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
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。
该文档计划于2010年1月16日在联邦公报上发布,并在https://federalregister.gov/d/2025-00542上在线提供,并在https://govinfo.gov
对于我们地区和国家来说,这是一个重要的时刻,因为我们要应对高度复杂的挑战,这些挑战需要新的多学科方法和工作方式。我们有机会走在“澳大利亚制造”新时代的前沿。我们的商业化战略将有助于确保我们最大限度地为我们的地区带来利益,利用我们的优秀人才和合作伙伴在猎人谷、中央海岸和其他地区创造的解决方案。
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。
人工智能和机器学习在电力系统、电力电子、高压直流输电、微电网、FACTS 补偿输电线路保护、智能电网、电力系统保护、基于人工智能的负荷预测、医学信号和图像处理、电力系统中的人工智能应用、生物信息学、脑机接口、语音处理、深度学习、控制系统、机器学习、电池管理系统、电力电子、电力驱动、光伏逆变器、电动汽车、电池管理和电动汽车传动系统、电力电子、并网光伏逆变器、电力驱动、智能电气和电子设备、有源配电系统、混合可再生能源系统、能源管理、微电网和智能电网
证券交易所的优势是证券交易所货币市场工具的限制 - 通知,定期货币,T账单,CPS,CDS等经济部门政府的最新发展,以重组PSB的RBI规则和对同行的监管(P2P)贷款在国内有系统重要的银行