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泰米尔纳德邦技能发展公司
尊敬的首席部长的梦想项目“Naan Mudhalvan”于 2022 年 3 月 1 日启动。该计划的主要目标是使整个泰米尔纳德邦的 100 多万名学生和青年掌握行业相关技能。这使他们掌握了行业相关的知识和技能，从而为就业做好准备，从而使泰米尔纳德邦成为印度的技能之都。“Naan Mudhalvan”计划是一个技术驱动的平台，将各种利益相关者聚集在一起；学生、青年、大学、国际知名学者、行业专业人士、导师、主题专家、社区成员和管理人员，所有这些都在一个保护伞下，以更好地协同并挖掘社会的集体潜力，改变泰米尔纳德邦的技能生态系统。
“特朗普总统”对我们是灾难性的打击......
特朗普的“钻探宝贝钻探”气候和能源“政策”对国家、对代际公平和平等都是一场灾难，并将影响全球缓解气候变化的努力。他很可能会像上任总统一样破坏《巴黎协定》，减少对可再生能源的支持，关闭监测排放的国家海洋和大气管理局，取消环境保护和化石燃料行业监管，放任大型煤炭、石油和天然气企业，并可能破坏拜登总统具有里程碑意义的绿色新政《通胀削减法案》的关键部分，以及他史无前例的 1 万亿美元经济脱碳投资，包括清洁技术行业发展和消费者清洁能源资源激励措施。
500 MWH 独立电池储能...
1. 投标必须严格按照 RfS 第 2 和 3 节的规定提交，具体取决于投标信息表第 (D) 条所述的投标类型。 2. 投标人必须严格按照 RfS 文件的条款和条件进行报价，不得提出任何偏差/例外。 3. 任何符合资格要求并希望根据本 RfS 报价的投标人都可以从 ISN-ETS 门户网站（https://www.bharat-electronictender.com）和/或 SECI 网站（www.SECI.co.in）下载完整的 RfS 文件及其修订和澄清（如果有），并在投标截止日期或之前根据 RfS 文件的条款和条件提交完整的投标。 4. 澄清/勘误表（如果有）也应在上述网站上提供。请投标人通过网站 https://www.bharat-electronictender.com 和 www.SECI.co.in 及时了解 RfS 文件的任何通知/修订/澄清等。不会在印刷媒体或个人上单独发布此类通知/修订/澄清等。有关上述通知的通知将在 www.SECI.co.in 上更新，详细信息仅在 https://www.bharat-electronictender.com 上提供。
全球颠覆性机遇 - A EUR - ACC
12 月的表现不如上个月，MSCI ACWI（欧元）下跌 0.41%。尽管美国市场出现大幅回调（标普 500：-2.38%，以美元计），但美元升值缓解了欧洲投资者的跌幅。Stoxx Europe 600 本月小幅下跌 0.52%。因此，各指数在 2024 年收盘时表现不一：标普 500（+23.31%）领先 MSCI ACWI（+23.44%，以欧元计），扩大了与 Stoxx Europe 600（+5.39%）的差距。尽管本月初美国指数创下新高，欧洲股指也出现明显反弹，但大西洋彼岸对美联储降息时间表的怀疑扭转了这一趋势。降息预期慢于预期（本月初预计降息两次，而非四次）推动 10 年期美国国债收益率升至 4.57%（+39 个基点），美元兑欧元升值（+1.68%）。在美国，尽管通胀率略有反弹（预期为 2.7%，而 11 月为 2.6%）且美联储发表声明，但经济形势依然稳健。本月初股市小幅上涨，受到宏观经济数据支持，这些数据大多符合市场普遍预期。一些意外数据似乎证实了美国经济的强劲：年增长率为 3.1%（预期为 2.8%），制造业 ISM 指数为 48.4（远高于预期的 47.6），零售额增长 0.7%（而 11 月为 0.5%）。美联储一如预期将利率下调25个基点（至4.25%-4.50%区间）。欧洲方面，欧洲央行也将基准利率下调25个基点，并确认2025年将进一步降息。随后出现了一系列负面意外：零售销售最初令人失望（环比-0.5% vs. 预期-0.4%），12月制造业PMI不及预期（45.2 vs. 45.3），受法国（41.9 vs. 43.2）和德国（42.5 vs. 43.1）拖累，而英国央行在利空消息（持续通胀和工资增长加速）下不得不放弃降息。从行业来看，表现好坏参半：通信服务（+4.21%）、信息技术（+3.03%）和非必需消费品（+3.95%）受益于美国“超级大盘股”的上涨，而材料（-6.05%）、能源（-5.18%）和房地产（-5.16%）行业则因长期利率大幅上涨而表现不佳。本月颠覆性世界的主要亮点：-12 月，谷歌发布了其最新的量子计算芯片 Willow，声称其速度和可靠性非常出色。这一声明引起了广泛关注，因为谷歌量子人工智能创始人 Hartmut Neven 大胆断言，他认为该芯片的非凡性能可能意味着平行宇宙的存在，从而支持多元宇宙的概念。虽然科技界的一些人对这一说法持怀疑态度，但其他人认为这一说法可信，并指出多元宇宙是量子物理学中一个严肃的科学研究课题。然而，批评者指出，谷歌的性能基准是自创的，这引发了人们对多元宇宙含义说法的有效性的质疑。与传统数字计算机不同，量子计算机利用可以同时存在于多种状态的量子比特，并利用量子纠缠来解决复杂问题。然而，挑战依然存在，增加量子比特的数量会导致更高的错误率。谷歌的目标是通过 Willow 最大限度地减少这些错误，而 Neven 声称该芯片实现了这一目标。-通用汽车 (GM) 宣布将停止为其商业机器人出租车业务提供资金，而是将其自动驾驶汽车子公司 Cruise 与自己的驾驶辅助计划整合在一起。这一决定标志着通用汽车的重大转变。通用汽车于 2016 年以 10 亿美元收购了 Cruise，此后已投资超过 100 亿美元用于自动驾驶汽车技术。该汽车制造商表示，扩大自动驾驶出租车业务规模需要大量时间和资源，市场竞争也日益激烈，这些都是该公司转型的原因。通用汽车预计，到 2025 年上半年，此次重组将使年度支出减少超过 10 亿美元。现在的重点是增强其免提驾驶辅助系统 Super Cruise，并开发渐进式自动驾驶功能。通用汽车计划通过从少数投资者手中回购股份，将其对 Cruise 的持股比例提高到 97% 以上。在 Cruise 爆出丑闻之后，通用汽车做出了重新调整重点的决定。Cruise 的一辆自动驾驶出租车发生严重事故后，该公司面临监管审查和运营挫折。- Coinbase 宣布已将 Apple Pay 集成到其平台中，允许应用程序开发人员让用户直接使用 Apple Pay 购买加密货币。此次整合是 Coinbase Onramp 的一部分，旨在简化将美元等传统货币兑换成加密货币的过程，而此前这项任务对用户来说既繁琐又昂贵。Coinbase 认为此举是让普通消费者更容易购买加密货币的举措。这也表明苹果对加密货币行业的立场可能发生转变，而加密货币行业历来都很复杂。这一变化发生在一个具有重要政治意义的时刻，因为当选总统特朗普已经表示将对加密货币行业采取更为有利的态度，这促使比特币价格飙升至接近 10 万美元。此外，美国证券交易委员会主席 Gary Gensler 宣布辞职可能预示着该行业监管压力的减轻。去年 12 月，该基金在最后几天的表现略逊于其参考指数，随着市场降温，获利回吐加速。投资者正在消化美联储会议更加坚定的影响，并继续在利率市场重新定价。尽管如此，该基金以强劲的绝对表现结束了这一年，实现了自 2024 年成立以来的第三好年头。整个月，我们注意到各个维度的获利回吐，只有科技导向型行业和大盘股表现出色，而其他行业则表现不佳。这种趋势在我们的中盘股敞口中尤为加剧，尤其是在云主题中，表现明显不佳。本月的一个亮点是大数据主题的逻辑和网络领域的公司表现强劲，尤其是博通和 Marvell Technology。博通公布了一份出色的收益报告，终于突破了 1 万亿美元的市值门槛，并在 2024 年实现了 110% 的惊人表现。该公司提供了非常积极的前景，强调到 2027 年，现有客户可能带来 600-900 亿美元的 AI 收入机会。总体而言，AI 收入机会的加速是由新 3nm 产品 ASIC 产量的强劲增长推动的。在生命科学领域，生物科技主题面临挑战，因为 Vertex 的 Suzetrigine（一种用于治疗腰痛的非阿片类药物）的 2 期临床试验结果令人失望，导致股价下跌 11%。本月，我们继续获利了结大型科技股，尤其是博通。利用这些收益，我们增加了工业和金融领域的多元化投资。我们继续获利了结大型科技股，尤其是博通。利用这些收益，我们增加了工业和金融领域的投资多元化。我们继续获利了结大型科技股，尤其是博通。利用这些收益，我们增加了工业和金融领域的投资多元化。
在线教师发展计划 (FDP) ...
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。
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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。
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关于 FDP：这个关于医学成像和信号处理应用的人工智能 (AI) 教师发展计划 (FDP) 将帮助教育工作者和研究人员了解 AI 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信号处理技术。参与者将探索机器学习和深度学习概念，重点是将 AI 用于医学成像和信号处理技术，这有助于诊断、医疗保健、农业、零售和监控系统。AI 在图像/信号处理中起着关键作用，它基于面部识别、虹膜识别、指纹分析和语音识别实现准确而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不同算法的 AI 的实用技能。到课程结束时，参与者将准备好将 AI 工具集成到他们的工作中，提高他们使用现代技术进行教学和解决安全挑战的能力。这将通过提高参与者在这些关键领域的专业知识和教学能力而使他们受益。主要课程内容： 图像处理、计算机视觉、生物医学信号处理、生物医学信号分类、信号处理技术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、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。 用于生物医学信号处理、计算机视觉、语音处理和医学成像实现的 CNN 架构。 用于医疗保健、脑机接口、医学诊断、生物识别、情绪识别、活动识别的人工智能。 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。 用于信号处理应用的 AI/ML、EEG/ECG 信号处理、ECG、EEG 和 PPG 信号分析、异常检测。 用于医学信号/图像数据分类的 AI/ML，各种医学图像分析和应用。 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 的动手实践课程。主持本课程的教师：本课程将由 NIT Warangal 的教师主持；来自 IIT/NIT/IIIT 相关领域的学者将受邀在本课程中授课。预计行业演讲者也将作为课程的一部分授课。注册费详情：教师和研究学者 750 卢比/- 行业参与者 2250 卢比/-
