B.Pradeep Khanth 7 月 21 日 针对多媒体应用的增强型编解码器设计 Sathiya RR 7 月 23 日 医疗保健中的云计算 J. Angel Sajani 7 月 21 日 使用人工智能和深度学习自动诊断神经系统疾病 M.Vijayakumar 7 月 19 日 用于容错和安全应用的高速和节能 VLSI 架构 Asha Stebi MB 1 月 24 日 具有先进感官和移动能力的多面人形机器人的设计和开发 Dakshina。 DS 7月24日 使用基于皮肤镜图像的高级深度学习网络自动检测皮肤癌 AnlinSahaya 婴儿 Tinu 1月22日 基于深度学习的多模态脑成像用于肿瘤检测 Dr. A. BHUVANESH 是 2022 是 Dr. A. PACKIA ANTONY AMALAN 是 2024 是 Dr. A. SHANAWAZ 是 2016 是 Dr. AMIRDHA SHER GILL 是 2022 是 Dr. K. ARUN PRASATH 是 2021 是 S.Ida Blessy 7月22日 Mr.J Benny John 1月20日 使用人工网络预测聚合物复合材料的机械性能 Mr.J Ebenezer Samuel Daniel 7月17日 一种面向能源的制造布局设计和优化方法行业 先生 C Sankar 7月 14 日 镁基纳米复合材料 先生 S Mareeswaran 1月 13 日 使用声学 - 超声波测试评估树脂基复合材料的结构 先生 K.Solai Senthil Kumar 7月 18 日 天然纤维的物理化学特性和机械性能评估 先生 SP Saravanan 1月 18 日 天然纤维增强聚合物复合材料在机械工程中的应用特性 先生 P Arunkumar 1月 18 日 天然纤维及其复合材料在工程中的应用特性和机械性能 先生 R Susilkumar 1月 18 日 合成和用于微波和微电子应用的 (Ba TiO3)X-(CaCU3Ti4O12)1-X 纳米复合材料的特性 M. VARGHEESE 博士 否 是 P Ragupathy 先生 1 月 15 日 通过加湿脱湿 (HDH) 方法处理染色行业的废水 C Ramech 先生 1 月 15 日 带反射器的太阳能集热器的实验研究 L Ezhil Ruban 先生 7 月 21 日 微通道散热器研究 K Sudhakar 先生 7 月 21 日 利用激光纹理在 6061 铝合金上制造超疏水表面 L Antony Caroxin 先生 7 月 21 日 机械和石膏基隔墙板的热性能 Mr S Paramasivan 1 月 22 日 激光纹理铜表面润湿性研究以增强滴状冷凝 Mr P Madhan 1 月 22 日 使用高温传热流体的抛物线集热器的热性能 Mrs. Sivasankarai 1 月 18 日 在线电力系统应用中数据压缩的信号处理技术的开发 Mrs. S. Karthika 1 月 18 日 并联有源电力滤波器的控制策略的开发 Mr.L.Munia selvan 1 月 18 日 结合风电场的最优功率流的进化算法 Ms.S.Rajeswarai 7 月 22 日 植物叶片疾病检测智能技术的开发 Mrs.R.Madhumitha 1 月 22 日 基于智能电表数据的住宅用电行为大数据分析与可视化 Ms. S. Ledbin vini 1 月 22 日 从卫星图像中自动提取水体 Mr S Selvaprabhu 7 月 17 日 利用相变材料高温储存太阳能 Mr JS Heric 7 月 17 日 利用堆叠排列的电子元件三维冷却
石溪大学人工智能创新研究所首任所长和西蒙斯无限教授石溪大学正在国际范围内搜寻其新的全校人工智能创新研究所(AI 3)的首任所长。作为研究所的领导者,所长将向教务长汇报工作,并担任首任西蒙斯无限教授,并在适合其工作的学术部门任教。所长应继续积极参与研究,同时将其大部分愿景和精力集中在建设和推进研究所上。这个全校研究所的首任领导者将在一个非常时期加入石溪大学,因为该大学正在巩固其在纽约州立大学系统中的旗舰校园地位,并开始部署其战略计划“我们的时刻”,该计划将发展研究事业列为四个主要目标之一。石溪大学利用通过入学人数增长、国家支持增加和历史性慈善捐赠而产生的前所未有的新资金,正在开展高调的举措。这些举措包括成为纽约州立大学 64 个校区的系统中的旗舰校区、成为纽约总督岛新气候解决方案研究中心的支柱机构,以及启动 AI 3。AI 3 建立在大学作为 Empire AI 核心合作伙伴的角色之上。Empire AI 是纽约州在人工智能和相关计算基础设施方面的 2.5 亿美元投资。这些成功正在产生资源和热情,并为大学在研究、教育和推广方面的合作、规模和更广泛影响创造机会。AI 3 主任将利用这一势头,带领石溪大学在迅速发展的人工智能领域向前发展。为启动该研究所,石溪大学将从其总统创新与卓越(PIE)基金中拨出 1000 万美元,用于组建支持人员、开发基础设施和承保初始编程。大学承诺的 1000 万美元是在主任薪水之外的,后者将单独支付。研究所的重点是创新研究:主任将投入大量时间和精力,让石溪大学的教职员工参与支持、催化和扩展基础和应用领域的创新工作,这些工作将是石溪大学的特色,并将充分利用其独特的优势。随着项目的发展,人工智能教育与公平和人工智能服务是主任、研究所教职员工和员工将追求的其他投资和发展领域。职责和期望
莱文沃思堡将于 7 月 26 日上午 9 点在边境会议中心举行仪式,纪念“水牛士兵日”。美国陆军训练与条令司令部司令加里·M·布里托将军将担任此次活动的特邀演讲嘉宾。仪式将赞扬著名的“水牛士兵”的贡献和无私服务,他们通过修建道路、为车队提供安全保障、参与重大军事行动,甚至担任第一批国家公园护林员,帮助保护了国家的西部扩张。1992 年 7 月 24 日,乔治·H·W·布什总统宣布 7 月 28 日为“水牛士兵日”。这个日期是为了纪念国会于 1866 年 7 月 28 日采取行动,建立第 9 和第 10 骑兵团以及第 38、39、40 和 41 步兵团。布什在公告中说:“尽管在种族隔离时期遭受了所有黑人美国人所遭受的歧视和不公正,第 9 和第 10 骑兵团的成员仍然自豪而出色地服役。”仪式结束后,上午 10 点至 11 点将在布法罗士兵纪念碑提供导游和关于布法罗士兵的讨论。堪萨斯城布法罗士兵亚历山大麦迪逊分会的成员将身着当时的布法罗士兵制服,带领游客参观。上午 11 点至中午,边境军博物馆将举办更多有关布法罗士兵在美国历史上的贡献的讨论。所有三场布法罗士兵日活动均向公众开放。仪式还将在利文沃思堡 Facebook 页面 https://www.facebook. com/USAGLeavenworth/ 上进行直播。
ICAI-加拿大关于人工智能和学术诚信的声明国际学术诚信中心 (ICAI) 加拿大是加拿大大学、学院和其他教育机构的教育和证据资源,致力于创造诚信文化。我们相信学术诚信的价值观(诚实、信任、公平、尊重、责任和勇气:ICAI,2021 年)是我们作为教师、研究人员和领导者在高等教育领域所做工作的基础。人工智能的使用应以这些价值观为指导。ICAI 加拿大旨在成为全国高等教育机构的代表机构,并努力在指导和建议教育工作者和机构领导者在教学、学习和研究中合乎道德地使用人工智能方面发挥主导作用。自 2022 年 11 月 ChatGPT 发布以来,教育机构一直面临着如何应对这项新技术的颠覆性潜力的困境。最初的反应包括关于禁止使用人工智能的对话,此后已发展到如何适当和负责任地使用人工智能。随着人工智能监管环境和研究的不断发展,重要的是要跟上当前的发展和研究。认识到人工智能发展的快速进步,我们提出了当前的建议,并赞赏这些建议将发生转变并将定期重新审视的现实。建议:
中小学教育部不因种族、肤色、宗教、性别、性别认同、性取向、国籍、年龄、退伍军人身份、精神或身体残疾或法律禁止的任何其他因素在其计划和活动中进行歧视。与部门计划以及残疾人士可以使用的服务、活动和设施位置相关的咨询可直接联系杰斐逊州办公大楼民权合规主任和 MOA 协调员 (Title VI/Title VII/Title IX/504/ADA/ADAAA/Age Act/GINA/USDA Title VI),5 楼,205 Jeffererson Street,PO Box 480,Jeffererson City,MO 65102-0480;电话号码 573-526-4757 或 TTY 800-735-2966;电子邮件 civilrights@dese.mo.gov。
Jennifer Witheriff 是昆士兰大学的组织发展顾问。她在领导力发展和培训方面拥有数十年的经验,这使她具备了与各级领导者合作的知识和信心。她对复杂的动态有着深刻的见解,并真诚地致力于支持领导者转型。她感兴趣的领域包括适应性领导力、影响力风格和变革。
Damien Ernst 教授主要从事电力系统控制或智能电网(用更时髦的词来说)领域的研究。从广义上解释“控制”一词,这些问题涵盖了众多问题,例如市场监管、整合可再生能源的主动配电网管理、能源政策、电网或系统扩展的实时控制。他最喜欢的解决这些控制问题的技术是强化学习技术,这是一种解决最优控制问题的采样方法。Ernst 教授还致力于开发新的强化学习算法,这些算法可应用于各个领域(例如机器人、医学和金融)。
Damien Ernst 教授主要从事电力系统控制或智能电网领域的研究,用更时髦的词来说就是智能电网。从广义上解释“控制”一词,这些问题涵盖了众多问题,例如市场监管、整合可再生能源的主动配电网管理、能源政策、电网的实时控制或系统扩展。他最喜欢的解决这些控制问题的技术是强化学习技术,这是一种解决最优控制问题的采样方法。Ernst 教授还致力于开发新的强化学习算法,这些算法可应用于各个领域(例如机器人、医学和金融)。