XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemWarangal
自动房间灯控制器双向访客...
UG学生，ECE系1,2,3,4 ECE系副教授5 Balaji技术与科学研究所，Warangal，Telegana，印度电视摘要：该项目的目的是建立一个基于控制者的模型，以计数访问特定房间的人数，并相应地照亮房间。在这里我们可以使用传感器，并且可以知道现在的人数。在当今世界，需要自动电器。随着生活水平的提高，开发电路的紧迫感可以减轻生活的复杂性。同样，如果所有人都想知道房间肥皂中没有拥塞的人数，则该电路被证明是有帮助的。此项目“使用微控制器的自动房间灯控制器具有访客计数器”是一个可靠的电路，它非常准确地接管了房间中人员/访客的任务。当有人进入房间时，将打开和任何人。房间中的灯只会关闭，直到房间里的所有人出去为止。房间内部的人数总数也显示在七个段显示器上。微控制器执行上述作业。它从传感器接收信号，并且该信号在存储在ROM中的软件的控制下运行。微控制器AT89S52连续监视红外接收器，当通过IR射线落在接收器上的任何物体被阻塞时，微控制器会感觉到这种阻塞。关键字：微控制器AT89S52，IR传感器，LCD，计数器
C. Obula Reddy Biotechnology
1。从25-07-22至29-07-22在Chaitanya Bharathi技术学院（A）举行的Chandigarh Applied Science Departion，Nitttr，Chandigarh进行了一周的在线FDP。2。参加了为期一周的在线FDP：2D纳米材料：由Applied Science Department，Nitttr，Chandigarh在Chaitanya Bharathi技术学院（A）举行的潜在和应用，从17-10-22至21-10-22举行。3。参加了在线高级ATAL FDP生物医学设备的高级制造精密健康技术的高级制造业。4。参加了Atal Academy从13-12-2021到17-12-2021 5。参加了在线网络研讨会，以了解了解植物基因组多样性的生物信息学和分子工具（NBMPGD 2021），由UCAS，克里希纳大学（Krishna University），Machilipatnam组织，于2021年8月12日6.2021年3月3日至4日在印度海得拉巴-500 075的Chaitanya Bharathi技术学院（A）于2021年3月3日举行的“ Sudhee 2021”协调员。7。参加了FDP关于“高级材料科学与工程技术的最新趋势”，CBIT，CBIT，08-03-2021至12-3-21。8。参加了Faba Academy组织的生物制药和疫苗行业的当前和未来机会的在线网络研讨会，2021年6月26日9.参加了关于生物技术和生物信息学进步的FDP，生物技术部，NIT Warangal，从22-2021到26-03-2021。10。3月3日至4日举行的“ Sudhee 2021”的协调员
资源人员专家教师将来自国际机构、知名学术机构、印度理工学院马德拉斯分校、印度理工学院孟买分校、印度政治经济学学院维扎格分校、印度理工学院瓦兰加分校
资源人员专家教师将来自国际机构、知名学术机构、印度理工学院马德拉斯分校、印度理工学院孟买分校、印度政治经济学学院维扎格分校、印度理工学院瓦朗加尔分校和印度理工学院卡纳塔克分校以及来自霍尼韦尔、西门子和横河电机的行业/公司专业人士。 参与资格 FDP 更具优势，因此向 AICTE 认可机构的教师、研究生和博士研究人员、行业/研发组织/顾问人员、主办机构的参与者开放。 课程费用 没有注册费，但必须进行注册确认。 出勤率至少为 80%、考试成绩合格率为 70% 并提交了对参加 FDP 的反馈的参与者颁发证书。有关更多详细信息，请参阅此链接 https://atalacademy.aicte- india.org/FAQs 席位数量：最低 100 人 申请方式：参与者必须通过 AICTE ATAL 注册链接申请 https://atalacademy.aicte-india.org/signup 选择标准：按照 AICTE ATAL 指南和先到先得的原则。 联系方式 TK Radhakrishnan 博士，教授（HAG），化学工程系。手机号码：9488451677 K. Sankar 博士，助理教授，化学工程系手机号码：7427960065 电子邮件：radha@nitt.edu，地址：化学工程系，Tanjore-Trichy 高速公路，Thuvakudi，国家理工学院 Tiruchirappalli – 620015，泰米尔纳德邦，印度
ICDAM-2025第六国际数据会议...
************** CALL FOR PAPERS *************** SPECIAL SESSION ON Distributed Computing and AI for Scalable Applications SESSION ORGANIZERS: 1) Dr Balajee Maram, Dean-PhD Program, SR University, Warangal, Telangana, 506371. balajee.maram@sru.edu.in 2) Dr.T.Venkatakrishnamoorthy Professor, Department ECE., SASI技术与工程学院，Tadepalligudem，W.G.Dist，Andhra Pradesh-534101。murthtsvu407@gmail.com编辑委员会：（可选）：[名称，大学或组织，国家，电子邮件，电子邮件]会话说明：特别会议。分布式计算和用于可扩展应用程序的AI。分布式计算框架及其与AI技术的交集，以在各个领域的迫切需求背景下用于可扩展有效的应用。随着基于AI的应用程序的增加和范围的增加，传统的计算模型无法有效处理大量数据，实时处理和资源优化。因此，本次会议的重点是清楚地表明分布系统在AI模型中实现高可扩展性和性能时的差异，尤其是关于云，边缘和并行计算的作用。兴趣的核心主题是DAI架构，联合学习，基于AI的资源调度以及用于低延迟应用程序的AI边缘计算。在安全性，容忍和节能分布的AI系统方面的挑战也属于讨论的范围。本届会议希望将研究人员，从业人员和行业专家汇集在一起，讨论当前的最新技术状况以及使用分布式计算来扩展AI应用程序的挑战。它将洞悉医疗保健等领域的现实世界应用的尖端解决方案，
机器学习和生成AI
关于FDP：教师发展计划将有助于使用Python在医疗应用中传播DL和机器学习领域的知识。它使参与者能够了解如何使用ML和DL来创新和改善与医学相关的应用程序。深度学习是一个快速增长的人工智能领域，涉及计算机算法的研究和设计，以学习多个抽象级别的数据表示数据的良好表示。由于数据是压倒性的，因此组织正在努力提取他们做出更明智的业务决策所需的强大见解。参与者将接受动手训练的培训，以便深入了解ML＆DL的领域，并将其暴露于可行性和未来的范围主要课程内容：1。人工智能，机器学习和深度学习简介2。在机器学习，深度学习和应用中进行研究3。回归模型和类型4。perceptron，多层感知和反向传播5。Python 6。决策tress，无监督的学习方法，k均值7。降低降低方法，PCA 8。支持向量机9。深度学习简介10。CNN型号和类型11。生成的AI，自动编码器和GAN的12。应用程序13。对象检测和细分进行此计划：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：
在线教师发展计划（fdp）
序言：电子与信息通信技术学院是在印度政府经济与技术创新部 (MeitY) 的财政援助下在瓦朗加尔国家理工学院 (NIT Warangal) 成立的。学院的作用是提供电子、信息通信技术等新兴领域的教师发展计划；为行业提供培训和咨询服务；为行业开发课程；为在职专业人员提供 CEP；为技术孵化和创业活动提供建议和支持。该 FDP 旨在解决电源转换拓扑和行业应用方面的研究进展，并鼓励各区域专业人员/学生/学者进行研究并提高学术质量。本课程将通过理论课程和模拟以及基于实验室的实验和演示，为所有参与者提供实时电力电子系统及其应用相关主题的独特机会。这是由于开关设备、磁性元件、控制技术、计算方法、DSP/FPGA 控制器等的发展。电力电子的应用可以在工业、交通、医疗、电信、住宅、能源系统等多个领域找到。这些领域开发了某些低功率和高功率开关转换器。此外，本 FDP 旨在为未来研究提供空间。目标：本 FDP 旨在探索在以下领域开展研究的机会：• 电动汽车充电基础设施（车载 / 车外）。• 电动汽车无线充电系统（电感 / 电容）• 电动汽车现代电力驱动和控制技术• 电动汽车存储接口双向直流转换器• 谐振转换器拓扑及其在电动汽车中的应用• 电动汽车中的 LED 照明系统• 基于可再生能源的离网 / 电网交互式系统及其控制• 可再生能源的电网整合• 带有 BESS 和控制的混合能源系统（风能和光伏）• 逆变器、高增益转换器的动手模拟练习
SRIP报告2024
团队Abinaya Sampath教授Arka Chattopadhyay教授Biswajit Mondal教授Subramanian Sankaranarayanan教授Subnainaian Sankaranarayanan背景夏季研究实习计划（SRIP）始于旨在提高该研究所的可见性，并向大型观众展示其有吸引力的环境。作为SRIP的一部分，该研究所为来自印度各地的学生提供特定的研究项目。该研究所通过提供津贴和旅馆住宿来为学生提供支持。该计划始于2011年，仅限于古吉拉特邦。该计划的第二版在2012年吸引了全国各地的近700份申请，用于12个研究项目。从申请人中选出了35名学生，在IIT Gandhinagar花了两到三个月的时间，从事他们感兴趣的研究项目。在2013年的第三版中使用了一个在线申请系统，并收到了35个研究项目的近5000个申请。最终，根据多个参数，例如学术背景，概况和研究兴趣领域，选择了45名学生参加这些项目。SRIP 2024是IIT Gandhinagar的夏季研究实习计划的第十三版。SRIP门户网站用于在线申请提交，并邀请了全国各地的学生在竞争性的选择过程中进入该计划。我们收到了一个压倒性的75906申请，用于134个项目（由67位教职员工）。共有176名实习生加入了该研究所，其中63个来自IIT Gandhinagar。在IIT Gandhinagar，其他机构的实习生与内部学生相当。 该研究所为他们提供了出色的研究经验，还鼓励他们参加其他活动，例如体育和文化活动。 由于参与该计划，他们中的许多人对他们的职业产生了重大影响。 自成立以来，来自印度著名机构的学生就参加了SRIP。 这些包括其他IIT，特别是IIT Kanpur，Kharagpur，Patna，Bhu，Dhanbad，Delhi。 Tirupati，Roorkee，Bombay，Goa，Jodhpur和Jammu； Nit Andhra Pradesh，Silchar，Rourkela，Puducherry，Warangal，Karnataka，Jamshedpur，Meghalaya，Surat，Surat，Tiruchirapalli，Hamirpur等Nits； Iiser Bhopal，Mohali，Berhampur和Thiruvananthapuram，IISC以及其他著名的工程，科学与人文学科和社会科学学院。 SRIP的一个显着特征，与研究所的精神保持一致，是参加来自不同学科的研究项目的学生。 在IIT Gandhinagar时，SRIP参与者的对待与研究所的普通学生并没有不同，并且从事他们感兴趣的所有学术和课外活动。 该计划在未来几年中有望在未来几年内增长许多折叠，这是由于教师实力的提高，源自先前的SRIP的工作以及对该计划的更广泛了解以及该研究所的优势。在IIT Gandhinagar，其他机构的实习生与内部学生相当。该研究所为他们提供了出色的研究经验，还鼓励他们参加其他活动，例如体育和文化活动。由于参与该计划，他们中的许多人对他们的职业产生了重大影响。自成立以来，来自印度著名机构的学生就参加了SRIP。这些包括其他IIT，特别是IIT Kanpur，Kharagpur，Patna，Bhu，Dhanbad，Delhi。Tirupati，Roorkee，Bombay，Goa，Jodhpur和Jammu； Nit Andhra Pradesh，Silchar，Rourkela，Puducherry，Warangal，Karnataka，Jamshedpur，Meghalaya，Surat，Surat，Tiruchirapalli，Hamirpur等Nits； Iiser Bhopal，Mohali，Berhampur和Thiruvananthapuram，IISC以及其他著名的工程，科学与人文学科和社会科学学院。SRIP的一个显着特征，与研究所的精神保持一致，是参加来自不同学科的研究项目的学生。在IIT Gandhinagar时，SRIP参与者的对待与研究所的普通学生并没有不同，并且从事他们感兴趣的所有学术和课外活动。该计划在未来几年中有望在未来几年内增长许多折叠，这是由于教师实力的提高，源自先前的SRIP的工作以及对该计划的更广泛了解以及该研究所的优势。在这方面，该计划有望成为该研究所为吸引强大的研究人员和学者参加其研究生研究计划的关键因素。
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。
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。
计算基因组学：理论与应用
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，从而有助于诊断，医疗保健，农业，零售和监视系统。EAI通过启用了基于面部识别，IRIS识别，IRIS识别，IRIS识别，IRIS识别，声音认识和语音认识和语音认识和高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工具集成到他们的工作中，提高他们通过现代技术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程序。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。