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程序和服务2023/2024
在社区和健康方面的指导下，使客户受益，并与FNHA的愿景和计划保持一致，《健康福利计划》管理医疗和牙科服务的福利覆盖范围，这些服务不受省，联邦或第三方保险计划不涵盖的医疗和牙科服务。健康福利计划是与联邦和省政府，服务提供者以及最重要的是，与原住民社区合作，以提供健康福利的覆盖范围。此外，健康福利计划还通过管理MSP并涵盖健康福利客户的救护费来支持健康福利客户的基本医疗服务。
国家研究生奖学金计划2024
为了基于呼叫，为了优化国家资源，如果在评估过程中，申请人是另一个国家的公共资金研究生奖学金的受益者并接受该奖学金，ANII将取消订阅该电话，并且不会继续评估过程。 div>在这方面，在与Udelar研究生学术委员会的协调下，一旦获得了CAP奖学金，从ANII批准了评估过程中的批准的研究员。 div>结果，在战略领域的15个硕士学位，基础研究硕士学位的20份申请，农业战略线的6份申请和公司的1个研究生课程，被放弃继续接受ANII的评估过程，以接受CAP的奖学金。 div>
入学申请 - 手术技术计划
由于可用的座位数量有限，因此进入手术技术（Surg）课程需要选择过程。UAA外科技术计划每年最多可以接受15名学生。为了被考虑接受UAA外科技术全毛门计划，必须在即将到来的秋季学期之前收到申请和所有所需的支持文档。必须通过在线应用程序上传补充文档。不完整的申请将不会进行处理，也不会通知申请人不完整的申请或缺少文档。由于可用的座位数量有限，因此进入手术技术（Surg）课程需要选择过程。UAA外科技术计划每年最多可以接受15名学生。为了被考虑接受UAA外科技术全毛门计划，必须在即将到来的秋季学期之前收到申请和所有所需的支持文档。必须通过在线应用程序上传补充文档。不完整的申请将不会进行处理，也不会通知申请人不完整的申请或缺少文档。可用的座位数量有限，进入外科技术（Surg）课程需要选择过程。UAA外科技术计划每年最多可以接受15名学生。为了被考虑接受UAA外科技术全毛门计划，必须在即将到来的秋季学期之前收到申请和所有所需的支持文档。必须通过在线应用程序上传补充文档。不完整的申请将不会进行处理，也不会通知申请人不完整的申请或缺少文档。由于可用的座位数量有限，因此进入手术技术（Surg）课程需要选择过程。UAA外科技术计划每年最多可以接受15名学生。为了被考虑接受UAA外科技术全毛门计划，必须在即将到来的秋季学期之前收到申请和所有所需的支持文档。必须通过在线应用程序上传补充文档。不完整的申请将不会进行处理，也不会通知申请人不完整的申请或缺少文档。
程序
目标受众本课程旨在用于运动障碍专家，临床医生，教职员工，临床研究研究员，运动障碍研究员，基础科学研究人员，翻译研究人员，临床研究人员和遗传咨询卫生专业人员。总体目标声明该计划的目标是提供有关运动障碍领域内各种发展和标准的信息和实用信息。在课程中禁止禁止音频和录像。活动期间不允许摄影和幻灯片的摄影。这包括手机摄影。教育免责声明MDS编程的主要目的是提供增强患者护理的教育机会。提供的信息以及所讨论的出版物，技术，产品和/或服务旨在将愿意与同事共享此类信息的医生的知识，技术和经验告知与会者。在医学领域中存在多种观点，而研讨会教师的观点仅用于教育目的。教师的观点并不代表MD的观点，也不构成MDS的认可。
PRELIMS独家程序（PEP）-2025
证券交易所的优势是证券交易所货币市场工具的限制 - 通知，定期货币，T账单，CPS，CDS等经济部门政府的最新发展，以重组PSB的RBI规则和对同行的监管（P2P）贷款在国内有系统重要的银行
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) ...
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/-
机器人头
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/ -
研究生学位课程
SL。 编号 主题号 of Questions 1 Veterinary Anatomy 10 2 Animal Genetics and Breeding 10 3 Animal Husbandry Economics 6 4 Veterinary Extension Education 6 5 Animal Nutrition 10 6 Veterinary Medicine 12 7 Livestock Products Technology (Dairy Science) 10 8 Livestock Products Technology (Meat Science) 10 9 Livestock Production and Management 12 10 Animal Reproduction Gynecology and Obstetrics 12 11 Veterinary Parasitology 10 12 Veterinary Pharmacology and Toxicology 10 13 Poultry Science 10 14 Veterinary Surgery and Radiology 12 15 Veterinary Microbiology 12 16 Veterinary Pathology 10 17 Veterinary Physiology and Biochemistry 12 18 Veterinary Public Health and Epidemiology 10 19 Biostatistics 6 20 General Knowledge, Sports, and Aptitude 10 Total 200SL。编号主题号of Questions 1 Veterinary Anatomy 10 2 Animal Genetics and Breeding 10 3 Animal Husbandry Economics 6 4 Veterinary Extension Education 6 5 Animal Nutrition 10 6 Veterinary Medicine 12 7 Livestock Products Technology (Dairy Science) 10 8 Livestock Products Technology (Meat Science) 10 9 Livestock Production and Management 12 10 Animal Reproduction Gynecology and Obstetrics 12 11 Veterinary Parasitology 10 12 Veterinary Pharmacology and Toxicology 10 13 Poultry Science 10 14 Veterinary Surgery and Radiology 12 15 Veterinary Microbiology 12 16 Veterinary Pathology 10 17 Veterinary Physiology and Biochemistry 12 18 Veterinary Public Health and Epidemiology 10 19 Biostatistics 6 20 General Knowledge, Sports, and Aptitude 10 Total 200
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。