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1. 简介 2024 年 3 月 30 日,吉隆坡大学 VLSI 与微电子研究小组组织了“使用分布式算术架构实现自适应滤波器”全国网络研讨会。网络研讨会旨在探讨分布式算术架构在实现自适应滤波器中的应用,并深入了解其应用和进步。 2. 目标:“使用分布式算术架构实现自适应滤波器”全国网络研讨会的目标是探索和阐明分布式算术架构在自适应滤波器实现中的应用。网络研讨会旨在让参与者全面了解在 VLSI 和微电子领域使用分布式算术架构的自适应滤波器的原理、技术和应用 3. 演讲者和主题 主旨演讲由 NIT Calicut 电子与计算机工程系助理教授 M Surya Prakash 博士发表。他的演讲重点是“使用分布式算术架构实现自适应滤波器”,深入了解了微电子和 VLSI 领域的复杂性和策略。重点是自适应滤波器。重点领域:了解自适应滤波器、探索分布式算术架构、实现技术、应用和优势、未来方向。 4. 描述:网络研讨会由 KL 大学 VLSI 和微电子研究小组组织,于 2024 年 3 月 30 日举行。NIT Calicut 的 ECE 系助理教授 M Surya Prakash 博士担任此次活动的特邀演讲嘉宾。Prakash 博士凭借其在该领域的专业知识,发表了一次富有启发性的演讲,涵盖了与自适应滤波器和分布式算术架构相关的各个方面。 5. 组织者 网络研讨会由 ECE 的 VLSI 和微电子研究小组组织,Fazal Noorbasha 博士和 K. Har Kishore 博士担任召集人。 K. Srinivasa Rao 博士和 Venkata Ratnam D 博士分别担任主席和联合主席,而 Suman Maloji 博士担任总主席。6. 主要亮点
1。认知和情感成熟度:○13岁时,大多数孩子缺乏进行批判性思维,情感调节和冲动控制的发展能力,使其容易受到有害内容,网络欺凌和操纵算法的影响。○研究表明,16岁及以上的儿童表现出更大的韧性和成熟度,以负责任地参与数字空间。2。心理健康风险:○包括ESAFETY专员在内的澳大利亚研究,已将早期接触到社交媒体,青少年的焦虑,抑郁和身体形象问题的水平不断上升。将暴露延迟到至少16个可以减轻这些风险。3。安全性和问责制:○社交媒体平台通常无法充分筛选用户或提供适合年龄的内容适度。更高的最低年龄对平台上的期望更加清晰,以使其安全框架和算法有效地保护年轻受众。
4. 同行评估和团队成员表现不佳的补救流程:小组练习是企业和学校中最困难的练习之一,尤其是当团队成员位于州/国家的不同地区时。因此,团队经常会遇到各种各样的问题,从过度活跃的参与者到搭便车者。如果您的团队遇到了功能失调的动态,则必须完全记录该过程,以便任何讲师采取缓解措施。如果您觉得您的小组表现不佳,请通过电子邮件直接提醒讲师。虽然小组的 BSG 站点将受到监控,但班级很大,小组很多,表现不佳的情况应该特别指出。您将有机会通过同行评估流程直接影响团队成员的成绩。如有必要,您的团队可以选择“解雇”团队成员。
序号 学院名称 2-5 天 >5 天 1 Dr.K.Harinadha reddy 是 - 2 Dr. J. Sivavara Prasad 是 是 3 Dr. MS Giridhar 是 是 4 Dr .M.Uma Vani 是 是 5 Dr. P. Sobha Rani 是 是 6 Dr.K.Ramalingeswara Prasad 是 - 7 Dr. G.Nageswara Rao 是 是 8 Dr. AVGA Marthanda 是 是 9 Mr.MBChakravarthy 是 - 10 Mr P.Deepak Reddy 是 - 11 Mr.R.Anjaneyulu Naik 是 是 12 Mr. JVPavan Chand 是 是 13 Mr.B.Pangedaiah 是 是 14 Mr. P. Srihari 是 是 15 Mr. Ch. Rajesh 是 是 16 K. Nagalinga Chary 先生 是 是 17 K. Sri Lakshmi Lavanya 女士 是 是 18 G. Tabita 女士 是 是 19 AV Ravi Kumar 先生 是 是 20 T. Naga Durga 女士 是 是 21 Imran Abdul 先生 是 - 22 R. Padma 女士 是 是 23 P. Rathnakar Kumar 先生 是 是 24 Syed Abdul Mujeer 是 是 25 M.Raja Nayak 先生 是 是 26 V.Prabhakar Reddy 先生 是 - 27 Inguva Divya Satya sree 女士 是 是
由于电池容量有限,能源效率有效的导航构成了电动汽车的重要挑战。我们采用贝叶斯的方法来对路段的能源消耗进行建模,以进行有效的导航。为了学习模型参数,我们开发了一个在线学习框架,并研究了几种探索策略,例如汤普森采样和上限限制。然后,我们将我们的在线学习框架扩展到多代理设置,在该设置中,多个车辆可适应和学习能量模型的参数。通过分析批处理反馈下的算法,我们分析了汤普森采样,并在单位代理和多代理设置中建立了严格的遗憾界限。最后,我们通过在几个现实世界的城市路网络上进行实验来演示方法的性能。
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✓ 第一代在线市场从城镇广场和公告板扩展到 eBay 和 Craigslist。这是一次可识别的在线迁移。但市场在过去 20 年的发展比之前 200 年要快得多。✓ 21 世纪的首批市场往往以供应为导向,垂直发展。下一波市场使交易可以在平台上进行。在 2010 年代,市场变成了按需、基于位置且几乎完全由运营商管理,以改善用户体验。
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课程描述人工智能探索及其在学校的实际应用通过演示、实际使用示例、实施工具和资源以及互动活动向您介绍人工智能 (AI) 领域及其在 K-12 环境中的应用。本课程重点介绍人工智能技术的各个方面,这些技术有可能促进和利用学习,并解决学校和社区中的实际问题。作为教育工作者,您还将学习向学生揭示人工智能技术如何融入我们生活的许多不同方面。您将积极参与课程内容,参与在线活动并完成动手作业以应用您的学习。在整个课程中,您将获得可供借鉴的策略,因为您将开发一个基于项目的单元,学生可以在其中应用人工智能来解决问题。