关于FDP:有关人工智能(AI)的教师发展计划(FDP),用于计算机视觉,医学成像应用将帮助教育者和研究人员了解AI基础知识及其如何应用于具有多个安全应用的医学成像技术。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:针对计算机视觉应用程序的最新实施介绍。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和基于DL的其他架构及其应用。用于计算机视觉,生物特征和医学成像实现的深度学习体系结构。医学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等分段算法等使用张量流/Pytorch识别人类活动/动作/生物识别。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。
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。
pCODR 专家审查委员会 (pERC) 最终建议 CADTH 泛加拿大肿瘤药物审查 (pCODR) 由加拿大各省和地区卫生部(魁北克省除外)设立,旨在评估癌症药物疗法并提出建议以指导药物报销决策。pCODR 流程通过查看临床证据、成本效益和患者观点为癌症药物的评估带来一致性和清晰度。pERC 最终建议在考虑了合格利益相关者的反馈后,pERC 成员认为已满足将初步建议及早转换为最终建议的标准,无需 pERC 重新考虑。此 pERC 最终建议取代了 pERC 初步建议。
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/-
对课程学生的评估是一个持续的过程,基于他们在课堂作业期末考试 (CWS)、期中考试 (MTE) 和期末考试 (ETE) 中的表现。课堂作业期末考试应包括测验、辅导、家庭作业、学期论文、研讨会、突击考试/课堂考试/选择题考试/开卷考试/小组活动等,并可由课程讲师/协调员根据其课程计划在学期期间进行。实验课程将有实践期末考试 (PRS),例如实践、实地工作等,以及实践期末考试 (PRE)。课程协调员应在课程开始时宣布每个部分的分数权重分配。将有一次为期一个半小时的期中考试。期末考试 (ETE) 和实践期末考试的持续时间
直流电机:类型、发电机的 EMF 方程和电动机的转矩方程、直流电机的特性和应用;三相感应电机:类型、运行原理、滑差转矩特性、应用;单相感应电机:运行原理和启动方法介绍、应用。三相同步电机:交流发电机和同步电机的运行原理及其应用。
Joy Masinde(45岁)是肯尼亚高等法院的倡导者19年。她是EACLJ东非法律与正义中心的执行董事,她在过去十年中担任过这个职位。以前,姆迪沃女士曾是肯尼亚基督教律师奖学金的法律援助分支机构Clear Kenyy的基督教法律教育援助和研究的执行董事。在加入民间社会之前,姆迪沃女士与肯尼亚司法机构合作了六年,从地区治安官开始,在高级居民裁判官的职位上升至公共服务。她目前在几个董事会中任职,包括肯尼亚福音派联盟,肯尼亚学生基督教奖学金和拯救教会国际委员会。Mdivo女士是肯尼亚律师协会的成员,此前她曾担任肯尼亚律师协会内罗毕分会的理事会成员。她是肯尼亚基督教专业论坛,肯尼亚基督教律师奖学金的成员。她是内罗毕大学的法律学士学位,目前正在国际领导力的领导力硕士
本综合版 NDPIII 计划实施行动计划 (PIAP) 概述了 NDPIII 计划的关键要素,即计划本身、子计划、目标、干预措施、产出、行动以及 MDA 和 LG 将实施的每项活动的牵头和其他实施 MDA。它提供了政府为实现第三个国家发展计划 (NDPIII) 2020/21 – 2024/25 的目标而将投入的财政资源的估计数。它还整合了实施所有 18 个计划实施行动计划 (PIAP) 行动所需的财政资源。资源按计划和负责实施的 MDA 和 LG 分类。