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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。
GOV.UK 生日荣誉名单 2023 年
Stephen Philip JACKSON 教授 FRS 剑桥大学 Frederick James Quick 生物学教授、英国癌症研究中心剑桥研究所高级组长。为创新和研究做出贡献
如何防止鸟儿飞进你的窗户 (PDF)
减少建筑外部和场地照明的照明选项 1. 所有户外照明均使用“全遮蔽”灯具。 2. 设计所有户外照明，以最大程度地减少光溢出。 3. 安装定时器或运动传感器照明。 4. 手动关闭非运动激活的灯。 5. 关闭窗帘和百叶窗。 6. 白天进行室内清洁，以减少夜间照明并消除夜间加班工资。全遮蔽灯具示例 7. 参与熄灯计划，在春季和秋季迁徙高峰期（3 月 15 日至 6 月 15 日和 9 月 5 日至 10 月 29 日）从晚上 11 点到早上 6 点关闭不必要的灯，以最大程度地减少鸟类死亡。加入保护鸟类的号召 让您的建筑对鸟类更安全，帮助鸟类种群恢复。一些鸟类安全措施可以降低您的能源成本并且看起来很漂亮。当人们知道建筑变化可以保护鸟类时，他们更有可能欢迎这些变化。今天就开始改变吧！更多信息：
公告 2024-25 - BITS Pilani，KK Birla Goa 校区
学士学位学生辅修课程................................................................................................................................ IV-102-114 学士学位2+2国际合作课程................................................................................................................... IV-115-174 高级学位课程...................................................................................................................................... IV-175-200
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。
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。
初步机身设计的鸟罢工虚拟测试
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