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保护人权和自由......
贝尔格莱德大学法学院副教授；教授Darko Dimovski 博士，尼什大学法学院副教授；米莉卡·科拉科维奇-博约维奇博士 (Dr. Milica Kolaković-Bojović)，贝尔格莱德犯罪学和社会学研究所高级研究员；教授德扬·米罗维奇博士 (Dr. Dejan Mirović)，科索沃米特罗维察普里什蒂纳大学法学院副教授；教授耶莱娜·贝洛维奇博士 (Jelena Belović)，科索沃米特罗维察普里什蒂纳大学法学院副教授；教授Ognjen Vujović 博士，科索沃米特罗维察普里什蒂纳大学法学院副教授；教授Zdravko Grujić 博士，普里什蒂纳科索夫斯卡米特罗维察大学法学院副教授；教授Bojan Bojanić 博士，普里什蒂纳科索夫斯卡米特罗维察大学法学院副教授；教授萨萨·阿塔纳索夫博士，普里什蒂纳和科索沃米特罗维察大学法学院副教授；副教授Dusko Čelić 博士，科索沃米特罗维察普里什蒂纳大学法学院助理教授；副教授Srđan Radulovic 博士，科索沃米特罗维察普里什蒂纳大学法学院助理教授
2023-24 学年安置报告 - 浦那
我们衷心感谢所有传统招聘机构，如埃森哲、纽约梅隆银行、阿波罗全球管理公司、Salesforce、谷歌、安永、Gartner、摩根大通、DXC Technology、美国银行、Infosys、WNS 等，感谢他们与我们持续合作，我们期待在未来几年继续保持这种关系。今年，我们还为首次招募蓝筹公司感到自豪，如贝莱德、可口可乐、Expedia、Moss Adams、富国银行、Crisil、Packfora、Publicis Sapient、MSCI、V-Guard、Reliance Brand Limited、EI、Hero Insurance Broking、Pramerica、斯柯达汽车大众印度等。学生们很荣幸能与这些世界知名的组织一起开始他们的旅程。我们感谢所有校友信任他们的母校，并能与这些公司一起留下印记。
ISRO-UoP 空间技术中心 - 浦那大学
此外，还支持与运载火箭技术、卫星技术、地面系统和空间科学相关的研究提案。附件 1 列出了印度空间研究组织在这些领域感兴趣的广泛主题。邀请浦那大学及其附属学院（认可的研究中心）的学术界提交创新研究提案。研究提案的最终选择过程涉及 2-3 个阶段的评估，研究人员需要提供必要的说明。作为第一步，初步评估委员会 (PEC) 将审查响应此邀请而收到的研究提案，并要求入围提案的研究人员进行陈述。如果需要，将向入围提案的研究人员提出修改提案的建议。在评估新提案时，PEC 会考虑根据该计划进行研究的研究人员的过去表现
LNM信息技术研究所，斋浦尔
The LNM Institute of Information Technology, Jaipur (Deemed-to-be-University) Gram – Rupa Ki Nangal, Post – Sumel, Via – Jamdoli, Jaipur – 302031, Tel: +91-141-5191741, 5191757, Fax: +91-141-5189214, 2689014 E-mail: info.lnmiit@lnmiit.ac.in，网站：www.lnmiit.ac.in
LNM信息技术研究所，斋浦尔
The LNM Institute of Information Technology, Jaipur (Deemed-to-be-University) Gram – Rupa Ki Nangal, Post – Sumel, Via – Jamdoli, Jaipur – 302031, Tel: +91-141-5191741, 5191757, Fax: +91-141-5189214, 2689014 E-mail: info.lnmiit@lnmiit.ac.in，网站：www.lnmiit.ac.in
人工智能在远程监控数据处理任务中的应用Yu.Yu.格罗莫夫 1，I.N.伊什丘克 1，V.V.罗季奥诺夫 1
摘要 本文提出了一种使用深度学习卷积神经网络U-net对地表多时相多光谱图像进行分类的方法。使用无人驾驶飞机的多光谱光电系统获取可见光和红外图像，并用于构建该地区的正射影像图。根据获得的数据，训练神经网络来解决检测人造物体的问题。基于深度学习和热物理参数评估的远程监控对象智能识别方法允许使用遗传算法创建背景目标环境。该算法解决了热导率的系数反问题，并提供了材料热物理参数的估计。为了训练模型，引入了 18 类物体，根据人造物体和背景（人为或自然景观）之间的热对比差异进行研究。每天以 4 小时为间隔对地球表面进行 6 次勘测。该实验于2021年夏季进行，具体日期为8月4日至5日。在人造物体的检测和分类任务中，发现该模型表现出具有不同可靠性的适用性。进行的研究表明，在模型运行过程中发现了所需的对象类别。关键词1 深度学习，分类，分割，远程监控，神经网络，遗传算法，背景目标环境，光电系统，热物理参数。人工智能在远程监测数据处理任务中的应用 YY Gromov 1、IN Ishchuk 1、VV Rodionov 1
![[3965] - 127 P1374 - 浦那大学](/simg/7\76c20e194b543edacec5968c98b13d1e55859a42.webp)
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考虑 CYG 活动出席人数的具体示例。事实包括出席人数、门票销售价值。维度包括 CYG 年份、场地、运动项目、类型（普通比赛、半决赛、决赛）、男子/女子。场地按位置和建筑类型分为中央封闭式、中央开放式、远程式。运动项目细分为各种活动。
![[3665]-162 P1702 - 浦那大学](/simg/a\abcac0aa15bf15b2b5c24f92bddaf9b1eefdbe42.webp)
[3665]-162 P1702 - 浦那大学
问题总数：10] [总页数：3 [3665]-185 M.E.(生产) 软硬件自动化 (旧版及 2002 年修订版课程) 时间 ：3 小时] [最高分数 ：100 考生须知：1) 回答每部分中的任意三个问题。2) 回答第一部分中的 3 个问题和第二部分中的 3 个问题。3) 两部分的答案应分别写在不同的书中。4) 必要时必须绘制清晰的图表。5) 右侧的数字表示满分。6) 您的答案将作为一个整体进行评估。7) 允许使用对数表、计算尺、莫里尔图表、电子袖珍计算器和蒸汽表。8) 必要时，假设合适的数据。