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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/-
KNB奖学金申请指南2024
印度尼西亚在全球范围内享有的一件事是其优质教育，尤其是在高等教育水平上。不仅印尼大学在科学的发展中表现出了卓越的表现，而且还可以在高等教育机构的全球大联盟中站立。本着加强印度尼西亚在全球高等教育星座中的地位，并支持发展中国家的人类发展，Beasiswa Kemitraan Negara Berkembang或更普遍地称为KNB奖学金，于2006年首次提供。
引言和类型的机器学习
为人工智能中学习的基本学习类型提供全面的理解，并在监督和无监督的学习之间划定。本章旨在向读者介绍这些学习范式的核心概念和方法，包括分类概述，并解释不同数据集的重要性，例如培训，测试和验证在AI模型的开发中。此外，本章将解决模型培训中的共同挑战，尤其是过度拟合和不足，并讨论减轻这些问题的策略。目标是为读者提供有效应用这些概念在AI的各种应用中的知识。
（2020-24批次）：机器学习 - 单元1材料
回归是预测连续价值的过程。我们可以使用回归方法来预测使用其他一些变量的连续值，例如CAR模型的CO2发射。例如，让我们假设我们可以访问包含与来自不同汽车的CO2排放相关的数据的数据集。数据集包含诸如汽车发动机尺寸，气缸数，燃油消耗量和来自各种汽车型号的CO2排放之类的属性。现在，我们有兴趣估计其生产后新车模型的近似CO2发射。使用机器学习回归模型这是可能的。在回归中，有两种类型的变量：一个因变量和一个或多个自变量。因变量是我们研究和尝试预测的“状态”，“目标”或“最终目标”，而自变量（也称为解释变量）是这些“状态”的“原因”。自变量通常通过x显示，并且因变量用y表示。回归模型将y或因变量与x的函数相关联，即自变量。回归的关键点是因变量值应该是连续的，而不是离散值。但是，可以在分类或连续测量量表上测量自变量或变量。回归的类型：基本上，回归模型有两种类型：简单回归和多重回归。简单回归是当使用一个自变量来估计因变量时。它可以在非线性上是线性的。例如，使用“汽车的发动机尺寸”预测CO2排放。回归的线性基于自变量和因变量之间关系的性质。存在多个自变量时，该过程称为多个线性回归。例如，使用变量“汽车的发动机尺寸”和“汽车中存在的气缸数”来预测CO2排放。再次取决于因变量和自变量之间的关系，多个线性回归可以是线性或非线性回归。
泰米尔纳德邦工程招生2024
a。中央电动化学研究所（CECRI），Karaikudi b。 中央塑料工程技术研究所（CIPET），钦奈c。 B. E.＆B。 技术。 学位课程在大学安娜大学的大学和组成学院。 （v）B。E. E.学位课程的机械工程和土木工程（泰米尔语媒介）的学位课程（泰米尔语媒介）在安娜大学的大学系和组成学院。 （VI）B.E.座位 /B.Tech学位课程，安纳马莱大学，奇丹巴拉姆（Chidambaram）Annamalai Nagar。 （vii）自我融资工程学院投降的席位候选人只需要为上述所有课程/学院/机构注册一个在线申请。 在特殊保留下寻求入学的候选人还应为特殊预订类别提供选项以及主要的在线申请。中央电动化学研究所（CECRI），Karaikudi b。中央塑料工程技术研究所（CIPET），钦奈c。 B. E.＆B。技术。学位课程在大学安娜大学的大学和组成学院。 （v）B。E. E.学位课程的机械工程和土木工程（泰米尔语媒介）的学位课程（泰米尔语媒介）在安娜大学的大学系和组成学院。 （VI）B.E.座位 /B.Tech学位课程，安纳马莱大学，奇丹巴拉姆（Chidambaram）Annamalai Nagar。 （vii）自我融资工程学院投降的席位候选人只需要为上述所有课程/学院/机构注册一个在线申请。 在特殊保留下寻求入学的候选人还应为特殊预订类别提供选项以及主要的在线申请。学位课程在大学安娜大学的大学和组成学院。（v）B。E. E.学位课程的机械工程和土木工程（泰米尔语媒介）的学位课程（泰米尔语媒介）在安娜大学的大学系和组成学院。（VI）B.E.座位 /B.Tech学位课程，安纳马莱大学，奇丹巴拉姆（Chidambaram）Annamalai Nagar。 （vii）自我融资工程学院投降的席位候选人只需要为上述所有课程/学院/机构注册一个在线申请。 在特殊保留下寻求入学的候选人还应为特殊预订类别提供选项以及主要的在线申请。（VI）B.E.座位/B.Tech学位课程，安纳马莱大学，奇丹巴拉姆（Chidambaram）Annamalai Nagar。 （vii）自我融资工程学院投降的席位候选人只需要为上述所有课程/学院/机构注册一个在线申请。 在特殊保留下寻求入学的候选人还应为特殊预订类别提供选项以及主要的在线申请。/B.Tech学位课程，安纳马莱大学，奇丹巴拉姆（Chidambaram）Annamalai Nagar。（vii）自我融资工程学院投降的席位候选人只需要为上述所有课程/学院/机构注册一个在线申请。在特殊保留下寻求入学的候选人还应为特殊预订类别提供选项以及主要的在线申请。
B.Tech。 （vii sem。）17EC27-微波工程 Arthur Samuel机器学习实验室
klystron管：两个空腔klystrons - 结构，速度调制过程和Applegate图，束束工艺 - o/p功率和效率的表达式。反射klystrons - 结构，Applegate图和工作原理，束数学理论，功率输出，效率，O/P特征。
874 874近端，矿物质成分和...
通讯作者：Olayinka O.I通讯作者：babawaleoluseyi@gmail.com，07069387726。摘要这项研究的重点是姜黄粉提取物的近端，矿物质和植物化学组成。姜黄的近端组成显示水分，干物质，蛋白质，纤维，醚提取物，灰分和碳水化合物含量分别为5.59、94.41、8.73、7.06、5.61、5.61、5.06和67.95％。结果表明，根茎粉末含有明显和高品质的原油和碳水化合物分别为8.73％和67.95％。姜黄提取物的醚提取物和灰分揭示了植酸和草酸盐的存在。使用实验室MDethod进行了各种植物化学成分的姜黄的植物化学筛选。初步的植物化学筛选揭示了生物碱，类黄酮，糖苷，糖苷，皂苷，类固醇，苯酚，单宁，萜类化合物和花青素的存在和定量分析类胡萝卜素未进行测试。矿物质成分分析（PPM）ofturmeric Rhizome表示存在钙（3.40），钾（1.95），镁（0.90），锌（0.44），磷（1.85）和铁（0.20）。营养物质的存在证明姜黄粉可以用作食物补充剂。关键字：姜黄，近端，矿物质组成，植物化学引言植物源是一组自然生长促进剂或用作饲料添加剂的非抗生素增长促进剂，这些添加剂源自草药，香料或其他植物，它们也被称为植物源性添加剂添加剂（PFA）或Phytobobiotics。植物基因的例子是大蒜，姜黄，姜，咖喱，洋葱et.c.turmeric是一种香料，它使咖喱具有黄色。curcuma longa linn，通常称为姜黄，是南亚和东南亚的热带多年生多年生单子叶植物（Nwaekpe等，2015）。它属于Zingiberaceae的家族（Jilani等，2012）。它已被用作香料和药剂。最近，科学已经开始支持传统的主张，即姜黄含有药物特性的化合物。这些化合物称为姜黄素，最重要的是姜黄素。姜黄素是姜黄中的主要活性成分。它具有强大的抗炎作用，并且是一种非常强大的抗氧化剂。随着全世界趋向于有机生产，植物仍然是饲料补充剂的最富有，最安全的生物储备，如果经过充分探索，将有助于避免与经常使用合成医学（例如抗生素）有关的副作用问题。因此，需要在牲畜行业中替代益生菌替代抗生素，因为动物消耗会影响其产品的质量，从而影响消费者的福祉。矿物质是天然存在的化学化合物，通常是结晶形式和起源的生物形式。使用原子吸收分光光度计确定了包括钾（K），钙（Ca），钙（CA），镁（Mg）和锌（Zn），磷（P）和铁（Fe）的矿物质成分，如AOAC的方法（2005）。矿物质是人体在许多方面使用的化学成分。他们在体内许多活动中都起着重要的作用。矿物质被归类为宏（主要）和次要元素。磷是比色法。因此，这项研究的目的是确定姜黄粉的近端，矿物质和植物化学成分。姜黄根茎的材料和方法来源和制备新鲜姜黄根茎在尼日利亚北部科吉州的Kabba市场本地购买。姜黄根茎是手动清洁，剥皮并切成碎片的，它们在阴影下被空气干燥以