关于FDP:有关人工智能(AI)的教师发展计划(FDP),用于计算机视觉,医学成像应用将帮助教育者和研究人员了解AI基础知识及其如何应用于具有多个安全应用的医学成像技术。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。通过实践活动和实例实例,与会者将获得实用技能,可以在教学和研究中有效地使用不同的AI使用AI。在计划结束时,参与者将准备将AI工具集成到他们的工作中,提高他们通过现代技术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:针对计算机视觉应用程序的最新实施介绍。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,SVM分类,神经网络和应用程序。深度学习方法的简介和基于DL的其他架构及其应用程序。用于计算机视觉,生物特征和医学成像实现的深度学习体系结构。使用Python/Matlab的动手会话。医学图像数据处理和分析。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等分段算法等使用张量流/Pytorch识别人类活动/动作/生物识别识别张量流/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。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。
摘要 在人工智能的发展趋势下,生物识别已成为一种广泛应用的热门技术,在金融、非营利组织、海关等各种场合均有应用,但传统的身份识别工具存在易被泄露、窃取或遭受黑客攻击的风险。脑电图(EEG)是生物识别研究的一种方法,它通过采集头皮特定位置的电磁波来反映个体的脑部活动,大量研究证明脑电图中的α波段可以区分个体差异,其重要性在临床神经生理中也得到了证实。在脑电生物识别中,大多数研究使用复杂的电极通道来覆盖整个头部来收集脑电波记录,但这样的设备无法满足生物识别应用对可采集性的要求。
每年将在不久的将来生产数十亿个一次性薄膜电子产品,用于智能包装,物联网和可穿戴生物监测贴片。在这些情况下,传统的刚性电池在形式和人体工程学方面也不是最佳的,也不是生态方面的。迫切需要使用薄,可拉伸,弹性且可回收的新型储能设备。在此,提出了一种新型的材料和制造技术结构,允许完全3D打印的软性薄膜电池对机械应变有弹性,如果可修复,可充电,可回收,并且可以在其寿命结束时回收。通过利用数字可打印的超易碎液态金属电流收集器和新型的镀具有镀碳碳阳极电极,AG 2 O-Gallium电池可快速打印并根据应用程序定制。通过优化镀具有耐碳碳复合材料的性能,获得了26.37 mAh cm-2的创纪录的面积容量,在100%应变时10个周期后改善了10.32 mAh cm-2,而前所未有的最大应变耐受性为≈200%。部分损坏的电池可以治愈自己。通过创新的冷蒸气刺激来治愈严重损坏的电池。一个用印刷传感器来监控心脏的数字印刷,泰勒制造的电池健康监控贴片的示例,并证明了呼吸。
[2] M. Narayanan等。,“通过钒掺杂:生长,光学和terahertz表征的半绝缘β-GA2O3单晶”,J。Cryst。增长,第1卷。637–638,p。 127719,7月2024。
电能表、抄表、电费和负荷控制的数据交换——配套规范 还应考虑电能表是否符合其他国家或国际标准的要求,以确保其性能等于或优于上述标准。 当投标人提供的设备符合上述标准以外的其他标准时,应在相关附表中清楚地列出所采用标准与本规范规定的标准之间的主要差异点。 制造商应持有所提供的电能表的有效 BIS 许可证,且电能表铭牌上应加注 ISI 标志。投标书中需附上 BIS 许可证的复印件。 3.0 气候条件 根据本规范提供的电能表应适合在下列热带条件下连续运行。 电能表应能够在炎热、热带和多尘的气候下保持所需的精度。
Field Effect Devices (FET) 4.1 JFET: Construction, symbol, operation, V-I & transfer characteristics MOSFET: Construction, operation, symbol, V-I & transfer characteristics of the DMOSFET & E-MOSFET (theoretical description only for JFET & MOSFET) 4.2 DC Circuit Analysis: DC load line, Q-point & region of operation, common MOSFET configurations of common source (CS), common drain (CD) & common gate (CG),分析偏置电路(仅针对E-MOSFET&D-MOSFET的数值示例; NO JFET)4.3 AC分析:AC负载线,MOSFET的小信号(AC)模型及其等效电路,小信号(AC)的小信号(AC)共同源(CS)配置MOSFET MOSFET AMPLIFIER(包括数字)(数值)>
计算机组织和架构 嵌入式系统和微控制器 操作信号处理和机器学习 生物医学信号处理 先进天线设计 网络安全 射频 MEMS 射频能量的工业和生物医学应用 通信系统 无线网络基础 工业物联网 5.0 基础 PCB 制造 电动汽车设计和建模 水下通信和自由空间光学 航空工程概论 片上硅(SoC)半导体器件技术 制导系统 计算机视觉简介
课程:本自学课程分为多个主题领域,每个领域都包含学习目标,以帮助您确定应该学习的内容,并附有文字和插图,以帮助您理解信息。主题反映了评级或技能领域人员的日常要求和经验。它还反映了入伍社区经理 (ECM) 和其他高级人员提供的指导、技术参考、说明等,以及职业或海军标准,这些标准列在《海军入伍人员分类和职业标准手册》(NAVPERS 18068)中。
课程:本自学课程分为多个主题领域,每个领域都包含学习目标,以帮助您确定应该学习的内容,并附有文字和插图,以帮助您理解信息。主题反映了等级或技能领域人员的日常要求和经验。它还反映了士兵社区经理 (ECM) 和其他高级人员提供的指导、技术参考、说明等,以及职业或海军标准,这些标准列在《海军士兵人员分类和职业标准手册》(NAVPERS 18068)中。