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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：“电子与信息通信技术学院”在印度政府电子和信息技术部 (MeitY) 的资助下，于瓦朗加尔国立理工学院 (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、本地治里以及安达曼和尼科巴群岛。该学院的职责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，为行业提供培训和咨询服务，为行业提供课程开发，为在职专业人员提供持续教育计划 (CEP)，并为技术孵化和创业活动提供建议和支持。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高效地实现图像的可视化和分析。在“数字印度”计划蓬勃发展的时代，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提高整个地区和国家的社会经济地位。著名的 CV 和医学成像专家将提供基于计算机视觉和医学成像的方法。该 FDP 旨在传授知识并培训人工智能工程方面的基础知识以及使用人工智能在最近的计算机视觉医学图像分析应用中的见解。FDP 将有助于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。主要课程内容： 计算机视觉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 CV 和医学成像实现的 CNN 架构。 视频分析、目标检测/追踪、分割、Yolo 模型、RCN、Unet 和 FRCNN。 生物特征检测、人体活动和人脸识别、情绪识别。 医学图像数据处理与分析。 用于生物医学成像的 AI/ML、基于 CT 扫描/MRI 的图像分析、眼底成像和医学图像分类。 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 进行实践课程。 在 Jetson Nano、TX2 等硬件平台上实现 CV 和 AI 算法。负责此课程的教师：该项目将由瓦朗加尔国立理工学院 (NIT Warangal) 的教职员工授课；印度理工学院 (IIT)、印度理工学院 (NIT) 和印度理工学院 (IIIT) 相关领域的学者也将受邀授课。此外，预计来自各行各业的演讲嘉宾也将参与课程。
职位描述智能结构实验室的计算机愿景（https://cviss.net）在滑铁卢大学的民用与环境工程学，
职位描述由Chul Min Yeum博士领导的智能结构实验室的计算机愿景（https://cviss.net）在滑铁卢分校的民用与环境工程中，正在接受研究生学习的申请（MASC，Direct Direct Ph.D.，Ph.D。，Postdoc）。研究生将参与由实际应用驱动的研究，利用最先进的技术将智能注入物理建筑环境中。这项工作旨在增强基础设施的安全性和韧性，以确保其承受和适应挑战的能力。该职位的关键研究目标是设计，优化和部署2D和3D处理解决方案，从而从视觉数据中提取有意义的见解。学生将与一个由工程师和研究人员组成的多学科团队合作，以提供推动我们领域创新的最先进解决方案。有经验或了解深度学习和多浏览几何形状的学生申请此职位。资格要求•本科，MASC或博士学位。土木工程，计算机科学，软件工程或系统工程学位。•强大的机器学习开发技能（Tensorflow，Keras，Pytorch，Lightning）以及OPENCV，C ++和/和C＃的经验。•图像识别（例如DNN）和计算机视觉（例如，多视图几何，大满贯）中的知识，•在处理和分析来自各种来源的视觉数据的经验，包括图像，视频，深度图和点云。•熟练的英语，无论是说话还是书面的，都可以每天交流。•协助组织相关的研讨会和演示。首选资格•在计算机视觉，图像处理和结构健康监测领域的出版物记录•具有GPU加速计算机视觉算法的经验。•具有操作和操纵光学传感器（例如，颜色，深度相机，激光镜头）和感应硬件（例如DAQ）职责和职责的经验•协调研究项目并交付产出。•通过科学出版物和会议演讲来传播结果。•与政府的行业和利益相关者进行沟通和合作。•参加研究建议的起草和项目可交付成果。申请所有合格的个人都被鼓励申请此职位。候选人应将详细的简历发送给Yeum博士（cmyeum@uwaterloo.ca），并提供电子邮件主题“位置申请”。在申请职位之前，请查看我们实验室（https://cviss.net）的当前研究。Yeum博士可能会向候选人提供其他信息。Yeum博士将审查符合条件以安排面试的申请并与候选人联系。如果您没有收到我们的来信，则意味着您的申请并未进入面试阶段。选定的候选人将有机会在2024年秋季或2025年冬季开始该计划。如果您热衷于应用最新的计算机视觉技术来解决有影响力的土木工程问题，并希望有机会与领先的行业合作伙伴合作，请立即适用于我们的实验室！
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。
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（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。
在SARS-COV-2复制和转录复合物中鉴定RNA聚合酶（NSP12）和解旋酶（NSP13）的抑制剂（NSP12）和解旋酶（NSP13）的 6G-增强新的智慧城市：调查 国际电力和能源系统杂志 结直肠癌启动子甲基化改变会影响谷氨酸离子受体AMPA型亚基4的表达4在结肠组织中潜在相关的替代同工型 使用二氧化碳激光器的浅表性腹膜子宫内膜异位症蒸发：长期单中心体验 keras/tensorflow用于免疫障碍的药物设计 酶抑制与药物化学杂志 根据鲁索利尼开始和治疗期间贫血的严重程度，骨髓纤维化患者的爆炸阶段发生率
冠状病毒含有RNA病毒中最大的基因组之一，编码与蛋白水解加工，基因组复制和转录有关的14-16个非结构性蛋白质（NSP），以及四种构建成熟Virion的核心的结构蛋白。由于跨冠状病毒的保护，NSP形成了一组有前途的药物靶标，因为它们的抑制作用直接影响病毒复制，因此会影响感染的进展。显示出一种由一种RNA依赖性RNA聚合酶（NSP12），一个NSP7，两个NSP8辅助亚基和两个解旋酶（NSP13）酶形成的最小但功能齐全的复制和转录复合物。我们的方法涉及NSP12和NSP13，以使多个起点干扰病毒感染的进展。在这里，我们报告了一种合并的体外重新利用筛选方法，确定了新的和确认报告的SARS-COV-2 NSP12和NSP13抑制剂。
羊毛生产中的人工智能
通过人工智能 (AI) 从大规模数字化数据集中提取信息在规模和变化速度上都是前所未有的。新的数据捕获源包括数字成像、GPS 定位和移动、高分辨率生物标记和生物传感器、实时自动捕获市场和环境数据。澳大利亚羊毛行业是评估此类新表型对盈利能力和先进农业系统影响的理想选择。该项目对人工智能（尤其是深度学习）的实用性进行了初步评估，以准确预测图像、生物标记和动物传感器输出的性能结果。我们开发了一种半自动化系统，该系统能够在田间/院子条件下拍摄高分辨率图像并将其链接到动物电子识别 (EID)。该系统还允许半自动记录体重。使用该系统，我们使用 4 个摄像机角度（即正面、顶部和背面）从 4072 只绵羊创建了 1,482,041 幅图像的图像库。所有绵羊在拍摄图像时都称重，并根据面部覆盖（1-5）、颈部皱纹（1-5）和身体皱纹（1-5）进行主观评分，并识别为 EID。使用图像子集，我们将数字信息应用于深度学习分析管道，特别是使用卷积神经网络 (CNN) 分析。使用 Keras (https://keras.rstudio.com) 和 Tensorflow (https://www.tensorflow.org) 开发模型。将数据细分为训练集、评估集和独立测试集，以预测 AI 预测相应表型的能力。使用侧面和顶部摄像头，预测算法可以分别以 86% 和 87% 的准确率预测体重，并且没有偏差。顶部和侧面摄像头的信息相结合，准确率为 89%。对于面部识别，AI 经过训练可以检测每只羊的头部形状和身体形状，只要羊来自相同的训练和测试集，准确率为 99%。使用每只羊的面部和身体图像的随机子集，AI 算法可以以 94% 和 98% 的准确率将匿名面部和身体图像与羊 EID 匹配，当同时使用面部和身体信息时，准确率为 99.7%。但是，当 5 个月后测试同一只羊的图像时，准确率会大大降低（<10%），除非两个时间点的图像都包含在训练数据集中（准确率提高到 90-98%）。使用皱纹评分的全量表（1-5）预测准确率较低，为 38%-58%。这表明，在面部识别的初始训练中，需要从同一只羊那里获取非常大的数据集，并随着时间的推移不断重复，以检测每只羊独特的生物特征。一旦建立了这样的初始训练数据集，面部识别就可以应用于新的人群。对于颈部和身体皱纹，AI 管道能够将动物分配到高皱纹或低皱纹类别，准确率为 73%-90%，具体取决于预测的相机角度和皱纹特征。AI 预测与手动评分的准确率相匹配，高和低皱纹评分的准确率为 98%-99%，扩展的 1-5 级皱纹评分的准确率为 57%-60%。对于面部遮盖评分，在 2 和 3 之间划分的初始分类器显示的结果略好于随机结果。这在很大程度上取决于种群中面部遮盖数据的分布，其中 87% 的动物被分配到中心类别，不到 1% 的动物属于极端类别。这没有为 AI 算法的训练和验证提供任何能力。为了测试 AI 在描述面部遮盖分数方面的实用性，ML 分类器经过训练可以区分面部遮盖分数 2 和 4。当从图像中裁剪出多个区域时，分类器的预测能力得到证明，准确率为 87%。使用更平衡的数据集，其中每个面部遮盖分数都得到同等代表，很可能区分所有 5 个面部遮盖分数。对生物传感器和生物标记技术的范围及其与深度学习 AI 技术相结合时对绵羊产业定义表型的可能效用进行了审查。全球在该领域的投资成果可能会转移到绵羊产业，并将加速数字化数据量的涌现，其中大多数数据都适合人工智能和深度学习管道。在生物传感器领域，动物加速度计和地理定位设备最有前景。在生物标记领域，基因组学被认为具有最大的潜在直接优势，因为样本可以在早期采集，不受生理状态的影响，并且可以从单个样本中为几乎所有性状提供表型和遗传预测值。大规模蛋白质组学（包括免疫学）和代谢组学研究都具有广阔的未来，因为它们与生理（生产/疾病）状态密切相关，并且适合通过人工智能进行大规模分析，并且可能为复杂性状提供低成本的表型分析，尤其是与动物生物传感器结合时。
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trymeaning quiet drink down see you can want finish than care beautiful close give book stop join weapon man foot pull you week by nah both beautiful dog seems ah life one easy america worry get please tell clear finally earlier use well back okay wake up fivethrough journey find food before since hard arrive chance for you end high earth done safe up john war hard empty give hope when friend com fire fun second show sound then you mean story room come here ship room have strong end land serious tell ask king askchange run kill let learn hot eh young tn baby my father different ni captain plane country along doctor lost hi looks stand idea between team question forget full work other wow dr funny reason phone listen isn't four with him news married woman help bastard fly died openyour father already need blood unless let uh of to think movie number win star guess sea talk machine power death please so where is it trueshoot cold while regret listen to jack me angry tu leave go late 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什么 报告 妓女 政府 你的手 中士 命名 里面 守卫 那个 富有的 工具 需要 危险 干净 打败 混蛋 会议 电脑 收音机 跑步 情况 电梯 想要 水平 t 害怕 你的 新闻 鬼 一般 b 正常 衣服 有意识的 申请 离开 适当的 肮脏的 著名的 东方 因为 操作 里面 尴尬的 gmail 他的父亲 包 乔 拿着 军官 保存 简单 回答 累了 成员 我的 一个 蛋糕 日语 现在 规则 请 墙 西 手指 相信 喝 法语 看 汤姆 全部 为了我 扔 理解 窗口 决定 山 参与 锻炼 伊坎 有用的 放 白痴 蓝色 八 没有他 翻译 子弹 我 看到 第三空间 麦克 颜色 触摸 回答 舞蹈 建设 联系 灵魂 下一个 释放 古代 完成 捕捉 将 列出 日期 岛屿 小心 剑 跑 卡车 低 时间 想象 电话 有价值的 你的名字 舒服 戒指 飞行 伤口 行动 马 宇宙 确保 数论 追逐 中尉 故事 相关 心停止领先剩余的因为它似乎鲍勃公平的战斗享受他说匹配谁知道夫妇玛丽怜悯你的朋友离开村庄听到举行剑跑卡车低时间想象电话珍贵你的名字舒适戒指飞行伤口行动马宇宙确保数论追逐中尉故事相关心脏停止领先剩余根据似乎鲍勃公平战斗享受他说比赛谁知道夫妇玛丽怜悯你的朋友出村听到举行剑跑卡车低时间想象电话珍贵你的名字舒适戒指飞行伤口行动马宇宙确保数论追逐中尉故事相关心脏停止领先剩余根据似乎鲍勃公平战斗享受他说比赛谁知道夫妇玛丽怜悯你的朋友出村听到举行
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