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印度绿色氢生态系统的R＆D路线图 b'' जीव /生物学< / div> RCM（第1部分）印度政府权力部NRE ... b'' 20231005381888372.pdf Kendriya Vidyalayas的连续专业发展 批准的太阳能光伏的型号和制造商... 最低学习计划类XII英语核心 kendriya vidyalaya sangathan kvs ro kolkata ... 询问官指南（IO）和介绍... b'' 25/07/2024矿产采矿 最高法院最近关于... 的裁决 b'' CSAB特殊回合的暂定座椅空缺2024 Aspire计划 Tripura Sundari寺 2025011058.pdf हमेषक /我们的顾客< / div> b''
在执行任务发布之前，决定政府，工业和学术界的各种利益相关者应该提出一份联合报告，概述了该国研究和技术开发的现状，并为国家研究和创新路线图提供了建议，以支持绿色氢生态系统。Accordingly, a drafting committee was constituted with experts and representatives from Office of Principal Scientific Advisor, Council of Scientific & Industrial Research, Ministry of Petroleum and Natural gas, NITI Aayog, Department of Science & Technology, Department of Atomic Energy, Defense Research and Development Organization, Indian Space Research Organization, Indian Oil Corporation Ltd., Indian Institute of Science, IIT Delhi, IIT Madras, IIT Bombay, IIT Kharagpur，IIT Kanpur，IIT ROORKEE，IIT GUWAHATI，IIT海得拉巴，中央电动化学研究所，国家化学研究所，国家化学实验室，NTPC- NETRA - NETRA，国家太阳能研究所，印度工业联合会，印度氢联盟的联合会，印度自然工业，印度自然工业，环境，国际机构，国际机构，国际机构，国际机构，国际机构，国际机构，国际机构，国际机构，国际机构，国际机构，国际机构，国际机构，国际机构，国际机构，国际机构。资源研究所。新和可再生能源部联合秘书是委员会的召集人。
更新 BoS 批准的第 22 批荣誉学位 - 新
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2019 年 B.Tech 荣誉学位批准的 MOOC 课程清单
21 太阳能工程与技术 EEH320 HONOURS MOOC 12 周 NPTEL/ SWAYAM B.Tech 规定 2019 IIT 古瓦哈提（如果未注册 KTU 下的 EET458 太阳能光伏系统）
批准的吉尔曼顿能源委员会会议...
公共教育机会：地球日活动。sue讨论了我们与活动联系的人。莎拉·索恩（Sarah Thorne）将带她的电动汽车，来自NH Sierra俱乐部的Cathy Corkery将带几个人带电动汽车供人们欣赏并可能开车。我们已经联系了吉尔曼顿学校，以使用其停车场进行示威。吉尔曼顿（Gilmanton）全年图书馆的弗雷德·布赫霍尔茨（Fred Buchholz）将讨论图书馆的地面安装太阳能电池板。我们将邀请NH电气合作社的Gary Lemay讨论电池充电器。我们将邀请Laconia Unix Power Solutions的所有者Chris Milner讨论他的电池开发业务。Elise将联系Selectman Evan Collins，邀请他讨论电池充电站的安装。
tauvid™：第一个用于成像阿尔茨海默氏病tau病理学的FDA批准的宠物示踪剂
摘要 - 专门的深度学习（DL）加速器和神经形态处理器的出现为将深度和尖峰神经网络（SNN）算法应用于医疗保健和生物医学应用的新企业带来了新的机会。这可以促进医学互联网系统（IoT）系统和护理点（POC）设备的进步。在本文中，我们提供了一个教程，描述了如何使用各种技术，包括新兴的回忆设备，可编程的门阵列（FPGA）和互补的金属氧化物半导体（CMOS），可用于开发有效的DL加速器，以解决各种诊断诊断，模式识别的诊断，信号过程和信号过程中的各种问题。此外，我们探讨了尖峰神经形态处理器如何补充其DL对应物以处理生物医学信号。该教程通过应用于医疗保健领域的大量神经网络和神经形态硬件的大量文献进行了研究。我们通过执行将传感器融合信号处理任务与计算机视觉相结合的传感器融合信号处理任务来标记各种硬件平台。在推理潜伏期和能量方面进行了专用神经形态处理器和嵌入AI加速器的比较。最后，我们对领域的分析进行了分析，并分享了各种加速器和神经形态处理器引入医疗保健和生物医学领域的优势，缺点，挑战和机遇的观点。
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