我们的会议深入探讨了 Global Teams 教室在汉博学院创建个性化学习环境方面的变革潜力。2023 年,IGS、ITS 和 IL 合作开展了一项雄心勃勃的项目,将 80% 的 IGS 教室升级为 Global Teams 教室。Global Teams 教室的实施是为了支持数字校园计划和学术计划,并引入了一种综合教室技术模型,该模型提高了数字流畅度,允许个性化学习者的旅程和灵活交付,增强教学和学习能力,并增强了机构支持 UDL 原则的能力。此次推出积极吸引教师测试混合、灵活和全球连接概念,跨部门协作并促进创新。汉博创新学习探索了无障碍和灵活教室的教学方法和领先实践,UX 设计课程的学生也参与优化 MS Teams 房间界面。推出的目的性和经验教训将有助于在整个机构内推广个性化学习旅程的功能和概念。加入我们,探索 MS Teams 房间提供的一系列功能,以及它们如何为 Humber 社区内的所有学习者塑造包容性和量身定制的学习环境。
关于会议:CANDEE--2024 是印度信息技术与管理学院瓜廖尔分校举办的系列国际会议的第三届,旨在将科学技术界聚集在一起,分享他们在材料合成和表征技术方面的进步经验,以及其在不同现代工业中的应用,特别是可再生能源和清洁环境。各个领域的杰出科学家将与年轻参与者分享他们的经验和知识,从而有望促进先进材料的研究活动。由于软件和硬件技术的进步,已经开发出先进的工具来合成、表征和建模具有受控行为的长度尺度智能材料。这种能力对于发现过程具有变革性,因此带来了显着的竞争优势。高性能计算已证明其能力的最显著提升。这种改进速度没有减弱的迹象,这使得开发出具有空前保真度的计算机模拟和模型成为可能。我们小组于 2009 年至 2023 年组织了一系列研讨会和会议,参与者的反响热烈,这促使我们组织了这次关于能源和环境纳米材料和设备的会议。这次会议意义重大,因为年轻的化学家、物理学家、生物学家和工程师将参加会议,使其真正具有跨学科性质,不仅可以了解新方法,还可以分享他们在纳米级材料和设备的制备、分析及其在医学、汽车、化学、电子、电气工程和其他行业中可能的应用方面的研究成果。会议还旨在提高年轻参与者对当前材料科学领域的认识,使他们能够参与到高质量的研究中。自 2008 年以来,ABV-IIITM Gwalior 工程科学系 CNT 实验室的先进材料和纳米电子研究小组一直积极致力于基础和应用特定的材料和设备建模研究。这次会议是为了庆祝 CNT 实验室先进材料研究小组成立 15 周年和 ABV-IIITM, Gwalior 成立 25 周年。范围
新兴材料和量子光子学国际会议 (ICEMQP-2024) 汇聚了来自世界各地的专家,重点关注材料科学和量子光子学的最新突破。会议探讨了新兴材料的合成、特性和应用,以及量子光子学在信息技术和电信等领域的革命性潜力。本次会议是一个高级论坛,提供专业人士、专家主题演讲、研究人员和行业领袖的动态融合,旨在激发协作创新并推动这些充满活力的跨学科领域的进步。ICEMQP-2024 将邀请国内外新兴材料和量子光子学领域的专家发表演讲。此次活动将为所有与会者提供一个绝佳的机会,让他们参与符合国家利益的新技术的开发,特别是量子技术和应用。通过促进合作和知识交流,ICEMQP-2024 与国家量子任务的目标保持一致并为其提供支持。这项任务旨在推动量子技术的开发和部署,推动创新并提高国家在量子科学和技术方面的能力。此次会议为量子科学技术领域的研究人员和利益相关者提供了一个宝贵的机会,使他们能够为这些国家目标做出贡献,并突破量子研究和应用领域的极限。
使用先进电子和计算设计的智能材料、虚拟智能和机器人自动化国际会议 (ICSVREC) 是一场关于尖端技术的全球研讨会。会议的主题是关注新兴领域的融合,为更智能、更互联的世界创造创新解决方案。会议议程包括主题演讲、技术会议和小组讨论,展示该领域的最新进展和趋势,涵盖智能系统、人工智能、机器学习、机器人自动化、先进电子和计算模型等主题。会议为研究人员、行业专业人士和学生提供了一个充满活力的平台,让他们参与讨论并交流新颖的想法。我们邀请参与者加入一个充满活力的专家社区,共同塑造先进技术的未来。这次会议为跨学科合作、知识共享、交流机会和专业成长提供了独特的机会。
摘要:将网络资源分配给竞争需求是有效设计和管理未来通信网络的重要问题。资源需求和可用性波动的系统动力学加剧了这一问题的复杂性。在未来的通信网络上,用户不仅期望它们支持传统的多媒体服务,还期望它们支持未来的人工智能(AI)和机器学习(ML)传感和通信应用。在本次演讲的第一部分,演讲者将讨论网络资源分配问题。具体来说,他将提出一种新的机器学习方法,该方法使用两个耦合长短期记忆(CLSTM)网络在一系列系统参数上快速而稳健地产生最佳或接近最佳的资源分配,这被建模为约束优化问题。将提供网络资源分配的数值示例以验证所提方法的有效性。在第二部分,演讲者将介绍支持联邦学习(FL)的新方法,并通过模型修剪来改进具有资源约束的通信网络中的学习过程。 FL 技术从分布式节点收集的数据中学习模型参数,并根据有限的资源可用性进行调整。模型修剪的关键思想是删除不重要的模型参数,以减少计算和通信负担并加快学习收敛速度,同时保持模型准确性。使用真实数据集,实验结果表明,所提出的方法表现接近最优或比其他方法有显著的性能改进。简历:Kin K. Leung 获得香港中文大学学士学位,加州大学洛杉矶分校硕士和博士学位。1986 年至 2004 年,他在新泽西州的 AT&T 贝尔实验室及其继任公司工作。此后,他一直担任伦敦帝国理工学院电气和电子工程 (EEE) 和计算系的 Tanaka 讲座教授。他还曾于 2009 年至 2024 年担任帝国理工学院 EEE 系通信和信号处理组负责人。他目前的研究重点是优化和机器学习,用于大型系统设计和控制
这些准备好的评论中的某些陈述属于《1933 年证券交易法》第 27A 条(经修订)和《1934 年证券交易法》第 21E 条(经修订)所定义的“前瞻性陈述”,具有高度风险和不确定性。前瞻性陈述包括有关我们预期的财务和运营业绩的陈述。本新闻稿中的所有陈述(除严格陈述历史信息的陈述外)均为前瞻性陈述。前瞻性陈述并非对未来业绩的保证,实际结果可能存在重大差异。特别是,我们不保证我们的财务指南中概述的拟议收入情景将得以实现。这些准备好的评论中的前瞻性陈述的其他示例包括但不限于有关我们吸引、培训和留住合格人员配置顾问的能力、合格合同专业人员的可用性、我们增长的管理、我们企业范围信息系统的持续性能和改进、我们成功适应、整合和利用发展中技术的能力(包括生成式人工智能)、我们管理诉讼事务的能力、成功整合我们收购的子公司以及我们不时在向美国证券交易委员会提交的报告中详细说明的其他风险,包括我们于 2024 年 2 月 23 日向美国证券交易委员会提交的截至 2023 年 12 月 31 日的 10-K 表年度报告。我们明确声明,没有意图或义务更新这些准备好的评论中包含的任何前瞻性陈述。
女孩和妇女的健康和福祉对奥里萨邦的包容性增长至关重要。早婚、性别差异和社会经济挑战继续影响母婴健康。女孩面临更高的婴儿死亡率(每 1000 个活产婴儿中有 54 个死亡,而男孩为 52 个)和五岁以下儿童死亡率(每 1000 个活产婴儿中有 74 个死亡,男孩为 70 个死亡)。三分之二的 6-59 个月大的女孩(67%)和 61.2% 的育龄妇女患有贫血症。孕产妇死亡率 (MMR) 从 2009 年的每 100,000 个活产婴儿中有 258 个死亡下降到 2012 年的每 100,000 个活产婴儿中有 235 个死亡,但仍是全国第四高。尽管采取了熟练助产士、紧急产科护理和 Mamata 现金转移计划等举措来降低孕产妇死亡率,但由于社会文化规范和经济障碍,教育方面的性别差距仍然存在。像 Nua Arunima 这样的项目通过提供奖学金、安全交通和女子学校来解决这些问题。