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Thursday, May 13, 2021
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AICTE, IIT मद्रास-इनक्यूबेटेड एंटरप्राइज बैग्स वर्ल्ड रिकॉर्ड फॉर होल्डिंग ऑनलाइन प्रोग्राम फॉर मैक्सिमम यूजर्स

ऑल इंडिया काउंसिल फ़ॉर टेक्निकल एजुकेशन (एआईसीटीई) ने ‘गुवी गीक नेटवर्क’ के साथ – एक आईआईटी मद्रास इनक्यूबेटेड कंपनी को अधिकतम उपयोगकर्ताओं के लिए 24 घंटे में ऑनलाइन कंप्यूटर प्रोग्राम रखने के लिए गिनीज वर्ल्ड रिकॉर्ड्स से मान्यता प्राप्त की। गिनीज वर्ल्ड रिकॉर्ड्स ने एआईसीटीई और गुवी गीक नेटवर्क दोनों के लिए एक प्रमाण पत्र प्रस्तुत किया है।

गिनीज वर्ल्ड रिकॉर्ड्स द्वारा प्रस्तुत प्रमाण पत्र में लिखा गया है, “24 घंटे में ऑनलाइन कंप्यूटर प्रोग्राम का सबक लेने के लिए सबसे अधिक उपयोगकर्ताओं को 24 से 25 अप्रैल तक गुवी गीक नेटवर्क प्राइवेट लिमिटेड और एआईसीटीई (भारत दोनों) द्वारा हासिल किया गया था।”

एक ट्वीट के माध्यम से, केंद्रीय शिक्षा मंत्री रमेश पोखरियाल ‘निशंक’ ने उपलब्धि के लिए एआईसीटीई और गुवी गीक नेटवर्क को बधाई दी।

GUVI को IIT मद्रास के छात्रों के एक समूह ने 2012 में एक YouTube चैनल के रूप में शुरू किया था। इसे दो-पक्षीय मंच के रूप में पेश किया गया था, जहाँ छात्र प्रोग्रामिंग करना सीख सकते हैं और कंपनियां आकर भर्ती कर सकती हैं। वर्तमान में, चैनल के 39,000 से अधिक ग्राहक हैं।

पिछले साल, सीबीएसई और इंटेल इंडिया ने 24 घंटे में एक ऑनलाइन कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) सबक लेने के लिए अधिकतम उपयोगकर्ताओं के लिए गिनीज वर्ल्ड रिकॉर्ड भी बनाया था। रिकॉर्ड 13-14 छात्रों और कक्षा 13-14 अक्टूबर के बीच 13,000 छात्रों को इसके उपयोग के आसपास एआई और प्रमुख विचारों के प्रभाव को ध्वस्त करने पर केंद्रित एक आभासी सबक देने के बाद सेट किया गया था।

इस बीच, आईआईटी मद्रास हाल ही में एक तकनीक को विकसित करने के लिए भी खबरों में था जो अपमानजनक छवियों को जीवन में वापस लाने के लिए कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क की शक्ति का उपयोग करता है।

IIT मद्रास में इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग विभाग में स्टरलाइट टेक्नोलॉजीज के चेयर प्रोफेसर डॉ। एएन राजगोपालन ने बारिश, धुंध, ओलावृष्टि और अन्य जैसे मौसम की स्थिति के कारण पुरानी, ​​क्षतिग्रस्त तस्वीरों या वीडियो की सफाई की इस उपन्यास तकनीक के साथ आया। उन्होंने अपने सहायक मैत्रेय सुइन और कुलदीप पुरोहित के साथ मिलकर काम किया।

यह नई तकनीक कृत्रिम तंत्रिका समूहों के एक नेटवर्क का उपयोग करती है क्योंकि अपमानित भागों को बहाल करने और एक एकल तंत्रिका नेटवर्क के साथ छवि को साफ करना लगभग असंभव था।

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