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研究，开发与创新（RDI）
Lisa于2004年开始在戈尔韦大学（UG）任教，她在英国的ATU，Teagasc，Setu和Edge Hill University的St Angela's College Sligo担任了几个学术和研究职位。她在UG的政治学和社会学学院完成了博士学位，在此之前，Limerick大学的欧洲一体化硕士学位和UG的英语，政治和社会学研究学士学位。她是英国高等教育学院的高级研究员，拥有研究生文凭，学术实践的硕士学位和UG的爱尔兰文凭。社会研究方法学家，她是Trafady的WG5（研究方法）的共同领导，这是对跨国家庭的成本行动。她是爱尔兰社会学协会（SAI）的现任主席，也是RN 03欧洲社会学协会（ESA）的RN 03传记观点的董事会成员。
在线教师发展计划（FDP）...
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/ -
机器人头
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。•张量流/keras/pytorch/jupyter和colab的基础知识。•CNN架构用于计算机视觉，生物特征和医学成像实现。•IOMT，AI/IOT用于医疗保健监测，精密农业，医疗诊断，工业应用。•用于生物医学成像，CT扫描/MRI/X射线图像分析，眼底和医学图像分类的AI/ML。•活动识别，对象检测/跟踪算法（例如Yolo等），诸如UNET等分段算法等。•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。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/ -
维护的分析和开发...
目标是：检查和维护良好的工作状态，防止可靠性损失，减少技术系统的停机时间。在航空领域，技术系统是飞机（直升机、飞机），正常运行时间被视为适航状态（定期操作：润滑、润滑、定期测试/检查不同系统和设备、目视检查、无损检测、维护工作、更换工作）。预防性维护监视技术系统工作状态的演变，以便在获取替换零件所需的合理延迟后安排干预。
十年网络开发计划2024
TYNDP 2024 / ps-CBA过程的摘要在2024 Tyndp循环中的重要变化是，其时间表优先于与氢相关的可交付成果。原因是此类项目及时提交给PCI/PMI选择过程，目前预计在2024年第三季度。与天然气相关的项目仍将在TynDP系统级评估中考虑到，但是像以前的版本一样，个人成本效益分析将不再涵盖。虽然预计将在2024年期间在大多数情况下提供优先可交付成果，但计划在2025年发布Tyndp文档的其余部分 - 其他模拟，选定的地图和附件 - 在进行了扩展的利益相关者咨询和监管机构的意见之后。PS-CBA或项目评估阶段有望在系统级评估完成后立即开始。后一种分析将导致基础架构的识别
非洲 - 亚洲农村发展...
考虑到农业在确保食品和营养安全方面的重要性，根据委员会委员会任命的DHAR委员会的建议，农业工程部已在哈拉格布尔印度理工学院的印度技术研究所成立。随后，随后，随着其学术课程的升级，该部门于1994年重新加入农业和食品工程部。iit Kharagpur具有拥有农业和食品工程部的唯一区别，该部门包括六个学科农场机械和权力，土地和水资源工程，农业生物技术，食品工艺工程工程，农业系统管理以及水产业工程。赞助的研究项目和开发活动，涉及综合雨水管理，土壤耕作，粉煤灰的利用，用于农业设备的符合人体工程学数据库，将遥感数据与分布式水文模型，模型飞行员植物和Koji Room设施集成到工业酶的生产等。该部已根据其创新研究提交了几项专利申请，并将许多技术转移到了行业和各种利益相关者。
《THEVES》阅读策略 - 学习中心
标题：标题标明了主题、主题或作者的论点或论据。想想标题。你已经知道了什么？将标题变成一个问题，你可以在阅读时寻找答案。 标题：标题是进入章节或选集每个部分的门户。像标题一样，它们可以变成问题，让你有理由阅读该部分文本。当你根据标题提出问题时，试着将它与标题联系起来。还要注意副标题。它们通常可以提供你从标题中提出的问题的答案。 介绍：章节的介绍可以通过提供重要的背景信息来让你了解某个主题。一定要读它。如果你正在阅读一个部分，请阅读第一段以了解将要讨论的内容。 每个段落的每个第一句话：教科书段落的第一句话通常是段落的主题句或主要思想。因此，通过阅读它们，你将获得大量有关该主题的信息。你还会遇到没有标题的选段，所以段落的第一句话是你进入内容的入口。它们会帮助你预测作者将要讨论的内容。 词汇： 你正在阅读的学科的语言可能是新的和不熟悉的，所以每次阅读时都要准备好增加你的词汇量。如果你提前花点时间看看新单词，这将有助于你在阅读时更顺利地浏览选段。 注意那些单词，它们通常在章节开头、文本中以粗体显示、写在页边空白处或在结尾处进行回顾，并附有定义。突出显示这些单词。大声朗读。阅读它们的定义。 视觉效果： 教科书提供图片或视觉效果来解释和说明所教的内容，因此请务必在阅读文本之前查看它们。阅读说明、标题、描述和关键点。许多人在“看到”一个想法的视觉呈现时能最好地记住和理解。常见的视觉材料包括：照片、绘画、图形、数字、图表、卡通和地图。
西奥多·罗斯福号航空母舰（CVN 7 J）通知 5050 ...
2020 年 2 月 22 日 — 3M 化学、生物、放射和核防毒面具滤芯...可与面部毛发和眼镜一起佩戴，符合军用标准 MIL-C-51251A...
在线教师发展计划 (FDP) ...
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/-