B.强大的客户评估框架:KPIT的策略是通过深入挖掘来关注精选的战略OEM和TIER-1供应商。由于总体ER&D支出继续集中在顶级公司中,因此该策略被认为是推动其增长的最佳选择。通过全球帐户管理(GAM)框架选择了公司的每个顶级客户,该框架评估了(1)其在整体移动性生态系统中的重要性,(2)关系和承诺水平,(3)对实践产品的战略性拟合,以及(4)参与质量。在高干扰环境中,KPIT认为,必须与预期在不断变化的商业环境中保持相关性的客户进行合作。因此,KPIT的客户评估框架对于其成功前进至关重要。
需要以电子方式保护信息的需求改变了密码学的重要性。大多数现代类型的密码系统都依靠数字理论来理论背景。本课程将是数字理论的介绍,重点是那些具有密码学应用程序的部分,并显示了该理论如何应用于加密。数字理论是数学的最古老分支之一,是关于整数的无限迷人属性。本课程的骨干将是模块化算术,保理,原始测试,离散对数问题,组ℤn组的属性,联合国,Legendre符号。
森林吸收了大量的碳,在全球气候系统中发挥着至关重要的作用。因此,量化森林生物量和碳通量对于碳预算核算、碳通量监测以及了解森林生态系统对气候变化的反应至关重要。估算森林生物量/碳储量不仅有助于减少毁林和森林退化造成的排放 (REDD) 计划,也有助于森林的可持续管理。遥感数据与森林清单相结合已成为一种有效的方法,可以结合涡流协方差观测来估算森林生物量/碳储量和通量研究。在联合国 REDD+ 和可持续发展目标 (SDG) 目标 15.2 的背景下,空间技术在测绘和监测应用中的作用得到了明确强调。随着新传感器的发展,空间、光谱、辐射和时间分辨率的提高,EO 数据可以在森林生物量/碳和碳通量的测绘和监测中发挥重要作用。还需要更好的数据集成方法来准确、空间明确地估计森林生态系统的碳动态。
活动的报告和结果为期1周的教职计划于2024年1月8日至13日举行。资源人员讨论了新概念,并为主题提供了新的见解。Shashank先生和Chandan Jayaram先生是该FDP的资源人员。在第一天,python的基础,例如基本数据类型和循环。本次会议之后进行了有关概率和条件事件的介绍。第二天从Python的功能,列表,元组和功能强大的Pandas包装开始。下午会议上有机器学习的动手经验。在第三天,讨论了与机器学习有关的概率统计主题,例如随机变量,并讨论了分布的属性。在第四天讨论了高级Python概念和机器学习技术的第一步。下午会议是关于数据可视化和建筑模型的。第五天引入了贝叶斯分类器,回归和支持向量机。最后,在第六天,提供了有关机器学习的小型项目。这个FDP充满了概念,并提供了一个有趣的旅程。尽管目的地仍然很遥远,但到目前为止的旅程充满了知识和意义。这项FDP活动总共受益于34个教职员工。
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工程,mylavaram 4。IIT副教授Alok Kumar Pan博士5.IIT助理教授Amit Kumar Datta博士,哈拉格布尔召集人:Y. Amar Babu博士,教授和HOD协调员:G L N Murthy博士,教授协调员:M.K.Linga Murthy先生计数= 193)事件的目的:FDP的目的是引入量子信号基础。此外,它还旨在引入有关量子纠缠的知识,并将其应用以及代表量子门及其特性。还将引入有关经典信号的量子表示的知识。事件的结果:1)了解包括超级位置,纠缠和
基于 API 的货币化也在去年浮出水面,成为 AI 开发人员扩大其 AI 功能范围的一种流行策略。通过 API,AI 服务可以无缝集成到众多平台中,并采用可扩展的按使用付费方式。这种策略不仅为 AI 开发人员创造了经常性收入来源,而且还鼓励了 AI 的广泛集成。例如,ChatGPT 的 API 根据输入以不同的费率定价,可以促进一系列体验,包括非聊天应用程序,如图像生成。最早采用此功能的公司包括 Snapchat、Shopify 和 Instacart。7
•在线应用程序的链接:http://online.nitjsr.ac.in/phd2023•候选人应在申请表中指定广泛的研究领域。•所有寻求入学博士的候选人D.计划必须在2023年12月8日(星期五)之前从(在线)填写和上传其申请。•不完整的申请表并在最后一个日期之后上传将被拒绝。•仅在研究所网站上上传入围候选人名单。•候选人必须访问我们的网站以获取费用结构/教师专业知识等。,还建议定期访问我们的网站,以获取有关春季学期博士学位入学的最新信息。计划2023-24。•不会将任何单独的面试信 /通讯发送给任何个人•被选入入学时的所有候选人都必须在入学时存入研究所费用< / div> < / div>