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国际合作小组 Birla Vishwakarma Maha ...
Birla Vishwakarma Maha Vidyalaya 成立于 1948 年，由 Birla Education Trust 捐款，由独立后的印度首任内政部长 Sardar Vallabhbhai Patel 授意。该学院由印度总督蒙巴顿勋爵于 1948 年 6 月 14 日揭幕。它拥有 75 年的辉煌历史。该学院是一所资助学院，由 Charutar Vidya Mandal (CVM) 管理。它是印度古吉拉特邦第一所采用相对评分累进学分制的工程学院。该学院已为 30,000 多名毕业生颁发了学位，其校友遍布全球。
Birkie 训练计划 2024
第 8 周 7/17-7/23 无氧阈值 9.5 第 9 周 7/24-7/30 速度/强度 9.25 第 10 周 7/31-8/6 恢复 7 第 11 周 8/7-8/13 强度 10.25 第 12 周 8/14-8/20 有氧量/力量 12 第 13 周 8/21-8/27 有氧量 13.5 第 14 周 8/28-9/3 恢复 6.25 第 15 周 9/4-9/10 强度 10 第 16 周 9/11-9/17 强度/速度 11.75 第 17 周 9/18-9/24 有氧量 13.25 第 18 周 9/25-10/1 恢复6.5 第 19 周 10/2-10/8 高强度/速度 9.75 第 20 周 10/9-10/15 高强度/速度 10.25 第 21 周 10/16-10/22 有氧训练量 13 第 22 周 10/23-10/29 恢复 6 第 23 周 10/30-11/5 无氧阈值 10.5 第 24 周 11/6-11/12 有氧训练量 13.5 第 25 周 11/13-11/19 恢复 5.75 第 26 周 11/20-11/26 无氧阈值 11.25 第 27 周 11/27-12/3 有氧训练量 13.25 第 28 周12/4-12/10 恢复 6 第 29 周 12/11-12/17 比赛 (10-15km) 9.25 第 30 周 12/18-12/24 强度/速度 6.75 第 31 周 12/25-12/31 有氧训练量 13.25 第 32 周 1/1-1/7 恢复 4.75 第 33 周 1/8-1/14 比赛 (30-35km) 8 第 34 周 1/15-1/21 有氧轻松训练量 9.75 第 35 周 1/22-1/28 强度/速度 9.25 第 36 周 1/29-2/4 比赛 (20-25km) 7.25 第 37 周 2/5-2/11 减量/恢复 6 周38 2/12-2/18 减量训练 5 周 39 2/19-2/25 BIRKIE 训练 5.75 周 总训练时长 357
使用深度学习的鸟类鉴定
4 md.devendran@gmail.com摘要：鸟类鉴定在生物多样性保护和生态学研究中起着至关重要的作用，为栖息地健康和物种分布提供了见解。识别鸟类物种的传统方法是时间密集型，容易出现人为错误，因此需要自动解决方案。这个项目是使用深度学习的鸟类识别，提出了一个先进的系统，以利用深度学习的力量准确地从图像中识别鸟类。该系统利用卷积神经网络（CNN），以其在图像分类任务方面的熟练程度而闻名。一个包含多种鸟类图像的数据集进行了预处理并增强，以增强模型的鲁棒性和泛化。模型架构旨在提取复杂的特征，即使在诸如不同的照明条件，遮挡或类似物种的外观等挑战性的情况下，也可以准确识别。使用准确性，精度，召回和F1得分等指标评估模型的性能，以确保全面验证。结果表明，对传统机器学习方法的准确性改善了，这表明了物种识别中深度学习的潜力。该项目对野生动植物监测，生态研究和教育工具的应用有望，从而促进了意识和保护工作。未来的工作可能包括将系统集成到移动应用中，或将其部署在现场条件下的实时鸟类识别。
年度报告2023 -BITS PILANI，K K BIRLA GOA校园
Balakrishnan教授在IIT Delhi的担任过各种职务，包括飞利浦主席，计算机科学与工程系主管，研究生研究与研究院长，副主任（教职员工（教职员工）和副总监（战略与计划）。 他的研究兴趣是嵌入式系统，辅助技术，EDA和系统级别的设计以及计算机架构。 Balakrishnan从1977 - 1985年开始担任IIT德里的科学家职业生涯，在那里他参与了设计和实施实时DSP系统的设计，并获得了博士学位。经过3年的研究和教学，他于1988年在IIT德里加入CS＆E部，担任助理教授。 他于1997年8月在同一部门上任教授职位。 他已经监督了19博士学位。学生，5名MSR学生，215 M.Tech＆B.Tech项目，并发表了近140届会议和期刊论文。 他负责多次技术转移和四个初创企业，包括非营利组织。 他是ACM和Inae的家伙。担任过各种职务，包括飞利浦主席，计算机科学与工程系主管，研究生研究与研究院长，副主任（教职员工（教职员工）和副总监（战略与计划）。他的研究兴趣是嵌入式系统，辅助技术，EDA和系统级别的设计以及计算机架构。Balakrishnan从1977 - 1985年开始担任IIT德里的科学家职业生涯，在那里他参与了设计和实施实时DSP系统的设计，并获得了博士学位。经过3年的研究和教学，他于1988年在IIT德里加入CS＆E部，担任助理教授。他于1997年8月在同一部门上任教授职位。他已经监督了19博士学位。学生，5名MSR学生，215 M.Tech＆B.Tech项目，并发表了近140届会议和期刊论文。他负责多次技术转移和四个初创企业，包括非营利组织。他是ACM和Inae的家伙。
深度学习准确的鸟类鉴定
4 md.devendran@gmail.com摘要：鸟类鉴定在生物多样性保护和生态学研究中起着至关重要的作用，为栖息地健康和物种分布提供了见解。识别鸟类物种的传统方法是时间密集型，容易出现人为错误，因此需要自动解决方案。这个项目是使用深度学习的鸟类识别，提出了一个先进的系统，以利用深度学习的力量准确地从图像中识别鸟类。该系统利用卷积神经网络（CNN），以其在图像分类任务方面的熟练程度而闻名。一个包含多种鸟类图像的数据集进行了预处理并增强，以增强模型的鲁棒性和泛化。模型架构旨在提取复杂的特征，即使在诸如不同的照明条件，遮挡或类似物种的外观等挑战性的情况下，也可以准确识别。使用准确性，精度，召回和F1得分等指标评估模型的性能，以确保全面验证。结果表明，对传统机器学习方法的准确性改善了，这表明了物种识别中深度学习的潜力。该项目对野生动植物监测，生态研究和教育工具的应用有望，从而促进了意识和保护工作。未来的工作可能包括将系统集成到移动应用中，或将其部署在现场条件下的实时鸟类识别。
5. 出生日期和地点
2005-12 以及美国国家科学、工程和医学院科学、技术和经济政策委员会 (STEP) 2017 年至今美国国家科学、工程和医学院能源与环境系统委员会 (BEES) 2021 年至今加州 100 (非营利组织) 顾问 2020-21 美国国家科学、工程和医学院社会专家行动网络 2009-12 加州科学技术委员会科学和技术政策研究员咨询委员会 2009-12 DARPA 国防科学研究委员会红队 2004-05 和加州大学伯克利分校电气工程和计算机科学 2011-12 工业咨询委员会 2011-12 加州大学伯克利分校工程学院咨询委员会 2016 年至今美国国家工程院院士 1976 年左右 - 电气电子工程师学会 (IEEE)。现在我于 1976 年左右以学生会员身份加入，但无法确定确切日期。后来我成为正式会员，自 1997 年以来一直是研究员。据我所知，这些组织均不以性别、种族、肤色、宗教、国籍、年龄或残疾为由限制会员资格。
利用鸟类识别的机器学习
4 md.devendran@gmail.com摘要：鸟类鉴定在生物多样性保护和生态学研究中起着至关重要的作用，为栖息地健康和物种分布提供了见解。识别鸟类物种的传统方法是时间密集型，容易出现人为错误，因此需要自动解决方案。这个项目是使用深度学习的鸟类识别，提出了一个先进的系统，以利用深度学习的力量准确地从图像中识别鸟类。该系统利用卷积神经网络（CNN），以其在图像分类任务方面的熟练程度而闻名。一个包含多种鸟类图像的数据集进行了预处理并增强，以增强模型的鲁棒性和泛化。模型架构旨在提取复杂的特征，即使在诸如不同的照明条件，遮挡或类似物种的外观等挑战性的情况下，也可以准确识别。使用准确性，精度，召回和F1得分等指标评估模型的性能，以确保全面验证。结果表明，对传统机器学习方法的准确性改善了，这表明了物种识别中深度学习的潜力。该项目对野生动植物监测，生态研究和教育工具的应用有望，从而促进了意识和保护工作。未来的工作可能包括将系统集成到移动应用中，或将其部署在现场条件下的实时鸟类识别。
深入学习鸟类识别
4 md.devendran@gmail.com摘要：鸟类鉴定在生物多样性保护和生态学研究中起着至关重要的作用，为栖息地健康和物种分布提供了见解。识别鸟类物种的传统方法是时间密集型，容易出现人为错误，因此需要自动解决方案。这个项目是使用深度学习的鸟类识别，提出了一个先进的系统，以利用深度学习的力量准确地从图像中识别鸟类。该系统利用卷积神经网络（CNN），以其在图像分类任务方面的熟练程度而闻名。一个包含多种鸟类图像的数据集进行了预处理并增强，以增强模型的鲁棒性和泛化。模型架构旨在提取复杂的特征，即使在诸如不同的照明条件，遮挡或类似物种的外观等挑战性的情况下，也可以准确识别。使用准确性，精度，召回和F1得分等指标评估模型的性能，以确保全面验证。结果表明，对传统机器学习方法的准确性改善了，这表明了物种识别中深度学习的潜力。该项目对野生动植物监测，生态研究和教育工具的应用有望，从而促进了意识和保护工作。未来的工作可能包括将系统集成到移动应用中，或将其部署在现场条件下的实时鸟类识别。