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2024 年 7 月 3 日在 RRSC-North, New 为 AMITY 大学官员和教职员工举办的遥感和 GIS 应用进展研讨会简要说明
2024 年 7 月 3 日，在印度新德里 RRSC-North 为阿米蒂大学官员和教职员工举办了“遥感和 GIS 应用进展”研讨会。由 ASTIF 总裁 W. Selvamurthy 博士领导的 22 名成员组成的团队参加了研讨会。RRSC-North 副总经理 Sameer Saran 博士欢迎贵宾并简要介绍了研讨会的起源。他提到了通过谅解备忘录与阿米蒂大学合作进行长期研究的可能性以及 ISRO Respond 篮子计划的机会。CGM RC 的 S. K. Srivastav 博士向团队介绍了 RC/NRSC 目前正在开展的最新研发工作。W Selvamurthy 博士强调了合作研究和联合项目计划，以促进创新，应对现实世界的挑战。RC-North 团队就 Bhoonidhi 和 Bhuvan 门户、地球和行星科学的高光谱遥感、农业应用的 RS 和 GIS、气候变化研究、林业应用、灾害管理等各个领域进行了演讲，并演示了司法部 (MoLJ) 的 Web GIS 应用程序。还组织了参与者参观 Antariksh Bhavan 的 ISRO 空间展览。
请求摘要有关窗帘升高2024
国家咨询委员会M.Ravichandran博士，新德里Moes秘书Parvinder Maini博士，PSA，政府秘书。M.Mohapatra博士，DGM，IMD，新德里，新德里S.K. Chowdari博士，DDG（NRM），ICAR，ICAR，新德里Shailash Nayak博士Y.Srinivasa Rao，DG，NS＆M，NSTL，Drdo G.V.M.博士Gupta，科学家G兼CMLRE，MOES，新德里，新德里R.Krishnan博士，IITM主任，浦那教授S.K.Singh教授，CSIR，NIO，NIO，NIO，GOA V.S. PRASAD博士，NCMRW博士，NCMRWF，NCMRWF，NEW DELHI T.Srinivasa Kumar Dr. thlabada vij vij vij vij vij vij vij vij vij vij vij。美国NOAA的科学家Surry博士M.V.Ramanana Murthy，NCCR董事，钦奈G.A. Ramadass博士，Niot，Niot，Chennai董事Nilesh M.Desai博士，SAC，SAC，SAC，AHMEDABAD，AHMEDABAD A.K. PTRARA博士NRSC，海得拉巴（Hyderabad
2024年9月20日 - 2024年全国研讨会上...
国家咨询委员会M.Ravichandran博士，新德里Moes秘书Parvinder Maini博士，PSA，政府秘书。M.Mohapatra博士，DGM，IMD，新德里，新德里S.K. Chowdari博士，DDG（NRM），ICAR，ICAR，新德里Shailash Nayak博士Y.Srinivasa Rao，DG，NS＆M，NSTL，Drdo G.V.M.博士Gupta，科学家G兼CMLRE，MOES，新德里，新德里R.Krishnan博士，IITM主任，浦那教授S.K.Singh教授，CSIR，NIO，NIO，NIO，GOA V.S. PRASAD博士，NCMRW博士，NCMRWF，NCMRWF，NEW DELHI T.Srinivasa Kumar Dr. thlabada vij vij vij vij vij vij vij vij vij vij vij。美国NOAA的科学家Surry博士M.V.Ramanana Murthy，NCCR董事，钦奈G.A. Ramadass博士，Niot，Niot，Chennai董事Nilesh M.Desai博士，SAC，SAC，SAC，AHMEDABAD，AHMEDABAD A.K. PTRARA博士NRSC，海得拉巴（Hyderabad
2024 年 10 月 11 日
节目中，印度空间研究组织 NRSC 北方区域中心 DGM Sameer Saran 博士全面介绍了 Nyaya Vikas 项目，重点介绍了该项目于 2018 年启动以及随后于 2020 年进行的升级。他强调了 NRSC 在为参与该项目的官员提供技术支持和培训方面发挥的作用。NRSC 首席总经理 SK Srivastav 博士回顾了 Nyaya Vikas 项目早期阶段的成功，强调了该项目对公共部门治理，特别是在管理司法基础设施方面的变革性影响。司法部 JS Gaurav Masaldan 先生对司法部和 RRSC-North 之间的持续合作表示赞赏，强调该项目对提高司法基础设施管理透明度的重要意义。NRSC 主任 Prakash Chauhan 博士重申了 NRSC 致力于利用太空技术开展国家项目的承诺。他强调了谅解备忘录对于促进各部委之间的合作的重要性，并保证 NRSC 将继续支持司法部未来的举措。司法部主任 Yashasvi Kumar 先生在活动结束时致谢，他承认 NRSC 和司法部在 Nyaya Vikas 项目成功实施中做出了贡献。
招标邀请
我们很高兴邀请您对所附时间表所列项目进行密封投标。如果有多个时间表，则应为每个时间表提供单独的投标。招标/供货的条款和条件如下：- 提交投标 1. 您必须在 2025 年 1 月 22 日之前将密封的投标以“单阶段两个密封信封方式”寄送至 DGM Purchases Commercial, Supply Chain Management (old P&L / Store) Department Building, PIACL Head Office, JIAP Karachi-75200。 2. 投标必须通过 E-PADS 提交，硬拷贝可以在指定日期的 10:30 之前投入放置在 PIA 供应链管理（旧 P&L）大楼入口处标有“商业采购投标箱”的投标箱中。 3. 您也可以通过挂号快递发送您的投标，快递必须在上述截止日期和时间之前送达。 4. 投标将于当天上午 11:00 在投标人面前开标。（可选）5. 技术和财务提案均应使用带有授权签名的透明胶带密封。
拉贾斯坦邦矿产政策 2015
矿产与地质部于 1967 年开始系统性矿产调查与勘探活动。这些活动一直持续进行，区域矿产调查 (RMS) 覆盖了拉贾斯坦邦约 57%（200,000 平方公里）的面积；区域地质测绘 (RGM) 覆盖了 22,000 平方公里；详细地质测绘 (DGM) 覆盖了 4,500 平方公里，钻探深度约为 5,30,000 米。该部门的计划工作发现了世界级矿藏，如 Jhamar Kotra 磷矿、Rampura-Agucha 多金属矿床、Deri-Basantgarh 贱金属等。该部门已发现 SMS 和水泥级石灰石、褐煤、石膏等广泛矿床。该部门还发现了许多矿藏，如萤石、重晶石、菱镁矿、硅灰石、方解石、花岗岩、大理石、板岩等。因此，该州建立了 3 家冶炼厂、23 家水泥厂、多家火力发电厂、一家浮法玻璃制造厂和数千家矿物加工厂以及其他以矿物为基础的行业。一些著名的全球公司也已在该州开始采矿和工业运营。该州有巨大的潜力建立新的水泥厂、以褐煤为基础的火力发电厂、玻璃陶瓷行业和化肥行业。
亚历山大·哈特迈尔的简历 - FRASCAL
Alexander Hartmaier 博士目前是德国波鸿鲁尔大学材料科学教授（材料力学系主任）和先进材料模拟跨学科中心 (ICAMS) 主任，负责微观力学和宏观建模系。自 2016 年起，他担任哈尔滨工业大学的客座教授，2016 年至 2019 年为蒋江学者项目成员。2005 年 11 月至 2008 年 5 月，他担任德国埃尔朗根-纽伦堡弗里德里希亚历山大大学材料科学教授。在此之前，他曾领导德国斯图加特马克斯普朗克金属研究所高华建教授“介观现象理论”系“纳米结构材料”小组。他也曾在该研究所完成博士论文，该论文于 2000 年荣获马克斯·普朗克学会奥托·哈恩奖章。在斯图加特马克斯·普朗克研究所任职期间，Hartmaier 博士曾以项目负责人和小组负责人的身份从事了三年的工业研究。他的研究工作重点是异质材料变形、断裂和疲劳的微观机械和尺度桥接建模，以及最近的数据导向方法和机器学习在材料科学中的应用。除了学术活动之外，Hartmaier 博士还担任德国材料学会德国材料学会 (DGM) 主席（2017/18 年度）、董事会成员（2013 年至 2018 年）以及青年科学家计划发言人（2011 年至 2014 年）。
a-ordy-semi-supervised-variational-autoencoder and-...
深层生成模型（DGM）在具有化学明智结构和优化特性的有机分子和无机材料的产生中表现出了巨大的希望。然而，尽管这些复合物在细小的化学合成，商品生产和光学应用中很重要，但由于其灵活的协调环境，多个可访问的氧化和旋转状态，由于其灵活的协调环境，多个可访问的氧化和旋转状态，由于其灵活的协调环境，多个可访问的氧化和自旋状态，因此缺乏应用于过渡金属（TM）复合物的应用。在本文中，我们提出了一个联合半监督连接树变异自动编码器（SSVAE）和人工神经网络（ANN）分类器模型，该模型被认为是livetransform（配体变分自动编码器和过渡金属复合物的转移学习），用于Octhahephathephepition Metal Complecyes）。livetransform允许设计建立TM复合物的配体和组装络合物的自旋状态的预测。我们表明，与无监督VAE相比，SSVAE的潜在变量用作ANN模型的输入时，分类器的准确性得到提高。使用三个分子轴的输入增加也提高了分类器的准确性。58个具有预测自旋状态的复合物由livetrandform产生，其自旋状态标签的准确性通过密度功能理论方法验证。还引入了两种设计策略，即单个突变和种子生成，以允许父络合物的定向演变朝着理想的旋转状态和具有相似自旋状态的种子复合物的局部修饰。
JEEIT 2019计划 - 雷姆2024-德国约旦大学
代表德国约旦大学（GJU）和会议组织委员会，这使我们很高兴欢迎您参加22届国际机械学教育会议（REM 2024）。作为德国机电一体化学会（DGM）19999年的年度会议，很荣幸能在其历史上首次在约旦举办这一享有声望的活动。今年的REM于2024年9月24日至25日在约旦在约旦国王侯赛因·本·塔拉尔会议中心的约旦举行，由希尔顿管理。在我们庆祝REM的第22版时，我们很高兴能汇集来自全球的领先专家，热情的研究人员和敬业的教育者。在REM 2024，我们致力于创造一个促进学习，协作和成长的环境。该会议旨在促进对话，激发新的想法，刺激经验的交流，并应对机电一体化的最新挑战和进步。REM 2024收到了八个曲目的意见，这些曲目涵盖了机电一体化工程的各个方面，重点是最新技术趋势，包括人工智能，机器人技术和第四次工业革命。会议在所有曲目中收到了102张纸质提交。这些论文中的每篇论文均被发送给三名专家审稿人或更多。该会议的接受率为67％，其中107份收到的论文中，会议中只有69篇论文，并在本次会议的13次技术会议上介绍。成功介绍的论文也已提交给IEEE Xplore数字图书馆，并在Scopus中索引。REM 2024的技术计划还包括四个主题演讲，这些演讲将由四位世界知名的科学家和专业人士发表。主题演讲将解决小型机器人技术，汽车，工业自动化和医疗机器视觉的最前沿研究。The respective titles of these keynote speeches are: “Piezoelectric Systems for Small Scale Tasks: Design, Modeling, Control, and Signal Estimation”, “Non-contact Sensing in Automotive Applications-A Perspective of Robustness and Reliability”, “Mastering the Sustainability Challenge with Industry 4.0, AI, and Education”, and “Particularity and Challenges of Machine Learning for Intra-operative Imaging (MLMI2):在高强度，动态环境中迈向精确和智力”。
使用无监督的机器学习对多发性硬化症患者进行了分层：一次性MRI驱动方法
使用未增强的机器学习，基于大脑MRI衍生的体积特征将多发性硬化症患者（PWM）分层的抽象目标。方法回顾性地收集了包括3D-T1W和FLAIR-T2W序列的复发PWM的3-T脑MRI，以及残疾状态量表（EDSS）的扩大和长期（10±2年）临床结果（EDS，认知和渐进式课程）。从MRI中，脱髓鞘病变和116个Atlas定义的灰质区域的体积自动分割，并表示为引用外部种群的Z分数。在特征选择之后，基线MRI衍生的生物标志物进入了亚型和阶段推断（sovera）算法，该算法估计了以生物标志物进化的不同模式和亚组中的不同模式为特征的亚组。然后将训练的模型应用于纵向MRI。亚型和阶段变化随着时间的变化的稳定性分别通过Krippendorf的Sα和多级线性回归模型评估。通过序数/逻辑回归分析评估了维持分类的预后相关性。结果，我们选择了425个PWM（35.9±9.9岁； f/m：301/124），对应于1129次MRI扫描，以及健康对照（n = 148; 35.9±13.0年; f/m：f/m：77/71）和外部PWMS和外部PWMS（n = 80; 40.40; 40.4±11.9岁; f/m：56/M：56/M：56/M：56/M：56/M：56/。基于11种生物标志物的特征选择，确定了两个亚型，指定为“深灰质（DGM） - 首先”亚型（n = 238）和“ Cortex-first”亚型（n = 187），根据萎缩模式。亚型随着时间的推移是一致的（α= 0.806），年阶段显着增加（b = 0.20； p <0.001）。EDSS与阶段和DGM-FirST亚型相关（p≤0.02）。基线阶段预测了长期残疾，过渡到渐进型病程和认知障碍（p≤0.03），后者也与DGM-First第一个亚型有关（P = 0.005）。结论的无监督学习模型对大脑MRI衍生的体积特征提供了对PWM的生物学可靠和预后有意义的分层。关键点•脑MRI衍生的体积特征的无监督建模可以提供多发性硬化症患者的单访问分层。•所谓的分类往往会随着时间的流逝而保持一致，并捕获与疾病相关的脑损伤进展，从而支持模型的生物学可靠性。•基线分层可以预测长期的临床障碍，认知和过渡到次要进行的过程。