院长寄语 穆克什·帕特尔技术管理与工程学院的宗旨是为学生提供优质教育,培养他们成为所学知识的实践者。学院之所以能发展成为当今印度的一所知名学府,主要归功于其创新而又立足现实的教学方法,以及在所有战略和决策过程中强有力的行业参与。学院坚定地注重体验式和基于项目的学习,并确保毕业生在多学科文化中通过基于丰富课程的学习,获得发展其固有优势的空间。尽管市场充满挑战,但我们仍然取得了优异的成绩。超过 242 家公司参与了招聘流程,并对行业人才感到满意。这证明了我们的招聘人员对毕业生的信心以及他们多年来的持续支持。我要感谢所有招聘人员——无论是新招聘人员还是忠诚的招聘人员——对校园活动和招聘工作的持续支持。我相信我们的学生将为他们的组织做出巨大贡献,让我们感到自豪。
3Pikas 受 46447 Yukon Inc(“业主”)委托,为工业/商业分区制定总体规划。如图 1 所示,拟建分区位于设施齐全的 Wasson Place 混合用途商业/工业分区西侧。该地点地理位置优越,靠近阿拉斯加高速公路,对面是埃里克尼尔森怀特霍斯国际机场。它距离怀特霍斯市中心约 4.8 公里,途经阿拉斯加高速公路和 Two-Mile Hill。
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果阿管理学院已成为印度领先的商学院,提供一流的管理教育,采用有效的商学院教学法。在果阿管理学院,我们相信通过为未来领导者提供关于该行业的操作、实践和理论经验来培养他们。医疗管理课程 (PGDM-HCM) 是一门一流且独特的领域特定课程,让学生全面了解医疗行业,包括领域和管理。该课程让学生接触公私医疗保健系统、医疗设备、制药行业以及商业、营销、销售和分销、咨询等实用知识。
1>用您的手稿ID编号(在此处双击以进行编辑)<以脑为工业故障诊断的尖峰神经网络:调查,挑战和机会Huan Wang,Yan-Fu Li,IEEE和Konstantinos Gryllias高级成员和Konstantinos Gryllias的这项工作已提交给IEE EEE,以供IEE EEE。版权可以在不通知的情况下传输,此后不再可以访问此版本。摘要 - 近几十年来,工业故障诊断(IFD)已成为与检测和收集有关工业设备健康状况的重要信息的关键纪律,从而促进了失败类型和严重性的识别。追求精确有效的故障识别引起了极大的关注,最终集中于自动化设备监控以防止安全事故并减少对人工劳动的依赖。人工神经网络(ANN)的出现在增强智能IFD算法方面发挥了作用,尤其是在大数据的背景下。尽管有这些进步,但ANN是一种简化的仿生神经网络模型,表现出固有的局限性,例如资源和数据依赖性以及受限的认知能力。为了解决这些局限性,建立在脑启发的计算原理的第三代尖峰神经网络(SNN)已成为有希望的替代方案。SNN的特征是其生物神经元动力学和尖峰信息编码,在表示时空特征方面具有出色的潜力。因此,开发基于SNN的IFD模型已获得动力,表现出令人鼓舞的性能。尽管如此,该领域缺乏系统的调查来说明当前情况,挑战和未来的方向。因此,本文系统地回顾了基于SNN的模型的理论进展,以回答SNN是什么问题。随后,它审查和分析了现有的基于SNN的IFD模型,以解释为什么需要使用SNN以及如何使用SNN。更重要的是,本文系统地回答了IFD中SNN的挑战,解决方案和机会。索引术语 - 智能诊断,工业健康监测,尖峰神经网络,深度学习。
首先,在供应链中断、全球不安全感加剧以及经济脱碳需求迫切的背景下,BBBRC 寻求提高国家在先进制造业、清洁能源、农业、生物技术和健康等领域的技术和工业能力。第 117 届国会通过《基础设施投资和就业法案》、《芯片和科学法案》和《通货膨胀削减法案》向基础设施、半导体和清洁能源领域投入 1.5 万亿美元,进一步支持这些战略部门。在所有这些支出中,像 BBBRC 这样的基于地点的政策承认,国家的工业能力源自哈佛大学研究人员所说的“工业公地”——研究机构、技术工人和供应商的基于地点的集中,是美国最具生产力的集群的支柱。4
大数据分析课程 (PGDM-BDA) 是这方面的先驱,也是一门独特的管理课程,为学生提供分析和商业技能。该课程以数据分析为核心,并结合商业、营销、金融、运营、供应链等实用知识,为学生跨行业从事各种职业做好准备。
摘要 人们会根据个人经验和观点对人工智能和教师有不同的看法。只有他们当前的行业表现和产出才能得出这一结论。教师已经教了好多年,他们仍然做得很好。毫无疑问,教师对不同年龄段的学生的生活产生了重大影响。与此同时,人工智能是一项正在许多行业迅速发展的新技术。我们将只关注教育主题,因为这是我们研究的范围。教师通过推进社会理解并与时俱进证明了他们的价值。他们通过使用各种策略、工具、示例、属性、歌曲、故事、图表、图解等来帮助学习者理解他们正在学习的内容。教师利用人工智能作为他们的教学辅助工具之一。教师使用人工智能来协助他们完成任务并简化他们的工作,以便他们可以专注于其他事情。真正的挑战来自于教师突然被要求使用技术并使用他们从未听说过的技术来教学生。不过,最令人惊讶的是,在疫情封锁期间,教师们接受了挑战,学会了如何使用技术,并通过笔记本电脑和移动设备的每个屏幕与学生取得联系。人工智能的作用因这一困难而扩大,因为许多院系仍然发现很难跟上技术的发展。人工智能通过简单的应用,帮助减轻了教师和学生的工作量。自新冠疫情以来,人工智能工具的使用显著增加。这就引出了一个问题:人工智能是否有一天会取代教育工作者。本文深入探讨了各种可能性,提出了问题并提供了一个可能的答案,从万花筒的一个角度来看待这种情况,了解到它可能有多种可能的答案。关键词:人工智能、智能、技术、影响、应用简介“人工智能能取代教师吗?”是教育领域众多利益相关者讨论最多、最著名的问题之一。在本篇分析中,我们将详细介绍人工智能、其迄今为止的影响、它如何取代课堂上的教师,以及最初是什么促使人们提出这个问题。人工智能 (AI) 因其快速改进而被融入教育的许多方面,这引发了人们对其如何影响传统教学职责的担忧。虽然人工智能可以提供有价值的支持并增强教育的某些方面,但完全用人工智能取代教师是一个复杂而多方面的问题。支持将人工智能应用于教育的人认为,人工智能有潜力提供个性化的学习体验、提供即时反馈并提供定制的资源以满足学生的个人需求。人工智能系统可以分析大量数据,以发现学习趋势并相应地修改内容。人工智能还可以帮助远程学习,为更多人提供接受教育的机会。然而,批评者对教学中不可替代的人为因素表示担忧,例如同理心、指导以及理解和回应学生情感和社会需求的能力。教学不仅仅是传授知识;它还包括批判性思维、创造力和人际交往能力的发展,许多人认为人工智能缺乏完全解决这些问题的能力。在这次讨论中,人们对教育的方向以及人工智能可能对教育产生的影响提出了重大担忧。随着技术的进步,将人工智能纳入教育环境对教学、伦理和社会的影响至关重要。这项调查要求对人工智能和人类教师的优缺点进行深入的理解,以便找到一个中间立场,使技术能够充分发挥其潜力,同时保持教育过程中至关重要的人为因素。
印度恰蒂斯加尔邦赖布尔卡林加大学 Omprakash Dewangan 计算机科学与信息技术学院助理教授,492001。摘要人工智能 (AI) 技术迅速融入各个行业,对劳动力市场构成重大挑战,可能导致大规模失业。本研究论文致力于探索全面的战略,以适应人工智能驱动的自动化所带来的不可避免的转变。本文综合了学术文献、实证研究和专家见解,研究了人工智能导致的失业的多方面影响,并提出了减轻不利影响的适应性措施,同时增强劳动力的赋权和复原力。本文首先阐明了人工智能导致的失业的潜在动态,描述了自动化破坏传统就业结构的机制。它深入探讨了导致失业的细微因素,包括技术进步、经济需要和组织动态。通过了解失业的根本原因和模式,利益相关者可以更好地制定有针对性的干预措施来应对随之而来的挑战。随后,本文仔细研究了人工智能导致的失业对劳动力的多方面影响,包括社会经济影响、心理影响和劳动力市场的结构性转变。它强调了主动适应的必要性,并强调了实施量身定制的战略以减轻对受影响个人和社区的不利影响的紧迫性。本文的核心围绕着提出和探索适应性战略,以全面适应人工智能导致的失业。这包括一种多方面的方法,包括针对新兴技能需求的再培训和技能提升计划、旨在促进平稳过渡和为失业工人提供充分支持机制的政策干预措施,以及培养创业和创新作为通往新经济机会的途径。此外,本文提倡重新评估社会对工作和价值观的看法,强调需要建立包容和公平的框架,承认各种形式的贡献,并重新定义超越传统就业范式的成功。通过研究不同行业和司法管辖区的成功案例研究和最佳实践,本文提炼出可行的见解和经验教训,为政策制定者、雇主、教育工作者和个人提供实用指导,帮助他们应对人工智能导致的就业流失的复杂局面。最后,本文强调了主动适应、协作行动、以及以人为本的方法,充分利用人工智能的变革潜力,同时在技术颠覆时代保障劳动力的福祉和韧性。关键词人工智能、工作岗位流失、劳动力韧性、适应性策略、再培训、技能提升、政策干预、创业、社会适应、技术颠覆、赋权。