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课程安排及教学大纲通知1至...
特此通知所有相关人员，根据电子与通信工程系 2024 年 2 月 8 日举行的第一届学习委员会 (BoS) 的建议，主管部门批准了 2022-23 学年技术电子与通信工程学士 (B.Tech-ECE) 第 1 至 8 学期的课程计划和教学大纲，详情如下：
envst-ua 440教学大纲S25
描述：食物，动物和环境的目的是批判性地分析动物在我们的食品系统和环境中的位置，重点是它们之间的交集。本课程探讨了农业对人类，非人类和环境的一些主要影响，以及这些影响引起的一些主要问题对粮食生产，消费和行动主义的伦理学提出了。农业对这个星球产生持久影响。某些形式的农业特别有害。例如，工业动物农业每年杀死100亿只动物；消耗大量的土地，水和能源；并产生大量的废物，温室气体排放和其他污染。其他形式的农业，例如本地，有机和植物性食品，有很多好处，但它们也有成本，尤其是在大规模上。这些影响引发了困难的道德问题。我们如何在现代，高度人口，高科技，气候变化的世界中进行经验，评估 - 食物，动物和环境最好地说明？该研讨会旨在通过提出重要问题，包括：我们欠动物，植物，物种和生态系统的内容，以反映环境研究和动物研究领域之间的丰富重叠？在人类活动重塑的世界中，天然食品的含义和价值是什么？我们如何参与具有环境，社会和动物影响的食物实践的道德规范？本书的所有收益将用于支持与食物，动物和环境有关的教育计划。阅读和作业时间表：课程文本，食物，动物和环境：一种道德方法，Schlottmann和Sebo，可在此课程编号下的NYU书店和NYU图书馆提供。食物，动物和环境的章节以下面的粗体标记。补充读数可在Brightspace上找到。读数可能会发生变化。课程提纲的任何更改都将在课堂，Brightspace和更新的课程提纲中宣布。附表1/27-简介。2/3-事实，价值观和自然，“爱鱼的科学家”播客。2/10-道德地位，华莱士“考虑龙虾”，Jacquet，Franks等人，“章鱼种植”，“人类与人类（壮举。syl ko）”播客。阅读分配的注释和案例研究。介绍。2/18（星期二） - 道德理论，Nussbaum“能力方法”。开始，停止，保留。2/24-农业与环境。squiz 1 in Class。3/3-工业农业，卡森，寂静的春季8，浆果“关于生物技术的十二段”，哈伯的Radiolab。考试1分布式；中午3/7星期五。3/10-工业农业（本地，有机）的替代品，贝里，“家庭农场”，麦克威廉姆斯，只有食物1-2。3/17-工业农业的替代品（Alt。动物AG。），McWilliams，“杂食的矛盾”，“土壤：肮脏的气候解决方案”播客，“放牧和困惑？” （略读起点和结束）。分配的协作项目。squiz 2 in Class。3/24-没有类（春假）。3/31-食品生产与消费的伦理，M4F播客（可选）。4/7-粮食生产与消费的道德规范，雅克/保利，“海鲜管理”，“个性化”。考试2分布式；中午4/11星期五。4/14-法律和非法粮食行动主义的伦理。4/21-法律和非法食品行动主义的伦理，“做正确的事”播客（Alt。链接）4/28-应得的协作项目演示和论文。5/5-结论，Foley，“我们可以养活世界并拯救地球吗？” Foley等人，“栽培星球的解决方案”，“绿色药丸”播客，“在促进“自然农业”中使用史诗般的叙事。方法：在本课程中，我们将通过伦理镜头分析应用的跨学科主题所有内容均应批判性地接近。在这些文本中出现了许多经验的主张。如果发现差异，请将它们带入课堂对话并独立研究以了解索赔的性质。中心分析问题是：
![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
使用 AI 进行 ML 教学的资源
● 这是开放大学教育技术名誉教授 Mike Sharples 在 2023 年 UCL 教育大会上的主题演讲，该演讲探讨了人工智能作为教育的一部分在教育领域蓬勃发展的机会。他利用自己在以人为本的设计以及对新技术和学习环境的评估方面的专业知识，重点关注人工智能的发展等主题。在这次演讲中，他特别提到了人工智能工具对跨语言和手语的重要性。
取证教学大纲24-25
○确定头发的解剖结构，并解释如何在犯罪现场调查中使用头发的宏观和微观特征。○评估在犯罪现场发现的头发证据的重要性。○解释与头发有关的线粒体DNA和核DNA之间的差异。○使用头发样本解决表壳。○确定各种类型的纤维，并解释如何在犯罪现场调查中使用纤维的微观特性。○使用燃烧分析测试纤维来确定未知纤维的身份。○在犯罪现场发现的指纹分类。○确定在未知指纹中发现的细节图案，并将这些图案与可疑印刷的细节图案进行比较。○使用指纹分析和适当的举重技术解决犯罪。○构建了DNA对取证领域的意义的解释，并评估其在解决犯罪中的使用。○遵循通过凝胶电泳过程提取和加工DNA的程序。○读取DNA曲线并将其与可疑的DNA轮廓进行比较。○描述DNA在过去三十年中的发展是如何发展的，并了解这种演变如何与无罪项目的工作联系起来。○解释血清学证据在解决犯罪方面如何具有重要意义。○测试并确定血液样本并确定这些样品的血型。○设计一个实验，以测试重力和高度对血液掉落的影响。○使用数学公式计算血液染色撞击表面的角度。○将不同速度，高度，不同武器和不同表面的血液染色模式比较。○分析和解释在犯罪现场发现的血迹。○与弹道有关的枪支和墨盒的不同特征。
教学计划-2023-24.pdf
2. 指控：内容和形式（第 211-217 条）；每项指控分别审理的一般原则和例外情况（第 218-224 条）3. 定期法庭审判（第 225-237 条）：治安法官审理逮捕令案件（第 238-250 条）4. 传票案件审理（第 251-265 条）；简易审判（第 260-265 条）；5. 禁止审理的抗辩和限制：单独宣告无罪和单独定罪的原则（第 300 条和第 20 条）；复合犯罪（第 320 条）；撤回起诉（第 321 条）6. 不正当诉讼（第 461、462 和 479 条）；审理犯罪的限制（第 467-473 条）；审讯和审判中的证据（第 272-283 条）；赦免的提议（第 307-309 条）；关于心智不健全的被告人的规定（第 328-339 条）判决、上诉、移送、复审和执行：
教学大纲 - QTM - v2
概述：本课程旨在介绍量子测量领域。主要目标是了解量子力学测量的基础知识，特别是如何在广泛的物理架构中实现正式的理论描述。将强调量子特性在单体（非交换可观测量）和多体（纠缠）设置中的作用。涵盖的示例将包括量子计算（量子位）、计量学（原子钟、干涉仪）以及基础物理学（引力波探测）中感兴趣的系统。
PRO00559 14/07/2023 项目和流程官员 0 MED03518 01/08/2023 数据库经理 4 MED03547 14/06/2023 教学研究员（质量保证） 0 MED
蛋白质结构和遗传变异建模生物信息学软件开发人员（2 个岗位） 0 FOG00792 09/05/2023 暑假接待组长 0 MED03589 20/05/2023 项目经理 0 ENG02397 28/07/2023 项目经理 2 ENG02307 21/06/2023 研究助理 75 MED03612 07/06/2023 患者安全研究助理 1 ENG02379 14/06/2023 研究助理 24 ENG02509 04/06/2023 研究助理 1 MED03753 21/06/2023 研究助理 1 PRO00879 01/10/2023 员工关系管理员 10 ENG02434 16/06/2023 研究助理 10 MED03749 10/08/2023 Julia Anderson Helix 中心实习生 0 ENG02524 03/10/2023 研究助理 13 PRO00662 27/06/2023 员工关系管理员 0 ENG02477 14/06/2023 研究助理 1 NAT01392 11/09/2023 格兰瑟姆研究所联合主任 – 气候变化与环境 2
![教学大纲：灾害管理 [GS 论文 - 3]](/simg/7/7fd23727f403a46896945d5a8e16249ce01e64c6.png)
教学大纲：灾害管理 [GS 论文 - 3]
在该研究中，2024 年年度地下水质量报告的信息显示，81% 的分析样本符合灌溉安全标准。尽管如此，人们仍然担心不同地区硝酸盐、氟化物和砷可能会蒸发。例如，拉贾斯坦邦和卡纳塔克邦由于农田过度使用化肥而显示出高水平的硝酸盐污染。人口也会影响季风降雨，而季风降雨对于补充地下水至关重要；然而，局部污染问题需要集中精力解决长期土壤退化问题。
批次2020的方案和教学大纲（第3
模块3：链接列表单独链接列表：内存中的表示形式，多个操作的算法：遍历，搜索，插入，从链接列表中删除，删除；链接的堆栈和队列表示，标题节点，双重链接列表：对其进行操作和算法分析；循环链接列表：所有操作的算法和复杂性分析。树：基本的树术语，不同类型的树：二进制树，螺纹二进制树，二进制搜索树，AVL树；通过复杂性分析，对每种树及其算法的树木操作。二进制树的应用。B树，B+树：定义，算法和分析。