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在线教师发展计划（fdp）
序言：电子与信息通信技术学院是在印度政府经济与技术创新部 (MeitY) 的财政援助下在瓦朗加尔国家理工学院 (NIT Warangal) 成立的。学院的作用是提供电子、信息通信技术等新兴领域的教师发展计划；为行业提供培训和咨询服务；为行业开发课程；为在职专业人员提供 CEP；为技术孵化和创业活动提供建议和支持。该 FDP 旨在解决电源转换拓扑和行业应用方面的研究进展，并鼓励各区域专业人员/学生/学者进行研究并提高学术质量。本课程将通过理论课程和模拟以及基于实验室的实验和演示，为所有参与者提供实时电力电子系统及其应用相关主题的独特机会。这是由于开关设备、磁性元件、控制技术、计算方法、DSP/FPGA 控制器等的发展。电力电子的应用可以在工业、交通、医疗、电信、住宅、能源系统等多个领域找到。这些领域开发了某些低功率和高功率开关转换器。此外，本 FDP 旨在为未来研究提供空间。目标：本 FDP 旨在探索在以下领域开展研究的机会：• 电动汽车充电基础设施（车载 / 车外）。• 电动汽车无线充电系统（电感 / 电容）• 电动汽车现代电力驱动和控制技术• 电动汽车存储接口双向直流转换器• 谐振转换器拓扑及其在电动汽车中的应用• 电动汽车中的 LED 照明系统• 基于可再生能源的离网 / 电网交互式系统及其控制• 可再生能源的电网整合• 带有 BESS 和控制的混合能源系统（风能和光伏）• 逆变器、高增益转换器的动手模拟练习
为期两天的“工程师生物学”FDP
什么是生物分子？生物分子，也称为生物分子，是细胞和生物体产生的众多物质之一。生物分子具有多种尺寸和结构，并具有多种功能。四种主要类型的生物分子是碳水化合物、脂质、核酸和蛋白质。在生物分子中，核酸（即 DNA 和 RNA）具有存储生物体遗传密码的独特功能 - 决定蛋白质氨基酸序列的核苷酸序列，这对地球上的生命至关重要。蛋白质中可以出现 20 种不同的氨基酸；它们出现的顺序在确定蛋白质结构和功能方面起着根本性的作用。蛋白质本身是细胞的主要结构元素。它们还充当转运体，将营养物质和其他分子移入和移出细胞，并作为酶和催化剂参与生物体内发生的绝大多数化学反应。蛋白质还形成抗体和激素，并影响基因活动。碳水化合物主要由含碳、氢和氧原子的分子组成，是所有生命的基本能量来源和结构成分，也是地球上最丰富的生物分子之一。它们由四种糖单元组成——单糖、双糖、寡糖和多糖。脂质是生物体的另一种关键生物分子，具有多种作用，包括作为储存能量的来源和化学信使。它们还形成膜，将细胞与周围环境隔开，并将细胞内部分隔开来，在高等（更复杂）生物中产生细胞器，如细胞核和线粒体。例子包括胞苷、尿苷、腺苷、鸟苷和胸苷。核苷经磷酸化后变成核苷酸。除了作为核酸的结构单元外，核苷酸还可以作为化学能的来源（例如三磷酸腺苷或 ATP）。
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/ -
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/-
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/ -
ATAL FDP IT 报告 生物计算
图 1：NIT-Goa CSE 系副教授 E. Damodar Reddy 博士、LBRCE (A) 校长 K. Appa Rao 博士、研发部主任 EV Krishna Rao 博士、
FDP：复合材料的最新进展......
印度理工学院 Kharagpur 分校材料科学中心的 S. Ram 博士发表了题为“什么是混合纳米复合材料，它是工程科学和技术”的互动讲座。他的研究兴趣包括开发不同类型的玻璃/陶瓷、磁性陶瓷、金属间化合物、纳米流体、石榴石磁光材料、金属陶瓷、高能量密度磁体、铁氧体、超导体、磁传感器、GMR、GMS 和 GMC 材料、储能材料、固体燃料、纳米结构固体、纤维和复合材料、自旋电子学、光子学。演讲者很好地强调了材料科学与技术在开发材料（尤其是磁性应用）方面的结合，参与者可以在开发用于储能应用的新型磁性材料时使用这种结合。
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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。
关于 FDP 重要日期指南
2008 年由 Lakshmikanthammall Educational Trust 创立。该学院经新德里全印度技术教育委员会 (AICTE) 批准，隶属于钦奈安娜大学。该学院经 NAAC 认证，所有合格课程均经 NBA 认证。我们的机构引领学习前沿，将有抱负的个人聚集在一起，以推进这个世界知识和潜力的边界。凭借博学的方法和以批判性和有条不紊的方式应对技术挑战的奉献精神，我们的机构已从 2021-2022 学年开始获得自治地位。此外，我们的机构还通过了 ISO 21001 : 2018 认证。
斯坦福大学 - FDP 扩展信息交换中心
● 在整个审计过程中运用专业判断并保持专业怀疑态度。 ● 识别和评估合并财务报表重大错报的风险（无论是由于欺诈还是错误导致的），并设计和执行针对这些风险的审计程序。这些程序包括在测试基础上审查与合并财务报表中的金额和披露有关的证据。 ● 了解与审计相关的内部控制，以便设计适合情况的审计程序，但不是为了对斯坦福内部控制的有效性发表意见。因此，不发表此类意见。 ● 评估所采用的会计政策的恰当性和管理层作出的重大会计估计的合理性，以及评估合并财务报表的整体呈现。 ● 在我们的判断中，得出结论，是否存在从总体上考虑的条件或事件，导致对斯坦福在合理时间内继续经营的能力产生重大怀疑。