这是 SCSE 和 SPMS 联合提供的全日制四年制直接荣誉理学学士学位课程,面向渴望掌握整合计算机科学和统计学协同学科需求的学生。该计划特别针对有远见的学生,他们有动力和热情利用他们在数据科学和人工智能 (AI) 方面的知识为社会紧迫挑战寻找创新解决方案。该课程将为学生提供解决不同应用领域的实际问题的机会,包括科学和技术、医疗保健和临床医学、商业和金融、环境可持续性等。
○ 巴里大学、圣心天主教大学、拉奎拉大学、那不勒斯东方大学、萨萨里大学、萨兰托大学、墨西拿大学、INFN ● 公司:Beam me up、OctoTelematics ● 2022-2023 学年提供的资助:46(+1 个工业博士职位,MACAI 公司)
08:30 交替阻塞: 08:30 交替阻塞: 08:30 同时:必修课程 KV 人工智能 UE LSTM 和循环 VL 最优和自适应 09:00 社会神经网络 I 365.264 信号处理系统。非必修 HS 6 UE 深度学习和 HS 5 / Track 2 382.017 510.104 神经网络 I 365.261 VL 模型检查 建议访问 VL 控制系统 10:00 10:00 HS 6 / Track 3 338.044 10:00 HS 6 / Track 1 课程 361.060 10:15 交替阻塞: 10:15 VL 规划和推理 10:15 VL 生产自动化 10:15 VL 深度学习和 UE 控制系统 UE LSTM 和 AI 系统中的递归 神经网络 I 入学课程 HS 6 / Track 1 神经网络 365.203 HS 6 / Track 3 HS 6 / Track 1 HS 7 11:00 361.006 UE 深度学习和338.040 510.204 365.105 神经网络 I 365.201 现场出席 + 维也纳和布雷根茨现场直播 + Zoom 11:45 11:45 11:45 UE:项目 11:45 11:45
08:30 交替阻塞:08:30 交替阻塞:08:30 同时:必修课程 KV 人工智能 UE LSTM 和循环 VL 最优和自适应 09:00 社会神经网络 I 365.264 信号处理系统。非必修 HS 6 UE 深度学习和 HS 5 / Track 2 382.017 231.449 神经网络 I 365.261 VL 模型检查 建议访问 VL 控制系统 10:00 10:00 HS 6 / Track 3 338.044 10:00 HS 6 / Track 1 课程 361.060 10:15 交替阻止: 10:15 VL 规划和推理 10:15 VL 生产自动化 10:15 VL 深度学习和 UE 控制系统 UE LSTM 和 AI 系统中的循环 神经网络 I 入学课程 HS 6 / Track 1 神经网络 365.203 HS 6 / Track 3 HS 6 / Track 1 HS 7 11:00 361.006 UE 深度学习和 338.040 510.204 365.105 神经网络 I 365.201 现场出席 + 维也纳和布雷根茨直播 + Zoom 11:45 11:45 11:45 UE:项目 11:45 11:45
主管和社会工程目前是IT安全性的主题。因此,对本学士学位论文进行了几个来源,以识别当前的攻击媒介和合适的同源官方的保护措施。还讨论了人类风险因素以及相关的攻击和措施。之后,进行了48名参与者的定量调查,以捕获当前的安全措施及其记录方式。在评估评估时,可以说,除其他外,尤其是在公司中没有观察到员工本人的风险。例如,社会工程培训甚至没有在一半的受访者中进行。该学士学位论文尤其旨在考虑到哪种同种型官员想要重新引入或希望安全地制定您当前的同源官方解决方案。
nist.gov › 文档 PDF 2022年12月24日 — 2022年12月24日 使用现有技术并促进工业和工业领域的技术创新... 标准参考材料的研究领域很广泛。
1。符合条件的列表是根据通过在线申请表提交的信息准备的。2。如果在符合条件的列表中观察到任何差异,请要求申请人通过发送电子邮件至pgadmissions@angrau.ac.in通知招生办公室。3。必须提交任何已待处理的文件的申请人,如其名称所示(附件2中)必须通过电子邮件pgadmissions@angrau.ac.in进行。未能在规定的截止日期内提供所需的文件将导致符合条件的清单排除在访谈中。4。符合条件的列表应根据候选人提交的信息和文件的验证负责更改。5。请注意,符合条件的列表中包含候选人的名字并不能保证入学。列表是临时的,并根据某些申请人的待处理文件的提交和验证进行修订。申请人必须按照招股说明书中规定的所有资格标准和咨询通知。
该博士职位将集中于研究实现机器人系统的研究,这些机器人系统大多以无监督的方式表征和监测海洋环境。自主系统可以在海洋中进行具有成本效益的广泛数据收集,监视和检查,并为执行持续操作的可能性较少,而对人类运营商的依赖较少。这些属性使自主系统对于执行操作以探索,映射和监视具有挑战性的海洋环境的机器人组织是可取的。但是,在非结构化和苛刻的海洋中,成功的任务需要通过优化的观察平台系统和监督风险控制来提高安全性,智能和操作能力,该操作是在保障项目中解决的(“智能自治系统,用于保护海上的保护操作和基础设施””。该立场对正在进行的项目保障和CARO(“自动机器人操作中心海底”)中的研究补充,这些研究正在开发类似的功能,重点是海底基础架构。具体来说,该职位将解决这些领域的一个或多个:
