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在应用科学大学的芬兰大学中执行策略的能力模型
高等教育机构的CIO需要适当的IT管理工具来获得数字化转型。企业体系结构是管理数字转换的合适方法。但是，EA框架是复杂的使用工具，它们需要建筑专业知识和时间来适应它们以实现其全部利益。此比较案例研究描述了应用科学的芬兰大学CIO论坛如何利用选定的高等教育参考模型（HERM）和商业技术（BT）标准及其能力模型。一种民族志方法丰富了这项研究 - 作者使用BT标准作为CIO论坛的IT秘书长使用了他的经验。与几个EA方法和框架研究相反，关于BT标准或HERM对IT管理的影响的信息要少得多。这项研究包括一些主张，供从业人员使用HEI领域信息和知识管理中的能力模型，并确认研究差距以供未来的研究。
简单但有效：具身人工智能的 CLIP 嵌入
对比语言图像预训练 (CLIP) 编码器已被证明对从分类和检测到字幕和图像处理等一系列视觉任务有益。我们研究了 CLIP 视觉主干对 Embodied AI 任务的有效性。我们构建了非常简单的基线，称为 EmbCLIP，没有任务特定的架构、归纳偏差（例如使用语义图）、训练期间的辅助任务或深度图——但我们发现我们改进的基线在一系列任务和模拟器中表现非常出色。EmbCLIP 在 RoboTHOR ObjectNav 排行榜上以 20 分（成功率）的巨大优势名列前茅。它在 iTHOR 1-Phase Rearrangement 排行榜上名列前茅，击败了采用主动神经映射的第二佳提交作品，并且 % Fixed Strict 指标增加了一倍多（0.08 到 0.17）。它还击败了 2021 年 Habitat ObjectNav 挑战赛的获胜者，该挑战赛采用了辅助任务、深度图和人工演示，以及 2019 年 Habitat PointNav 挑战赛的获胜者。我们评估了 CLIP 的视觉表示在捕获输入观察的语义信息方面的能力——这些原语对于导航繁重的具身任务很有用——并发现 CLIP 的表示比 ImageNet 预训练的主干更有效地编码了这些原语。最后，我们扩展了我们的一个基线，生成了一个能够进行零样本物体导航的代理，它可以导航到训练期间未用作目标的物体。我们的代码和模型可以在 https://github.com/allenai/embodied-clip 获得。
以下页面提供了已通知的中心领域的教学大纲。
后端 VLSI 设计流程知识 - 库、平面规划、布局、布线、验证、测试。规格和原理图单元设计、Spice 模拟、电路元件、交流和直流分析、传输特性、瞬态响应、电流和电压噪声分析、设计规则、微米规则、设计的 Lambda 规则和设计规则检查、电路元件的制造方法、不同单元的布局设计、电路提取、电气规则检查、布局与原理图 (LVS)、布局后模拟和寄生提取、不同的设计问题（如天线效应、电迁移效应、体效应、电感和电容串扰和漏极穿通等）、设计格式、时序分析、反向注释和布局后模拟、DFT 指南、测试模式和内置自测试 (BIST)、ASIC 设计实施。
数据科学与应用人工智能博士后学者计划
芝加哥大学数据与计算中心正在寻求希望加深对前沿数据科学和计算研究的了解，同时在特定应用问题领域发展更多专业知识的博士后学者。数据与计算中心 (CDAC) 是芝加哥大学数据科学研究的智力中心和孵化器。我们与芝加哥大学计算机科学系位于同一地点，通过在实际应用的背景下探索新的数据和计算方法、基础和平台来促进发现。这个独特的项目为博士后提供了对数据科学中重要问题进行原创研究的机会，同时还可以在一个或多个互补领域（如行为科学、医疗保健和公共政策）发展专业领域的专业知识。该项目利用芝加哥大学排名靠前的课程、世界知名的教师以及充满活力且快速扩张的数据科学生态系统，将使博士后学者能够参与定义领域的数据科学和人工智能研究。我们的职位提供有竞争力的薪水、丰厚的研究经费津贴和福利。项目优势：
Unimode：统一的单眼3D对象检测
实现统一的单眼3D对象检测，包括室内和室外场景，在机器人导航等应用中非常重要。然而，涉及各种数据方案来训练模型引起了挑战，因为它们的特性显着不同，例如，二 - 几何特性和异质域分离。为了应对这些挑战，我们根据鸟类的视图（BEV）检测范式建立了一个检测器，在该检测范式中，当采用多个数据方案以训练检测器时，明确的特征投影有利于对几何学学习模棱两可。然后，我们将经典的BEV检测体系结构分为两个阶段，并提出了不均匀的BEV网格设计，以处理由上述Challenges引起的收敛不稳定。此外，我们开发了稀疏的BEV功能策略，以降低计算成本和处理异质域的统一操作方法。将这些技术结合起来，得出了一个统一的检测器Unimode，它超过了富有挑战性的Omni3D数据集（一个大规模的数据集（一个室内和室外场景））的先前最先进的AP 3D，揭示了Bev bev tor tor tor tor tor tor tor unified 3D对象的第一个成功概括。
认证能源经理®培训计划
• 考生拥有印度政府能源效率局 (BEE) 颁发的 CEA 或 CEM 认证 • 考生已获得加尔各答大学 IISWBM 颁发的 MBA-PS 学位或公共系统管理硕士 (MPSM) 学位（主修能源管理）或能源管理研究生文凭（经 AICTE 批准）。 CEM 考试将在预定的在线考试窗口期间通过 ProctorU 进行，考生需具备相关经验，且拥有 (AICTE/UGC/AIU/此类机构) 认可的大学或学院的学位，并且已提前提交完整的 CEM 申请并缴纳费用，有资格参加考试。 培训研讨会费用（单位：INR）* 50000 考试费用（单位：INR）* 40000 * 加收 18% 的商品及服务税。 由申请人的 AEE 分会主席/副主席推荐的活跃 AEE 成员可享受高达 5% 的折扣
课程大纲CS 6260应用密码学春季2024
如果极端和不可预见的情况阻止您按时完成任务，请联系学生院长办公室，并为他们提供所有必要的详细信息和文档（请参阅http://studentlife.gatech.gatech.edu/content/content/contact-us）。与我们联系，并确认您已向学生院长办公室提供了所需的文件。院长的办公室有能力比我们更好地验证这些例外情况，并在整个课程中提供了有关紧急情况如何处理的统一性。学生院长办公室将与教练一起检查您的文档和后续行动。那时，讲师将能够采取适当的行动并跟进您。
基因组编辑番茄与转基因番茄
摘要 生物技术可能有助于解决食品安全和保障挑战。然而，基因技术一直受到公众的严格审查，与媒体和公众话语的框架有关。这项研究旨在调查人们对食品生物技术的看法和接受程度，重点是转基因遗传修饰与基因组编辑。进行了一项在线实验，参与者来自英国（n = 490）和瑞士（n = 505）。向参与者展示了食品生物技术的主题，更具体地说，展示了转基因和遗传修饰以及基因组编辑的实验性变化片段（科学不确定性：高与低，媒体形式：新闻与用户生成的博客）。结果表明，与转基因遗传修饰相比，这两个国家的参与者对基因组编辑的接受程度更高。这些技术的普遍和个人接受度在很大程度上取决于参与者是否认为该应用有益、他们如何看待科学的不确定性以及他们所居住的国家。我们的研究结果表明，未来关于基因技术的交流应该更多地侧重于讨论使用农业技术与有形相关利益之间的权衡，而不是单方面关注风险和安全。
注释：1。QUIZRR保留更改时间表的权利。进行的任何更改都将通知注册学生。 2。QACT-所有测试Wi
注意：1。检验保留更改时间表的权利。进行的任何更改都将通知注册学生。2。所有测试将具有文本解决方案以及论文3的每个问题的视频解决方案。所有的测试论文都将为高级级别，并由JEE Advanced提出的不同类型的问题组成。4。测试系列有效直到JEE Advanced 2025考试