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M.Sc. （化学）计划 BS化学 Annexure A提出的硕士课程提纲应用心理学第I＆II部分（年度系统）的附属学院 B. GE-161-信息与通信简介... 带有代码的主题的课程内容：bot 课程标题：植物学-III（细胞生物学，进化和遗传学） BOT-206 Cr。 3（2+1）细胞生物学，遗传学和... 会费 /费用时间表（PU学生）-Lahore < / div> 数据结构和算法实验室 博士名单。通知2024 计划课程BS（荣誉）计算物理 课程标题生物膜和细胞信号 ... 的学生之间的计算机视觉综合征 BS生物技术 1727866077ENV。生物学NZ-116.pdf Muhammad Sajjad -Lahore 第六学期PBG-302繁殖纤维作物3（2-1）... 燃料和能源•代码编号：CHE 363•学期：6th 课程标题基因组学和蛋白质组学 人工智能简介（AI） 14。遗传学 植物学中的人工智能 全球挑战科学 - 课程大纲 经济动物学CR。 （2）简介 课程大纲 GQR-102：定量推理（II） APSY-356
学期学时20学期 - VI课程代码课程类型学会时间HQ-006古兰经强制性的翻译1 Chem-319物理化学I-I（化学动力学）强制性2 Chem-320物理化学化学（体温动力学）强制性2化学-321物理化学实验室强制性化学1 Chemistory 1 Chemistor 1 Chemistor 1 Chemistor 1 Comportor 2 Comprions 2 Comportion 1 Chemistor 1 Comportor 2 Comistry 1 Comportor 2 Cosistry 2 Comistry 1 Chemistry 1 Comportion 2 Comistor 2 Chem-323 Inorganic Chemistry-II (f-block elements) Compulsory 2 Chem-324 Inorganic Chemistry Lab Compulsory 1 Chem-325 Organic Chemistry-I (Reaction Mechanisms-I) Compulsory 2 Chem-326 Organic Chemistry-II (Spectroscopy) Compulsory 2 Chem-327 Organic Chemistry Lab Compulsory 1
M.Sc.物理课程内容 附件i
数据的统计分析：随机变量；概率和概率分布的原则；假设检验的基本概念；平均值的标准误差；置信区间；曲线拟合；精确测试拟合优度；功率分析；卡方测试拟合优度； G-Test拟合优度；卡方独立性测试；独立的G检验；学生的t检验用于一个样本；学生的t检验，用于两个样本；配对t检验； Wilcoxon签名式测试；相关和线性回归；斯皮尔曼的等级相关；多重回归；卡尔曼过滤器；这些统计测试的动手python培训
541 bot：高级生态课程提纲：C。课程内容
小时1。 引入植物生态学1 2。 种子生态学：影响种子发芽的因素：种子的生存能力和种子的寿命，1 3。 种子生态学：影响种子发芽的因素：休眠，温度，光等。 1 4。 繁殖策略：组织文化：第1部分1 5。 繁殖策略：组织文化：第2部分1 6。 植物与生物环境之间的相互作用：化学病1 7。 MED术语考试1 8。 植物与非生物环境之间的相互作用：重金属污染1 9. 植物与非生物环境之间的相互作用：农药污染1 10。 植物与非生物环境之间的相互作用：微型污染1 11. 植物与非生物环境之间的相互作用：药物污染1 12气候变化：土壤中的碳固换1 13气候变化：植物中的碳固存14. 修订+考试2 1 15最终考试1小时1。引入植物生态学1 2。种子生态学：影响种子发芽的因素：种子的生存能力和种子的寿命，1 3。种子生态学：影响种子发芽的因素：休眠，温度，光等。1 4。繁殖策略：组织文化：第1部分1 5。繁殖策略：组织文化：第2部分1 6。植物与生物环境之间的相互作用：化学病1 7。MED术语考试1 8。植物与非生物环境之间的相互作用：重金属污染1 9.植物与非生物环境之间的相互作用：农药污染1 10。植物与非生物环境之间的相互作用：微型污染1 11.植物与非生物环境之间的相互作用：药物污染1 12气候变化：土壤中的碳固换1 13气候变化：植物中的碳固存14.修订+考试2 1 15最终考试1
定量文本分析（POL42050）课程内容
我鼓励在完成该模块的作业时使用生成的AI工具，但是所有依靠AI生成内容的工作都必须遵守最高的学术标准。这项技术的用户必须意识到它可以做什么，更重要的是它不能做得很好。在评估通过AI平台生成的内容的质量和可靠性时，要行使判断至关重要。AI并不是所有写作挑战的灵丹妙药；它不会自动生成完美无瑕的，逻辑上的连贯性和事实正确的作业。相反，使用AI作为解决特定问题的工具，例如集思广益和想法形成，文献发现和文本起草问题。将您的首选AI平台视为有用但不完美的工具，可以为您的工作提供灵感，新观点和补充领域。对您的深入研究对于确保您的作业中的一致，事实和科学知情的观点仍然至关重要。始终交叉引用AI针对其他独立和可靠的来源提供的信息。
![网络安全和加密[3：0：0 = 3]课程内容](/simg/c/c601e93e906631a8b48c0231941256d0c4674da4.webp)
网络安全和加密[3：0：0 = 3]课程内容
简介：攻击，服务和机制，互联网工程安全模型。密码学：基本概念，加密攻击，经典技术和密码分析。密码学：对称算法，基本概念和原理，块密码操作模式，DES，AES。数字理论简介。密码学：不对称算法（公共密码密码学），基本概念和原理。RSA。 密钥管理。 消息身份验证，哈希功能和MAC算法。 数字签名，DSS。 证书，证书授权。 网络安全应用程序：身份验证应用程序，Kerberos，X.509，目录身份验证服务，相当不错的隐私，S/MIME。 IP安全体系结构：概述，身份验证标头，结合安全关联的安全付费负载，密钥管理。 Web安全性：需求：安全插座层，传输层安全性，安全的电子交易。 网络管理安全性：SNMP体系结构的概述，SNMPV1通信功能，SNMPV3。 系统安全：入侵者，病毒和相关威胁，防火墙设计原理，使用可用软件平台/案例工具的全面示例，配置管理。RSA。密钥管理。消息身份验证，哈希功能和MAC算法。数字签名，DSS。证书，证书授权。网络安全应用程序：身份验证应用程序，Kerberos，X.509，目录身份验证服务，相当不错的隐私，S/MIME。IP安全体系结构：概述，身份验证标头，结合安全关联的安全付费负载，密钥管理。Web安全性：需求：安全插座层，传输层安全性，安全的电子交易。网络管理安全性：SNMP体系结构的概述，SNMPV1通信功能，SNMPV3。系统安全：入侵者，病毒和相关威胁，防火墙设计原理，使用可用软件平台/案例工具的全面示例，配置管理。
![机器学习[2：0：2 = 3]课程内容](/simg/3/3c3c5fbc077e812f9f79c8e1f3d650d5b5baa120.webp)
机器学习[2：0：2 = 3]课程内容
机器学习简介。必需图书馆和工具（Scipy，Numpy，Pandas，Graphviz，Seaborn，Matplotlib软件包）。学习类型 - 受监督和无监督的学习。问题类型 - 回归，分类和聚类；机器学习的应用。讨论关键概念，例如成本函数，优化 - 梯度下降算法。采样，决策界限，模型不合适和过度拟合以及偏见变化权衡，成本敏感模型，电感偏见。贝叶斯学习：概率的基础，贝叶斯规则，生成与判别模型，贝叶斯规则 - 参数估计，最大似然。监督学习：解决回归问题 - 线性回归，正则化 - 脊和拉索。解决分类问题 - 逻辑回归，SVM，决策树。合奏 - 决策森林，包装和增强。无监督的学习：聚类-DBSCAN和桦木。异常检测 - 密度估计。加强学习简介。通过主成分分析缩小维度，内核主成分分析。人工神经网络简介。模型验证和选择：准确性，置信区间，混淆矩阵，精度，召回和其他指标，超参数调整，交叉验证，引导程序和ROC曲线，R平方等等。模型部署 - 在基于云的服务器中部署机器学习模型。
附件A：新/修订的课程内容以ostl+格式...
是在2-4名学生中完成的，该小组成员将讨论并选择一个有关如何使用纳米科学和纳米技术来解决与新加坡政府未来研究和创新路线图相关的问题。演示文稿以问答环节结束，我邀请了由5名成员组成的小组评估他们的表现，并提出相关问题以调查学生对他们的主题的理解。问答环节也向所有参与者开放，所有参与者都将有机会相互互动。口头表现的学习成果是多管齐下的。首先，学生必须学会在一个小组中工作，模仿他们未来的工作场所和场景。学生将需要讨论并进入一个商定的话题进行讨论。另外，口头介绍是传达信息的方式之一。这将很重要