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本科课程（理学学士/建筑学学士）
对课程学生的评估是一个持续的过程，基于他们在课堂作业期末考试 (CWS)、期中考试 (MTE) 和期末考试 (ETE) 中的表现。课堂作业期末考试应包括测验、辅导、家庭作业、学期论文、研讨会、突击考试/课堂考试/选择题考试/开卷考试/小组活动等，并可由课程讲师/协调员根据其课程计划在学期期间进行。实验课程将有实践期末考试 (PRS)，例如实践、实地工作等，以及实践期末考试 (PRE)。课程协调员应在课程开始时宣布每个部分的分数权重分配。将有一次为期一个半小时的期中考试。期末考试 (ETE) 和实践期末考试的持续时间
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/-
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>
混合模式教师发展计划...
关于FDP：有关人工智能（AI）的教师发展计划（FDP），用于计算机视觉，医学成像应用将帮助教育者和研究人员了解AI基础知识及其如何应用于具有多个安全应用的医学成像技术。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：针对计算机视觉应用程序的最新实施介绍。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，SVM分类，神经网络和应用程序。深度学习方法的简介和基于DL的其他架构及其应用。用于计算机视觉，生物特征和医学成像实现的深度学习体系结构。医学图像数据处理和分析。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等分段算法等使用张量流/Pytorch识别人类活动/动作/生物识别。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。
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。
液氢作为推进燃料，1945-1959 年
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... . ... . ... . ... 34 霍尔委员会. ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... 35 JPL 研究. ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... . ... 37 对导弹和卫星的态度 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39 北美航空研究 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 卫星提案的淡出 41 航空喷气发动机和马丁设计研究 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42 . . . . . . . . . . . . . . . . . . Aerojet 的第二轮系列实验。1946-1947 44 . . . . . . . . . . . . . . . . . . 从军事重点转向科学重点 46 坎莱特报告 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1947- 1949 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 液氢供应 48 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 涡轮泵发展，1947- 1949 年 50 . . . . . . . . . . . ...
详细计划 - 9月2日星期一
标题：创新的生物杂交机器人技术：用于机器人进步的生物和人工系统的整合生物：Shoji Takeuchi收到了B.E，M.E。和Eng博士。1995年，1997年和2000年分别来自东京，日本东京大学的机械工程学位。他目前是东京大学信息科学技术研究生院机械信息学系教授。他撰写了230多个同行评审的出版物，并提交了140多种专利。他获得了许多荣誉，包括年轻科学家奖，2010年日本促进科学促进学会的JSP奖，2015年的ACS分析化学奖和联合国教科文组织NetExplo奖获得者2019年。JSME Micro-Nano科学技术成就奖，于2022年。他目前的研究兴趣包括培养的肉，3D组织制造，生物膜，可植入的设备，人造脂质双层系统和生物杂种机。
固定电池储能类型的成本发展预测
来源：May 等人（2018 年）：用于公用事业能源存储的铅电池； Diouf 等人（2015 年）：锂离子电池在可再生能源中的潜力；赵等（2015）：风电并网支撑储能系统综述； IKT（2015），概要：锂离子电池；自己的评估
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/-
名称：Dawn Niles标题：可持续Windham组织或代理主席：主题：HB06928- AAC市政电气聚合计划。支持
Windham是一个可持续发展的可持续社区。目前，我们目前在城镇拥有的建筑物上有一个微网格，多个太阳能电池阵列，在我们的一些学校上有太阳能电池。我们最近与曼斯菲尔德（Mansfield）一起参加了所有成功的项目。我们相信我们应该做更多的事情。社区选择聚合使城镇或城市成为其