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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。
2023教学大纲 - DNA和遗传学
讲师背景：Collings先生是Bowling Green High School的现任生物学老师，他在那里教授AP生物学并荣誉生物学1。其他教授的课程：遗传学，取证，解剖与生理学，生物学I和环境科学。我毕业于WKU荣誉学院，获得了生物学学士学位和科学和数学教育学士学位。在整个学年中，我担任高中学术团队的助理教练。此外，我还通过Lifeskills Inc.担任社区生活支持人员，努力帮助满足患有自闭症的年轻人的需求。
教学和生成式人工智能教师指南
● 与学生进行清晰且频繁的沟通至关重要。在教师的期望和课堂上人工智能的使用方面，学生需要保持透明。对人工智能使用的期望因班级而异。经常讨论教师的期望、课程学习目标以及它们与相关学习活动和学生作业之间的关系（包括使用生成式人工智能），可以增强学生的学习体验，并最大限度地减少误解或误用的机会。 ● 生成式人工智能系统是技术工具。与 Blackboard、Zoom 甚至谷歌搜索等其他技术工具一样，生成式人工智能可用于积极支持严谨的学习并增强引人入胜的学习体验。 ● 生成式人工智能的使用将不断发展。教师和学生应负责任、有目的地、合乎道德地使用生成式人工智能。 ● 如果课程学习目标支持，教师应设计评估和学习活动，让学生可以利用生成式人工智能作为学习的机会。学生可以更好地实现他们的课程学习目标，并更多地了解使用生成式人工智能的好处和挑战。
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：
![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
生成式人工智能教学大纲说明指南
可访问性、公平性、风险和道德：特定学生可能更熟悉生成式 AI 工具。根据 2023 年 5 月的皮尤研究中心的一项研究，家庭收入较高且受过正规教育的美国人更有可能了解 ChatGPT，而听说过 ChatGPT 的白人成年人使用聊天机器人进行娱乐、工作或教育的可能性始终低于亚裔、西班牙裔或黑人同龄人。有些人将这项技术视为弥补不平等的一种方式。目前，许多生成式 AI 工具都是免费的，但这些工具的更强大版本开始收取订阅费。有一些风险和实际预防措施需要牢记并与学生讨论：拥有这些工具的公司会收集信息，因此您和您的学生不应输入机密信息。查看您使用或建议作为课堂材料的任何工具的隐私政策。大型语言模型是根据来自互联网的信息进行训练的，因此它们的输出包含存在于这些数据中的误解、偏见、暴力、种族主义、性别歧视等。大型语言模型对知识产权的使用存在争议；有关侵犯知识产权的诉讼正在审理中。生成式人工智能会编造（产生）不存在但听起来合理的信息。生成式人工智能也会受到人类书写提示的偏见的影响。生成式人工智能工具不是搜索引擎；输出需要检查。并非所有生成式人工智能工具都符合《美国残疾人法案》定义的无障碍要求。人工智能公司因不公平的劳工行为而受到批评。
课程和教学大纲（2024-25）
1。理解波浪和电磁波的现象。2。了解量子力学的原理。3。将量子机械思想应用于亚原子域。4。感谢激光及其类型的基本原理。5。使用光电设备设计典型的光纤通信系统。模块：1波概论7小时的波 - 在弦上 - 弦上的波动方程（派生） - 谐波波 - 在边界处波的反射和波传输 - 站立波及其特征征的波 - 带分散的波 - 波的叠加 - 波和傅立叶方法（定性） - 波数据 - 波数据 - 波数据 - 相位velocity and opep velocity and ofers velocity and ofers velocity and ofers velocity and ofers velocity and ofers velocity and velocity。模块：2电磁波7小时的差异 - 梯度和卷曲 - 表面和体积积分 - 麦克斯韦方程（定性） - 电流密度的连续性方程 - 自由空间中的电流电流 - 电磁波方程 - 自由空间中的平面电波 - 自由空间 - Hertz的实验。Module:3 Elements of quantum mechanics 7 hours Need for Quantum Mechanics: Idea of Quantization (Planck and Einstein) - Compton effect (Qualitative) – de Broglie hypothesis - justification of Bohr postulate - Davisson-Germer experiment - Wave function and probability interpretation - Heisenberg uncertainty principle - Gedanken experiment (Heisenberg's microscope) - Schrödinger wave等式（时间依赖和时间独立）。纤维在医学中的应用 - 内窥镜检查。模块：4量子力学的应用6小时的特征值和限制在一维盒中的粒子的特征功能 - 纳米物理学的基础 - 量子约束和纳米结构 - 隧道效应（定性）和扫描隧道显微镜。模块：5个激光器6小时激光特性 - 空间和时间相干性 - 爱因斯坦系数及其意义 - 人口反演 - 两个，三个和四个级别的系统 - 泵送方案 - 阈值增益系数 - 激光的组件 - 激光器-He -Ne，ND：YAG和COR 2 LASERS和2 LASERS和他们的发动机应用。模块：6光纤中EM波的传播5小时5小时的光纤通信系统简介 - 通过光纤传播 - 接受角度 - 数值孔径 - V -参数 - 纤维类型 - 衰减 - 分散性 - 实现 - 内模态和插入室。Module:7 Optoelectronic devices 5 hours Introduction to semiconductors - direct and indirect bandgap – p-n junction, Sources: LED and laser diode, Photodetectors: PN and PIN Module:8 Contemporary Topics 2 hours Guest lectures from Industry and, Research and Development Organisations Total Lecture hours: 45 hours
生物化学四年UG计划（FYUGP）的教学大纲...在Birac E-Yuva中心的各个帖子的广告
必需：生命科学/生物技术/微生物学/农业的任何分支中的博士学位，至少有3年的教学/研究/行业经验。期望：应该对培养技术创新/创业，科学/生物工程的基础培训具有强烈的兴趣和热情；能够快速掌握发明/技术并进行评估。出色的沟通技巧；科学写作/建议写作等经验 div>将是一个加号。任何指导学生/实习生/初创企业等方面的经验 div>将是一个优势。应该是一个自我启动者，可以在最低限度的监督下工作并有效地实现项目目标。职位描述作为中心的协调员。现任者将直接向Birac E-Yuva项目的首席协调员/主要项目调查员报告，并参与对中心的行政和科学支持。应在不同级别（UG到博士后）的指导研究员。必须能够贡献和概念化技术研讨会的执行，高级实验室中的以产品为导向的研究以及对初创企业的指导。帮助企业家与提案/宣传/业务计划和筹款有关的企业家。支持和加强与生物技术/生物制药领域有关的创新和创业活动所需的任何其他活动。首席协调员/主要项目调查员分配的其他任务会不时。年龄限制候选人在申请的最后日期不得超过40岁。年龄可能会使女性候选人放松五年。
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。
vitree（1月）-2025教学大纲
应用程序。2。讨论车身工程和空气动力学的不同方面。3。分析各种类型的转向系统。4。讨论各种类型的制动和悬架系统。5。对汽车中的电气和仪器系统进行故障排除。6。建议提高车辆性能的高级技术。模块：1个底盘布局6小时车辆分类（2W，3W和4W） - 引擎位置和驱动器的底盘布局类型 - 汽车框架 - 材料选择和构造详细信息 - 各种类型 - 在框架上作用的不同负载 - 在框架上进行操作 - 自动框架测试 - 自动框架 - 车辆命名。模块：2辆车车身工程6小时的汽车风格 - 公共汽车和商用车 - 车身结构的不同部分（乘用车和商用车） - 车身设计工程工程（类型，建筑和设计方面） - 车身材料和装饰 - 制造和安全方面 - 身体建设的壁炉 - 身体建筑 - 绘画 - 绘画 - 抗腐蚀和表面处理。模块：3车辆空气动力学6小时外部和内部流动问题 - 汽车和轻型货车的性能 - 对车辆运动的抵抗 - 拖动及其类型 - 汽车周围的流动场 - 汽车的空气动力开发 - 汽车和商用车尸体的优化，以减轻拖动。模块：4转向系统6小时的前车轴和轴轴 - 前轮几何形状 - 车轮在转向过程中的真实滚动运动的条件 - 转向机构 - 转向误差曲线 - 转向误差 - 转向链接 - 转向齿轮的不同类型的转向齿轮 - 转向和转向和转向，转向，转向，不可逆的转向 - 不可逆转的转向 - 动力辅助 - 辅助踩踏 - 四分 - 四翼。模块：5悬架系统6小时的悬架系统 - 悬架弹簧的类型 - 单叶，多叶，多叶，线圈，扭转杆，橡胶，气动和水力的构造细节和特征 - 弹性悬架系统 - 独立的悬架系统，冲击吸收器，类型和构造详细信息。