博士BR Ambedkar国家理工学院于1987年成立为区域工程学院,并在2002年10月17日在新德里人力资源发展部的敬业中,被印度政府授予国家技术研究院(视为大学)。现在,印度政府政府在人力资源发展部已宣布该研究所为2007年议会法案中的“国家重要性”。该国有大量知名的工业房屋访问该机构,并选择最后一年的学生作为工程师/管理学员。作为美国国立技术研究院(NIT)之一,该研究所有责任在工程,技术和科学领域提供高质量的教育,以为该国培养有能力的技术和科学人力。该研究所在工程,技术和科学的几个学科中提供了BTECH,MTECH,MSC,MSC,MSC,MBA和PHD计划。有关更多信息:http://www.nitj.ac.in
研究论文及其章节的主题围绕DNSSEC协议的安全性及其对在线隐私的影响。该研究深入研究了域名系统(DNS)的复杂性,探索其基本工作,层次结构以及DNS根服务器的作用,以及负责托管13个DNS根服务器的实体。本文还研究了各种DNS攻击,包括DNS欺骗,中间攻击,DNS缓存中毒和DNS劫持,阐明了DNS基础架构中的脆弱性。研究的很大一部分致力于DNSSEC(域名系统安全扩展)的描述,强调了其在DNS区域内的重要性和功能。这包括对DNSSEC背后的机制的分析,例如RRSIG,区域签名键(ZSK),DNSKey和钥匙签名键(KSK),以及有关特定DNS区域中信任建立的讨论
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。•张量流/keras/pytorch/jupyter和colab的基础知识。•CNN架构用于计算机视觉,生物特征和医学成像实现。•IOMT,AI/IOT用于医疗保健监测,精密农业,医疗诊断,工业应用。•用于生物医学成像,CT扫描/MRI/X射线图像分析,眼底和医学图像分类的AI/ML。•活动识别,对象检测/跟踪算法(例如Yolo等),诸如UNET等分段算法等。•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。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/ -
2019冠状病毒病(COVID-19)是由严重急性呼吸综合征冠状病毒2(SARS-CoV-2)引起的全球大流行。在严重的COVID-19病例中观察到“细胞因子风暴”,即血流中促炎性细胞因子水平升高。通常,炎性囊泡中含有吡啶结构域3的核苷酸结合寡聚结构域样受体(NLRP3)的激活会诱导细胞因子产生,作为对病毒感染的炎症反应。最近的研究发现糖尿病患者的坏死感染严重程度增加,来自多个国家的数据显示,患有糖尿病等慢性代谢疾病的人的坏死发病率和死亡率更高。此外,COVID-19还可能使感染者易患高血糖。因此,在本综述中,我们探讨了糖尿病炎症囊泡中的NLRP3与COVID-19的潜在关系。相比之下,我们回顾了SARS-CoV-2感染激活炎症囊泡中NLRP3的细胞/分子机制。最后,我们提出了几种有前景的针对炎症囊泡中NLRP3的抑制剂,旨在为临床管理糖尿病合并非冠状肺炎患者的NLRP3靶向药物提供依据。
在 20 世纪 60 年代和 70 年代,许多被认为是可以接受和无害的生活方面现在已经变得不可接受和有害 - 而大型火箭级撞击月球肯定是这一演变的一部分 - 但第四条对“任何必要的设备或设施”的广泛接受是一个过于宽泛的定义。该条款不仅允许对“和平”一词进行广泛的解释,而且还要求对“必要”进行定义。例如,我们是否允许永久性破坏月球表面的采矿设备的操作?如果允许,破坏程度如何:用普通肉眼观察;通过普通业余望远镜观察;还是从 100 公里的月球轨道观察?
文章标题:抗击 COVID-19:人工智能技术与挑战 作者:Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构:毕业于杜比克大学,联系电子邮件 ID:Patelnikhilr88@gmail.com[1],IEEE 会员,毕业于 Technocrats Institute of Technology,联系电子邮件 ID:sandeep.trived.ieee@gmail.com[2],尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id:0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件:sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息:本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/,允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制,前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明:本文为预印本,尚未经过同行评审,正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI:10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布:2022 年 7 月 25 日 关键词:COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控
1 资料来源:截至 2024 年 2 月的欧睿国际数据,国际预测,基于实际值和估计值;固定汇率。时尚数据包括服装和鞋类、箱包和行李箱、珠宝和手表。欧洲(不包括俄罗斯)数据含销售税;2 包括 2020 年发行的可转换债券的收益
