邦)、奥里萨邦、比哈尔邦和贾坎德邦植物区的综合书目和论文摘要。继这一系列出版物之后,还将联合出版中央邦和恰蒂斯加尔邦,因为后者是在 2000 年由未分割的前中央邦分割而成,以汇编有关植物区系、植被、民族植物学以及与这两个邦的传统知识和植物资源保护有关的问题的各种论文。中央邦是印度第二大邦(面积 3,08,252 平方公里),是印度人口第七多的邦,位于北纬 23°28’23.9664’’ 至东经 77°56’52.7928’’ 之间。从地理上看,该邦可分为 10 个地区,从行政上看,该邦分为 10 个不同行政区下的 52 个区,首府为博帕尔。根据 2017 年印度森林调查报告,中央邦是印度森林覆盖率最大的邦(77,414 平方公里),占该邦总地理面积的 25.11%;t
新加坡的自然17:e2024015出版日期:2024年2月28日doi:10.26107/nis-2024-0015©国立新加坡大学新加坡大学生物多样性记录记录:第一首新加坡的记录:Venerid Clam的第一唱片新加坡117377;电子邮件:nhmtsk@nus.edu.sg( *通讯作者)推荐引用。Tan SK&Tan HH(2024)生物多样性记录:Venerid Clam的第一张新加坡记录,Lioconcha Fastigiata。新加坡的自然,17:e2024015。doi:10.26107/nis-2024-0015主题:Venus Clam,Lioconcha fastigiata(Mollusca:Bivalvia:Veneridae)。主题:tan siong kiat。位置,日期和时间:新加坡海峡,在Pulau Semakau的西侧,01°12.395'N 103°45.216'E; 2019年8月9日;大约1300小时。栖息地:海洋。珊瑚礁斜坡,深度约为6.8 m。观察者:谭霍克(Tan Heok Hui)等人。观察:一个空壳,外壳长度为29.5毫米(SL),显然很刚死,瓣膜仍然表达并在完美的条件下(图。1 a,b)是在潜水调查中收集的。它存放在新加坡国立大学李基安自然历史博物馆的动物参考收藏中,并以ZRC.MOL.29406分类。备注:这种发现的发现是一种从安达曼海到日本和澳大利亚分布的物种(Huber,2010年),似乎是新加坡的第一个记录(例如Tan&Woo,2010年,并引用了其中的参考文献)。其他已知物种是Tan等人最近报道的Lioconcha Sowerbyi。文献中的稀缺提及,ZRC中普遍缺乏材料表明,Lioconcha属的所有成员在新加坡很少见。(2019年[此处图1d,e]),Glover等人列出的lioconcha ornata。(2016),以及Lynge的Lioconcha trimaculata的旧记录(1909年,作为Circe(Lioconcha)Trimaculata)。但是,应该指出的是,新加坡的lioconcha ornata和lioconcha trimaculata的记录并不具有确认物种鉴定或可能对可能的分类混乱的怀疑所必需的插图。lioconcha fastigiata通常与lioconcha ornata有所不同,具有沉重的黑棕色帐篷和白色内部的模式,但已知的壳形状和图案的紧密相似性(Lamprell&Heaaly,2002; Huber,2010)。在此,显示了Zrc(Zrc.mol.4486)的泰国标本,呈浅橙色内部试时识别为lioconcha ornata,以进行比较(图1e,f)。lioconcha sowerbyi具有更明显的同心山脊,一个更均匀的凸面腹缘,通常存在一个大的棕色斑点(请参见图。1;另请参见Lamprell&Healy,2002)。lioconcha trimaculata在其外表面上有一个与lioconcha sowerbyi更明显的凸起的同心脊的雕塑,并且在加入器肌肉疤痕处的棕色斑点(有关比较,请参见Lamprell&Healey,2002; Huber,2010)。引用的文献:Glover EA,Williams St&Taylor JD(2016)新加坡的Lucinid Biallves及其关系(Bivalvia:Lucinidae)。iv。抽奖动物学公告,补充34:539–565。Huber M(2010)双壳类动物的汇编。 全彩色指南,介绍了3,300个世界海洋双壳类动物。 经过250年的研究, bivalvia的身份。 Conchbooks,Hackenheim,901 pp。 Lamprell K&Healy JM(2002)对印度太平洋LioconchaMörch(Mollusca:Bivalvia:Veneridae)的评论,包括对昆士兰州,新喀里多尼亚和菲律宾群岛的四种新物种的描述。 Molluscan Research,22:101–147。 Lynge H(1909)Marine Lamellibranchiata。 in:丹麦探险至1899年至1900年。 det Kongelige Danske Videnskabernes Selskabs Skrifter,Ser。 7(Naturvidenskabelig og Mathematish Afdeling),5:97–299,请。 1-5,1地图。 Tan SK,Chan Sy&Lau WL(2019)Sowerby的Venus Clam,Lioconcha Sowerbyi,新加坡的新唱片。 新加坡生物多样性记录,2019:118–119。Huber M(2010)双壳类动物的汇编。全彩色指南,介绍了3,300个世界海洋双壳类动物。bivalvia的身份。Conchbooks,Hackenheim,901 pp。Lamprell K&Healy JM(2002)对印度太平洋LioconchaMörch(Mollusca:Bivalvia:Veneridae)的评论,包括对昆士兰州,新喀里多尼亚和菲律宾群岛的四种新物种的描述。Molluscan Research,22:101–147。Lynge H(1909)Marine Lamellibranchiata。in:丹麦探险至1899年至1900年。det Kongelige Danske Videnskabernes Selskabs Skrifter,Ser。7(Naturvidenskabelig og Mathematish Afdeling),5:97–299,请。1-5,1地图。 Tan SK,Chan Sy&Lau WL(2019)Sowerby的Venus Clam,Lioconcha Sowerbyi,新加坡的新唱片。 新加坡生物多样性记录,2019:118–119。1-5,1地图。Tan SK,Chan Sy&Lau WL(2019)Sowerby的Venus Clam,Lioconcha Sowerbyi,新加坡的新唱片。新加坡生物多样性记录,2019:118–119。
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