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质量改进计划 (QIP)
• 通过提供硕士学位和博士学位课程的入学机会，为学位级工程院校的教师提供提高资质的机会。 • 在 QIP 中心组织短期课程，为各个新兴技术和研究领域的教师提供服务。 • 课程开发小组活动有助于改善课堂教学和学习。这些活动由印度理工学院和印度理工学院的 11 个主要 QIP 中心开展。在被认可为次要 QIP 中心的机构中，也提供硕士学位和博士学位课程的入学机会（在选定领域）。根据该计划，来自全国各地工程院校的大量教师攻读了硕士学位和博士学位课程。这些活动旨在通过提高各个工程院校教职员工的资质来提高技术教育的标准和质量。过去，主要 QIP 中心还设立了课程开发小组，以提高该国技术教育的有效性。其活动包括课程开发和修订或编写专著、教科书、教师手册、教学辅助工具和其他资源材料、考试改革、组织机构间项目、研讨会、讲习班和小组讨论、开发教育技术、创建正式和非正式培训方法、残疾人技术教育等。各大 QIP 中心还组织了许多短期课程，以造福全国工程院校的教职员工。以下 QIP 网站将为您提供有关该计划以及申请硕士学位/博士学位的要求和程序的必要信息。课程：www.aicte-India.org、http://cce.iisc.ernet.in、www.qip.iitb.ac.in、http://cepqip.iitd.ac.in、www.iitg.ac.in/cet/qip.html、www.iitk.ac.in/qip、www.cep.iitkgp.ac.in/qip、www.iitm.ac.in/qip、www.iitr.ac.in/qip、www.iitbhu.ac.in/qip。各中心提供的学科和专业的详细信息列在网站上，也可在招生手册中找到，以便您做出适当的选择。QIP 不再支持 M.Tech 学位课程。提交申请的在线门户将于 2022 年 3 月 1 日（星期二）开放。在线提交申请的截止日期为 2022 年 3 月 31 日（星期四）。请注意，提交申请纸质副本的截止日期（只需提交一份原件）为 2022 年 4 月 11 日（星期一）。必须提交在线申请和纸质申请。纸质副本应发送至：QIP 首席协调员、外联副院长（CE&T/IoE）、IIT Kharagpur-721302、西孟加拉邦。
混合模式教师发展计划...
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。
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) 由加拿大省级
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。
PCODR专家审查委员会最初建议CADTH PAN-CANADIAN肿瘤药物评论（PCODR）由加拿大省和
PCODR专家审查委员会初步建议是加拿大潘纳德肿瘤学药物评论（PCODR）是由加拿大省和领土卫生部（除魁北克除外）建立的，以评估癌症药物治疗，并提出建议指导药物补偿决定。PCODR过程通过查看临床证据，成本效益和患者观点来评估癌症药物的一致性和清晰度。在考虑到合格的利益相关者的反馈意见后，Cadth专家审查委员会（PERC）将提供最终建议。必须根据Cadth网站上可用的Cadth Pan-Canadian肿瘤药物评论提供反馈。最终建议将在Cadth网站上发布，并将取代此初步建议。
在线教师发展计划（FDP）...
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/ -
3510-33 商务部局...
该文件计划于 2025 年 1 月 16 日在《联邦公报》上公布，并可在线查阅：https://federalregister.gov/d/2025-00592 和 https://govinfo.gov
计费代码：3510-33商务部...
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
面向未来的电力市场设计建议
本报告编写框架内的项目得到了以下 CERRE 成员组织的支持和/或投入：ARERA、EDF、Ei、Enel、Norsk Hydro、Ofgem、PPC、Terna、UREGNI。但是，他们对本报告的内容不承担任何责任。本 CERRE 报告中表达的观点仅代表作者个人观点，不代表他们所属的任何机构。此外，它们不一定与 CERRE、任何赞助商或 CERRE 成员的观点相对应。推荐引用：Pollitt, M.、von der Fehr, N.、Banet, C.、Le Coq, C.、Willems, B.、Bennato, AR 和 Navia, D.，《面向未来的电力市场设计建议》，欧洲监管中心 (CERRE)，2022 年。
人才分析与策略 (B8590) 夏季...
课程描述 战略就是了解公司业绩的驱动因素。本课程延续核心战略制定课的讨论——但重点关注影响战略成功的内部、管理和组织因素。特别是，本课程是关于公司业绩的人力资本决定因素。在商业和创新的前沿，新想法及其执行都关键依赖于战略人力资本。麦肯锡或贝恩等精英咨询公司，谷歌、亚马逊和 Facebook 等科技公司，或高盛等金融公司，都走在了大力投资人力资本作为竞争优势来源的前沿。 人力资本分析以及人力资本如何在各种环境中用作战略工具。这些公司利用分析策略来加强人事管理——一套称为人力分析的策略和技术。本课程讲述人力资本作为战略优势的来源，以及公司、顾问、高管、银行家和技术人员如何利用经验数据来巩固和发展他们的优势。本课程还重点介绍人员分析与企业和行业竞争优势（即战略）之间的关系。我们将研究行业和组织特征，并根据企业的竞争优势重点研究其人员战略。本课程的一个重要部分是负责任和合乎道德地使用这些新技术。在人员决策中使用数据引发了有关隐私、算法偏见、自我实现预言和社会影响的问题。对这些问题的视而不见不仅会引发道德问题，还会破坏股东价值和副业。我们的课程主要通过讨论案例和文章以及技术、银行和咨询业高管的客座讲座进行。无需了解 MBA 核心以外的高级分析方法。少量数据作业可以在 Excel 中完成。
在线教师发展计划 (FDP) ...
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/-