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博士程序
ME/ MTECH/ MECA/ MCA/ MSC（计算机科学/电子学）或应用艺术/人体工程学/人体工程学/美术/美术/视觉艺术/心理学/生理学/职业安全和健康/新闻/新闻/大众媒体沟通，或与MABA的两年硕士学位（MBA）（MBA）（MBA）（MBA）（MBA的设计）（MBA）（MBA）（MBA的设计）（MBA）（MBA的设计）（MBA）（MBA）（MBA）（MBA）（MBA的数目）（MA /工程/体系结构/P Lanning/室内设计（10+2+4）年/4年BFA/设计相关领域的公认学位（10+2+4）年（AICTE/UGC批准），汇总或等效的CGPA标记为75％，具有有效的CEED/GATE分数。 或四年设计的本科文凭（NID或等效），在相关领域的研究生资格至少为6.0 cgpa（或55％分数）/一项两年年级的研究生文凭在相关领域的设计（NID/ CEPT或等效）与单位/ GD Art Arta Artak（5年）（至少在5年中）（5年级）（5年级）（5年级）（至少是5年） 55％分数）。 有效的CEED/GATE分数将是首选。ME/ MTECH/ MECA/ MCA/ MSC（计算机科学/电子学）或应用艺术/人体工程学/人体工程学/美术/美术/视觉艺术/心理学/生理学/职业安全和健康/新闻/新闻/大众媒体沟通，或与MABA的两年硕士学位（MBA）（MBA）（MBA）（MBA）（MBA的设计）（MBA）（MBA）（MBA的设计）（MBA）（MBA的设计）（MBA）（MBA）（MBA）（MBA）（MBA的数目）（MA /工程/体系结构/P Lanning/室内设计（10+2+4）年/4年BFA/设计相关领域的公认学位（10+2+4）年（AICTE/UGC批准），汇总或等效的CGPA标记为75％，具有有效的CEED/GATE分数。 或四年设计的本科文凭（NID或等效），在相关领域的研究生资格至少为6.0 cgpa（或55％分数）/一项两年年级的研究生文凭在相关领域的设计（NID/ CEPT或等效）与单位/ GD Art Arta Artak（5年）（至少在5年中）（5年级）（5年级）（5年级）（至少是5年） 55％分数）。 有效的CEED/GATE分数将是首选。ME/ MTECH/ MECA/ MCA/ MSC（计算机科学/电子学）或应用艺术/人体工程学/人体工程学/美术/美术/视觉艺术/心理学/生理学/职业安全和健康/新闻/新闻/大众媒体沟通，或与MABA的两年硕士学位（MBA）（MBA）（MBA）（MBA）（MBA的设计）（MBA）（MBA）（MBA的设计）（MBA）（MBA的设计）（MBA）（MBA）（MBA）（MBA）（MBA的数目）（MA /工程/体系结构/P Lanning/室内设计（10+2+4）年/4年BFA/设计相关领域的公认学位（10+2+4）年（AICTE/UGC批准），汇总或等效的CGPA标记为75％，具有有效的CEED/GATE分数。 或四年设计的本科文凭（NID或等效），在相关领域的研究生资格至少为6.0 cgpa（或55％分数）/一项两年年级的研究生文凭在相关领域的设计（NID/ CEPT或等效）与单位/ GD Art Arta Artak（5年）（至少在5年中）（5年级）（5年级）（5年级）（至少是5年） 55％分数）。 有效的CEED/GATE分数将是首选。ME/ MTECH/ MECA/ MCA/ MSC（计算机科学/电子学）或应用艺术/人体工程学/人体工程学/美术/美术/视觉艺术/心理学/生理学/职业安全和健康/新闻/新闻/大众媒体沟通，或与MABA的两年硕士学位（MBA）（MBA）（MBA）（MBA）（MBA的设计）（MBA）（MBA）（MBA的设计）（MBA）（MBA的设计）（MBA）（MBA）（MBA）（MBA）（MBA的数目）（MA /工程/体系结构/P Lanning/室内设计（10+2+4）年/4年BFA/设计相关领域的公认学位（10+2+4）年（AICTE/UGC批准），汇总或等效的CGPA标记为75％，具有有效的CEED/GATE分数。 或四年设计的本科文凭（NID或等效），在相关领域的研究生资格至少为6.0 cgpa（或55％分数）/一项两年年级的研究生文凭在相关领域的设计（NID/ CEPT或等效）与单位/ GD Art Arta Artak（5年）（至少在5年中）（5年级）（5年级）（5年级）（至少是5年） 55％分数）。 有效的CEED/GATE分数将是首选。ME/ MTECH/ MECA/ MCA/ MSC（计算机科学/电子学）或应用艺术/人体工程学/人体工程学/美术/美术/视觉艺术/心理学/生理学/职业安全和健康/新闻/新闻/大众媒体沟通，或与MABA的两年硕士学位（MBA）（MBA）（MBA）（MBA）（MBA的设计）（MBA）（MBA）（MBA的设计）（MBA）（MBA的设计）（MBA）（MBA）（MBA）（MBA）（MBA的数目）（MA /工程/体系结构/P Lanning/室内设计（10+2+4）年/4年BFA/设计相关领域的公认学位（10+2+4）年（AICTE/UGC批准），汇总或等效的CGPA标记为75％，具有有效的CEED/GATE分数。 或四年设计的本科文凭（NID或等效），在相关领域的研究生资格至少为6.0 cgpa（或55％分数）/一项两年年级的研究生文凭在相关领域的设计（NID/ CEPT或等效）与单位/ GD Art Arta Artak（5年）（至少在5年中）（5年级）（5年级）（5年级）（至少是5年） 55％分数）。 有效的CEED/GATE分数将是首选。ME/ MTECH/ MECA/ MCA/ MSC（计算机科学/电子学）或应用艺术/人体工程学/人体工程学/美术/美术/视觉艺术/心理学/生理学/职业安全和健康/新闻/新闻/大众媒体沟通，或与MABA的两年硕士学位（MBA）（MBA）（MBA）（MBA）（MBA的设计）（MBA）（MBA）（MBA的设计）（MBA）（MBA的设计）（MBA）（MBA）（MBA）（MBA）（MBA的数目）（MA /工程/体系结构/P Lanning/室内设计（10+2+4）年/4年BFA/设计相关领域的公认学位（10+2+4）年（AICTE/UGC批准），汇总或等效的CGPA标记为75％，具有有效的CEED/GATE分数。或四年设计的本科文凭（NID或等效），在相关领域的研究生资格至少为6.0 cgpa（或55％分数）/一项两年年级的研究生文凭在相关领域的设计（NID/ CEPT或等效）与单位/ GD Art Arta Artak（5年）（至少在5年中）（5年级）（5年级）（5年级）（至少是5年） 55％分数）。有效的CEED/GATE分数将是首选。
NAII网站要求，标准和最佳实践v1 NASA临时指令NID 2800.149 NC 1000.56有效
•准确：遵循代理机构的严格流程以验证内容并在发布或编辑Web内容时保护科学完整性。在任何给定的主题上开发一个值得信赖的，权威和最新的真理来源。避免复制内容，以主动增强内容的准确性并减少NASA来源之间的竞争。定期审核较旧的页面，并更新或存档内容不再正确。•完成：通过以一致的设计和用户体验呈现最适合内容和网站访问者的格式的信息，采用受众群体优先的方法。拆除含量筒仓并重组成凝聚力范围的NASA信息体系结构。授权受众可以通过商业搜索引擎，全局导航，站点搜索，内容标签和链接轻松找到相关内容。•公平：确保NASA的Web内容是免费的，并可以为世界上具有Internet连接的任何人提供。维护在辅助技术，移动设备，屏幕尺寸，Web浏览器和带宽速度之间完全访问和可用的网站。使用普通语言与各个年龄段和教育背景的观众分享我们的故事。•及时：发布机构信息，数据，多媒体和其他内容，没有延迟，停机时间或节流服务。允许网站访问者评估内容的年龄和相关性，包括NASA编辑上次更新的内容。
Shiva Ji
•日本日本亚洲青年交流计划的奖学金•2025年1月10日在IISC BANGALORE赢得了Icord'25赢得了最佳研究论文奖。日本和日本大使馆2020年日本摄影大赛•日本国际合作局奖学金访问日本大学•由Lensin在IIT Guwahati的S-PSS＆DE组织的两个星期长的课程•指导了IIT Kanpur的USID Foundation和IIT KANPUR的USID Foundation＆IIT Kanpur'2006年NASA设计竞赛-2002•''In Inigus-in Indy 2; NDBI的IHC，新德里•全印度排名：IIT Bombay进行的CEED-2005年36号•NID Ford Foundation奖学金和NID Ahmedabad奖学金•设计创新中心奖学金来自教育部。印度
混合深度学习网络入侵检测系统基于卷积神经网络和双向长期记忆
摘要 - 在信息和数据是有价值的资产的时代，网络安全已变得至关重要。需要有效的网络入侵检测系统（NID）来保护敏感的数据和信息从网络攻击中。许多研究使用机器学习算法和网络数据集创建了NID，这些数据集无法准确反映实际的网络数据流。增加硬件功能和处理大数据的能力使深度学习成为开发NID的首选方法。这项研究使用两种深度学习算法开发了一个NIDS模型：卷积神经网络（CNN）和双向长期术语记忆（BILSTM）。cnn提取了提出的模型中的空间特征，而Bilstm提取了时间特征。使用两个公开可用的基准数据集CICIDS2017和UNSW-NB15，用于评估模型。所提出的模型在准确性方面超过了先前的方法，在CICIDS2017数据集中，二进制和多类分类的二进制和多类分类达到了99.83％和99.81％。在UNSW-NB15数据集上，该模型分别为二进制和多类分类的精度分别达到94.22％和82.91％。还使用主组件分析（PCA）用于功能工程，以提高模型训练的速度并将现有功能降低到十个维度，而不会显着影响模型的性能。关键字 - 双向长期记忆，卷积神经网络，深度学习，网络入侵检测系统，主成分分析
关于 COVID-19 疫苗的所有问题
有兴趣接种疫苗的人必须在门户网站“Surokkha”（www.surokkha.gov.bd）上注册。可以从安卓或苹果应用商店下载 Surokkha 应用程序进行注册。进入后，单击“注册”按钮并选择注册类型。接下来，必须提供国民身份证 (NID) 号码和出生日期（根据 NID）。没有国民身份证的人目前无法注册，也无法接种疫苗。未满 18 岁的人无法注册。如果信息输入正确，此人的姓名将以孟加拉语和英语显示。之后，必须输入手机号码。需要提及的一些事项包括：此人的职业、是否患有长期疾病或合并症，以及是否从事与 COVID-19 相关的工作。最后，必须输入注册人的当前地址以及他们希望去哪个疫苗接种中心才能完成注册。已登记者将获发一张卡，需打印。接种当天需携带此卡前往接种中心。接种日期将通过短信通知至已登记的手机号码。
发展手册
会议 会议日期和时间可能会发生变化，但定期会议的日期、时间和地点如下： 市议会会议 每月第二个和第四个星期二 工作会议（如有必要）：下午 5:00（通常是星期一或星期二） 常规会议：下午 6:00 市议会厅 200 W. Walker St. 有关我们市议会的信息：http://leaguecity.com/citycouncil 现场直播会议：https://leaguecitytx.new.swagit.com/views/595/live---chambers 存档会议：https://leaguecitytx.new.swagit.com/views/595/city-council 规划和分区委员会会议 每月第一个和第三个星期一 常规会议：下午 6:00 市议会厅 200 W. Walker St. 有关我们规划和分区委员会的信息：http://www.leaguecity.com/pandz 现场直播会议： https://leaguecitytx.new.swagit.com/views/595/live---chambers 存档会议：https://leaguecitytx.new.swagit.com/views/595/planning-zoning 历史委员会会议 每月第三个星期四 例会：下午 6:00 市议会会议厅 200 W. Walker St. 关于我们的历史委员会的信息：http://leaguecity.com/index.aspx?nid=1771 直播会议：https://leaguecitytx.new.swagit.com/views/595/live---chambers 存档会议：https://leaguecitytx.new.swagit.com/views/595/historic-commission 分区调整委员会/建筑和标准委员会会议 每月第一个星期四 例会：下午 6:00 市议会会议厅 200 W. Walker St. 关于我们的历史委员会的信息：http://leaguecity.com/index.aspx?nid=1771我们的分区调整委员会：http://leaguecity.com/index.aspx?nid=1773 现场直播会议：https://leaguecitytx.new.swagit.com/views/595/live---chambers 存档会议：https://leaguecitytx.new.swagit.com/views/595/zoning-board-of-adjustment
Ambicon议程
欢迎来到Mohan的土地；上帝和甘地加维·古吉拉特邦。世界上最高的雕像，182 M的团结雕像讲述了政治家和民族主义。是世界上最长的舞蹈节的庆祝社区精神的代名词 - 充满活力的Navratri，带有Garba的所有荣耀！古吉拉特邦（Gujarati Land）都在思考者和领导人中挑出，是索拉西民俗，库奇音乐，苏拉蒂美食，帕托拉纺织品，巴罗德艺术的所在地。艾哈迈达巴德 - 古吉拉特邦的皇冠珠宝是联合国教科文组织世界遗产城市。这座600年历史的城市植根于文化交流和工艺 - 国家的第一个和finest iim-a，国际风筝节，古吉拉特邦大学，NID，NID，CEPT，ATAL BRIDDE，ATAL BRIDDE，装饰了Sabarmati Riverfront-Riverfront-the the Sabarmati River-Front-and-the Mancther-and-Mand-Mancrance and Mancrance and Hance there。
基于机器学习的网络入侵检测优化云计算环境
摘要 - Cloud Computing是世界各地企业之间的新兴选择，因为它提供了灵感和全球的Web计算机功能作为可自定义的服务。由于云服务的分散性质，安全是一个主要问题。由于入侵者对任何形式的攻击，隐私和安全性都是极大的选择，这是对按需服务成功的重大障碍。网络交通量的大量增加为日益困难和广泛的安全脆弱性开辟了道路。使用传统的入侵检测系统（IDS）防止这些尝试无效。因此，本文提出了一种基于机器学习（ML）模型的新型网络入侵检测系统（NIDS），称为支持向量机（SVM）和极端梯度增强（XGBoost）技术。此外，基于乌鸦搜索算法的高参数优化技术正在利用来优化NID的性能。此外，基于XGBoost的特征选择技术用于提高NIDS方法的分类精度。最后，使用NSL-KDD和UNR-IDD数据集评估了提出的系统的性能，实验结果表明，它的性能优于基线，并且有可能在现代NID中使用。
OSE-IDS：优化的堆叠集合入侵检测...
摘要 - 随着网络犯罪的发展越来越多，智能网络入侵检测系统（NIDS）的存在在网络基础架构中是必不可少的。此外，还有许多挑战面临基于人工智能的NID设计，例如网络流量中的无关功能，罕见的恶意流量示例以及机器学习模型选择和模型的Mypermeters finetuning的努力。这项研究提出了与这些挑战有关的有效NID，以准确检测恶意行为。首先，一种并行混合特征选择方法过滤了最重要的功能。第二，为了解决数据不平衡，我们集成了一项合并的随机下采样策略和合成少数民族过采样技术 - 编辑了最近的邻居技术，以确保对少数派攻击的平衡表示。最后，堆叠的集合分类器包括通过自动化机器学习方法选择的四种最佳基本模型。使用CICIDS2017数据集（用于入侵检测研究的综合基准），我们的方法达到了令人印象深刻的99.76％的令人印象深刻的检测率，从而有效地识别了多数族裔和少数类别。索引术语 - 开为单位，异常检测器，最佳特征选择，不平衡数据集，SMOTE，集合分类器。