符合上述资格的候选人可以通过Google表单链接发送您的应用程序https://forms.gle/fgjyewu56tcwkthw5 on 05.06.2024或之前。任何疑问,请联系M. Govindaraju教授,CCCR,债务,BDU,TRICHY-24移动号:94443688336电子邮件ID:cccr@bdu.ac.in
版权所有 2020 Grace Ufuk Taneri,保留所有权利。摘要我们生活在人工智能 (AI) 时代。关于人工智能对教育/高等教育的影响,人们进行了广泛的讨论和实验。在本文中,我们讨论了人工智能如何发展,探索了人工智能改变教育/高等教育的方式,简要介绍了大学需要教给学生哪些技能以让他们为人工智能工作世界做好准备,并简明扼要地谈论了工作和劳动力的变化性质。关键词:人工智能、机器学习、深度学习、大数据和数据分析、交互式学习环境、混合学习、大规模开放式课程、数字学习、定制/个性化学习、教育技术、虚拟现实、机器人助教、个性化学习系统、认知技能、技术技能我们的任务是创建智能自动化 (AI),它可以有效地与人合作,学习、分析、自我纠正、识别、做出决策,并超越最优秀和最聪明的人。 1 大数据、信息和计算能力在人工智能世界中占据主导地位。计算机在重复性和预测性任务、依赖计算能力、大数据和基于不同规则做出的决策的工作以及数据枚举和评估方面胜过人类。另一方面,人类在体验真实情感和建立关系、提出问题和表达想法、做出战略决策以及制造造福人类的产品和成果方面胜过机器。在当今的人工智能世界中,智能自动化与人类有效协作比单独使用任何一种都更强大。 2 人类有机会将人工智能用作增强人类能力的工具。人工智能正在发展,并在我们的日常生活中变得越来越普遍。人工智能被广泛采用的例子不胜枚举,包括智能手机、语音助手、自动驾驶技术、家用机器人、送货机器人、工厂/办公室/课堂中的机器人、医疗保健/手术室/物理协助中的机器人以及在线机器人。我们正在经历人工智能在日常生活、工作、商业和教育领域的变革,它正在改善人类生活。3 随着技术的发展,进一步的变革是不可避免的。在教育和高等教育方面,人工智能技术功能强大,非常适合丰富教育目标。事实上,过去二十年,人工智能在教育领域取得了长足的进步。4 正如我们将要讨论的,这一进步为提高教学效率和效果、为学生做好进入人工智能工作世界的准备、加强对学生的支持、改善教师和教职员工的支持、精简学校和学院的管理以及为大众提供教育带来了机遇。与每一次发展一样,所有这些领域的担忧和挑战都是不可避免的,我们也必须予以解决。
关于正在进行的乌克兰战争的文章是第一次高强度战争,其中大规模的军事和商业无人机通过以创新的方式操作杀死链条,在有争议的战场中以创新的方式来补充空气,土地和海上权力。随着成本和风险的降低,引人入胜的军事和重新利用的商业无人机的可持续质量增强了多域战斗能力歧管,完成了包括C2,智能,火灾,监视,诱饵,诱饵,EW和Esbentax的各种功能。无人机造成的不对称的高成本,与精致的武器相结合时,在坦克,炮兵,广告系统,海军,海军,空中,空气和高价值资产和深度的高价值资产加速,这加速了以前所未有的尺度和速度的大军,大小的大军,以无预见的规模和步伐对无人机的收购。对AI驱动的自主,多领域游荡无人机,载人的团队和蜂拥而至的测试和实地,利用行业4.0技术已经筹集了势头。无人系统对他们对空中战斗,空中沿海和海洋(地面和地下)的影响引发了激烈的辩论,就像第二次世界大战中的坦克一样。
摘要:自主 CPS(信息物理系统)系统由信息和物理组件共同组成,共同实现物理世界中的高度自动化操作。此类系统的显著例子包括自动驾驶 (AD) 车辆和送货无人机/机器人,它们在现实世界中得到越来越多地部署和商业化。具体而言,由于 AD 技术在驾驶安全、效率和移动性方面具有显著优势,它一直是国际上的追求。在首届 DARPA 大挑战赛举办 15 年后,它的开发和部署变得越来越成熟和实用,一些 AD 车辆已经在公共道路上提供商业服务(例如凤凰城的 Google Waymo 和中国的百度阿波罗)。在 AD 技术中,AI 堆栈对安全性至关重要:它负责安全关键的驾驶决策,例如避免碰撞和车道保持,因此其中的任何安全问题都可能直接影响道路安全。在本次演讲中,我将介绍我最近的研究,该研究启动了第一次系统性的努力,旨在理解和解决工业级 AD AI 堆栈中的安全问题。我将重点介绍两个关键模块:感知和定位,并讨论我们如何能够发现新颖且实用的传感器/物理世界攻击,这些攻击可能导致端到端安全影响,例如撞上障碍物或越野驾驶。我还将简要介绍我最近对智能交通领域 AI 堆栈安全性的研究,尤其是由联网汽车 (CV) 技术支持的智能交通领域。最后,我将讨论防御和未来的研究方向。
副董事Matthew Defina(代理)301-796-8755 WO 51/RM。6144执行助理Lucinda Cox 301-348-1818 WO 51/RM。 6144监察员弗吉尼亚behr 301-796-3436 WO 51/rm。 6158高级管理官员计划管理和分析人员(PMAS)Desi Conway 301-796-7629 WO 51/RM。 6110立法事务参谋长肯德尔·范池301-796-8688 WO 51/RM。 6190执行运营人员Johanna McLatchy 301-796-3788 WO 51/RM。 6180特殊项目参谋长Lynnette Thomas(代理)240-402-2178 WO 51/RM。 6164组合产品监管官克里斯蒂·劳里斯汀(Kristi Lauristen)301-796-8936 WO 51/rm。 61626144执行助理Lucinda Cox 301-348-1818 WO 51/RM。6144监察员弗吉尼亚behr 301-796-3436 WO 51/rm。6158高级管理官员计划管理和分析人员(PMAS)Desi Conway 301-796-7629 WO 51/RM。6110立法事务参谋长肯德尔·范池301-796-8688 WO 51/RM。6190执行运营人员Johanna McLatchy 301-796-3788 WO 51/RM。6180特殊项目参谋长Lynnette Thomas(代理)240-402-2178 WO 51/RM。6164组合产品监管官克里斯蒂·劳里斯汀(Kristi Lauristen)301-796-8936 WO 51/rm。6162
增材摩擦搅拌沉积 (AFSD) 提供了一种固态金属沉积方法,该方法不依赖于局部熔化和凝固,而是依赖于动能和塑性流动。在本研究中,AFSD 与结构光扫描、车削和铣削相结合,以生产金属部件,同时考虑混合制造工艺序列提出的独特要求。提供了两个演示,包括:1) 选择圆柱形构建板,以便在空心锥体的沉积和车削之间实现坐标系转移;2) 使用结构光扫描进行间歇沉积加工操作,以制造双面六边形圆柱几何体。2023 年制造工程师协会 (SME)。由 Elsevier Ltd. 出版。保留所有权利。