根据提交 MO28047 (PERUSE) 研究最终临床研究报告的 RSI,此版本 (V 13.1) RMP 已更新为 MO28047 (PERUSE) 研究的完成状态:一项多中心、开放标签、单组研究,研究帕妥珠单抗联合曲妥珠单抗和紫杉烷用于 HER2 阳性晚期(转移性或局部复发性)乳腺癌患者的一线治疗。本研究的临床研究报告 (CSR) 应作为 II 类变体与本 RMP 一起提交。
该文件计划于 2025 年 1 月 29 日在《联邦公报》上公布,并可在 https://federalregister.gov/d/2025-02003 和 https://govinfo.gov 上查阅。
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。
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。使用张量流/ Pytorch识别活动/生物识别。使用张量流/ Pytorch识别活动/生物识别。CNN架构用于计算机视觉,生物特征和医学成像实现。AI/IOT用于医疗保健监测,精确农业,医学诊断,工业应用。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(例如Yolo等),诸如UNET等分段算法等张量流/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。使用Python/Matlab的动手会话。CV和AI算法在硬件平台上实现,例如Jetson Nano,TX2和Pynq等。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/ -
Yuliia Kostynets 1,Valeriia Kostynets 2 1 理学博士(经济学),副教授,市场营销、经济学、管理学和管理学系教授,国家管理学院国际副校长(乌克兰基辅),德国杜塞尔多夫海因里希海涅大学工商管理系客座研究员,特别是市场营销;电子邮箱:yulia.kostinets@gmail.com,ORCID:https://orcid.org/0000-0001-6427-675X 2 理学博士(经济学),副教授,瓦迪姆·赫特曼基辅国立经济大学管理系副教授,乌克兰基辅,德国杜塞尔多夫海因里希海涅大学工商管理系客座研究员,特别是市场营销;电子邮件:valeriya.kostynets@gmail.com,ORCID:https://orcid.org/0000-0002-4222-7620 引用:Kostynets, Y., & Kostynets, V. (2023)。当代风险与挑战背景下的可持续商业发展。经济学、金融与管理评论,4-12。https://doi.org/10.36690/2674-5208- 2023-1-4 收稿日期:2023 年 3 月 10 日 批准日期:2023 年 3 月 29 日 发表日期:2023 年 3 月 31 日
2020 - 2025年入学率管理的战略招聘计划年度入学和招聘计划是组织概念,是一套系统的活动,使学院和大学能够对他们的入学人数产生更大的影响。由战略规划研究组织,并在机构研究,入学管理活动的支持下,涉及学生学院的选择,向大学,学生保留和学生成果的过渡。对这些过程的研究指导了校园实践,招募,父母关系,外部奖学金,保留率,经济援助以及与入学率相关的其他领域。西弗吉尼亚大学帕克斯堡的愿景将成为该地区的主要学院,以高质量的教育,授权学生权能,劳动力合作和社区参与而受到认可。制定招生和招聘管理计划已被确定为帕克斯堡西弗吉尼亚大学(WVU-P)的战略计划目标。该战略招聘计划(SRP)的基础是该学院对其愿景的奉献精神和建立强大的入学基金会的奉献精神,并支持对新大学范围的新战略计划的支持,以作为此过程的下一步制定,并在最终确定后从本文档中流动。目的该SRP的目的是创建一种系统的方法来稳定过去十年中长期下降的入学率下降,这一下降将在长期以来对机构造成毁灭性的损害,并开始在入学人数中建立可持续的增长。2019年秋季和2020年春季的入学数据表明,稳定入学的强烈趋势是根据早期大学的成功而发生的,因此该SRP将基于短期成功,同时意识到该机构必须专注于招募和招募更多全职(FTE)。该SRP将概述要采取的具体步骤,以建立校园范围内的招聘和保留心态的基础,以改善入学率和社区关系,并进入2020 - 2025年战略计划的实施。* *这是一份活生生的文件,可以根据与大学需求保持一致的修正和更新。指导原则以下原则是该战略招聘计划的根源,并与当前的WVU-P的使命,愿景和哲学保持一致。这些指导原则将在实施SRP的实施中很明显,因为它代表了对WVU Parkersburg的学生和学生成功的承诺。
该文档计划于20124年3月1日在联邦公报上发布,并在https://federalregister.gov/d/2024-04382上在线提供,并在https://govinfo.gov