2024年9月3日,海洋生物资源与生态中心(CMLRE)是地球科学部(MOES)的院士,成功组织了印度洋生物生物多样性Informaɵon系统(Indobis)的NAɵONAL层次研讨会。旨在提高参与DOM/MOES资助项目的利益相关者之间对OBIS和INDOBIS的认识,并增强其海洋生物多样性数据文献记录,出版和管理的能力。总共有35名来自各个大学和R&DInsɵtuɵons的人,并邀请了27个。ulɵ,有18个外部parthcipant和8位内部研究人员。这次活动为Scients,院士和研究人员提供了一个实践培训,为IndobisPlaƞorm提供了标准化数据的贡献。
我们的安装由一个白色盒子组成,其中包含阴影的投影。阴影的脸在浮动面具后面,阴影似乎拼命地试图从上述盒子中逃脱。为代表概念的人类方面,我们决定使用掩码以及一个视频投影,显示盒子里的剪影。面具显示出非常有趣的表达,因为它传达了焦虑和悲伤的外观。我们用它来实施这样的想法,即技术正在导致人类感受到这些情绪。此外,我们将手机放在面具后面,该手机不断收到通知。背后的想法是将手机描绘成轮廓的大脑;说明这种正在进行的发送和接收消息的循环是我们大脑中已经刻有的。没有真实身体的物理面具椅,显示了我们如何在社交媒体上扮演不同的角色,仅显示一个完美的立面,其中不确定在线存在背后的人是谁,或者他们真的存在。没有任何真实质量的身体的投影表明我们的真实自我如何像我们在互联网上显示的面具后面的鬼魂或幻影一样。
主要研讨会包括量子信息和计算领域的杰出人物的演讲,包括约翰·马丁尼斯教授(加州大学圣巴巴拉分校和谷歌量子人工智能实验室)和索加托·博斯教授(伦敦大学学院),以及印度政府前首席科学顾问 K. VijayRaghavan 教授(班加罗尔国家生物科学中心)等知名人士。研讨会还邀请了 Serge Haroche 教授发表杰出学院讲座,他因“开创性的实验方法,能够测量和操纵单个量子系统”而获得 2012 年诺贝尔物理学奖。该活动于 2023 年 2 月 17 日与 CEPIFRA 和法国驻印度大使馆合作举办。为期两天的活动还包括来自孟买印度理工学院不同部门的 QuICST 附属教职员工的座谈会和演讲,涵盖量子科学和技术的不同方面,例如量子计算和模拟、量子通信、量子传感、密码学和量子材料。此次活动还包括由著名科学家、政府官员和行业代表参加的小组讨论,探讨印度新兴的量子生态系统。研讨会共有近 250 名参与者参加,其中包括来自孟买印度理工学院和该地区其他学院和大学的学生和教职员工。
➔了解我们在特权和压迫体系中的立场,并不学习保护这些系统的习惯和实践,这对我们所有人来说都是终生工作的,毫无例外的是团结和相互关系的真实关系,这是我们不可能避免或超越这些不平衡的工具的,这些态度始终是避免了那些始终建立的,这些习惯是在建立不平等的,即使他们的工作变得无关紧要,却是构成无价值的工具,即有效地构成了一个不可思议的工具,却是有效的,却是有效的,却是有效的,却是有效的,却是有效的,却是有效的,这些习惯是努力的,这些习惯是努力的,这些习惯是构成了一个无效的工具,这些习惯是在努力,而却是有效的。谦卑和问责制➔内部进入沉默,调解,内在的智慧和深厚的喜悦与社会变革的外在工作
sh。Surednra Thakur,JD NIDM向聚集在受人尊敬的NIDM校园聚集的所有参与者和贵宾表示热烈欢迎。在一个以灾难频率上升的时代为标志的时代,技术干预的必要性从未如此关键。认识到这种紧迫性,NIDM和NRSC之间的协作努力有望在能力建设领域,尤其是在技术的背景下取得了长足的进步。这种合作伙伴关系承诺了一个引人入胜的启发性旅程,提供了一个知识阶梯,参与者可以上升以增强他们对灾难管理的理解。所有相关人员的集体努力被视为对灾难管理有效利用的有效利用的宝贵贡献,强调了协作计划在应对我们不断发展的环境带来的挑战方面的重要性。
● 在大学要求下:您可以以一年级学生(单击)或转校生(单击)的身份找到您的 GE ● 在第一年的示例中,缺少的 GE 要求显示为红色,正在进行的工作部分显示为蓝色,已完成的定量/正式技能显示为绿色。该学生达到 Q/FS,AP 计算机科学学分标有 TP(转校通过等级) ● 检查您的学位审核,看看 AP/IB 或转校课程是否符合任何 GE 要求 ● 在转校的示例中,这名学生是 IGETC 转校生,需要 MMW 121R 和 MMW 122。(单击)他们目前正在学习 MMW 121R,并且需要在冬季参加 MMW 122。 ● 没有转校协议的一般转校生需要检查他们的学位审核中是否缺少 GE。请咨询 ERC Advising,看看您是否有可以申请满足 GE 要求的转校课程。
描述:本研讨会的主要目的是向参与者介绍开源计算机视觉模型用于分析相机陷阱图像的应用。该研讨会旨在提供动手经验,以获取免费的云计算资源来部署和解释这些模型,以增强野生动植物监测和研究。虽然相机陷阱可以进行全面的野生动植物监测,但尽管此任务的耗时,许多研究人员仍会手动查看相机陷阱图像。存在几种开源模型来自动化这些任务,但是很难实施这些模型并验证其性能。Western Ecosystems,Inc。(West)的机器学习团队擅长开发和部署来自相机陷阱图像,无人机镜头和声学数据的动物和栖息地检测的计算机视觉模型。我们期待有机会分享我们的专业知识,并通过使用尖端的计算机视觉技术来帮助推进野生动植物监测的领域。一些编程经验将有所帮助。参与者应尽可能带上笔记本电脑。
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