含义,自然和范围 - 有效口头交流的原则 - 有效语音的技术 - 口头交流的媒体(面对面 - 面向 - 脸对话 - 电视会议 - 新闻发布会 - 示范 - 无线电记录 - 录音 - 录音 - 录音 - 谣言 - 谣言 - 示威与戏剧化 - 戏剧性 - 戏剧性 - 公共地址系统 - 公共地址系统 - 葡萄藤讨论 - 小组讨论 - 口头报告 - 口头电视电视)。聆听的艺术 - 良好聆听的原则。
模块3[8L] 数列和级数:数列和级数收敛的基本概念;收敛检验:比较检验、柯西根检验、达朗贝尔比检验(这些检验的语句和相关问题)、拉贝检验;交错级数;莱布尼茨检验(仅语句);绝对收敛和条件收敛。 模块4[10L] 多元函数微积分:多元函数简介;极限和连续性、偏导数、三元以下齐次函数和欧拉定理、链式法则、隐函数的微分、全微分及其应用、三元以下雅可比矩阵最大值、最小值;函数的鞍点;拉格朗日乘数法及其应用;线积分的概念,二重和三重积分。模块 5[10L] 向量微积分:标量变量的向量函数,向量函数的微分,标量和向量点函数,标量点函数的梯度,向量点函数的散度和旋度,
Brian Drake 是国防情报局未来能力与创新办公室的人工智能主任。他领导该机构的人工智能研究和开发投资组合。作为一名分析师,他领导多个团队应对来自国家和非国家行为者的威胁,涉及技术、反情报和禁毒主题。他曾担任德勤咨询公司的经理和托夫勒联合公司的管理顾问,专门为商业和政府客户提供战略规划、业务发展、合作咨询、技术和创新服务。他还曾担任系统规划和分析公司的军事平台和政策分析师以及 DynCorp 的核武器计划分析师。他拥有默瑟大学的文学学士学位和乔治城大学的硕士学位。除了他的官方职责外,他还是国防情报纪念基金会的总裁兼首席执行官;为阵亡国防情报官员的子女设立的奖学金基金。
a)要约信和接受陈述的原件; b)一份副本和原始个人身份证明文件; c)两个护照尺寸(约3.5厘米x 4.5厘米)颜色照片(建议使用白色背景;请在背面写下您的学生号码和名称); d)一份副本和本科学士学位证书和成绩单的原件; e)一份副本和英语能力证明或英语证明的原件; f)原始医学检查报告和“个人疫苗接种手册”的原始&A副本(包括有关个人信息和所有疫苗接种记录的页面)。建议学生在需要时带上原始的“个人疫苗接种手册”进行检查。请注意,医学检查报告只有在医院或医疗中心的医生和邮票的签名中被视为有效。(详细信息请参阅医学检查的指示),如果申请人无法提供字幕文件,则有权撤回其入学
2.1。第一年B. Pharm:候选人应通过了由各个州/中央政府当局进行的10+2次检查,该检查被认为等于印度大学协会(AIU)的10+2考试,英语是一项学科和物理,化学,数学,数学(P.C.M)和或生物学(P.C.B/P.B/P.C.M.B.B.B.B.B.B.B.B.B.B.B.B.B.B.B.B.B.B.B.B.B.B.M.B.单独作为可选主题。印度药房委员会批准的任何其他资格都等同于上述任何考试。2.2。B.药物横向进入(到第三学期):D. Pharm的通行证。根据《药房法》第12条批准的印度药房委员会批准的机构课程。 3。 该计划的持续时间B. Pharm的学习课程应在八个学期(四个学年)和六个学期(三个学年)的时间内延长,横向入学学生。 该计划的课程和教学大纲应不时由新德里的印度药房委员会规定。 4。 教学媒介和教学媒介和考试的媒介应为英文。根据《药房法》第12条批准的印度药房委员会批准的机构课程。3。该计划的持续时间B. Pharm的学习课程应在八个学期(四个学年)和六个学期(三个学年)的时间内延长,横向入学学生。该计划的课程和教学大纲应不时由新德里的印度药房委员会规定。4。教学媒介和教学媒介和考试的媒介应为英文。
1.[计算入门] 1 位加法器和半加器有什么区别,如何组合它们来构建 N 位加法器?2.[计算入门] 定义正则表达式,给出如何使用它们处理文本数据的示例 3.[人工智能入门] 用于学习前馈神经网络参数的反向传播算法。4.[人工智能入门] 数据挖掘中考虑的问题的基本类别(例如聚类和分类算法)。5.[编程入门] 根据示例简要描述以下机制:map、filter、zip 和列表推导。6.[编程入门] 简要描述 Python 中提供的面向对象原则。7.[编程入门] 简要描述 Python 中提供的基本数据结构。8.[人工生命和认知系统] 解释进化算法/进化策略/遗传编程/蚁群优化/粒子群优化的工作原理。9.[人工生命和认知系统] 列举认知架构的组成部分并讨论其用途。10.[概率简介] 描述条件概率、全概率定理和
08:30 交替阻塞: 08:30 交替阻塞: 08:30 同时:必修课程 KV 人工智能 UE LSTM 和循环 VL 最优和自适应 09:00 社会神经网络 I 365.264 信号处理系统。非必修 HS 6 UE 深度学习和 HS 5 / Track 2 382.017 510.104 神经网络 I 365.261 VL 模型检查 建议访问 VL 控制系统 10:00 10:00 HS 6 / Track 3 338.044 10:00 HS 6 / Track 1 课程 361.060 10:15 交替阻塞: 10:15 VL 规划和推理 10:15 VL 生产自动化 10:15 VL 深度学习和 UE 控制系统 UE LSTM 和 AI 系统中的递归 神经网络 I 入学课程 HS 6 / Track 1 神经网络 365.203 HS 6 / Track 3 HS 6 / Track 1 HS 7 11:00 361.006 UE 深度学习和338.040 510.204 365.105 神经网络 I 365.201 现场出席 + 维也纳和布雷根茨现场直播 + Zoom 11:45 11:45 11:45 UE:项目 11:45 11:45
经过简短的历史审查,我们将从波浪力学的角度介绍量子理论的基础。这包括对波函数,概率解释,操作员和schrödinger方程的讨论。然后,我们将考虑简单的一维散射和绑定的状态问题。接下来,我们将涵盖从更现代的角度进行量子力学所需的数学基础。我们将回顾矩阵力学和线性代数的必要元素,例如查找特征值和特征向量,计算矩阵的痕迹,并找出矩阵是遗传学还是单位。然后,我们将介绍狄拉克符号和希尔伯特的空间。然后,量子力学的假设将被形式化并用示例进行说明。
