●类别1(PUE 1) - 提供了能量性能数据的基本水平;例如IT负载是在UPS输出处测量的。●类别2(PUE 2) - 提供了能量性能数据的中间水平,例如IT负载是在PDU或分支电路的输出下测量的。类别3(PUE 3) - 提供了能量性能数据的高级分辨率。例如IT负载是在ITE输入处测量的;这意味着在功率进入数据中心的核心计算硬件(包括服务器,存储设备和网络设备)中的核心计算硬件的位置正在跟踪能源消耗。较高的测量类别提供了更准确的能源使用报告,因此为提高数据中心效率提供了更大的机会。
Brian tumor segmentation in MRI Images using Deep Learning Techniques 2 No Shree Lakshmi H Dr. Mallikarjun A 2020 On Duty Traffic Personel Behavior analysis using AI 0 No Praveen Gurav Dr. Santosh S. Saraf 2015 Not avialbe 0 No Gajanan Tudavekar Dr. Santosh S. Saraf 2016 H.264 Video Inpainting and Error Concealment Techniques 4 No Ms. J.d .mallapur
内容和结构概念和国际政治经济学的理论主题1:什么是国际政治经济学?Locating the field Topic 2: The Mercantilist - Nationalist Perspective Topic 3: The Liberal Perspective Topic 4: Critical Perspectives of International Political Economy REGIONALISM AND IPE Topic 5: Regionalism: European Union Topic 6: Regionalism: North America Topic 7: Regionalism: Latin America Topic 8: Regionalism: Middle East Topic 9: Regionalism: East and South-East Asia POLICY TOPICS IN IPE Topic 10: The ideal of Poverty Reduction and the End饥饿主题11:气候变化的经济影响主题12:全球化和文化身份主题13:全球化与劳动劳动主题的未来14:人类发展指数索引主题15:全球供应链中的道德链条主题16:全球移民趋势
公共成像数据集对于癌症成像中自动化工具的开发和评估至关重要。不幸的是,许多不包括注释或图像衍生的特征,使其下游分析变得复杂。基于人工智能的注释工具已被证明可以实现可接受的性能,因此可用于自动注释大型数据集。作为丰富NCI成像数据共享(IDC)中可用的公共数据的努力的一部分,在这里,我们在这里介绍了AI生成的注释,用于两种计算机断层扫描图像的胸部,NSCLC-radiomics和国家肺肺部筛查试验的两部计算机图像。使用公开可用的AI算法,我们得出了有风险的胸腔器官的体积注释,它们相应的放射线特征以及解剖学地标和地区的切片级注释。由IDC在IDC中公开可用的注释,其中DICOM格式用于协调数据并实现公平的原则。注释伴随着启用云的笔记本,以证明其使用。这项研究强大了对大型,可公开访问的策划数据集的需求,并证明了如何使用AI来帮助癌症成像。
课程编号是三位数,第一位数字代表通常提供该课程的学年,即对于为期四年的 B. Tech. 课程,课程编号为 1、2、3 或 4。在另外两位数字中,最后一位数字表示该课程通常是在奇数(奇数)、偶数(偶数)还是两个学期(零)都提供。中间的数字可以是任意数字。ECL 201 是 EC 部门在第三学期提供的实验课程,MAT 101 是在第一学期提供的数学课程,EET 344 是第六学期提供的电气工程课程,PHT 110 是第一和第二学期都提供的物理课程,EST 102 是由一个或多个部门提供的基础工程课程。这些课程编号将在课程和教学大纲中给出。