In partnership with the World-Wide Fund for Nature (WWF) and Uganda National Renewable Energy and Uganda National Renewable Energy and Energy Efficiency Alliance (UNREEEA) , Finding XY facilitated a successful Finance Readiness Training which saw participation from 26 renewable energy companies, each building capacity to secure and manage external financing – a critical step in accelerating renewable energy investment in Uganda.该计划为公司提供了清洁烹饪,太阳能,沼气,生物量和可再生能源技术的生产性使用,为他们提供业务计划,财务预测和俯仰甲板。
我们工作所在州内外的主管政府机构、组织。此外,如果该组织/公司的任何合伙人/董事被列入黑名单或有任何刑事案件,我们的报价将不予考虑。在以后的任何时候,如果发现此信息是虚假的,马哈拉施特拉邦能源开发署科尔哈普尔分部办公室的分部总经理可以立即终止所分配的合同。6. 我们未因欺诈、不诚实或道德问题被印度法院判有罪
*195)和区域C 0。在这种方法中,所有30个AH&vs的区域都可能不涵盖,但总体总数将涵盖总项目的15%。另外,如果应为样本中的每个区域中的每个地区占用样本量的15%,作为样本。for ex:Angul在3年内完成了36个项目,6个项目完成了3年以上,44个项目已发行但未完成。Angul的样本量为86(36+6+44)的15%,即13。在总共86个项目中,如果Angul有40个Agri项目,20个AH&vs项目12个渔业项目,14个HORTI项目0个部门项目。在Angul中进行调查的样本分布将为Agri -7(13* 40/80),AH&S -3(13* 20/80),渔业2(13* 12/80),Horti -2(13* 14/80)和间部门-0。在这种方法中,我们可能会错过覆盖某些部门的覆盖,但是所有地区都将被涵盖,请建议用于样本量估计的方法。16背景:表1:扇区明智的整体Mkuy进度(01.06.2018-31.03.24)组合所有部门的项目总数为1951年。
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/-
第一单元(15小时)社区健康与营养-健康-定义,社区健康概念-生物医学,生态,心理和整体,健康决定因素,健康指标流行病学-定义,流行病学研究方法-回顾性研究,前瞻性研究,病例对照研究,队列研究,随机对照试验,非随机对照试验。第二单元(15小时)营养的公共卫生方面-蛋白质能量营养不良,感染与PEM的协同作用,碘缺乏症,缺铁性贫血和氟中毒。职业健康危害-物理,化学和生物危害-流行情况,预防和控制;医院,纺织,铸造,农业和辐射工业中的危害:控制措施和法律规定。第三单元(15小时)社区营养状况评估-体格测量,临床检查,生化估计,生物物理方法;生命统计数据和生态因素;功能评估,饮食调查营养教育-大众传播辅助,小组传播;确定、选择、实施和评估社区营养教育计划。
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/ -
Figures 1.1 The brain from above 9 1.2 The hills and valleys of the cerebral cortex 10 1.3 The lobes of the brain 11 1.4 The subcortical brain 12 1.5 Navigating the brain 13 1.6 Understanding the language of navigation 14 1.7 Structure of a neuron 16 1.8 Brain scanner 20 2.1 A zygote 28 2.2 An embryoblast 28 2.3 The early embryo 30 2.4 Myelin sheath 31 2.5 The brain doubles in size in the first year of life 32 2.6 Baby playing 35 3.1 Kanizsa cube 45 3.2 Concave half frame wire cubes 46 3.3 Object permanence 49 3.4 Example of rule-based card sorting stimuli 56 4.1 Pregnant mothers and young babies need a healthy diet to thrive 64 4.2 Junk food consumption often increases in adolescence 69 4.3 Smoking during pregnancy is known to harm the developing foetus 72 4.4怀孕期间喝酒会影响婴儿的长期发展
讨论了在空间各个区域遇到的环境对几种工程材料的定量效应。在空间真空中,镁的升华在升高的温度下;锌和镉在普通温度下。大多数其他工程师将不受真空影响,除了略微的表面粗糙。在有机物,多硫化物,纤维素,丙烯酸酯,聚氯乙烯,新prene以及一些尼龙,多酯,环氧脂蛋白,聚氨酸酯和醇酸酯中,在真空中的温度相当低的温度下分解。聚乙烯,聚丙烯,大多数氟化合物和硅树脂在250'C以下的真空中不会显着分解。除了增塑材料外,没有明显的升华或分解,在真空中的工程临时损失显着损失。同样,在1个大气处的气密墙的墙壁逃脱也不会引起人们的关注。
