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B.Sc. / b.sc（荣誉）生物技术 div>
（学分：理论3）（教学时间 - 4）课程目标：了解微生物学的基础知识并了解环境中的作用。提供对微生物世界，微生物的基本结构和功能，代谢，营养，其多样性，生理学以及与环境和人类健康的关系的基本理解。具有隔离和操纵条件的实用技能。确保学生了解微生物的结构和功能。单元 - I（10小时）微生物多样性：微生物学，历史和微生物学范围，一般特征和分类的古细菌，细菌，真菌，藻类，原生动物，病毒，病毒和王室的基础。原核生物和真核生物之间的差异。单位II（15小时）细菌的超微结构：细胞结构 - 细菌及其生物合成的细胞壁，细胞包膜 - 胶囊和粘液层，细胞附加物 - pili，鞭毛，鞭毛和脂肪，细胞膜，细胞膜，包含体，质粒DNA和质子DNA和染色体和染色体DNA。细菌遗传学 - 结合，转导（广义和专业化）和转化。单位-V（10小时）微生物控制：灭菌，消毒，反杂质，熏蒸。物理控制：温度（潮湿的热量，高压灭菌，干热，热空气烤箱和焚化炉），干燥，渗透压，辐射，紫外线，电力，超声波，超声波波，过滤。化学控制：防腐剂和消毒剂（卤素，酒精，气态灭菌）课程学习结果（CLO）：学生将能够1。2。单元-III（15小时）显微镜：染色 - 染色（简单和微分）显微镜的原理和类型 - 光学显微镜（明亮场，暗场，相位对比，荧光显微镜）和电子显微镜的原理，原理和申请营养类型，培养基类型的制备，微生物的培养，微生物生长曲线，病毒复制：裂解和裂解性周期，微生物的隔离，保存和维持微生物，有氧和厌氧的细菌培养，生物效应以及生物因素的作用以及生物因素对生长的生长。定义了微生物学的科学，其发展和在人类福利中的重要性。描述自发产生的历史概念以及执行
低区域高速组合乘数...
摘要： - 在数字图像处理中，中位过滤器用于减少图像中的噪声。中间过滤器考虑了图像中的每个像素，并用邻域像素的中位数代替嘈杂的像素。中值是通过对像素进行排序计算的。排序依次由比较器组成，该比较器包括加法器和乘数。乘法是算术计算系统中的基本操作，用于许多DSP应用程序（例如FIR滤波器）。加法电路用作乘数电路中的主要组件。随身携带阵列（CSA）乘数是通过基于多重逻辑的建议的加法单元格设计的。提出的加法电路是通过使用香农定理设计的。将乘数电路进行了示意图，并使用VLSI CAD工具生成它们的布局。模拟了所提出的基于加法器的乘数电路，并将结果与CPL和其他基于Shannon的加法器细胞设计的电路进行了比较。通过使用90nm特征大小和各种电源电压来模拟所提出的基于加法器的乘数电路。Shannon Full Adder Cource的乘数电路比其他已发表的结果在功率耗散和面积方面提供了更好的性能，这是由于Shannon Adder电路中使用的晶体管数量较少。
布斯泰马大学 ARAP AI 校区，动物生产与管理学院
................................................................................................................................................ 16 Y 2.9.1 简介 16
在线教师发展计划 (FDP) ...
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/-
2023 年业绩 - 威立雅
➔ Mirfa（阿联酋）：海水淡化厂：2.93 亿欧元 ➔ Samsung/EPCOR（美国）：废水处理系统：1.67 亿欧元 ➔ OxyChem（美国）：盐水结晶系统：9,300 万欧元 ➔ Sembcorp Keppel（巴西）：FPSO 海上钻井水处理：5,400 万欧元 ➔ City of St Louis Sewer District（美国）：流化床焚烧炉：1.34 亿欧元 ➔ RNG Energy Linden（美国）：厌氧消化处理：7,500 万欧元 ➔ Exxon Mobil Whiptail（美国）：圭亚那脱硫厂：5,500 万欧元
商业，经济和政策在Covid-19 Inta-GB.2324.30 / Mult-ub.24.001春季2021 | thu 6.00-9.00 pm
课程概述全球大流行对个人，企业，消费者，市场和政府有不利影响，创造了我们这个时代最不利的衰退和失业水平，并响应了广泛的财政和货币政策。在本课程中，我们将探讨大流行的起源和传播及其影响经济和市场的方式。虽然大流行本身是独一无二的，但我们将研究可以从大流行病的历史以及其他类型的总体冲击引起的金融危机中学到的经验教训。与发达国家相比，发展中国家面临的政策挑战（无论是人道主义还是金融）是很大的。 我们还将寻求理解这些差异。 同等兴趣的是全球经济和医疗保健能力的最初条件是什么是大流行时的最初条件，以及将来如何改善这些条件以提高弹性。 了解这些复杂的问题将使我们能够在不久的将来就几个关键问题进行明智的讨论：与发达国家相比，发展中国家面临的政策挑战（无论是人道主义还是金融）是很大的。我们还将寻求理解这些差异。是全球经济和医疗保健能力的最初条件是什么是大流行时的最初条件，以及将来如何改善这些条件以提高弹性。了解这些复杂的问题将使我们能够在不久的将来就几个关键问题进行明智的讨论：
AICOLT 系统的人工智能驱动创新之旅 - Castledown
教师短缺是一个全球现象。根据联合国教科文组织 (2024) 的说法，“COVID-19 大流行对教师的可用性产生了长期影响”（第 6 页）。这一问题在语言教师方面尤为明显。例如，加拿大沉浸式教学专业人员协会 (ACPI) 和加拿大第二语言教师协会 (CASLT) (ACPI, 2023) 的一项研究显示，加拿大缺少 10,000 名法语沉浸式教学和 FSL 教师。这种短缺在农村和偏远地区尤为明显。对于许多机构和教师培训计划来说，在城市中心以外提供职前教师实习非常昂贵，他们需要更多愿意前往农村和偏远地区监督教师培训生的合格主管。根据联合国 (2020) 的说法，初级教师培训需要进行改革，特别是通过促进教学指导和监督机制的创新。此外，这种改革必须解决语言教师培训和监督适应新数字时代的紧迫性。
H1，2024结果-VEOLIA
●英国市政当局：100％续签率和获胜：例如Camden，Haringey，Sutton，St Albans，Birmingham，Chesterfield，Westminster Council●快速整合我们在德国网络致密化，数量内部化和协同效应的新回收资产：目标2024 EBITDA 3000万欧元€
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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。