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AFDP 3-36，空中机动作战 - 空军条令
超过 250 架美国空军机动飞机参与了此次空运，包括所有空运和空中加油机队。此外，近 100 名应急响应飞行员在香港国际机场执行机场作业。他们卸载、修理和装载了 778 架过境香港国际机场的飞机中的 721 架，平均全天候同时为四架飞机提供服务。他们还通过修复雷达、机场照明、加油能力、地面服务设备和车辆提供了关键的空中机动支持，以确保香港国际机场能够处理大量交通。此外，航空医疗后送人员在前往主要后送地点的途中提供了前所未有的关键医疗护理。医务人员在空中进行了多次挽救生命的复苏，并接生了三名婴儿。
FDP 邀请函 27-05-2024.cdr
Sri Sai Ram 工程学院（自治校），印度泰米尔纳德邦钦奈-44，由 MJF 于 1995 年创立。Sapthagiri Educational Trust 的创始主席 Ln. Leo Muthu 是一所非盈利性非少数民族机构。该机构经新德里全印技术教育委员会 (AICTE) 批准，隶属于钦奈安娜大学。如今，该机构已发展成为一所享有盛誉的顶尖工程机构，拥有 ISO 9001:2015 认证、所有符合条件的工程、管理学科的 NBA 认证和 NAAC 认证，评级为 A+，5 年 CGPA 为 3.37，获得 BIS 认证和 QS-I-Gauge - 钻石级机构。获得 SIRO 认可，在 Atal 创新成就机构排名（ARIIA、MHRD、印度政府）中位列 A 类前 25 名。十四个课程在 UG（BE / B. Tech）级别提供，八个课程在 PG 级别提供。该机构获得 AICTE 的认可，以强大的行业联盟、研究文化和 Sairam 创新生态系统的活动为基础，建立了 AICTE IIPC、AICTE EDC、AICTE Idea Lab 和 MoE 的 IIC。该机构与 NITTTR、VIRTUSA、COINDIA、国防创新与 Atal 孵化中心、国防部、TIEMA 和 IBM 等建立了重要的合作伙伴关系和协会。机械工程及相关学科、EEE 和 CSE & IT 系分别于 2020 年、2018 年和 2017 年在新德里获得了享有盛誉的“AICTE CII 调查 - 最佳行业相关机构奖”
SFDPH流感疫苗计划指南
•计划参与者必须指定疫苗协调员和备用协调员，他们负责确保其网站遵守所有存储和处理指南。•SFDPH向选择参与者进行年度现场或远程存储和处理检查，以确保根据上述标准存储和处理流感疫苗。，如果您的网站遇到满足疫苗存储和处理要求的障碍，或者想对新员工或现有员工进行培训，我们也可以根据需要协助。•在温度偏移的情况下，所有暴露的疫苗都会“不使用”，并与制造商有关剂量的生存能力与制造商联系。您必须尽快通知SFDPH IZ程序，并填写事件报告表格以记录发生的事情和结果。
ATAL FDP 2024-25 重点领域
2024 年 4 月 29 日 — 先进材料、稀土和关键矿物。2. 半导体。3. 太空和国防。4. 蓝色经济。5. 能源、可持续性和气候变化。6.
05天FDP/PDP/TOT计划“公共卫生...
关于国家灾难管理研究所（NIDM），印度政府（GOI）的内政部（MHA）领导下的国家灾难管理研究所（NIDM）是该国灾难管理领域的总理能力建设研究所。NIDM于1995年建立为中心，并升级到国家研究所，发展为DM培训和研究的节点中心，并渴望成为灾难管理能力建设卓越的全球卓越中心。根据《 2005年《灾难管理法》的范围，NIDM对人力资源开发，能力建设，培训，研究，文档和政策倡导减少灾害风险的倡导都分配了鼻结节责任。NIDM，以将能力建设支持扩展到灾难管理和减少灾害风险领域的国家政府以及国家和州一级机构。nidm一直通过通过协作培训计划通过技术和财政援助来支持各州的能力建设。通过中央部门计划也支持了在州ATI的灾难管理单元/中心，该计划的能力建设组件通过NIDM支付了。NIDM通过一种预防和准备文化建立韧性社会的愿景以易受伤害社区的能力建设，信息传播和意识产生的方法为前提。这需要连续接触社会各个部分并重申弹性信息的过程。作为节点国家研究所，NIDM需要通过国家网络进行持续干预的制度化
在线教师发展计划 (FDP) ...
（由印度政府电子和信息技术部 (MeitY) 赞助）序言：“电子和信息通信技术学院”在印度政府电子和信息技术部 (MeitY) 的财政援助下，在瓦朗加尔国家理工学院 (NIT Warangal) 成立。该学院的管辖范围包括特伦甘纳邦、安得拉邦、卡纳塔克邦、果阿邦、本地治里和安达曼和尼科巴群岛。该学院的作用是提供标准化课程和新兴电子、信息通信技术领域的教师发展计划、行业培训和咨询服务、行业课程开发、在职专业人员的 CEP、技术孵化和创业活动的建议和支持。关于 FDP：该 FDP 旨在提供强大的理论背景以及计算机视觉和医学成像应用领域的实践经验，以及如何借助基于计算机视觉和医学图像分析的算法有效地完成图像的可视化和分析。在“数字印度”计划不断发展和新兴的时代，计算机视觉在机器视觉和医学成像领域变得至关重要，因为图像的多种应用决定并有助于整个地区和国家的社会经济地位。 CV 和医学成像专家的杰出资源人员将提供基于计算机视觉和医学成像的方法。 该 FDP 旨在传授知识和培训有关 AI 工程方面的基础知识以及使用 AI 的最新计算机视觉医学图像分析应用的见解。FDP 将对在计算机视觉和医学图像分析应用的 AI/ML 领域工作的教师和研究人员有所帮助。 主要课程内容： 生物医学和医学图像分析应用简介。 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、SVM 分类、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。 用于生物医学信号和医学成像实现的 CNN 架构。 生物医学信号处理技术、生物医学信号分类、基于脑机接口 (BCI) 的系统、现代 ECG/EEG 信号处理。 使用 MATLAB 分析 ECG、EEG 和 PPG 信号 医学图像数据处理和分析。 用于生物医学成像的 AI/ML、基于 CT 扫描/MRI 的图像分析、眼底和医学图像分类。 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 进行动手实践。 在 Jetson Nano、TX2 等硬件平台上实现 CV 和 AI 算法。 开展该课程的教师：该项目将由瓦朗加尔国立理工学院的教职人员主持；来自印度理工学院/印度理工学院/印度理工学院相关领域的学者将受邀为该项目授课。来自各行各业的演讲者也有望在课程中发表演讲。
ATAL FDP – 2024 年 1 月 3 日至 10 日“数据分析技术...
在 FDP 的第 4 天，M. Ramakrishnan 博士主持了会议。他首先介绍了各种统计概念及其在社会和管理科学中的应用。他还提供了在 SPSS 中输入变量和数据的培训，并进行了初步分析，如正态性检验、描述性统计和探索性因子分析 (EFA)。在下午的会议中，他提供了使用 SPSS 软件分析定量数据的实践培训。使用 SPSS 中的样本数据进行了各种单变量、双变量和非参数测试。
重新定义游戏：MVAE-DFDPnet 的低维嵌入可实现卓越的药物-蛋白质相互作用预测
摘要 — 准确预测药物-蛋白质相互作用 (DPI) 对于药物发现和推进精准医疗至关重要。该领域的一个重大挑战是表征药物和蛋白质属性及其复杂相互作用的高维和异构数据。在我们的研究中，我们引入了一种新颖的深度学习架构：嵌入级联深度森林 (MVAE-DFDPnet) 的多视图变分自动编码器。该框架熟练地学习药物和蛋白质的超低维嵌入。值得注意的是，我们的 t-SNE 分析表明，二维嵌入可以清楚地定义与不同药物类别和蛋白质家族相对应的聚类。这些超低维嵌入可能有助于增强我们的 MVAE-DFDPnet 的稳健性和通用性。令人印象深刻的是，我们的模型在基准数据集上超越了当前领先的方法，在显着降低的维数空间中发挥作用。该模型的弹性进一步体现在它在预测涉及新型药物、蛋白质和药物类别的相互作用方面的持续准确性。此外，我们还用科学文献中的实验证据证实了几种新发现的 DPI。用于生成和分析这些结果的代码可以从 https://github.com/Macau-LYXia/MVAE-DFDPnet-V2 访问。
可解释的AI和生成AI
与电子和通信工程系Srinivasa Ramanujan技术学院（自动驾驶），Ananthapuramu，AP，AP（由电子和信息技术部赞助（MEITY），GOI）PREAMBLEBLEBLE：“ Electronics＆ICT Academy”在Nit Warangal提供了Meity，Goi goi，Goi，Goi，Electronics＆ICT Academy”。该学院的管辖区是Telangana，Andhra Pradesh，Karnataka，Goa，Puducherry和Andaman＆Nicobar群岛。该学院的作用是在电子，信息通信技术，工业培训和咨询服务，行业课程开发，工作专业人员的CEP开发，工作专业人员的建议，对技术孵化和企业家活动的支持和支持。关于FDP：此FDP旨在提供强大的理论背景以及在计算机视觉和医学成像应用领域的实践经验，以及如何在计算机视觉和基于医学图像分析的算法的帮助下有效地进行图像的可视化和分析。在“数字印度”倡议的发展和新兴时代，计算机视觉的使用在机器视觉和医学成像区域中变得相关，因为这些图像的几种应用决定并有助于整个地区和整个国家的社会经济地位。简历和医学成像专家的知名资源人员将提供计算机视觉和基于医学成像的方法。主要课程内容：计算机视觉和医学图像分析应用程序简介。使用Python/Matlab的动手会话。该FDP旨在传授知识并培训AI的工程方面的基础知识和在最近的计算机视觉医学图像分析应用AI.FDP的应用中，对在AI/ML领域工作的学院和研究人员将有助于计算机视觉和医疗图像分析的领域。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以及基于DL的其他架构及其应用。CNN架构用于简历和医学成像实施。视频分析，对象检测/跟踪，分割，Yolo模型，RCN，UNET和FRCNN。生物识别技术检测，人类活动和面部识别，情感识别。BIO医疗信号处理，例如ECG，EEG，EMG等。医疗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，眼底成像和医学图像分类的AI/ML。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算法在硬件平台上的实现，例如Jetson Nano，TX2等。主持此计划的教师：Nit Warangal的教职员工将进行该计划；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。
