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入学给M.S. （研究计划），脑科学与应用卓越中心 新闻稿 最终位置报告-2024 程序schedue_wost.docx 入学给M.S. （通过研究计划），Rishabh清洁能源研究与创新中心 新闻稿 hkkjrh; izk s | ksfxdh lalfkku tks/kiqj
●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。
南澳大利亚州 - 原住民和清洁能源
2013 年，ALT 的运作方式发生了三项实质性变化。首先，部长在 ALT 内部的作用被削弱。根据 1966 年的立法，部长在批准每笔土地交易方面都发挥着积极作用，但自 2013 年以来，ALT 本身拥有自主权，可以就 ALT 土地的使用做出决定，特别是关于授予租赁和转租。其次，ALT 现在必须在根据该法案做出可能影响 ALT 土地的传统所有者和居民的决定之前与他们进行协商。第三，信托的治理方式发生了变化。信托现在由 8 名原住民组成的“基于技能”的董事会管理。董事会成员由部长根据他们对 SA 原住民生活和文化的了解以及相关的专业经验任命。2023 年 8 月，目前有 7 名成员被任命，一名空缺。
人工智能和清洁生产走向可持续发展：系统文献综述 Alfredo Enrique Sanabria Ospino，硕士
新技术不可避免地越来越多地融入到机构和人们的活动中，这一事实对可持续性提出了挑战，因为充分利用进步将使发展更加尊重环境。考虑到上述情况，这项工作的目的是调查与人工智能、清洁生产和可持续绩效相对应的研究趋势。为此，在科学数据库 Scopus 和 Web of science 中对 110 篇论文进行了文献计量分析。为了进行统一、清理和图形可视化过程，使用了技术工具 Vantage Point、R 中的 Biblioshiny 和 VoSviewer。结果展示了近年来该主题在科学领域的当前趋势。对各国的分析表明，亚洲大陆处于世界领先地位。另一方面，关键词的研究强调了研究的三大基本支柱的重要性，可能存在非实证关系。结果表明，人工智能、清洁生产和可持续性之间的接近性。
普拉博沃总统的化石电力阶段外观需要更强大的清洁能源目标和投资
11月12日，在COP29的旁观，印度尼西亚的能源和气候变化特使，Hashim Djojohadikusumo，提出了一项计划，将15年内的发电能力提高100 gigawatts（GW），他说，这些投资将需要2350亿美元的投资，其中75％来自这些补充件，而又有75％。Also in attendance, the President Director of PT Perusahaan Listrik Negara (PLN), Darmawan Prasodjo, further elaborated that the 75 GW renewables additions up to 2040 would come from hydropower (25 GW), solar (27 GW), wind (15 GW), geothermal (7 GW), and bioenergy (1 GW).在演示材料的脚注中，从煤（6 GW）和气体（22 GW）中记录了28 gW的额外热基质加载。
2024 年清洁经济就业法案
2024 年 3 月 7 日 委员会秘书 清洁经济就业、资源和交通委员会 国会大厦 乔治街，布里斯班昆士兰州 4000 cejrtc@parliament.qld.gov.au 亲爱的委员会成员 感谢您有机会向委员会提交关于《2024 年清洁经济就业法案》的调查意见。 布里斯班港务有限公司 (PBPL) 是布里斯班港 (港口) 的管理者，该港口是昆士兰州首屈一指的港口和物流枢纽，促进昆士兰州的贸易和经济增长。该港口是澳大利亚第三大集装箱港口，也是布里斯班国际邮轮码头的所在地。 2024 年清洁经济就业法案港口对该法案表示欢迎，并赞扬昆士兰州政府为该州制定的目标，即到 2030 年将碳排放比 2005 年的水平减排 30%、到 2035 年减排 75% 以及到 2050 年实现净零排放。请参阅附件，港口提交给 2023 年能源（可再生运输和就业）法案公开调查的文件和向委员会的报告，其中详细介绍了港口在范围 1 和范围 2 排放中实现净零转型的举措以及对范围 3 减排战略的投资。作为昆士兰州的可再生能源进口枢纽，港口正在投入大量资金以确保基础设施符合用途，包括成为进口要素（如风电场货物、电池和太阳能电池板组件）的中心枢纽。港口还在实现供应链脱碳方面发挥行业领导作用。这包括与客户就氢气和岸电的使用进行持续对话。向可再生能源未来过渡和碳密集型行业（如海运）电气化的一个关键要素是电网支持本地和区域可再生能源以及在整个电网中传输这些能源的能力和容量。虽然港口才处于可再生能源转型和相关电气化的早期阶段，但它已经看到电网成为这一过程的限制因素。作为政府总体战略的一部分，必须承认电网的重要性，并为其提供足够的资源和维护。港口还指出，该法案为未来行动提供了框架，作为能源、工业、交通、土地和农业等关键行业脱碳努力的一部分。这包括制定各行业的减排计划。因此，我们要求政府在制定与海洋、运输和物流行业以及相关行业供应链相关的任何减排计划时充分咨询港口。
disgan：信息信息的歧视器将GAN引导到MRI超分辨率，并清洁噪声
MRI超级分辨率（SR）和Denoising任务是深度学习领域的挑战，传统上被视为具有分隔的配对培训数据的不同任务。在本文中，我们提出了一种创新的方法，该方法使用单个深度学习模型同时解决这两个任务，从而消除了在培训期间对明确配对嘈杂和干净的图像的需求。我们提出的模型主要是针对SR训练的，但在超级分辨图像中也表现出显着的噪声清洁功能。而不是将与频率相关操作引入常规过程的常规方法，我们的新方法涉及使用以频率信息歧视器为指导的GAN模型。为了实现这一目标，我们利用3D离散小波变换（DWT）操作的功率作为GAN框架内的频率结合，用于磁共振成像（MRI）数据的SR任务。特别是我们的分配包括：1）基于残差 - 残基连接块的3D发电机； 2）将3D DWT与1×1卷积的3D DWT集成到3D UNET内的DWT+CORV单元中； 3）训练有素的模型用于高质量的图像SR，并伴随着Intrinsic denoising过程。我们将模型“ deno诱导的超分辨率gan（disgan）”配音，原因是其对SR图像产生和同时降解的双重影响。与传统的培训SR和Deno Task作为单独模型的传统方法背道而驰，我们提出的disgan仅受到SR任务的培训，但在DeNoising方面也取得了出色的表现。我们的代码可用 -该模型经过了来自人类连接组项目（HCP）的数十个受试者的3D MRI数据的培训，并对先前看不见的MRI数据进行了进一步评估，这些MRI数据来自患有脑肿瘤和癫痫的受试者，以评估其denosis和SR性能。
