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在线教师发展计划 (FDP) ...
关于 FDP：5G/6G 通信和信号处理应用的人工智能 (AI) FDP 重点介绍人工智能在 5G/6G 通信和信号处理领域的影响。AI 技术广泛应用于许多应用，例如基于 5G/6G 的无线通信、信号处理、生物医学图像处理、计算机视觉、自然语言处理等。本课程将介绍 AI 的基础知识和研究领域，以及其在 5G/6G 通信和信号处理中的应用。它将有助于提升印度各工程院校教职员工的专业知识和能力。专家涵盖了一系列当代计算主题，并提供强大的理论基础，并培养批判性分析和实践技能。该 FDP 旨在传授知识并培训 AI 工程方面的基础知识以及对最近使用 5G/6G 进行通信和使用 AI 的信号处理应用的见解。主要课程内容： 图像处理、计算机视觉、信号分类、统计信号处理、信号处理技术和基于 5G/6G 的无线通信技术和应用的简介。 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。 用于信号处理、计算机视觉、语音处理和 5G/6G 通信系统的 CNN 架构。 电路设计中的 AI、天线系统设计中的 ML/DL、软件定义无线电、认知无线电中信号处理的机器学习。 MIMO 系统、系统设计中的去耦电路、双工系统、mWave 通信。 ISAC、无人机通信、5G/6G 通信技术、量子通信。 农业无人机、医疗保健人工智能、脑机接口、情绪识别。 用于生物医学成像和信号处理、EEG/ECG 信号处理和非侵入性医疗应用的 AI/ML。 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。 案例研究，使用 Python/MATLAB 进行动手实践。 负责本课程的教师：本课程将由 NIT Warangal 的教师负责；来自 IIT/NIT/IIIT 相关领域的学者受邀在本课程中授课。来自行业的演讲者也有望作为课程的一部分进行演讲。
专业发展计划总结报告
T.Krishnaprasath 先生关于 Phython + 机器学习的 FDP 2020.12.21 至 2020.12.30 KrishnaKumar L 先生关于 Phython + 机器学习的 FDP 2020.12.21 至 2020.12.30 Jeevanatham G 先生关于 Phython + 机器学习的 FDP 2020.12.21 至 2020.12.30 Gnanakumari R 女士关于 Phython + 机器学习的 FDP 2020.12.21 至 2020.12.30 AICTE 培训与学习（ATAL）学院关于“人工智能”的在线 FDP AICTE 培训与学习（ATAL）学院关于“人工智能”的在线 FDP
扩展自我调节策略发展叙述
参考文献................................................................................................................................ 34
第一章 当前经济发展趋势
Yuliia Kostynets 1，Valeriia Kostynets 2 1 理学博士（经济学），副教授，市场营销、经济学、管理学和管理学系教授，国家管理学院国际副校长（乌克兰基辅），德国杜塞尔多夫海因里希海涅大学工商管理系客座研究员，特别是市场营销；电子邮箱：yulia.kostinets@gmail.com，ORCID：https://orcid.org/0000-0001-6427-675X 2 理学博士（经济学），副教授，瓦迪姆·赫特曼基辅国立经济大学管理系副教授，乌克兰基辅，德国杜塞尔多夫海因里希海涅大学工商管理系客座研究员，特别是市场营销；电子邮件：valeriya.kostynets@gmail.com，ORCID：https://orcid.org/0000-0002-4222-7620 引用：Kostynets, Y., & Kostynets, V. (2023)。当代风险与挑战背景下的可持续商业发展。经济学、金融与管理评论，4-12。https://doi.org/10.36690/2674-5208- 2023-1-4 收稿日期：2023 年 3 月 10 日 批准日期：2023 年 3 月 29 日 发表日期：2023 年 3 月 31 日
朗福德县发展规划 2021-2027
7.4.3.1 人口增长 ................................................................................................................ 210 7.4.3.2 青年群体增长 .............................................................................................................. 210 7.4.3.3 人口老龄化 ................................................................................................................ 210 7.4.3.4 残疾人口 ................................................................................................................ 211 7.4.3.5 少数民族 ................................................................................................................ 211 7.4.3.6 旅行者社区 ............................................................................................................. 212 7.4.4 社会和社区基础设施要求 ............................................................................................. 212 7.4.5 医疗保健和护理设施 ............................................................................................................. 214 7.4.6 教育 ............................................................................................................................. 215 7.4.7 娱乐和开放空间提供 ............................................................................................................. 217 7.4.8 体育设施 ............................................................................................................................. 218 7.4.9图书馆 ................................................................................................................................ 219 7.4.10 消防服务 ...................................................................................................................... 220 7.4.11 礼拜场所 ...................................................................................................................... 221 7.4.12 墓地 ...................................................................................................................... 221 7.5 场所营造气候背景及相关行动 ............................................................................................. 222
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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/-
斯托金佩勒姆 – 能源开发基地
1.0 引言 RBA Acoustics 被指定对一系列已获批准或提议（有待决定）位于东赫特福德郡和乌特尔斯福德区边界小村庄 Stocking Pelham 附近的能源储存和发电开发项目进行基准噪音调查和对之前和现有/未完成的规划文件进行审查。虽然在更广阔的区域有更多的已获批准和/或提议的开发项目，但本报告和分析重点关注最近和最具有声学相关性的开发项目，详见下文第 2 部分。这些开发项目的位置如附图 1 所示。RBA Acoustics 进行的声学基准调查的详情在第 3 部分提供。第 5 部分给出了对之前相关规划文件的审查，随后第 6 和 7 部分给出了相关讨论和结论。 2.0 规划申请 RBA Acoustics 已对与以下规划申请有关的文件进行了声学审查。虽然这些地点彼此相邻，但它们位于两个行政区边界的两侧。在每种情况下，都列出了相关的规划局：
柠檬黄树的胚胎发育
摘要。两栖动物由于实验室实验中的兼容性而被广泛用于温度适应研究。我们调查了戈斯纳（Gosner）的广义表之后的Hyla Savignyi的胚胎发育阶段（从受精到25次）。在北塞浦路斯，卡尔干地区的繁殖季节（2015年2月）收集了三对H. savignyi，并在实验室中保持在21±1°C。将样品分为3组，并在9天的胚胎时期进行每10分钟的胚胎检查和照片。受精后第20或21阶段孵化的胚胎出现在第3阶段至第4天。H. savignyi的胚胎发育约为157小时（7天）。裂解是不等的。将H. savignyi的胚胎发育阶段与在各种温度下对其他两种Hyla物种（H. Orientalis和H. annectans）进行了类似研究的结果进行了比较，讨论了这些物种的温度和卵子大小对这些物种生长速度的时间影响。
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关于FDP：有关人工智能（AI）的教师开发计划（FDP），用于计算机视觉，医学成像和物联网应用程序将帮助教育者和研究人员了解AI基础知识以及它如何适用于具有多个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，专注于使用AI和IoT进行医学成像，这有助于诊断，医疗保健，农业，零售和监视系统。AI通过基于面部识别，虹膜识别，指纹分析和语音识别的准确有效的身份验证方法，在计算机视觉中起关键作用。通过动手活动和现实世界的例子，与会者将获得实用技能，以有效地使用AI在教学和研究中使用不同的算法。在计划结束时，参与者将准备将AI工具整合到他们的工作中，提高他们通过现代技术来教授和解决安全挑战的能力。这将通过增强他们在这些关键领域的专业知识和教学能力来使参与者受益。主要课程内容：物联网体系结构，通信协议，计算机视觉简介，大数据分析，IIT，生物医学和医学图像分析应用程序。机器学习基础知识，使用数据预处理和数据可视化。监督和无监督的学习方法，神经网络和应用。深度学习方法的简介和基于DL的其他架构及其应用。使用张量流/ Pytorch识别活动/生物识别。使用张量流/ Pytorch识别活动/生物识别。CNN架构用于计算机视觉，生物特征和医学成像实现。AI/IOT用于医疗保健监测，精确农业，医学诊断，工业应用。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（例如Yolo等），诸如UNET等分段算法等张量流/keras/pytorch/jupyter和colab的基础知识。使用Python/Matlab使用数据预处理和数据可视化。使用Python/Matlab的动手会话。CV和AI算法在硬件平台上实现，例如Jetson Nano，TX2和Pynq等。主持此计划的教师：该计划将由Nit Warangal的教职员工进行；邀请来自IIT/NIT/IIIT的有关领域的院士在该计划中发表讲座。也有望作为课程的一部分提供行业的演讲者。注册费细节：教师和研究学者Rs.750/ - 行业参与者Rs.2250/ -
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关于 FDP：5G/6G 通信和信号处理应用的人工智能 (AI) FDP 重点介绍人工智能在 5G/6G 通信和信号处理领域的影响。AI 技术广泛应用于许多应用，例如基于 5G/6G 的无线通信、信号处理、生物医学图像处理、计算机视觉、自然语言处理等。本课程将介绍 AI 的基础知识和研究领域，以及其在 5G/6G 通信和信号处理中的应用。它将有助于提升印度各工程院校教职员工的专业知识和能力。专家涵盖了一系列当代计算主题，并提供强大的理论基础，并培养批判性分析和实践技能。该 FDP 旨在传授知识并培训 AI 工程方面的基础知识以及对最近使用 5G/6G 进行通信和使用 AI 的信号处理应用的见解。主要课程内容： 图像处理、计算机视觉、信号分类、统计信号处理、信号处理技术和基于 5G/6G 的无线通信技术和应用的简介。 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。 用于信号处理、计算机视觉、语音处理和 5G/6G 通信系统的 CNN 架构。 电路设计中的 AI、天线系统设计中的 ML/DL、软件定义无线电、认知无线电中信号处理的机器学习。 MIMO 系统、系统设计中的去耦电路、双工系统、mWave 通信。 ISAC、无人机通信、5G/6G 通信技术、量子通信。 农业无人机、医疗保健人工智能、脑机接口、情绪识别。 用于生物医学成像和信号处理、EEG/ECG 信号处理和非侵入性医疗应用的 AI/ML。 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。 案例研究，使用 Python/MATLAB 进行动手实践。 负责本课程的教师：本课程将由 NIT Warangal 的教师负责；来自 IIT/NIT/IIIT 相关领域的学者受邀在本课程中授课。来自行业的演讲者也有望作为课程的一部分进行演讲。