和创业活动。关于 FDP:这项关于计算机视觉、医学成像和物联网应用的人工智能 (AI) 的教师发展计划 (FDP) 将帮助教育工作者和研究人员了解人工智能基础知识以及它如何应用于具有多种安全应用的医学成像和物联网技术。参与者将探索机器学习和深度学习概念,重点是将人工智能和物联网用于医学成像,这有助于诊断、医疗保健、农业、零售和监控系统。人工智能在计算机视觉中发挥着关键作用,它基于面部识别、虹膜识别、指纹分析和语音识别实现准确有效的身份验证方法。通过实践活动和现实世界的例子,与会者将获得在教学和研究中有效使用人工智能和不同算法的实用技能。到课程结束时,参与者将准备好将人工智能工具整合到他们的工作中,提高他们用现代技术教学和解决安全挑战的能力。这将使参与者受益,提高他们在这些关键领域的专业知识和教学能力。主要课程内容:•物联网架构、通信协议、计算机视觉简介、大数据分析、IIOT、生物医学和医学图像分析应用。•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、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。•用于计算机视觉、生物识别和医学成像实现的CNN架构。•用于医疗监测、精准农业、医疗诊断、工业应用的AI/IoT。•用于生物医学成像、基于CT扫描/MRI的图像分析、眼底和医学图像分类的AI/ML。•对象检测/跟踪算法,如Yolo等,分割算法,如UNET等。•使用Tensor Flow/PyTorch进行活动/生物识别。•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进行实践课程。 • 在 Jetson Nano、TX2 和 PYNQ 等硬件平台上实现 CV 和 AI 算法。 • 负责此课程的教师:该课程将由 NIT Warangal 的教师负责;来自 IIT/NIT/IIIT 相关领域的学者受邀在该课程中授课。来自行业的演讲者也有望作为课程的一部分进行演讲。注册费详情:教师和研究学者 750 卢比/- 行业参与者 2250 卢比/-
*195)和区域C 0。在这种方法中,所有30个AH&vs的区域都可能不涵盖,但总体总数将涵盖总项目的15%。另外,如果应为样本中的每个区域中的每个地区占用样本量的15%,作为样本。for ex:Angul在3年内完成了36个项目,6个项目完成了3年以上,44个项目已发行但未完成。Angul的样本量为86(36+6+44)的15%,即13。在总共86个项目中,如果Angul有40个Agri项目,20个AH&vs项目12个渔业项目,14个HORTI项目0个部门项目。在Angul中进行调查的样本分布将为Agri -7(13* 40/80),AH&S -3(13* 20/80),渔业2(13* 12/80),Horti -2(13* 14/80)和间部门-0。在这种方法中,我们可能会错过覆盖某些部门的覆盖,但是所有地区都将被涵盖,请建议用于样本量估计的方法。16背景:表1:扇区明智的整体Mkuy进度(01.06.2018-31.03.24)组合所有部门的项目总数为1951年。
• 金牌获得者(德里大学汉斯拉杰学院) • 德里大学创新项目(2015-2016)“有和没有运动背景的大学生的选择性自主神经系统功能、血脂、电解质和选择性呼吸变量的规范开发”(项目负责人:Lalit Kapur 博士)获得了最佳演讲奖和最佳内容奖。
(i) 受委托方聘用为项目提供货物、工程或咨询服务以外的服务的公司及其任何关联方均无资格提供与这些货物、工程或服务相关的咨询服务。相反,受聘为项目准备或实施提供咨询服务的公司及其任何关联方均无资格随后提供由公司为此类准备或实施提供的咨询服务所产生或直接相关的货物、工程或服务以外的咨询服务。就本段而言,咨询服务以外的服务是指导致可衡量实物产出的服务,例如勘测、钻探、航空摄影和卫星图像。
在19世纪初期,威廉·冯·洪堡(Wilhelm von Humboldt)提出了他对我们大学外部影响的看法。主张学术自由作为大学的基本原则,研究人员和讲师应自由进行研究和教学,而不会受到国家或其他外部力量的干扰。因此,他的学术自由概念意味着政治与学术活动之间存在分离,因为政治可能会阻碍自由的知识交流。这正是我们今天所目睹的:我们大学中的暴力示威旨在防止与其他大学的科学互动。此外,洪堡强调了大学的自主权,认为他们应该是自我管理的,没有政治压力或控制。这将
模块-1 BJT偏置:BJT放大器电路中的偏置:经典离散电路偏置(电压 - 分隔偏置),使用收集器偏置以基本反馈电阻。小信号操作和模型:收集器电流和跨导性,基本电流和输入电阻,发射极电流和输入电阻,电压增益,信号和直流数量分离,即混合π模型。MOSFET:MOS放大器电路中的偏置:固定V GS,固定V G,排干到门反馈电阻。小信号操作和建模小:直流偏置点,漏极中的信号电流,电压增益,小信号等效电路模型,跨导性。
S. Spiga 于 2013 年获得“物质物理学”[领域:02/B1] 国家任教资格,担任副教授 (II Fascia),2017 年获得正教授 (I fascia) 资格;2017 年获得“电子学”[领域:09/E3] 国家任教资格,担任副教授 (II Fascia)。S. Spiga 是同行评审期刊和会议论文集上 120 多篇出版物和 8 个书籍章节的作者/合著者。她的研究成果已在多个国际会议上发表,包括在大学和博士学校的多次受邀演讲和受邀研讨会。她曾受邀担任意大利和国外博士委员会成员或外部评审员(2013-2021 年期间 7 次)。她以首席研究员或研究项目协调员的身份获得了 7 项资助,并以 COST 行动管理委员会成员的身份获得了 1 项资助。
(EM13CNT302BIO14PE)围绕社会 - 科学和/或技术问题促进讨论和辩论,与人类健康中的相关性以及各种学校内的科学事件中的相关性,研究结果(研究,书目和/或实验性),使知识与本地背景有关的知识的进步问题,这些问题使知识的进步问题,考虑到本地的上下文,考虑到本地上下文的情况,该上下文,考虑到本地上下文,是范围的上下文,该上下文,以及本地的上下文,该上下文,即属于本地的上下文,该范区域和全球,并使用TDIC资源和工具以及数字媒体将这些研究作为在当地条件下的改进和应用的一种形式。
1. 理解和分析算法的空间和时间复杂度。 2. 确定适合给定问题的数据结构。 3. 在各种实际应用中实现图形算法。 4. 实现用于查询和搜索的堆和树。 5. 在高级数据结构操作中使用基本数据结构。 6. 在各种实际应用中使用搜索和排序。 模块:1 函数增长 3 小时 算法和数据结构的概述和重要性 - 算法规范、递归、性能分析、渐近符号 - Big-O、Omega 和 Theta 符号、编程风格、编码细化 - 时空权衡、测试、数据抽象。模块:2 基本数据结构 6 小时 数组、堆栈、队列、链表及其类型、线性数据结构的各种表示、操作和应用 模块:3 排序和搜索 7 小时 插入排序、合并排序、线性时间排序-排序的下限、基数排序、双调排序、鸡尾酒排序、中位数和顺序统计-最小值和最大值、预期线性时间内的选择、最坏情况线性时间内的选择、线性搜索、插值搜索、指数搜索。 模块:4 树 6 小时 二叉树-二叉树的性质、B 树、B 树定义-B 树上的操作:搜索 B 树、创建、分裂、插入和删除、B+ 树。 模块:5 高级树 8 小时 线程二叉树、左撇子树、锦标赛树、2-3 树、伸展树、红黑树、范围树。模块:6 图表 7 小时 图表表示、拓扑排序、最短路径算法 - Dijkstra 算法、Floyd-Warshall 算法、最小生成树 - 反向删除算法、Boruvka 算法。 模块:7 堆和哈希 6 小时 堆作为优先级队列、二叉堆、二项式和斐波那契堆、哈夫曼编码中的堆、可扩展哈希。 模块:8 当代问题 2 小时 总授课时长:45 小时 教科书 1. Cormen, Thomas H.、Charles E. Leiserson、Ronald L. Rivest 和 Clifford Stein。算法简介。麻省理工学院出版社,2022 年。 参考书 1. Skiena, Steven S. “算法设计手册(计算机科学文本)”。第 3 版