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。
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。
主权气候VAR建立在网络绿色金融系统(NGFS)及其在各种气候变化情况下的利率和通货膨胀方案的框架上建立的(请注意,在利率预测中仅考虑过渡风险)。基于NGFS方案,MSCI引发了对主权债券收益曲线的潜在冲击和盈余通货膨胀曲线,以解释市场从气候 - 现实气候基线期望转向任何其他气候情况时的期望变化。然后使用这些屈服曲线变化来强调局部货币主权键的价值。
Q1:关于GFDL建立和改善社会福利的天气,海洋和气候模型的核心优势,GFDL如何利用科学和计算能力的进步来改善其关键模型?有什么优势,差距和新的边界?
佛罗伦萨的站点支持联盟 (SEL) 由来自 85 个临床研究站点、制药和生物技术赞助组织、合同研究组织和其他合作组织的代表组成。这些利益相关者致力于推动全球临床运营的创新。SEL 的全球法规工作组是大型管理机构的一个小组委员会,致力于促进更强有力的合作,并推动利益相关者群体对法规的更标准化解读。
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。
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
该文件计划于 2024 年 1 月 30 日在《联邦公报》上公布,并可在线查阅:https://federalregister.gov/d/2024-01788 和 https://govinfo.gov
摘要:中东地区被观察家认可为全球政治上最不稳定的地区之一。由于在最近的政治动荡之前,外国直接投资在北欧北部地区的显着增长,这项研究经验测试了这些政治干扰者对整个阿拉伯春季国家的外国直接投资的影响。该研究使用面板技术来通过应用合并的OL,固定效果和随机效应来估计回归模型。此外,用于选择固定效应和随机效应之间的适当估计模型。样本涵盖了北非地区的五个国家,在该时期(2011- 2014年)经历了阿拉伯春季起义。整个年度数据集范围从1980年到2014年。数据描述了阿拉伯春季动荡之前和期间的时期(2011- 2014年)。根据适当的固定效应方法,结果表明,经济,社会和政治因素都是阿拉伯春季国家外国直接投资运动和数量的关键因素。有趣的是,阿拉伯春季时代在这些国家的外国直接投资恶化中起着非常重要的作用。FDI在阿拉伯春季地区的运动与政治不稳定的情节有关。这种政治动荡对外国投资造成了不利影响,这表明缺乏潜在的国际投资者的信任。这项研究还证实,其他经济和社会因素是MENA地区外国直接投资的重要贡献者。
