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World File Search System大学
阿萨姆大学，Silchar
提供和适应课程，以准备我们的毕业生就业和作为经济学家的进一步学习。对微观和宏观经济理论和政策领域的基本理论框架有深入的了解。确保对基本经济概念（例如市场力量的运作方式，市场上不同程度的竞争如何影响定价和产出）有全面的了解。发展有关经济增长与发展理论以及与可持续发展有关的问题的知识提供有关环境经济学的深入了解。建立对市场干预的效率和公平含义的理解，包括政府政策。表达公共财政知识。在研究中开发数据收集和使用抽样技术的技能。了解国际贸易的理论及其与国内宏观经济政策的相互关系。应用数学和统计工具以及计量经济学模型来破译微观和宏观经济现象发展经济学研究知识。
Govind Ballabh Pant农业与技术大学
大学邀请有资格候选人的申请按规定的申请格式进行，以通过直接招聘在空置职位后进行填写。申请格式可以从大学网站（www.gbpuat.ac.in）下载。适当填写的申请以及最近的护照尺寸自我实现的照片，支持围栏（自我触及的学位证书/标记表/经验证书，重印出版物的重印等） div>） div>和卢比的申请费。1500/ - 用于未保留的（UR）和其他落后类（OBC）候选人，Rs。1000/ - 对于经济较弱的部分（EWS）候选人，Rs。750/ - 用于预定种姓（SC）和预定部落（ST），通过提取的要求草案，以主计长，G。B. Pant农业与技术大学，印度国家银行的Pantnagar，Pantnagar，分支机构编号1133/旁遮普国家银行，分支机构编号 div>4446/UCO银行，分支机构编号0678应按照速度/注册邮寄到以下邮政地址： -
技术学院 潘特农业技术大学，Pantnagar-263145 Udham Singh Nagar，北阿坎德邦
(ix) 最后就读学校的品格证明原件（另加 1 份复印件） (x) TC/移民证明原件（另加 1 份复印件） (xi) 由 CMO/CMS 副署的医疗证明，原件随附。（另加 1 份复印件） (xii) 教育差距宣誓书原件（另加 1 份复印件） (xiii) 反欺凌承诺书打印件 http://www.antiragging.in。（另加 1 份复印件） (xiv) 居住证明（如适用）（另加 2 份复印件） (xv) 类别证明（如适用）（另加 2 份复印件） (xvi) 子类别证明（如适用）（另加 2 份复印件） (xvii) 随附个人资料格式。（另加 2 份复印件） (xviii) 庄严自愿声明表（随附格式）（另加 1 份复印件） (xix) Adhaar 卡（另加 2 份复印件） (xx) ABC 身份证
comsats伊斯兰堡大学
课程目录介绍LabView，将计算机挂接到现实世界。LabView：环境，Labview Foundation，集群。数组。LabView中的结构。图表图和文件1/0。在LabView中获取日期和输出计算机，DAQ和LNERTER CONTROL。功能，结构和通信。传感器和光学技术，温度。压力，速度，物种浓度，振动，压力和应变。激光和LASWER诊断，基于计算机的数据获取，数字LIO和计数器/计时器。频率分析，信号的频率含量，傅立叶系列，傅立叶变换和频谱。离散的傅立叶变换，样本速率和别名。数字过滤：变换功能。第一阶和二阶。BODE绘制数字过滤器，差异方程，离散连续过滤器。
拉玛大学北方邦，坎普尔
在考试期间，学生应明确填写答案书首页上的所有条目，并清楚地提及出勤表上的答案编号。o写你的卷。在回答文件上。o学生应确保已提供了Corect问题文件。在这方面的投诉，应在考试开始后的1.5分钟内进行。此后不进行投诉。o不得在最初的一小时和最后15分钟内离开考试厅。o没有人可以从以下书中撕下叶子：如果发现，他/她将被视为UFM。o不允许学生在试卷上写下答案或任何艰难的工作。o在提交答案书后快速而安静地离开考试厅。记住要随身携带所有物品。（也从考试厅外收集所有物品），您必须保持沉默，直到离开建筑物后。
波士顿大学商业分析硕士：职业服务
“我刚刚收到 Capital One HR 发来的一封电子邮件，说我被录用了 !!!!!!!!!!!!!!!! 这确实是今年最快乐的日子之一，我喜极而泣。我真的很感谢每一位职业教练，尽管我一开始很挣扎，但你们还是给了我所有的帮助和支持。我对你们的感激之情无法用言语来形容。” - Daniel Yu，2021 年秋季入学
讲师指南：利用生成式人工智能在比勒陀利亚大学进行教学和学习增强。docx
OpenAI 于 2022 年 11 月启动的 ChatGPT 引发了关于人工智能对高等教育影响的重要讨论。当学生使用它来撰写论文时，它打破了现状。与谷歌的 Gemini 和微软的 Copilot 一样，OpenAI 的 ChatGPT 是能够模仿人类对话的强大大型语言模型 (LLM) 的典型示例。大型语言模型在识别语言模式和预测上下文单词方面表现出色，并且擅长以最少的用户输入生成连贯且相关的文本响应。通过利用其广泛的训练语言模式数据库，大型语言模型可以提供准确反映用户输入上下文的生成文本响应。凭借对语言的掌握，他们可以创作创意诗歌，撰写全面连贯的文章，深入分析主题，并有说服力地提出论点。