N.Gopalakrishnan 博士于 1997 年在钦奈安娜大学获得博士学位,研究方向为 III-V 族半导体的成核和生长动力学。获得博士学位后,他前往瑞典皇家理工学院进行博士后研究。后来,他在日本 KIT 和日本 AIST 从事博士后研究 3 年。他曾获得日本政府日本科学技术部颁发的著名 STA(即 JSPS)奖学金,在日本筑波 AIST 工作。之后,他还在韩国东义大学担任博士后研究员一年半。
摘要 人工智能已逐渐成为信息系统和商业领域的一个独立研究领域。商业中发展起来的新工作形式需要大量的实验、潜在客户生成和实时推荐。这推动了人工智能技术采用的异常增长。即使该领域的领先组织都预见到了早期采用人工智能技术的优势,但一些组织仍由于各种障碍而阻碍了采用。本文分析了导致组织层面采用人工智能的特征和阻碍其采用的因素。通过本文,我们报告了中小型组织在 Twitter 上关于其采用人工智能的程度以及他们面临的障碍的对话结果。通过这种分析,我们提供见解和议程,帮助中小型组织的高管为采用人工智能做好准备。
摘要:人工智能 (AI) 的应用正在我们的社会中迅速扩展。私营部门已经开始使用人工智能来提高效率,并为客户和股东创造更好的价值。人工智能的前景对政府来说也相当诱人。它有望成为突破性技术,使公共部门达到前所未有的效率和生产力。它有可能真正改变公共服务的提供方式和政府与公民互动的方式——从需求驱动模式转变为公共服务提供的预测模式。然而,人工智能存在大量陷阱和盲点,这使得政府采用人工智能尤其具有挑战性。为了在公共部门成功采用人工智能,政府必须清楚地了解这些挑战,并制定监管公共政策,以确保减轻人工智能可能带来的不利影响(如排斥、偏见等)。本文试图系统地探讨这些挑战,以使公共政策制定者能够应对这些挑战。
本短期课程 (STC) 旨在让学员掌握增材制造 (AM) 的先进知识,以及它在工业 4.0 和智能制造中的关键作用。随着全球工业向更加自动化和智能化的系统发展,增材制造与物联网、信息物理系统和大数据等数字技术的融合正在改变制造业格局。本课程将探讨增材制造对生产流程、设计方法的影响,以及它在航空航天、汽车和医疗保健等领域的应用。它还将解决采用增材制造技术所带来的挑战和机遇。通过理论知识和实践活动,学员将获得实用见解,了解如何在智能制造环境中利用增材制造和工业 4.0 之间的协同作用来提高生产效率和创新。课程内容
关于研讨会:ANRF-SERB 赞助的为期六天的“用于医疗保健和国防应用的先进材料的制造和表征”研讨会计划于 2024 年 11 月 18 日至 23 日举行。医疗保健中使用的材料需要一些独特的性能,由这些材料制成的组件具有复杂的形状和尺寸。对于国防应用,广泛使用机械加工困难的复合材料和合金。因此,本次研讨会重点关注这两种应用所需的这些材料的制造工艺和最新表征技术。本次研讨会将详细介绍生物材料、形状记忆合金、智能材料、多功能级材料等材料的进展,以及使用这些材料制造现实产品的最新趋势。制造产品所需的工艺,例如 3D 和 4D 打印技术、通过激光和电子束源的微连接和加工工艺、微电火花加工、微电化学加工等。
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Position Title: Firefighter/BLS or ALS FLSA Status: Non-Exempt Division: Operations Supervises: None Supervised By: Shift Lieutenant Hours Worked: Average 2,920 annually JOB SUMMARY Under general supervision, performs a variety of duties to suppress structural and non-structural fires, respond to Emergency Medical, and provide medical transport and all hazards emergency situations throughout the Palisade Fire Department.将消防员/BLS或ALS分配给工作48/96轮换时间表的三排之一,并根据代理需求受到紧急呼叫。SUPERVISION RECEIVED Works under the direct supervision of the Fire Lieutenant or Acting Duty Officer SUPERVISION EXERCISED Provides guidance for Part-time and Volunteer members assigned either permanently or temporarily to a work shift DUTIES The Firefighter/BLS or ALS duties include but are not limited to the following: Performs all fire suppression activities to combat and extinguish fires at a variety of fire scenes, including laying and/or connecting hose, directing water, raising and攀登梯子;利用各种灭火设备,包括链锯,轴,烟雾喷射器和强行进入工具;进入,搜索和解释个人免于燃烧结构。对各种医疗紧急情况做出反应,并根据医疗认证启动适当的护理水平,启动程序并继续护理和/或协助高级生命支持提供者在医疗运输过程中进行患者护理。最低资格候选人必须具有以下资格:进行消防局的一般维护,检查每个消防部门设备的工具,设备,物资和材料,以确保所有车辆都包含适当的操作条件的所需工具,设备,用品和材料;执行社区准备职能,例如射火计划,消防检查和车站之旅,学校的公共教育等。
摘要 - 该研究旨在隔离和鉴定加德满都市固体废物及其相关的生物溶质中存在的细菌和真菌(霉菌)。总共10个样本;从加德满都市的5个开放式垃圾场收集的5种不同的固体废物样品和5种不同的生物美感样品被运送到圣Xavier学院的微生物学实验室进行处理。标准微生物程序以鉴定分离株。使用Kirby-Bauer磁盘扩散方法来确定CLSI 2020标准后细菌分离株的抗生素敏感性。在收集的固体废物样品中,细菌菌落计数范围为1.27×10 8到2.8×10 8 CFU/ml,而真菌菌落数量范围为1×10 5到4×10 5 CFU/ml。的细菌菌落从116至> 300 CFU/90mm/15分钟范围内的细菌菌落计数,而真菌菌落数量在2到6 CFU/90mm/15分钟之间。在48种细菌和34个霉菌中,杆菌属杆菌属。(27%)和尼日尔曲曲霉(29%)比其他分离株占主导地位。柠檬酸菌属,沙门氏菌属和大肠杆菌从垃圾场S3的固体废物样品中分离出来,对所使用的不同抗生素显示出最大的耐药性。来自固体废物样品和生物溶质样品的常见微生物分离株包括7种不同的细菌和4种不同的霉菌。在废物垃圾场中存在抗生素耐药细菌和致病真菌带来与公共卫生相关的风险。
P. Muthuchidambaranathan 博士于 1992 年获得印度哥印拜陀政府技术学院电子与通信工程学士学位,1994 年获得印度卡拉库迪 AC 工程技术学院微波与光学工程硕士学位。他于 2009 年获得印度蒂鲁吉拉帕利国家技术学院 (NIT) 光通信博士学位。他目前担任印度蒂鲁吉拉帕利国家技术学院 (NIT) 电子与通信工程系教授。他的研究兴趣包括无线通信和光通信的最新技术。他的研究论文发表在国际期刊、国际和国内会议上。他是教科书“无线通信”(由印度 Prentice Hall 出版) 的作者。