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Jawaharlal Nehru技术大学海得拉巴
（i）在此时间表中，任何遗漏或冲突都可以立即告知考试控制者。（ii）即使政府在上述任何日期宣布假期，考试也应像往常一样（iii）校长的学生进行替代主题（S）[未在时间表中显示]代替已通过的主题（S）。有关替代科目的详细信息，请参阅从学术与计划主任收到的通信。
2024年4月NEH Grant Awards .pdf
加利福尼亚大学，河滨大学直接：149,926美元[人文联系实施赠款]项目总监：Dana Simmons；朱利安·艾莉森（Juliann Allison）（共同项目主任）；安·切尼（Ann Cheney）（联合项目总监）； Kim Yi Dionne（共同项目主任）； Analisa Flores（共同项目主任）；凯瑟琳·古迪斯（Catherine Gudis）（共同项目主任）； Covadonga Lamar Prieto（共同项目主任）； Chioun Lee（共同项目主任）； Bronwyn Leebaw（共同项目主任）； Tanya Nieri（共同项目主任）；艾伦·里斯（Ellen Reese）（共同项目主任）；杰德·萨瑟（Jade Sasser）（共同项目主任）； Jennifer Syvertsen（共同项目主任）； Chikako Takeshita（共同项目主任）项目名称：在社会，环境和健康公平项目描述中建立本科学位：一个为期三年的项目，旨在开发和实施两个新的跨学科本科学位课程，以新的社会，环境和健康公平部门：全球和全球和社区卫生中的环境研究和BA的文学学士学位。圣地亚哥
基于迁移学习的深度 CNN 范式设计用于脑肿瘤分类 NEHA BHARDWAJ、MEENAKSHI SOOD、SS GILL
摘要：脑瘤是一种致命疾病，导致全球死亡。现有的用于检测脑瘤的神经影像学方法是侵入性的，并且存在观察者偏见。使用复杂人工智能技术的自动 CAD 框架减少了人为干预，可以有效处理大量数据。使用机器学习技术的自动 CAD 框架需要使用耗时且容易出错的手动特征提取程序。深度学习技术涉及自动特征提取；因此，可以快速获得可观的分类结果。然而，从头开始训练 DL 模型需要投入大量的时间、金钱和大量数据集，这在医学领域很难实现。因此，权衡是利用 VGG16、VGG19、AlexNet 等经过充分学习的模型来设计一种用于脑瘤分类的新框架。本文旨在通过迁移学习对预训练的 VGG16 架构进行微调，以开发基于 CNN 的深度学习框架，用于脑瘤检测。采用迁移学习技术的设计框架可以在更短的时间内以更少的数据获得更好的结果。使用迁移学习对脑 MRI 图像进行脑肿瘤二元分类，准确率达到 97%。训练和验证准确率分别为 100% 和 97%，共 30 个时期。分类损失低至 0.0059%，运行时间为 32ms/步，远低于现有模型。关键词：- 卷积神经网络、深度学习、计算机辅助诊断、分类、超参数调整、磁共振成像。
Motilal Nehru College
在其历史的宏大叙述中，印度站在一个变革性的十字路口。本世纪将见证印度在全球意义和发展方面的显着上升。目前，印度是世界第五大经济体，到2027年有望成为第三大经济体，根据国际货币基金组织预测，GDP超过5万亿美元。到2047年，印度标志着一百年的独立性，不仅在经济上，而且在技术创新，可持续发展，社会公平和文化丰富性方面都将成为一个强国，共同标记了一个完全发达国家的属性 - 一个真正的维克西特·巴拉特（Viksit Bharat）。
名称：S。Parthasarathy博士出生日期：02-03-1963 Age
同行评审期刊中的出版物：（总论文是1073，h-index为18，而i10-Index是22））in 08-12-202343。绿色合成的COFE 2 O 4纳米颗粒，用于使用可见光暴露R. Kavitha，K。KrishnaVeni，S。Agalya，Suresh Sagadevan，L.C。评估光催化研究。Nehru Ceramics International（审查）（影响因素5.2）42。增强了壳聚糖的光催化和超声催化性降解3纳米复合材料，用于对新兴污染物的环境修复K. Krishna veni，R。Kavitha的环境修复，是Fatimah，是Fatimah，Suresh Sagadevan，L。C. Nehru nehru Inhru inhru Intheric Intaric Chemensigation Communications 158（3.8）158（2023）。氧化铜和氧化镍纳米颗粒对抗菌活性的废水回收和评估S. agalya，K。KrishnaVeni，R。Kavitha，Suresh Sagadevan，L.C。nehru无机化学通信（审查）40。综合和制造HAP从鱼秤废物中形成骨骼等效的P. Venkatraman，Rajisha Rajan，C.S。Sureka，L.C。 Nehru核和粒子物理学会议论文集336-338（2023）54-61（影响因子0.42）39。 壳聚糖/锡氧化物纳米复合材料的有效光催化活性用于环境修复Sureka，L.C。Nehru核和粒子物理学会议论文集336-338（2023）54-61（影响因子0.42）39。壳聚糖/锡氧化物纳米复合材料的有效光催化活性用于环境修复
E-Magazine，Nehu，Tura校园 1：fcf〜fcr〜q〜til（直到 b''
BIRAC与农村发展和农业生产部（RDAP）合作的Nehu Tura校园的Biotest Biocumuumuumuubator（B3I）设施（RDAP）与16个农村企业家进行了动手培训计划。他们还组织了两天的网络研讨会“发酵：微生物，免疫和健康的相互作用”。计算机应用系还与Tezpur University DST-TEC中心的Nayan Moni Kakoty协调员Nayan Moni Kakoty教授组织了特别演讲。此外，英语nehu教职员工助理教授Namrata Pathak博士被选为享有声望的Charles Wallace奖学金。博士Crystal Cornelious D. Marak被提名为新德里Sahitya Akademi总理事会的国家。与此同时，我再次祝贺整个E-Magazine委员会的真诚努力，记录了Nehu Tura校园的成就。
R22 M.Tech. ECE JNTUH 贾瓦哈拉尔·尼赫鲁......
1. 揭示使用 FPGA 的设计方法。2. 深入了解故障模型。3. 了解用于故障检测的测试模式生成技术。4. 设计时序电路中的故障诊断。5. 通过案例研究了解流程设计。单元 - I 可编程逻辑器件：可编程逻辑器件的概念、SPLD、PAL 器件、PLA 器件、GAL 器件、CPLD 架构、FPGA FPGA 技术、架构、virtex CLB 和切片、FPGA 编程技术、Xilinx XC2000、XC3000、XC4000 架构、Actel ACT1、ACT2 和 ACT3 架构。 [教材-1] 第二单元 用状态图和状态表分析和推导时钟时序电路：时序奇偶校验器、信号跟踪和时序图分析-状态表和状态图-时序电路的通用模型、序列检测器的设计、更复杂的设计问题、状态图构建指南、串行数据转换、字母数字状态图符号。多时钟时序电路的需求和设计策略。[教材-2] 第三单元 时序电路设计：时序电路的设计程序-设计示例、代码转换器、迭代电路的设计、比较器的设计、控制器 (FSM) - 亚稳态、同步、FSM 问题、流水线资源共享、使用 FPGA 的时序电路设计、时序电路的仿真和测试、计算机辅助设计概述。 [教材-2] 第四单元故障建模和测试模式生成：逻辑故障模型、故障检测和冗余、故障等效性和故障定位、故障主导性、单个故障卡住模型、多个故障卡住模型、桥接故障模型。通过常规方法、路径敏感化技术、布尔差分法、KOHAVI 算法、测试算法-D 算法、随机测试、转换计数测试、签名分析和测试桥接故障对组合电路进行故障诊断。[教材-3 和参考文献 1] 第五单元时序电路中的故障诊断：电路测试方法、转换检查方法、状态识别和故障检测实验、机器识别、故障检测实验设计。[参考文献 3]