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新闻稿 - 马来西亚通过 IGEM 2024 加强其在可持续发展中的地位，推出先锋展览和会议、亚洲清洁能源转型 (CETA) 峰会和 MOBILITYX
● 亚洲清洁能源转型峰会 (CETA)：该区域将作为讨论可再生能源发展、低碳技术、CCUS、氢能、过渡燃料和能源存储解决方案的平台。CETA 将接待太阳能和风能领域的领先公司以及氢能和碳捕获领域的新兴初创企业。● MobilityX 展览：随着全球行业转向可持续交通，Mobility X 区域将重点关注电动汽车 (EV)、城市交通、充电基础设施扩建、数字化和电动汽车零部件制造，旨在彻底改变交通方式，同时减少碳足迹
项目报告：-Chick Embryo开发
科学，动物学学位课程，以完成Dibrugarh University的课程。...，卷号：08200.52纸发育生物学的题，在我的监督和指导下C-13。她在
特伦甘纳邦可再生能源开发有限公司
M/s. Axis Solar Systems，商店编号 10，Sony Commercial Complex，Prasanthi Nagar Industrial Estate，Kukatpally - 72。联系人：
开普敦市的社会发展...
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扩展自我调节策略发展叙述
参考文献................................................................................................................................ 34
在线教师发展计划 (FDP) ...
和创业活动。关于 FDP：这项关于计算机视觉、医学成像和物联网应用的人工智能 (AI) 的教师发展计划 (FDP) 将帮助教育工作者和研究人员了解人工智能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物联网技术。参与者将探索机器学习和深度学习概念，重点是将人工智能和物联网用于医学成像，这有助于诊断、医疗保健、农业、零售和监控系统。人工智能在计算机视觉中发挥着关键作用，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人工智能和不同算法的实用技能。到课程结束时，参与者将准备好将人工智能工具整合到他们的工作中，提高他们用现代技术教学和解决安全挑战的能力。这将使参与者受益，提高他们在这些关键领域的专业知识和教学能力。主要课程内容：•物联网架构、通信协议、计算机视觉简介、大数据分析、IIOT、生物医学和医学图像分析应用。•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。•用于计算机视觉、生物识别和医学成像实现的CNN架构。•用于医疗监测、精准农业、医疗诊断、工业应用的AI/IoT。•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，如Yolo等，分割算法，如UNET等。•使用Tensor Flow/PyTorch进行活动/生物识别。•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。•使用Python/MATLAB进行实践课程。 • 在 Jetson Nano、TX2 和 PYNQ 等硬件平台上实现 CV 和 AI 算法。 • 负责此课程的教师：该课程将由 NIT Warangal 的教师负责；来自 IIT/NIT/IIIT 相关领域的学者受邀在该课程中授课。来自行业的演讲者也有望作为课程的一部分进行演讲。注册费详情：教师和研究学者 750 卢比/- 行业参与者 2250 卢比/-
AIT-102的发现和开发是ewing肉瘤和色虫肿瘤的靶向疗法
NCI NPB Agreements for Pre-fractionated Samples • >680,000 fractions so far produced from NCI crude extracts • Pre-fractionated library of 500,000 natural product samples publicly released • >9,000,000 wells shipped to screening centers so far • Technology transfer of methods and automated systems to groups worldwide • >70 MTAs signed with industry, government, and academic screening centers
梅加拉亚邦新再生能源开发机构
会议在 MNREDA 主任、IAS 的 Joram Beda 博士的出席下召开，他主持了 CM 太阳能任务招标的开标程序，该招标涉及梅加拉亚邦太阳能离网逆变器的供应、安装、测试、调试和综合维护。技术评估委员会成员在会议开始时进行了介绍，标志着招标编号 MNREDA/2000/2023/10 的资格预审开标开始
规划与经济发展专家 I
除了州人事局向所有申请人提供的预考信息外，您不应直接或间接获取有关考试的信息。如果您这样做，州人事局局长可能会采取几项措施。第一，您可能不会参加考试。第二，您可能会在考试后被取消资格。第三，您的姓名可能会从登记册中删除。或者第四，您的姓名可能不会从登记册中得到认证。（州人事局规则，第 670-x-9 章）。根据阿拉巴马州法典 36-26-47，故意违反考试安全规定属于轻罪。任何被判犯有此类轻罪的人将在五年内无资格被任命或雇用为州政府服务职位，如果此人是州政府官员或雇员，将丧失其职务或职位。如果您知道有人违反了此政策，您应该联系州人事局的考试经理。根据第 2011-535 号法案，自 2012 年 1 月 1 日起受雇于阿拉巴马州的申请人将接受电子验证流程。
在线教师发展计划（FDP）...
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。使用张量流/ Pytorch识别活动/生物识别。使用张量流/ Pytorch识别活动/生物识别。CNN架构用于计算机视觉，生物特征和医学成像实现。AI/IOT用于医疗保健监测，精确农业，医学诊断，工业应用。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。注册费细节：教师和研究学者Rs.750/ - 行业参与者Rs.2250/ -