作者:Bahare Masood Khorsandi(Nog),Mikko Uusitalo(NOF),Marie-Helene Hamon(Ora),BjörnRicherzhagen(Sag),Giovanna d'Aria(Tim),蒂姆(Tim),azeddine gati(ora) Christo AB),Pernilla Bergmark(EAB),Peter Schneider(Nog),Giacomo Bernini(NXW),Kim Schindhelm(SAG),Michael Bahr(SAG),KarstenSchörner(Sag) Pérez(Muu),Joel Joel Valque Ero(UMU),Giovanna d'Aria(Tim),Andreastraßl(tud),Rony Bou Rouphael(Ora),Esteban Selva(Ora),Ömerfaruk faruk tuna(eby),giovanni nardini(winag)是Demes(Win),Christos(Win)),CédricMorin(BCO),Cao-Thanh Phan(BCO),Bin Han(Tuk),Hans D. Schotten(Tuk),Riccardo Bassoli(Tud),Frank HP Fitzek(Tud) Omer Giorgio Giorgio(Avio),Giorgio(Tim),Avio M),Nicola Pio Magnani(Tim),PekkaPérien(Oul),Merve Saimler(EBY),Ahmad Nimr(Tud) Los J. Bernardos(UC3),Rafael(Ourabc),Kuthya Kumar(我们),(NOF),Tamas Borsos(Ehu),Marja Matinmikko-Blue(OUL)
实验前和实验内部分。它们将分开评分。 4. 实验前步骤和结果应在实验开始前提交。 5. 您在与 UPI 联系时完成实验内步骤并提交 6. 未完成其中任何一项都将对您的实验分数产生负面影响 7. 实验手册和实验前文件将在您的实验日期之前提供 8. 将有办公时间回答问题并帮助您让实验正常运转 实验室补课政策:对于可执行的活动,您必须在活动前一周通知 Morgan Thomas。这包括考试、会议等。您必须向 Morgan Thomas 而不是您的实验室助教发送电子邮件以安排补课。如果您没有提前一周发送电子邮件,您可能无法补课。如果发生紧急情况导致您无法参加,请向 Morgan Thomas 发送电子邮件并抄送您的实验室助教,以便他们知道您当天不会参加。 实验室迟到政策:仅根据讲师的判断,逐案接受实验室迟到。如果您迟交实验室作业,请通知 Morgan Thomas 并抄送给您的实验室助教。实验报告:您的实验报告应在您计划参加的下一个实验室之前提交。您的预实验应在参加该实验课之前提交。如果您有安排的补课实验课,您的预实验将在参加该补课课之前提交,但您的实验报告仍将在您定期安排的实验时间提交。软件我们将在本实验中使用 EveryCircuit 来模拟电路。Everycircuit。从 https://everycircuit.com/ 下载(将提供课程许可证)我们将使用 Waveforms 和 DAD 板来测试电路。实验室零件:您将从 digikey 订购实验室零件。使用以下链接访问购物车。订购链接:如果您没有 Digilant 模拟发现板 (DAD),则需要为本课程订购一个。它将用于测试您所有的电路。
在新德里举行的节日)早上好!与金融科技行业,金融机构,学术界,研究神童,新闻与媒体,Assocham的办公室负责人和女士和先生们的杰出来宾与大家在一起,让我很高兴能与大家一起解决这一著名的印度印度国际金融科技节。节日的主题 - 在当今的背景下,印度为印度的5万亿美元经济和建立可持续的未来创新而建立可持续的未来创新。我对组织者(Assocham)的称赞是将金融科技生态系统的所有利益相关者带到一个屋顶下,以庆祝金融科技和金融科技实体的作用。我们站在金融技术历史上的关键时刻,目睹了其过去几年的迅速革命,并考虑了其未来的变革潜力。今天,我将探讨金融科技演变的轨迹,其未来的预测,其积极贡献,相关风险和关键要素,以实现可持续的金融科技生态系统。金融科技的增长:过去几年的过去,现在和未来,金融科技行业经历了指数增长。根据毕马威(KPMG)的一份报告,全球金融科技投资在H2'23中达到了582亿美元。该领域目前仅在全球金融服务收入中仅占2个Percet份额,据估计,到2030年,年收入的年收入为1.5万亿美元,占全球所有银行估值的近25%。付款和以AI为重点的金融科技解决方案仍然是投资者感兴趣的领域。印度是世界上增长最快的金融科技市场之一。截至2024年,估计约为1,100亿美元,到2029年,预计以31%的复合年增长率将达到约4200亿美元。拥有9000多个金融科技实体,印度在全球范围内排名第三,而金融科技实体的数量最高,并指挥该国14%的启动资金。印度金融科技的采用率为87%,远高于全球平均水平67%。印度金融科技生态系统预计将继续扩散,这是受到良好的政策,制定和实现DPI,机构支持和技术创新的因素的驱动。政府对数字经济的推动,再加上年轻,精通技术的人口,可能会推动金融科技领域的新高度。NPCI设定了一个雄心勃勃的目标,即未来几年每天实现10亿个UPI交易。
WBJEE-2024 一旦收到申请,即表明考生同意信息公告和委员会为此目的发布的相关通知中规定的所有条款和条件、规则和条例。任何不符合信息公告中规定的条件的申请都将被拒绝。 1. 考试申请必须在线进行。不提供印刷版申请表。 2. 确保填写真实的申请表,该表仅可在 www.wbjeeb.nic.in 上在线获取 3. 请勿尝试重复申请。 4. 必须拥有有效的手机号码和唯一、有效的电子邮件 ID。委员会将来的所有通信都将发送到注册的手机号码和电子邮件 ID。如果由于手机号码/电子邮件 ID 错误/不存在/不起作用/更改或网络中断而导致未收到任何通信,WBJEEB 概不负责。 5. 一旦输入并提交了注册详细信息(即姓名、父亲姓名、母亲姓名、性别、住所和出生日期),这些信息在任何情况下都不能更改/修改/编辑。此外,这些信息必须与学校/学院准考证、成绩单、证书、带照片的身份证、种姓/类别/收入证明等(如适用)完全匹配,考生在进入考场、咨询/录取和大学注册时必须出示这些信息。 6. 请勿与任何人分享您的申请号、密码或安全问题/答案。如果任何考生犯了可能导致负面后果的错误,董事会概不负责。 7. 根据信息公告中的说明上传照片和签名的扫描件。如果任何考生收到任何关于照片/签名不一致的短信/电子邮件,他/她必须在一天内立即采取纠正措施。如果这些图像难以辨认且不可接受,将不会发放准考证。 8. 如果候选人希望更正申请中提供的任何信息,除其姓名、父亲姓名、母亲姓名、性别、住所和出生日期外;他们只能在指定的“更正期”内这样做。此后,委员会将限制或停止任何进一步的更改。 9. 考试费只能通过网上银行/借记卡/信用卡/ UPI /二维码支付。WBJEE-2024 的申请费为:普通男性考生 500 卢比(仅限五百卢比),普通女性和 SC/ST/OBC-A/OBC-B/EWS/TFW 的所有男性考生 400 卢比(仅限四百卢比)。所有 SC/ST/OBC-A/OBC-B/EWS/TFW 女性考生和第三性别考生均为 300 卢比(仅限三百卢比),如果适用,还需支付银行服务费。费用一旦支付,在任何情况下均不可退还。不要等到最后一天才支付注册费,以免银行或 EPG 付款失败。10. 请妥善保管确认页和准考证的副本。11. 请考生定期访问委员会网站 (www.wbjeeb.nic.in/wbjeeb.in),了解最新信息。12. 注意事项:
会议始于活动的首席嘉宾吉祥仪式的吉祥灯光,印度政府财政部的国务卿Bhagwat Kishanrao Karad博士。Bhagwat Karad博士强调说:“ MSME在印度经济的发展中起着非常重要的作用。目前约有6.3千万的MSME企业在印度工作,并产生了约11.1亿的就业机会。大约30%的GDP来自MSME,每年的增长率为10%。”他进一步补充说:“在Hon'ble PM Narender Modi的领导下,印度政府积极主动地消除了中小企业的障碍,与银行业一起,我们努力使融资易于获得这些重要的企业的增长。”在Fireside聊天期间,Infosys的联合创始人兼董事长Nandan Nilekani先生说:“ SMES是数字公共基础设施(DPI)最大的受益人。印度正在建造公共步道,以获取信贷和市场受益的中小企业。超过5000万商人选择了数字付款方式。数字化帮助我们更快地生成资产负债表,因为所有财务细节,例如发票,交易,税收抵免都很容易获得。数字化还减少了周转时间以获得贷款。从基于抵押品的贷款模型转变为基于数据的贷款,这进一步帮助我们降低了银行的整体运营成本。在接下来的5年中,至少有50个国家将实施DPI。数字化还帮助供应商进行更快,更方便的付款,从而简化了MSME贷款流程。此外,数字平台还有助于满足中小企业客户的需求并为他们创造价值。”联邦银行执行董事Shalini Warrier女士在同一小组中表示:“过去,银行业务主要是手动进行的。近年来,数字技术在该行业中引起了重大的发展。著名的进步之一是在线的便利是通过UPI应用程序提供的QR码来付款。如今,大部分交易每天以数字方式发生,超过其他传统付款方式。”Thampy Koshy,ONDC首席执行官Matthew Saal,主要行业专家Matthew Saal,IFC和其他杰出的发言人讨论了市场在SME金融生态系统中的作用。 在信贷流,易于开展业务和市场便利性方面面临的关键问题也提到了通过使用数字技术来解决的。.最后,六个SME Finance Innovators展示了他们的技术,并解释了他们改变SME融资的潜力。 被邀请参与推销的金融科技是:360TF,Builder.ai,可信度,Shopup,topicus,uplinq Financial TechnologiesThampy Koshy,ONDC首席执行官Matthew Saal,主要行业专家Matthew Saal,IFC和其他杰出的发言人讨论了市场在SME金融生态系统中的作用。在信贷流,易于开展业务和市场便利性方面面临的关键问题也提到了通过使用数字技术来解决的。.最后,六个SME Finance Innovators展示了他们的技术,并解释了他们改变SME融资的潜力。被邀请参与推销的金融科技是:360TF,Builder.ai,可信度,Shopup,topicus,uplinq Financial Technologies
与印度猎鹰新德里(Falcon New Delhi)的合作,2023年9月4日:Shivalik Small Finance Bank与Fintech Infrastructure Company Falcon合作,正在重新定义银行标准。合作伙伴关系导致了一个现代和先进的技术平台,该平台胜过旧系统,并使银行与科技公司一起开发了未来派和行业优先的金融产品,例如完全数字和即时的数字FDS和储蓄账户,以及其他即将发布的产品线。Shivalik的下一代平台,由Falcon的技术提供支持,大大降到了银行及其合作伙伴产品推出所需的成本和时间。该平台预先设有无代码移动和Web应用程序,强大的开发人员中心,安全SDK和API。这可以实现无与伦比的产品创新水平,同时确保法规合规性。Shivalik Small Finance Bank董事总经理 Anshul Swami补充说:“我们有一个强烈的野心,是成为印度最具创新性的数字优先银行之一。 我们希望在2 - 3年内增加一百万个新节省。 我们坚信,与Falcon联合的革命性新银行堆栈的推出将有助于我们建立运营效率,引入创新的产品线,并以更快的速度进入市场,并扩展到一个新的水平。”印度的迫在眉睫的经济增长正在加剧数字金融革命,特别是在Shivalik小型金融银行(Shivalik Small Finance Bank)等中型银行,并将其置于印度的增长故事的最前沿 预计到2030年将是8亿美元的经济,其GDP不断扩大和迅速发展的信用景观信号是有希望的未来。Anshul Swami补充说:“我们有一个强烈的野心,是成为印度最具创新性的数字优先银行之一。我们希望在2 - 3年内增加一百万个新节省。我们坚信,与Falcon联合的革命性新银行堆栈的推出将有助于我们建立运营效率,引入创新的产品线,并以更快的速度进入市场,并扩展到一个新的水平。”印度的迫在眉睫的经济增长正在加剧数字金融革命,特别是在Shivalik小型金融银行(Shivalik Small Finance Bank)等中型银行,并将其置于印度的增长故事的最前沿预计到2030年将是8亿美元的经济,其GDP不断扩大和迅速发展的信用景观信号是有希望的未来。预测表明,印度的零售信贷,商业信贷和存款将在本十年中繁殖,从而强调了巨大的增长潜力。“我们与Shivalik Small Finance Bank的合作伙伴关系,这是一项有远见的数字优先战略,是我们迈向财务未来的共同旅程的重要一步。我们有信心,像Shivalik这样的银行将为印度银行业革命铺平道路,我们很高兴能推动这种增长。借助推出多种行业优先产品的计划,我们旨在使银行,其客户和合作伙伴处于印度数字银行业转型的最前沿,同时维护最高级别的合规性”这个尖端的,云的金融科技平台使银行及其合作伙伴能够扩大银行和投资产品的可访问性,并向印度的大量服务不足和未得到服务。银行的无缝数字储蓄帐户,支持各种KYC方法,促进了独特的应用程序。奶农可以收到牛奶销售收益或即时贷款支出,蓝领员工可以尽早获得工资。包含一张卢比借记卡,再加上内置UPI支持,促进数字交易,而基金转移功能可确保24/7/365货币转移功能。借助银行的即时定期存款服务,客户可以轻松地将其剩余资金引入FD,以获得有吸引力的回报。适应性的功能使银行和科技公司有能力为老年人和妇女等人口统计学提供专门的优势。在需要时,客户可以全天直接将全部或部分款项直接提取到其银行帐户,消除延迟或需要访问分支机构。如此全面的数字金融投资组合赋予了金融机构,并以降低的成本来扩大其外展和提供卓越的服务。通过这种合作伙伴关系,我们希望不仅要迈出了巨大的一步,不仅是在数字银行领域急需的创新,而且还朝着金融包容性和新巴拉特的制作迈进。
心电图(ECG)是通过分析心脏的电活动来评估心脏健康的重要诊断工具。本研究探讨了机器学习(ML)技术在ECG图形分析中的应用,旨在提高诊断心血管疾病的准确性和效率。通过临床咨询收集了一种多种心电图信号数据集,包括正常情况和异常病例。采用预处理技术来消除噪声,然后进行特征提取以识别临界模式。机器学习模型,包括支持向量机(SVM),随机森林和卷积神经网络(CNN),用于对诸如正常窦性心律,心房颤动和心室心动过速等节律进行分类。所提出的方法为协助临床医生在早期发现和诊断心脏条件下提供了一种可靠,有效的方法,其准确性,敏感性和特异性方面有希望的结果。