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加密和网络安全性（20A05702B）
密码学术语：密码学用于加密的许多方案构成了被称为加密密码分析技术的研究领域，用于解释信息，而不必任何有关附加细节的知识落入了密码分析领域。密码分析是外行人所说的“打破代码”。密码学，加密和密码分析的区域共同称为密码学纯文本，这是原始的可理解信息或数据作为输入中的算法。密码文本这是作为输出产生的炒消息。这取决于明文和秘密键。对于给定消息，两个不同的键将产生两个不同的密码文本。密码文本是一个显然是随机的数据流，而且如下所示，是难以理解的。秘密密钥秘密键也输入了加密算法。密钥是独立于明文和算法的值。该算法将根据当时使用的特定键产生不同的输出。该算法执行的确切替代和转换取决于密钥。加密从明文转换为Cipher文本解密的过程恢复来自密封算法的密码文本恢复明文的过程。加密算法对更替代算法进行了各种替换和转换，这本质上是conviemption Algorithm in Gengryptight Algorithm in excryption Algorithm Run。它采用密码文本和秘密键，并产生原始的明文。
![机器学习[R17A0534]讲义](/simg/b/b04497115176d4bfc8e822e2e357b3b536e9ea6c.webp)
机器学习[R17A0534]讲义
单元I：机器学习介绍，学习模型，几何模型，概率模型，逻辑模型，分组和分级，设计学习系统，学习类型，学习，监督，无监督，增强，观点和问题，版本空间，PAC学习，PAC学习，VC尺寸。单元II：有监督和无监督的学习决策树：ID3，分类和回归树，回归：线性回归，多线性回归，逻辑回归，神经网络：简介，感知，多层感知，支持向量机：线性和非线性，线性和非线性，内核功能，K最近的邻居。聚类简介，K-均值聚类，K-Mode聚类。单元III：合奏和概率学习模型组合方案，投票，错误纠正输出代码，包装：随机林木，增强：Adaboost：堆叠，堆叠。高斯混合模型 - 期望 - 最大化（EM）算法，信息标准，最近的邻居方法 - 最近的邻居平滑，有效的距离计算：KD -Tree，距离测量。第四单元：加强学习和评估假设的介绍，学习任务，Q学习，非确定性奖励和行动，时间差异学习，与动态编程的关系，主动的加强学习，在增强学习中的概括。动机，抽样理论的基础：误差估计和估计二项式比例，二项式分布，估计器，偏见和差异单位V：遗传算法：动机，遗传算法：代表假设，遗传操作员，遗传操作员，适应性和选择，示例性的探索，遗传探索，遗传学探索，遗传学的探索，模型：效果，并行化遗传算法。
![人工智能与机器学习 [R20A0588] B. ...](/simg/5/5abd3e132254b5629d26f6e6491e3e678c0af7b2.png)
人工智能与机器学习 [R20A0588] B. ...
工程专业毕业生将能够：1. 工程知识：将数学、科学、工程基础和工程专业知识应用于解决复杂的工程问题。2. 问题分析：识别、制定、审查研究文献并分析复杂的工程问题，使用数学、自然科学和工程科学的第一原理得出有根据的结论。3. 解决方案的设计/开发：设计复杂工程问题的解决方案并设计满足特定需求的系统组件或流程，同时适当考虑公共健康和安全以及文化、社会和环境因素。4. 对复杂问题进行调查：使用基于研究的知识和研究方法，包括实验设计、数据分析和解释以及信息综合，以得出有效的结论。5. 现代工具的使用：在了解局限性的情况下，创建、选择和应用适当的技术、资源以及现代工程和 IT 工具（包括预测和建模）来处理复杂的工程活动。 6. 工程师与社会：运用基于背景知识的推理来评估与专业工程实践相关的社会、健康、安全、法律和文化问题以及随之而来的责任。 7. 环境与可持续性：了解专业工程解决方案在社会和环境背景下的影响，并展示可持续发展的知识和需求。 8. 道德：运用道德原则，遵守工程实践的职业道德、责任和规范。 9. 个人和团队合作：作为个人、不同团队的成员或领导者以及在多学科环境中有效地发挥作用。 10. 沟通：就复杂的工程活动与工程界和整个社会进行有效沟通，例如，能够理解和撰写有效的报告和设计文档，进行有效的演示，并给出和接受明确的指示。 11. 项目管理和财务：展示对工程和管理原则的知识和理解，并将其应用于自己的工作、作为团队成员和领导者、管理项目和在多学科环境中工作。 12. 终身学习：认识到在技术变革的最广泛背景下进行独立和终身学习的必要性，并有准备和能力进行独立和终身学习。
25A0503-权益与包容中心2025-26
CEI空间的物理布局并不是完全打算是用于全面使用的多功能设计，而是具有“办公室”功能，假设SNO 139中的计算机，SNO150，SNO150A，SNO150A和SNO150寒意主要用于工作人员和学生员工作为工作空间。但是，布局和意图已经转换，因此每周至少40个小时，CEI中的所有电子设备（不包括单个办公室）现在也可以供学生使用。因此，我们目前拥有的服务器/设备/技术无法跟上需求。
![机器学习的数字笔记[R20A0518]](/simg/a/a956418acb3c5a7a704a8bbd1371400887da20d5.webp)
机器学习的数字笔记[R20A0518]
11 K-Nearest Neighbor(KNN) Algorithm 35 12 Logistic Regression 38 13 Support Vector Machines 41 14 UNIT –III 15 Neural Network Representation 45 16 Artificial Neural Networks 61 17 Back propagation Algorithm 66 18 Convolutional Neural Networks 70 19 Recurrent Neural Networks 78 20 Classification Metrics 81 21 UNIT-IV 22 Cross validation Techniques 82 23 Bias-Variance交易88 24正则化91 25过度拟合，不足94 26合奏方法96 27单位-V 28聚类技术100 29高斯混合模型116
Invenergy：OCS-A0542 半年度进度报告
• 在适用的情况下利用现有数据 • 在设计数据收集策略时考虑过去的项目先例 • 确保新收集的信息与拟议项目的规模和/或复杂性相匹配并解决任何关键的科学问题 • 仅进行有目的的数据收集，以评估潜在的项目影响 • 随着时间的推移调整调查范围，允许根据以前的调查结果和发现进行改进 • 考虑国家环境政策法案 (NEPA) 分析的数据需求 • 确定补充 COP 的机会。Invenergy 向 BOEM 介绍了其评估现有数据、已知现有数据来源以及针对岩土、地球物理和底栖栖息地等资源的拟议调查方法的综合战略。
![人工智能与机器学习 [R20A0566] 讲义](/simg/b/b769bf1f3708ae9e757fd53b21477151fccb345d.png)
人工智能与机器学习 [R20A0566] 讲义
提供对各种机器学习算法的理解以及评估 ML 算法性能的方法 UNIT - I：简介：人工智能问题、代理和环境、代理结构、问题解决代理基本搜索策略：问题空间、无信息搜索（广度优先、深度优先搜索、深度优先与迭代深化）、启发式搜索（爬山法、通用最佳优先、A*）、约束满足（回溯、局部搜索） UNIT - II：高级搜索：构建搜索树、随机搜索、AO* 搜索实现、极小极大搜索、Alpha-Beta 剪枝基本知识表示和推理：命题逻辑、一阶逻辑、前向链接和后向链接、概率推理简介、贝叶斯定理 UNIT - III：机器学习：简介。机器学习系统，学习形式：监督学习和非监督学习，强化学习 – 学习理论 – 学习的可行性 – 数据准备 – 训练与测试和拆分。第四单元：监督学习：回归：线性回归、多元线性回归、多项式回归、逻辑回归、非线性回归、模型评估方法。分类：支持向量机 (SVM)、朴素贝叶斯分类第五单元：无监督学习最近邻模型 – K 均值 – 围绕中心点聚类 – 轮廓 – 层次聚类 – kd 树、聚类树 – 学习有序规则列表 – 学习无序规则。强化学习 – 示例：迷路 – 状态和动作空间
![软件工程数字笔记 [ R20A0511]](/simg/3/384a07816e8303da9ca2e04703a964f7133bee47.webp)
软件工程数字笔记 [ R20A0511]
参考书目： 1.软件工程，一种精确的方法，Pankaj Jalote，WileyIndia，2010。2.软件工程：入门，Waman SJawadekar，TataMcGraw-Hill，2008 3.软件工程基础，RajibMall，PHI，2005 4.软件工程，原理与实践，DeepakJain，OxfordUniversityPress。5.软件工程 1：抽象与建模，Diner Bjorner，SpringerInternationaledition，2006。6.软件工程2：系统和语言规范，Diner Bjorner，SpringerInternationaledition2006。7.软件工程基础，YinguxWang，Auerbach Publications，2008。8.软件工程原理与实践，Hans Van Vliet，第 3 版，John Wiley & Sons Ltd。 9.软件工程3：领域、需求和软件设计，D. Bjorner，Springer International Edition。10.软件工程简介，R.J.Leach，CRC Press。
![软件工程 [R18A0511] 讲义](/simg/7/70c0ad928553cdc9b6d86477e8d9ad7027a207f2.webp)
软件工程 [R18A0511] 讲义
学生将能够：1.理解各种软件过程模型。2.了解软件需求和 SRS 文档的类型。3.了解不同的软件设计和架构风格。4.学习软件开发中使用的软件测试方法和指标。5.了解质量控制和风险管理。UNIT - I：软件工程简介：软件角色的演变、软件性质的变化、软件神话。过程的一般视图：软件工程 - 分层技术、过程框架、过程模式、过程评估。过程模型：瀑布模型、增量过程模型、进化过程模型、统一过程、敏捷和敏捷过程模型、极限编程、敏捷开发的其他过程模型和工具
机器学习数字笔记（R18A0526）B。...
4 1/ - / - 3（R18A0526）机器学习课程目标：1。获得有关为模式识别设定假设的理论知识2。将合适的机器学习技术应用于数据处理并从中获取知识3。评估算法的性能并为各种现实世界应用提供解决方案预期的结果：1。识别能够解决现实世界问题的机器学习技术的特征2。认识机器学习策略的特征3。将各种监督学习方法应用于适当的问题4。识别并整合多种技术以增强学习的性能5。创建用于处理未知模式的概率和无监督的学习模型6。分析数据的共发生，以找到有趣的频繁模式I单元I机器学习介绍，学习模型，几何模型，几何模型，概率模型，逻辑模型，分组和分级，设计学习系统，学习类型，学习，无监督，无人治疗，强化，强化，观点和问题。