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技术推广计划家长...
2024 年 11 月 6 日 亲爱的家长们 技术更新和笔记本电脑推广计划 在 COVID-19 期间，数字教室领域取得了实质性进展，推动了 Kearsney College 学习和教育的技术元素。尽管取得了这些进步，但课堂环境尚未反映我们生活的技术世界。笔记本电脑和设备在当今的每个领域都必不可少，无论是个人、商业、文化、体育还是教育。人工智能的出现加速了计算机智能在日常任务中的使用。使用计算机、软件和独立研究技术是进入高等教育的必备技能。我们对数字素养的承诺是坚定不移的，我们致力于确保我们的学生为数字化未来做好充分准备。为了实现这一目标，我们正在进行一项急需的投资来升级学校的 IT 基础设施，以确保学术区和寄宿公寓的每个区域都有足够的带宽和完整的网络覆盖。该项目计划于 2024 年 12 月实施并完成。网络升级后，将向教职员工发放笔记本电脑，以便将数字教学融入课堂。为期三年的学生笔记本电脑推广计划将从 2025 年尚未确定的 10 年级开始。这一推广计划将确保到 2027 年底，每位学生都将获得一台学校拥有的笔记本电脑。推广目标是实现：• 数字素养：在当今的数字时代，技术能力是学生在高等教育和劳动力市场取得成功所必须具备的一项基本技能。为学生配备笔记本电脑可以为他们取得学业成功做好准备，并为他们提供未来教育和职业努力的基本工具。• 获取教育资源：笔记本电脑让学生可以访问许多教育资源，包括电子书和在线学习平台。通过这种途径，学生可以更深入地研究感兴趣的主题，开展研究，并拓宽传统教科书以外的知识面。 • 数字协作：笔记本电脑促进学生和教师之间的无缝协作。通过共享文档、在线论坛和协作软件，学生可以参与小组项目和实时讨论，培养团队合作意识并提高人际交往能力。
新“先进技术推广中心”的转化研究和未来目标...
还需要最大限度地利用国防部以外的研发能力。为此，先进技术促进中心掌握国内外技术动态，利用创新研究开发促进计划（ImPACT）、战略创新促进计划（SIP）等部外研发成果， ），并促进安全。我们将在安全技术研究促进系统下委托研究，促进与大学、国家研究开发机构、公司等的技术交流和联合研究，与国防部以外的人员建立联系，并汇总信息。来自部外。
空中交通管理研究与创新 2020 亮点
SESAR 是欧盟单一欧洲天空政策的技术支柱，也是欧盟航空战略的关键推动者。SESAR 定义、开发和部署技术以改变欧洲的空中交通管理。 SESAR 联合项目 (SESAR JU) 是公私合作伙伴关系，旨在定义和提供技术解决方案，使这一转型成为现实。它与航空价值链中的所有参与者合作，商定研发重点以及技术推广计划，这些计划记录在欧洲 ATM 总体规划中 - 一份合作商定的 ATM 现代化路线图。
卡万达博士机器人让我们把他藏起来
技术推广的重点是在公共农业研究机构 (PARI) 建立改进的技术示范，赋予利益相关者权力，为青年企业推广市场需求驱动的技术，开发和推广改进的技术。研究伙伴关系的重点是支持多利益相关者农业创新平台，促进功能性公私伙伴关系，管理新的和现有的以及正在进行的研究伙伴关系以产生和推广技术，并促进农场试验的研究伙伴关系。人们注意到，促进 NARL 成果实现的一个关键方面是加强农业研究能力，包括基础设施、人力和财政资源以及知识和信息资源。
具有立体视觉应用的迭代图像注册技术
图像注册在计算机视频中找到了多种应用，例如与立体视觉，模式识别和运动分析的图像匹配。不断增加，现有的图像注册技术往往是昂贵的。此外，它们通常无法处理图像的旋转或其他扭曲。在本文中，我们提出了一种新的图像注册技术，该技术使用空间强度梯度信息来指导搜索最佳匹配的位置。通过考虑有关图像的更多信息，该技术能够找到与图像比较少得多的两个图像之间的最佳匹配，这些技术比以某种固定顺序检查了注册位置的技术要少得多。我们的技术利用了以下事实：在许多应用中，这两个图像已经在近似注册中。可以将此技术推广以处理图像的任意线性扭曲，包括旋转。
MSCA 博士后奖学金 2024 招募
[研究兴趣] 知识图谱嵌入 (KGE) 是大型知识图谱的流行表示，因为它们的潜在特性使其适合现代机器学习算法。尽管 KGE 很受欢迎，但它们并非没有局限性：它们通常是黑匣子，并且不能简单地扩展到处理其他数据模式，例如文本、视频或图像。这两个观察结果限制了它们对任意知识图谱和用例的适用性。在这个项目中，我们旨在解决这两个限制。我们设想利用 LLM 的语义能力，使知识图谱更易于与任意文本内容和助手配合使用。我们希望将相同的技术推广到其他数据模式。为了使嵌入可解释，我们设想在嵌入中嵌入“推理方案”，例如路径或规则，这将指导训练并作为解释。作为初始用例，我们计划在引文网络上测试我们的技术，以回答专业和科学资料中的复杂查询。将在途中确定进一步的用例。[团队名称] LACODAM
十一五规划（2007-12）
2006 年 2 月，印度计划委员会成立了科学技术指导委员会，由印度政府首席科学顾问 R. Chidambaram 博士担任主席，计划委员会成员 V.L. Chopra 教授担任联合主席，旨在制定“十一五”规划的科技方针并提出科技部门的计划和方案。通知副本见附件。指导委员会还成立了 17 个工作组，其中 6 个为中央科技部门/机构的工作组，其余 11 个为具体领域的工作组：吸引年轻人从事科学事业；基础科学的重点领域；大科学项目；跨学科技术领域；国际合作；产学研互动；中小企业科技；农村技术推广；社会经济部委的科技；“十一五”规划中科技部门的政策、行政改革及资源。可以看出，工作组的成立是为了研究该国科技部门的特定关注领域（见本报告第 1 章）。工作组的深入讨论产生了非常具体的建议，这些建议已适当地纳入报告中（见第 5 至 19 章）。每个工作组的完整报告将分别发送给规划委员会。
使用眼动追踪和机器学习在 iVR 学习环境中评估学习者表现
摘要 目前，由于眼动追踪技术的低侵入性及其与商用 iVR 头戴式显示器的集成，在沉浸式虚拟现实 (iVR) 学习环境中使用眼动追踪数据将成为最大化学习成果的有力工具。然而，在将数据处理技术推广到学习环境之前，应首先确定最合适的技术。在本研究中，提出了使用机器学习技术来达到此目的，评估它们对学习环境质量进行分类和预测用户学习表现的能力。为此，开发了一种模拟桥式起重机操作的 iVR 学习体验。通过这次体验，对 63 名学生在最佳学习条件和压力条件下的表现进行了评估。最终的数据集包括 25 个特征，主要是时间序列，数据集大小高达 50M 个数据点。结果表明，不同的分类器（KNN、SVM 和随机森林）在预测学习表现变化时提供了最高的准确率，而用户学习表现的准确率仍远未达到最佳水平，这为未来的研究开辟了一条新思路。本研究旨在为未来使用复杂的机器学习技术提高模型准确率奠定基础。