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学科名称：战略管理
制定和解决战略问题，进行全面的环境分析，以开发未来可能的业务情景。重点放在制定在相关情景中实施的应急战略。战略管理课程的目标：战略管理课程的三个基本目标可能是知识、态度和技能。知识：任何学科的基本目标都是传授知识。知识来自对现有文献的研究，为进一步的研究奠定基础。a) 基本目标是获得知识并理解政策和战略对高层管理人员及其组织的核心意义。b) 战略管理课程的研究使学生能够理解战略管理过程的各个步骤如何进行，如何制定和实施战略，以及组织如何克服其弱点并强调其优势。c) 它强调理解组织中子系统之间的相互关系以及高层管理人员在避免部分次优化时面临的问题。d) 战略管理研究强调专业知识在战略管理中的局限性
B.Sc. / b.sc（荣誉）生物技术 div> 多学科课程 多学科课程 2022-23 B.Sc. （荣誉）动物学 B.Sc.植物学（荣誉） 信息手册2024-25_foreign学生.indd B.Sc. / b.sc（荣誉）生物技术 div> 物理部 4年BSC（物理荣誉）
（学分：理论3）（教学时间 - 4）课程目标：了解微生物学的基础知识并了解环境中的作用。提供对微生物世界，微生物的基本结构和功能，代谢，营养，其多样性，生理学以及与环境和人类健康的关系的基本理解。具有隔离和操纵条件的实用技能。确保学生了解微生物的结构和功能。单元 - I（10小时）微生物多样性：微生物学，历史和微生物学范围，一般特征和分类的古细菌，细菌，真菌，藻类，原生动物，病毒，病毒和王室的基础。原核生物和真核生物之间的差异。单位II（15小时）细菌的超微结构：细胞结构 - 细菌及其生物合成的细胞壁，细胞包膜 - 胶囊和粘液层，细胞附加物 - pili，鞭毛，鞭毛和脂肪，细胞膜，细胞膜，包含体，质粒DNA和质子DNA和染色体和染色体DNA。细菌遗传学 - 结合，转导（广义和专业化）和转化。单位-V（10小时）微生物控制：灭菌，消毒，反杂质，熏蒸。物理控制：温度（潮湿的热量，高压灭菌，干热，热空气烤箱和焚化炉），干燥，渗透压，辐射，紫外线，电力，超声波，超声波波，过滤。化学控制：防腐剂和消毒剂（卤素，酒精，气态灭菌）课程学习结果（CLO）：学生将能够1。2。单元-III（15小时）显微镜：染色 - 染色（简单和微分）显微镜的原理和类型 - 光学显微镜（明亮场，暗场，相位对比，荧光显微镜）和电子显微镜的原理，原理和申请营养类型，培养基类型的制备，微生物的培养，微生物生长曲线，病毒复制：裂解和裂解性周期，微生物的隔离，保存和维持微生物，有氧和厌氧的细菌培养，生物效应以及生物因素的作用以及生物因素对生长的生长。定义了微生物学的科学，其发展和在人类福利中的重要性。描述自发产生的历史概念以及执行
AI驱动的无人驾驶汽车的多学科概念设计
本文基于人工智能驱动的分析模型，为无人机的多学科概念设计框架提供了一个多学科的概念设计框架。这种方法利用了驱动的分析模型，其中包括空气动力学，结构质量和雷达横截面预测，以将定量数据带到初始设计阶段，从而从各种优化的概念设计中选择了最合适的配置。由于设计优化周期，为以后的设计活动提供了更准确的翼，尾部和机身等关键组件的初始尺寸。同时，生成的结构可以通过设计迭代中的反馈循环实现更合适的设计点选择。因此，除了降低设计成本外，这种方法在整个设计过程中还具有很大的时间优势。
Aayushi国际跨学科研究期刊（AIIRJ）
各国性别之间的差异大于文化之间的差异。在印度和美国，女性企业家认为其企业应产生积极的社会影响的可能性是男性企业家的两倍多：印度为 98% 比 43%，美国为 86% 比 41%（Agrawal，2016 年）。这里的差异不是印度和美国之间的差异，而是男女之间的差异。印度女性在这种信念上更像美国女性（98% 比 86%），而不是印度男性（43%），而印度男性更像美国男性（43% 比 41%）。男女之间的这种巨大差异凸显了性别之间的价值观差异。这也进一步支持了女性在商业中需要考虑动机和道德，例如合作、公平和相互尊重（Orser、Elliot 和 Leck，20110）。西方、印度和普世人类价值观
利用人工智能解决方案支持学科馆员
1. 明确定义的主题词汇或分类 2. 足够且高质量的培训和评估数据 3. 具备必要技能的员工 [下一张幻灯片] 4. 计算资源（有时从笔记本电脑到大型服务器）
人文学科研究生研讨会
在克里特岛东部的米诺曼镇古尼亚附近的Sphoungaras和Pacheia Ammos的墓地提供了一种镜头，可以通过这些镜头来检查青铜时代Aegean的技术和文化转型。在这些墓地上发现了大约400个pithoi，这些大型罐子中的一个子集（传统上用于存储）表现出与家用pithoi明显不同的形态特征。我的研究将这些pithoi作为专门建造的葬礼船只调查，并探讨了在晚期原始和新普拉特时期（公元前1800 - 1470年）中了解Minoan Mortuary传统和社会组织的影响。本演讲将解决一个关键问题：形态学和上下文证据如何将目的建造的Pithoi与重复使用的家庭容器区分开来，这揭示了有关Minoan技术和社会动态的何种揭示？基于克里斯塔基斯（Christakis）（2005）的基础标准，我认为这些埋葬的罐子反映了对变化的太平间意识形态和大批量埋葬的要求的细微反应。使用现场报告和比较分析，我将将这些Pithoi连接到附近的古尔尼亚镇，以了解潜在的社会文化转变，这可能需要更多的个人主义埋葬方法。这项研究还将这些pithoi置于更广泛的Minoan埋葬实践中，将它们与其他地区和埋葬装置进行了比较，以确定专门建造的葬礼设备的现实。通过检查其使用，形态和埋葬环境的时代，这项研究阐明了这些专业人工制品的备受争议的存在和功能。通过检查这些文物，陈述阐明了物质文化是理解爱琴海青铜时代技术适应，社区需求和身份构建之间动态的一种媒介。
物质学科1/2025 < / div>
位于圣卡洛斯起源校园的地点：圣卡洛斯起源校园的当地礼堂：圣卡洛斯起源校园的当地礼堂：在圣卡洛斯原产地点的LE 6地点：SãoCarlos的LE 6地点在SãoCarlosOrigin校园：Le 1 Le 1 Le 1 Le 1 Le 1 Le 1 Le 1 Le 1 Le 1 Le 1 Le 1 Le carlos Origin campus：Le 6
非黑色素瘤皮肤癌（NMSC）多学科护理团队（MDT）
对于诊断为NMSC的患者，例如BCC和CSCC，他们的病例可能需要特定的医疗专业知识，具体取决于癌症的位置，大小和阶段。如果案例已提高，则可能需要各种专业的不同医疗保健专业人员来管理患者疾病。
跨学科方法来理解人工智能......
计算是技术专家的领域的日子早已一去不复返了。我们生活在一个计算技术（尤其是人工智能）渗透到我们日常生活的方方面面的世界，在各种情况下发挥着增强甚至取代人类决策的重要作用。人工智能技术可以通过处理错误模式来适应您孩子的理解水平；人工智能系统可以利用传感器输入的组合来选择和执行汽车的制动动作；具有人工智能功能的网络浏览器可以根据您过去对搜索的观察进行推理，以推荐新地点的新美食。人工智能的创新主要集中在“什么”和“如何”的问题上——例如，用于在网络搜索中查找模式的算法——没有充分关注可能的危害（例如隐私、偏见或操纵），也没有充分考虑这些系统运行的社会背景。在一定程度上，这是由科技行业的激励和力量推动的，在该行业中，更注重产品的重点往往会淹没对潜在危害和错误框架的更广泛的反思性担忧。 1 。但这种对“是什么”和“如何”的关注在很大程度上反映了计算机科学以工程和数学为重点的训练，这种训练强调工具的构建和计算概念的开发。由于这种严格的技术重点以及其在全球范围内的迅速应用，人工智能带来了一系列意想不到的社会技术问题，包括以种族或性别偏见的方式行事的算法、陷入延续不平等的反馈循环，或实现前所未有的行为监控，挑战自由民主社会的基本价值观。
![征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术](/simg/9/997626a7f59d17e25a28a70110fbadb440a4a51a.png)
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术