介绍。 IT行业的快速发展带来了新的成就以及改善、现代化和自动化现代社会的愿望。人工智能(AI)问题影响着机器人、机器学习、虚拟现实、大数据处理等活动领域,拓展了科学研究范围并有助于开发有前景的实际应用。目前全球科学界出现的人工智能发展的主要趋势、进一步发展的前景以及参与科研工作的重要性决定了主要的优先事项和活动领域,以提高在理论和实践层面在这些活动领域开展发展的有效性。白俄罗斯共和国社会经济发展规划的目标是实现白俄罗斯产品的生产、开发、改进和分销的智能化。其中一个重点是鼓励有前景的人工智能方法领域的发展,旨在创造全新的科学技术产品,包括开发具有思考、交互和适应不断变化的条件的能力的通用(强)人工智能。这一目标正在通过跨部门人工智能研究中心实施,该中心是根据白俄罗斯国家科学院主席团2015年8月31日第363号决议,在白俄罗斯国家科学院信息学问题联合研究所和白俄罗斯国家科学院生理研究所基础上成立的[1]。该中心团结各学科专家的努力,创造先进且具有竞争力的人工智能技术,并为实施人工智能领域的研究项目创造条件,这些项目既在国家研究计划的框架内实施,也吸引非国家投资。
为了实现这一潜力,需要一个剧烈的研究,发展和演示计划。这样的计划应包括:基础研究中的扩大努力,包括理论;高温薄膜材料和高温复合线和导体的密集开发;除了追求两种关键支持技术:低温和高强度结构材料以及基于超导体材料的许多工程测试模型的开发,以作为早期对高温超导体早期转移到军事系统的基础。
关于FDP:有关人工智能(AI)的教师发展计划(FDP),用于计算机视觉,医学成像应用将帮助教育者和研究人员了解AI基础知识及其如何应用于具有多个安全应用的医学成像技术。参与者将探索机器学习和深度学习概念,专注于使用AI进行医学成像,这有助于诊断,医疗保健,农业,零售和监视系统。AI通过基于面部识别,虹膜识别,指纹分析和语音识别的准确有效的身份验证方法,在计算机视觉中起关键作用。通过实践活动和实例实例,与会者将获得实用技能,可以在教学和研究中有效地使用不同的AI使用AI。在计划结束时,参与者将准备将AI工具集成到他们的工作中,提高他们通过现代技术教授和解决安全挑战的能力。这将通过增强他们在这些关键领域的专业知识和教学能力来使参与者受益。主要课程内容:针对计算机视觉应用程序的最新实施介绍。机器学习基础知识,使用数据预处理和数据可视化。监督和无监督的学习方法,SVM分类,神经网络和应用程序。深度学习方法的简介和基于DL的其他架构及其应用程序。用于计算机视觉,生物特征和医学成像实现的深度学习体系结构。使用Python/Matlab的动手会话。医学图像数据处理和分析。用于生物医学成像,基于CT扫描/MRI的图像分析,眼底和医学图像分类的AI/ML。对象检测/跟踪算法(例如Yolo等),诸如UNET等分段算法等使用张量流/Pytorch识别人类活动/动作/生物识别识别张量流/keras/pytorch/jupyter和colab的基础知识。使用Python/Matlab使用数据预处理和数据可视化。CV和AI算法在硬件平台上实现,例如Jetson Nano,TX2和Pynq等。主持此计划的教师:该计划将由Nit Warangal的教职员工进行;邀请来自IIT/NIT/IIIT的有关领域的院士在该计划中发表讲座。也有望作为课程的一部分提供行业的演讲者。
锂离子电池(LIBS),其特征是高容量,延长的寿命和环境友好性,已成为储能技术的领先选择。然而,硅(SI)作为阳极材料在电荷和放电周期期间过度的体积扩张引起了重大挑战,从而导致结构性损害和性能降解。在这项研究中,我们使用球铣削技术研究并成功合成了Si/Super P:石墨烯复合材料,以检查碳含量比对材料稳定性和特定能力的影响。实验结果表明,SI/30%Super P:50%石墨烯复合材料表明,电化学性能最高(初始特异性能力为1500 mAh.g -1),在100个循环后保持稳定的特异性能力(库仑效率> 90%),并且能够以高电流率(10C)保持快速电荷率。这项研究强调了将导电超级P碳与石墨烯集成的重要性,石墨烯会形成一个导电网络,从而增强了LI +运输,并在充电和放电过程中降低了内部电阻。Si/C(石墨烯和超级P碳)复合材料与超级P碳和石墨烯的组合结合在一起,不仅提供了一种有效的解决方案来减轻SI体积扩展,而且还扩展了SI在LIBS商业阳极材料中的应用潜力,并承诺在现代电池技术中具有突破性的突破。
Bennett等人进一步开发了量子传送的概念。在1993年,他提出了一种将未知量子状态(即未知量子位)传送到另一个位置的方案,而无需物理移动粒子本身,从而实现了量子信息传递。在1997年,奥地利科学家Zeilinger的研究小组就光子极化状态的量子传送进行了实验[1]。上述大多数研究都是在理想条件下进行的,而没有噪声或破坏性。但是,在传输协议的任何实际实施中,噪声都不可避免地存在,并影响传输到传输方期间的纠缠状态。
人工智能 (AI) 在医学领域的应用开始改变当前疾病预防、诊断、治疗、改善和治愈以及其他身心障碍的程序。除了引起公众对信任和道德的担忧之外,这项新兴技术的进步还引发了关于其融入医疗保健领域的大量争论。这项工作的目的是全面向研究人员介绍人工智能及其医疗应用及其潜在的缺陷。本文回顾了当前研究如何应用人工智能方法为未来行业创建智能预测维护模型。我们首先简要介绍一下人工智能以及十年来它在各种行业中的进步,包括智能电网、火车运输等,以及最近的医疗保健。在本文中,我们探讨了人工智能在各个医学专业的各种应用,包括放射学、皮肤病学、血液学、眼科学等。并采用几个关键标准进行了比较研究。最后,它强调了人工智能在医疗系统中大规模集成所面临的挑战,并总结了人工智能在医疗保健领域的伦理、法律、信任和未来影响。
背景:目前,心理健康教育已成为教育中的关键问题。由于许多年轻学生或多或少具有某些负面心理情绪,因此这些情绪严重影响了年轻学生的身心健康。中国在1980年代开始为学生进行心理健康教育,现在积累了许多有价值的教学经验,但是关于少数族裔学生的心理健康问题的研究很少。一些研究表明,在比较少数民族学生的负面心理问题上存在显着差异。通常,汉族学生的心理健康水平高于少数民族学生的心理健康水平。如今,社会的发展越来越快,人们在生活中越来越具竞争力。 作为该国将来的希望,青少年的心理健康问题必然会受到特别关注。如今,社会的发展越来越快,人们在生活中越来越具竞争力。作为该国将来的希望,青少年的心理健康问题必然会受到特别关注。
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●在2015年,该研究所推出了五个新的学术课程,包括硕士学位。化学,数学和物理学和M.Tech方面的程序。电气工程和机械工程中的程序。●2017年在大多数I期建设和迁移到新校园的完成过程中取得了重大进展。●在2019年,IITJ对其学术课程进行了改进,提供了各种各样的本科和研究生课程。●研究所启动了联合硕士课程,即联合大师的ph.d。双学位课程以及2020年9月的AIIMS Jodhpur的医学技术博士课程。●研究所建立了跨学科研究的部门,提供了数字人文,太空科学和技术,量子信息和计算等独特的研究生计划。●管理与企业家学院在2020-21学年开始运作,提供了技术MBA计划。
