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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/ -
AICTE 培训和学习 (ATAL) 学院 FDP 关于“AI-...
FDP 的范围 参加“提高电动汽车性能和可持续性的人工智能驱动解决方案”FDP 有很多好处。参与者将站在知识的最前沿，了解电动汽车和人工智能技术的最新进展。这些课程通过教授参与者（包括研究生）如何在电动汽车系统中应用人工智能驱动的解决方案来加强研究和开发。凭借新获得的知识，参与者可以领导创新项目并扩大他们的专业网络。该计划为参与者提供了对人工智能和电动汽车技术进步产生有意义影响的工具，促进了更高效、更环保的未来。 FDP 与行业高度相关，因为它涉及塑造交通未来的两个关键主题：人工智能 (AI) 和电动汽车 (EV)。人工智能技术与电动汽车的整合正在通过增强用户体验、安全性和优化来改变行业，直接支持减少碳排放和实现更绿色未来的努力，因为社会正在转向可持续能源解决方案。
tnfd
本报告标志着我们与自然有关的财务披露的工作组开始的旅程，详细介绍了我们当前的立场并确定了进一步发展的领域。我们希望与利益相关者合作，并在以后的报告中提供更新。我们还向WWF-Indonesia表示感谢，以帮助PLN制定TNFD报告并建立TNFD实施能力。他们的指导和专业知识在塑造我们的可持续性和与自然有关的披露方面发挥了作用。我们高度重视我们对可持续性和自然保护的奉献精神，这对我们的绩效和声誉都积极影响。代表PLN，我真诚地感谢所有利益相关者都认识到自然和生物多样性损失的重要性，并支持我们对可持续性的转变。一起，我们可以提高意识，激发保护生物多样性的行动，并致力于保护我们的星球。虽然未来的道路将带来机会和挑战，但让我们集体努力实现PLN对可持续未来的愿景。
FDA AI ML 讨论文件_V2
Flatiron 对 FDA 的讨论文件“人工智能和机器学习在药品和生物制品开发中的应用”（“讨论文件”）表示赞赏和欢迎。1 我们认识到人工智能/机器学习具有通过创造巨大效率来促进药品和生物制品开发的潜力，而这种效率的提高部分得益于数据收集和证据生成方面的快速技术创新。我们还认识到需要仔细评估这项技术是否会带来特定的风险或危害。Flatiron 支持 FDA 的使命，即确保这些创新的全部益处得以实施并造福公众。因此，我们赞赏该机构通过讨论文件主动与利益相关者展开对话，并计划就这个跨多个部门的快速发展话题举行未来多利益相关者研讨会，以促进相互学习和讨论并塑造监管格局。
原始发表论文（记录版本）的引用：Sadik, M.、López-Urdaneta, J.、Ulén, J. 等人 (2021)。人工智能可以提醒使用 FDG-PET/CT 分期的霍奇金淋巴瘤患者局部骨骼/骨髓摄取。科学报告，11(1)。http://dx.doi.org/10.1038/s41598-021-89656-9
开发一种基于人工智能 (AI) 的方法，用于检测接受 FDG-PET/CT 分期的霍奇金淋巴瘤 (HL) 患者的局灶性骨骼/骨髓摄取 (BMU)。将单独测试组的 AI 结果与独立医生的解释进行比较。使用卷积神经网络对骨骼和骨髓进行分割。AI 的训练基于 153 名未接受治疗的患者。骨摄取明显高于平均 BMU 的被标记为异常，并根据总异常摄取平方计算指数以识别局灶性摄取。指数高于预定义阈值的患者被解释为具有局灶性摄取。作为测试组，回顾性纳入了 48 名在 2017-2018 年期间接受过分期 FDG-PET/CT 且活检证实患有 HL 的未接受治疗患者。十位医生根据局灶性骨骼/BMU 对 48 例病例进行分类。在 48 例 (81%) 的局部骨骼/骨髓受累病例中，大多数医生同意 AI 的观点。医生之间的观察者间一致性为中等，Kappa 值为 0.51（范围为 0.25–0.80）。可以开发一种基于 AI 的方法来突出显示使用 FDG-PET/CT 分期的 HL 患者中的可疑局部骨骼/BMU。核医学医生之间关于局部 BMU 的观察者间一致性为中等。
us-fda-grants-the-total-total-toraper-toralt-heart-ide-
双虎总人工心脏设计为第一个长期治疗，专门针对严重的双心脏心力衰竭的患者，作为基于旋转血泵技术的可植入式TAH。的大小与成年拳头相似，其设计成足够小，可以植入许多女性和一些儿童，但能够为接受运动的成年男性提供足够的心输出量。使用磁性悬浮技术（在高速列车中使用的相同原理），该设计包括位于公共转子上的左和右叶片，形成唯一的移动部分，磁性悬浮的双面离心叶轮。即使没有阀门或弯曲心室室，该设备旨在通过快速循环叶轮的旋转速度来创建脉动流出。非接触式悬浮液提供了较大的血间隙，预计可以最大程度地减少血液创伤并消除机械磨损，从而提供耐用，可靠和生物相容性的心脏更换。
日期：2022 年 7 月 1 日 参加在线 FDP 的汇总表......
序号 学院名称 2-5 天 >5 天 1 Dr.K.Harinadha reddy 是 - 2 Dr. J. Sivavara Prasad 是 是 3 Dr. MS Giridhar 是 是 4 Dr .M.Uma Vani 是 是 5 Dr. P. Sobha Rani 是 是 6 Dr.K.Ramalingeswara Prasad 是 - 7 Dr. G.Nageswara Rao 是 是 8 Dr. AVGA Marthanda 是 是 9 Mr.MBChakravarthy 是 - 10 Mr P.Deepak Reddy 是 - 11 Mr.R.Anjaneyulu Naik 是 是 12 Mr. JVPavan Chand 是 是 13 Mr.B.Pangedaiah 是 是 14 Mr. P. Srihari 是 是 15 Mr. Ch. Rajesh 是 是 16 K. Nagalinga Chary 先生 是 是 17 K. Sri Lakshmi Lavanya 女士 是 是 18 G. Tabita 女士 是 是 19 AV Ravi Kumar 先生 是 是 20 T. Naga Durga 女士 是 是 21 Imran Abdul 先生 是 - 22 R. Padma 女士 是 是 23 P. Rathnakar Kumar 先生 是 是 24 Syed Abdul Mujeer 是 是 25 M.Raja Nayak 先生 是 是 26 V.Prabhakar Reddy 先生 是 - 27 Inguva Divya Satya sree 女士 是 是
FDA 为 AI 服务：10 个关键见解
1.“人工智能的 FDA” 是一个直白的比喻。一个更有成效的起点是研究 FDA 式的监管干预措施，以及它们如何针对人工智能供应链中的不同点。2.FDA 式的干预措施可能更适合人工智能供应链的某些部分。3.FDA 模式为优化信息生产而非产品安全的监管设计提供了有力的教训。鉴于市场参与者缺乏明确性以及人工智能开发和部署的结构不透明性，人工智能迫切需要这一点。4.对什么算作功效（而不是安全性）缺乏共识是监管人工智能的有力切入点。人工智能总是存在潜在危害；因此，监管问题必须考虑其好处是否大于危害。但要知道这一点，我们需要明确的证据（目前我们缺乏这些证据）来证明人工智能技术带来的具体好处。5.上市前批准可能是监管干预最有力的阶段：这是监管权力与公司遵守激励之间的协调达到顶峰的地方。6.无论是在 FDA 还是在人工智能中，确保产品进入市场后的下游合规性都是一项监管挑战。鉴于人工智能系统组件的来源各异，上市后监管对人工智能来说是一项挑战，但目前这是正在进行的人工智能监管执法的主要特征。7.8.目前，“人工智能市场”的构成尚不明确且不透明。任何针对人工智能领域的监管干预要想有效，都必须远远超出目前的处罚标准，对世界上一些最大的公司进行有意义的挑战。提高市场本身的透明度以及人工智能产品的销售过程对人工智能治理至关重要。9.监管机构的资金模式对其有效性至关重要，并且可能无意中使监管机构受制于行业动机。10.FDA 式的人工智能文档要求已经是
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/-