 |
 |
Приглашаем студентов и преподавателей принять участие в мероприятиях марафона функциональной грамотности
В рамках марафона функциональной грамотности с 18 по 26 октября 2021 года Академия Минпросвещения России проведет открытые онлайн-мероприятия для студентов и преподавателей педагогических вузов.
18.10.21 Публичная лекция Е.И. Казаковой «Педагог XXI века: ключевые навыки».
20.10.21 Публичная лекция Е.И. Исаева «Почему детям трудно учиться?».
26.10.21 Дискуссионный клуб со студенческими лидерами общественного мнения педагогических вузов «Педагог будущего: работа с информацией и читательская грамотность».
Ссылки на трансляции указаны в приложении.
По всем интересующим вопросам обращаться в Информационно-консультационный центр им. Р.Г. Кузеева, тел. 246-49-24.
С Днем Учителя!!!!
Уважаемые коллеги! Примите самые теплые и искренние поздравления в День учителя! Желаем вам вдохновения, терпения, искренних улыбок и благодарности учеников. Пускай вдохновенно начинается каждый ваш новый день. Будьте счастливы и здоровы! Спасибо за знания, опыт и душевное тепло.
© https://pozdravok.ru/pozdravleniya/prazdniki/den-uchitelya/proza.htm
Приглашаем принять участие в онлайн-лекциях
В рамках реализации международного просветительского онлайн проекта, предусматривающего проведение «золотой лекции» преподавателями педагогических вузов состоятся лекции.
Разработчиками БГПУ им. М. Акмуллы получено свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ
Получено свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ «Программное приложение диагностики органов дыхания методами машинного обучения». Авторы: Маликов Р.Ф., Исхаков А.Р., Богданов М.Р.
Программное средство предназначено для классификации изображений, полученных с помощью компьютерных томографов на предмет выявления патологий органов дыхания человека. Программа осуществляет предварительную обработку изображений, выделение признаков и классификацию. Программное решение использует технологию Transfer Learning, при которой предварительно происходит обучение модели с помощью высокопроизводительного вычислительного кластера.
Программа показала свою высокую эффективность: количество диагностических классов равно 4, точность распознавания не ниже 90%, время распознавания не превышает 3 секунд.
