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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。
2022 年年度报告 - BITS Pilani，KK Birla Goa 校区
Jayaraman 教授通过技术进步和开创性的科学发现对生物工程产生了深远影响。他的开创性工作促成了细菌在感染过程中感知人体微环境的新机制的发现、具有高治疗和转化潜力的新型微生物分子的发现以及用于研究干细胞生物学和癌症的新型微型器官芯片实验系统的开发。他曾获得过许多奖项，包括美国国家科学基金会 CAREER 奖和德克萨斯 A&M 大学工程创世纪奖。Jayaraman 教授也是一位有影响力的导师和老师，他的教学贡献获得了多个奖项，包括校友协会杰出教学奖，这是德克萨斯 A&M 大学对教学卓越性的最高认可。他还是美国医学和生物工程研究所 (AIMBE) 的当选研究员和德克萨斯 A&M 大学校长影响力研究员。 Jayaraman 博士的研究得到了美国国立卫生研究院和美国国防部的支持，其实验室的研究成果已发表在《PNAS》、《Nature Communications》、《Cell Reports》和《Lab Chip》等影响力较大的期刊上。
初步机身设计的鸟罢工虚拟测试
由Emerald出版。这是作者接受的手稿：Creative Commons Attribution非商业许可（CC：BOY：NC 4.0）。最终发布的版本（记录的版本）可在线访问：10.1108/AEAT-09-2020-0212。请参考任何适用的发布者使用条款。
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
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。
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。
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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。