53. LNICST – 计算机科学社会信息学和电信工程研究所 (LNICST) 2019 年讲义,无处不在的通信和网络计算丛书,“车载自组织网络安全中实体信任评估的 NB-FTBM 模型”,由 Springer - Cham -Nature 出版,瑞士,第 276 卷,第 173-187 页,2019 年,DOI https://doi.org/10.1007/978-3-030-20615-4-13,印刷版 ISBN 978-3-030-20614-7,ISBN 978-3-030-20615,2019 年 5 月 16 日。
T.Krishnaprasath 先生关于 Phython + 机器学习的 FDP 2020.12.21 至 2020.12.30 KrishnaKumar L 先生关于 Phython + 机器学习的 FDP 2020.12.21 至 2020.12.30 Jeevanatham G 先生关于 Phython + 机器学习的 FDP 2020.12.21 至 2020.12.30 Gnanakumari R 女士关于 Phython + 机器学习的 FDP 2020.12.21 至 2020.12.30 AICTE 培训与学习(ATAL)学院关于“人工智能”的在线 FDP AICTE 培训与学习(ATAL)学院关于“人工智能”的在线 FDP
本指南的目的是为您提供提高和维护您的语言培训的途径。特别是,空军部(DAF)投资于您的成就和维护3级或更高的国防语言促智能测试(DLPT)/口头培训访谈(OPI)的分数(OPI)分数(法语)以及解释和翻译技能的发展。法语是一种DAF战略语言,对于增进美国国家安全利益和全球伙伴关系和互操作性的关键至关重要,尤其是在美国非洲司令部(USAFRICOM)责任领域(AOR)。以此为背景,《开发路径指南》将提供有关时间表,资源和工具的建议,以提高您的提高效率,并利用您的技能,通过构建互操作性和对手的理解来提高运营成功。我们欢迎可能提高本指南对法国飞跃社区的有用性的投入。
TYNDP 2024 / ps-CBA过程的摘要在2024 Tyndp循环中的重要变化是,其时间表优先于与氢相关的可交付成果。原因是此类项目及时提交给PCI/PMI选择过程,目前预计在2024年第三季度。与天然气相关的项目仍将在TynDP系统级评估中考虑到,但是像以前的版本一样,个人成本效益分析将不再涵盖。虽然预计将在2024年期间在大多数情况下提供优先可交付成果,但计划在2025年发布Tyndp文档的其余部分 - 其他模拟,选定的地图和附件 - 在进行了扩展的利益相关者咨询和监管机构的意见之后。PS-CBA或项目评估阶段有望在系统级评估完成后立即开始。后一种分析将导致基础架构的识别
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。
2020 年 2 月 22 日 — 3M 化学、生物、放射和核防毒面具滤芯...可与面部毛发和眼镜一起佩戴,符合军用标准 MIL-C-51251A...
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/ -
尊敬的首席部长的梦想项目“Naan Mudhalvan”于 2022 年 3 月 1 日启动。该计划的主要目标是使整个泰米尔纳德邦的 100 多万名学生和青年掌握行业相关技能。这使他们掌握了行业相关的知识和技能,从而为就业做好准备,从而使泰米尔纳德邦成为印度的技能之都。“Naan Mudhalvan”计划是一个技术驱动的平台,将各种利益相关者聚集在一起;学生、青年、大学、国际知名学者、行业专业人士、导师、主题专家、社区成员和管理人员,所有这些都在一个保护伞下,以更好地协同并挖掘社会的集体潜力,改变泰米尔纳德邦的技能生态系统。