电子邮件:rajeshupadhyay1@gmail.com摘要:数字信号处理(DSP)是一项至关重要的技术,它弥合了数字时代的理论原理和实际应用之间的差距。本文探讨了DSP的核心组成部分,并根据数学概念(例如傅立叶分析,离散时间信号和Nyquist定理)强调其理论基础。它进一步研究了DSP的实际应用,展示了其在音频处理,图像操纵,电信,生物医学诊断等中的广泛使用。本文还概述了DSP的挑战和未来方向,包括它与机器学习,量子信号处理以及有效硬件解决方案的开发。dsp在生物信号处理,数据隐私和可持续性等新兴领域的潜力,反映了这项技术的不断发展的性质。总而言之,DSP不仅是一种技术,而且是一种动态力量,它通过提高生活质量,推进科学并应对全球挑战而不断重塑我们的世界。关键字:数字信号处理,傅立叶分析,实际应用,挑战,未来方向
计划时间表大学大学生物化学与生物技术研究所Pir Mehr Ali Ali Ali Ali Shaharid农业大学来宾到达8:30 AM - 04:00 pm 10:00 AM来自Holy Quran 10:10 Am欢迎地址,欢迎地址课程:Kjeldahl仪器和分析”上午10:30讲话,首席嘉宾上午11:00 AM SAQIB JABBAR博士,高级科学官员食品科学雷达研究所,NARC,伊斯兰堡,“氮确定的质量控制方面”
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[Abdurahman 20] Abdurahman, JK:论人工智能伦理的道德崩溃,Medium,https://upfromthecracks。 medium.com/on-the-moral-collapse-of-ai-ethics-791cbc7df872 (2020) [Ahmed 20] Ahmed, S., et al.: 检查估计肾小球滤过率计算中种族乘数利用率对非裔美国人护理结果的潜在影响, J. Gen. Intern Med., https://doi.org/10.1007/s11606-020-06280-5 (2020) [Aisch 17] Aisch, G., Buchanan, L., Cox, A. 和 Quealy, K.: 有些大学的前 1% 学生比后 60% 学生还多,找出你的大学,《纽约时报》,https://www. nytimes.com/interactive/2017/01/18/upshot/some- colleges-have-more-students-from-the-top-1- percent-than-the-bottom-60.html ( 2017 ) [Buolamwini 18] Buolamwini, J. 和 Gebru, T.: Gender Shades: 商业性别分类中的交叉准确度差异, Proc. of Machine Learning Research, 81:1-15, 2018 Conf.公平性、问责制和透明度,https://www.media.mit.edu/publications/gender-shades-intersectional-accuracy-disparities-in-commercial-gender-classification/ (2018 年) [Dand 20] Dand,M.:AI 伦理守门人的责任在哪里?, Medium,https://miad.medium.com/where-is-the-accountability-for-ai-ethics-gatekeepers-e696b8a80e62 (2020 年)
我认为我们正处于人类历史的关键时刻。在过去的 10,000 年左右——自上一个冰河时代结束以来——我们有幸生活在异常温暖和稳定的气候中。在这种稳定的基础上,文明从狩猎/采集社会发展到农业、工业和信息社会。然而,我们现在面临着一个重大转折点,因为我们面临着威胁我们日常生活和未来的全球挑战,包括 COVID-19 大流行、全球变暖引起的气候变化以及悲惨的军事入侵。这些挑战的共同点是,它们从根本上与人类活动因科学技术而对世界产生的影响的放大有关。全球范围内的跨境合作对于解决这些问题至关重要。然而,通往有效国际合作的道路有时是艰难而曲折的,解决这些挑战并不容易。
国内生产总值或人均收入的增长是经济发展的必要因素,但不是充分条件。这将经济增长与经济发展区分开来。如今,人类发展指数也被视为经济发展的最重要衡量标准。然而,随着涓滴理论的失败,经济学家开始寻找与发展经济学相关的其他维度。地方经济发展在参与者和活动方面都发生了变化。它要求在当地使用人力、机构和物质资源来发展任何特定地区。尽管许多理论试图解释地方经济发展,但还没有出现全面的理论。布莱克利在他的著作中试图综合所有相关理论。本文还提供了与这两项政策相关的两个例子,以强调地方发展的重要性。