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数据词引入了NRF 2025
Datalogic很高兴欢迎NRF与会者访问Booth＃5639，他们可以在AI驱动的解决方案和扫描边缘技术中体验最新的进步。我们的专家团队将在现场展示这些智能解决方案如何改变当今快节奏的世界中企业运作的方式。不要错过这个机会来了解数据质量如何塑造零售及以后的未来。
s.v.国家技术学院...
机器学习（ML）和加速计算在近年来取得了显着的进步，改变了行业并塑造了技术的未来。在机器学习中的进步，例如深度学习和生成模型，启用了准确的数据分析以及从医疗保健到自动驾驶汽车的应用中的类似人类的相互作用。由CUDA和OPENMP提供支持的加速计算增强了计算硬件解决大规模现实世界问题的功能。通用图形处理单元（GPGPU）经过精心开发，可以提供加速计算来解决各种机器学习相关任务。可以通过利用GPU和处理器芯片中多个处理核心的功率实时解决许多计算问题。这个短期培训计划可帮助参与者使用机器学习和加速计算来解决与不同计算领域有关的知识。
基本微生物学-MLD
（学分：理论3）（教学时间 - 4）课程目标：了解微生物学的基础知识并了解环境中的作用。提供对微生物世界，微生物的基本结构和功能，代谢，营养，其多样性，生理学以及与环境和人类健康的关系的基本理解。具有隔离和操纵条件的实用技能。确保学生了解微生物的结构和功能。单元 - I（10小时）微生物多样性：微生物学，历史和微生物学范围，一般特征和分类的古细菌，细菌，真菌，藻类，原生动物，病毒，病毒和王室的基础。原核生物和真核生物之间的差异。单位II（15小时）细菌的超微结构：细胞结构 - 细菌及其生物合成的细胞壁，细胞包膜 - 胶囊和粘液层，细胞附加物 - pili，鞭毛，鞭毛和脂肪，细胞膜，细胞膜，包含体，质粒DNA和质子DNA和染色体和染色体DNA。细菌遗传学 - 结合，转导（广义和专业化）和转化。单位-V（10小时）微生物控制：灭菌，消毒，反杂质，熏蒸。物理控制：温度（潮湿的热量，高压灭菌，干热，热空气烤箱和焚化炉），干燥，渗透压，辐射，紫外线，电力，超声波，超声波波，过滤。化学控制：防腐剂和消毒剂（卤素，酒精，气态灭菌）课程学习结果（CLO）：学生将能够1。2。单元-III（15小时）显微镜：染色 - 染色（简单和微分）显微镜的原理和类型 - 光学显微镜（明亮场，暗场，相位对比，荧光显微镜）和电子显微镜的原理，原理和申请营养类型，培养基类型的制备，微生物的培养，微生物生长曲线，病毒复制：裂解和裂解性周期，微生物的隔离，保存和维持微生物，有氧和厌氧的细菌培养，生物效应以及生物因素的作用以及生物因素对生长的生长。定义了微生物学的科学，其发展和在人类福利中的重要性。描述自发产生的历史概念以及执行
从新冠疫苗接种计划中吸取的教训
CCA 成立于 1898 年，是英格兰、苏格兰和威尔士大型药店运营商的行业协会。CCA 会员包括 ASDA、Boots、Morrisons、Pharmacy2U、Rowlands Pharmacy、Superdrug、Tesco 和 Well，这些公司共拥有和经营着约 5,500 家药店，占据了近一半的市场份额。CCA 会员在各种地点和环境中提供广泛的医疗保健和健康服务，并且每年分发 5 亿份 NHS 处方药。CCA 代表其会员的利益，并将他们独特的技能、知识和规模汇集在一起，造福社区药店、NHS、患者和公众。
在线教师发展计划 (FDP) ...
关于 FDP：这个关于医学成像和信号处理应用的人工智能 (AI) 教师发展计划 (FDP) 将帮助教育工作者和研究人员了解 AI 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信号处理技术。参与者将探索机器学习和深度学习概念，重点是将 AI 用于医学成像和信号处理技术，这有助于诊断、医疗保健、农业、零售和监控系统。AI 在图像/信号处理中起着关键作用，它基于面部识别、虹膜识别、指纹分析和语音识别实现准确而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不同算法的 AI 的实用技能。到课程结束时，参与者将准备好将 AI 工具集成到他们的工作中，提高他们使用现代技术进行教学和解决安全挑战的能力。这将通过提高参与者在这些关键领域的专业知识和教学能力而使他们受益。主要课程内容： 图像处理、计算机视觉、生物医学信号处理、生物医学信号分类、信号处理技术和医学图像分析应用简介。 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。 用于生物医学信号处理、计算机视觉、语音处理和医学成像实现的 CNN 架构。 用于医疗保健、脑机接口、医学诊断、生物识别、情绪识别、活动识别的人工智能。 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。 用于信号处理应用的 AI/ML、EEG/ECG 信号处理、ECG、EEG 和 PPG 信号分析、异常检测。 用于医学信号/图像数据分类的 AI/ML，各种医学图像分析和应用。 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。 案例研究，使用 Python/MATLAB 的动手实践课程。主持本课程的教师：本课程将由 NIT Warangal 的教师主持；来自 IIT/NIT/IIIT 相关领域的学者将受邀在本课程中授课。预计行业演讲者也将作为课程的一部分授课。注册费详情：教师和研究学者 750 卢比/- 行业参与者 2250 卢比/-
在线教师发展计划 (FDP) ...
关于 FDP：5G/6G 通信和信号处理应用的人工智能 (AI) FDP 重点介绍人工智能在 5G/6G 通信和信号处理领域的影响。AI 技术广泛应用于许多应用，例如基于 5G/6G 的无线通信、信号处理、生物医学图像处理、计算机视觉、自然语言处理等。本课程将介绍 AI 的基础知识和研究领域，以及其在 5G/6G 通信和信号处理中的应用。它将有助于提升印度各工程院校教职员工的专业知识和能力。专家涵盖了一系列当代计算主题，并提供强大的理论基础，并培养批判性分析和实践技能。该 FDP 旨在传授知识并培训 AI 工程方面的基础知识以及对最近使用 5G/6G 进行通信和使用 AI 的信号处理应用的见解。主要课程内容： 图像处理、计算机视觉、信号分类、统计信号处理、信号处理技术和基于 5G/6G 的无线通信技术和应用的简介。 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。 用于信号处理、计算机视觉、语音处理和 5G/6G 通信系统的 CNN 架构。 电路设计中的 AI、天线系统设计中的 ML/DL、软件定义无线电、认知无线电中信号处理的机器学习。 MIMO 系统、系统设计中的去耦电路、双工系统、mWave 通信。 ISAC、无人机通信、5G/6G 通信技术、量子通信。 农业无人机、医疗保健人工智能、脑机接口、情绪识别。 用于生物医学成像和信号处理、EEG/ECG 信号处理和非侵入性医疗应用的 AI/ML。 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。 案例研究，使用 Python/MATLAB 进行动手实践。 负责本课程的教师：本课程将由 NIT Warangal 的教师负责；来自 IIT/NIT/IIIT 相关领域的学者受邀在本课程中授课。来自行业的演讲者也有望作为课程的一部分进行演讲。
综合费用计划手册
• 我们对“纪律信息”标题下的第 9 项“附加信息”进行了更新，内容如下：“2024 年 9 月 25 日，SEC 发布了一项行政命令，发现在 2016 年 3 月至 2018 年 4 月期间，MLPF 和 S 未能充分通知与其有信托关系的某些客户他们对 Harvest Volatility Management LL C'sL L C'sL L C'sCollateral Yield Enhancement Strategy 的过度敞口，这是一种期权覆盖策略，Harvest 是该策略的第三方私人投资经理，Merrill 是托管人。MLPF 和 S 的这种行为故意违反了《顾问法》第 206(2) 和 206(4) 条以及该法第 206(4)-7 条对此类受托客户承担的信托责任。 MLPF 和 S 在不承认或否认调查结果的情况下，同意实施停止令、谴责、支付总计 2,800,000 美元的非法所得和判决前利息，以及支付 1,000,000 美元的民事罚款。”
在线教师发展计划 (FDP) ...
关于 FDP：5G/6G 通信和信号处理应用的人工智能 (AI) FDP 重点介绍人工智能在 5G/6G 通信和信号处理领域的影响。AI 技术广泛应用于许多应用，例如基于 5G/6G 的无线通信、信号处理、生物医学图像处理、计算机视觉、自然语言处理等。本课程将介绍 AI 的基础知识和研究领域，以及其在 5G/6G 通信和信号处理中的应用。它将有助于提升印度各工程院校教职员工的专业知识和能力。专家涵盖了一系列当代计算主题，并提供强大的理论基础，并培养批判性分析和实践技能。该 FDP 旨在传授知识并培训 AI 工程方面的基础知识以及对最近使用 5G/6G 进行通信和使用 AI 的信号处理应用的见解。主要课程内容： 图像处理、计算机视觉、信号分类、统计信号处理、信号处理技术和基于 5G/6G 的无线通信技术和应用的简介。 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。 用于信号处理、计算机视觉、语音处理和 5G/6G 通信系统的 CNN 架构。 电路设计中的 AI、天线系统设计中的 ML/DL、软件定义无线电、认知无线电中信号处理的机器学习。 MIMO 系统、系统设计中的去耦电路、双工系统、mWave 通信。 ISAC、无人机通信、5G/6G 通信技术、量子通信。 农业无人机、医疗保健人工智能、脑机接口、情绪识别。 用于生物医学成像和信号处理、EEG/ECG 信号处理和非侵入性医疗应用的 AI/ML。 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。 案例研究，使用 Python/MATLAB 进行动手实践。 负责本课程的教师：本课程将由 NIT Warangal 的教师负责；来自 IIT/NIT/IIIT 相关领域的学者受邀在本课程中授课。来自行业的演讲者也有望作为课程的一部分进行演讲。
