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编号D-1111/500/2024-Academiccell（E
根据研究生医学教育委员会（UGMEB），经过修订的基于能力的医学教育指南（CBME）课程2024。所有有关利益相关者都被要求注意相同的。
B. Tech（常规全日制）学术规定（R15）
口试将由系主任和两名资深教员组成的委员会进行。综合口试旨在评估学生在 B. Tech. 学习期间对所学各个科目的理解程度。委员会将对综合口试进行 50 分评分。综合口试没有内部分数。如果学生在 50 分的总分中获得 40% 或更多的分数，则应获得综合口试的 2 个学分。如果学生未通过综合口试，他/她应在进行 IV/II 补充考试时重新参加考试。综合口试将在学期内的任何时间进行，以方便系委员会和学生。综合口试没有外部考试。
学术法规2023
印度通过国家认证委员会（NBA）从2014年6月13日正式成为华盛顿协议的永久签署人。 这被认为是印度高等教育部门的重要进展步骤。 《华盛顿协议》涵盖了基于结果的教育（OBE）的专业工程学位。 OBE必须确保以“以学习者为中心”的模型以计划的学习者获得所需的结果（知识，技能和态度 /行为）。 考虑到OBE流程，EASWARI工程学院（EEC）的教育体系已被构架，以通过CBC为学习者提供必要的范围，该范围印度通过国家认证委员会（NBA）从2014年6月13日正式成为华盛顿协议的永久签署人。这被认为是印度高等教育部门的重要进展步骤。《华盛顿协议》涵盖了基于结果的教育（OBE）的专业工程学位。OBE必须确保以“以学习者为中心”的模型以计划的学习者获得所需的结果（知识，技能和态度 /行为）。考虑到OBE流程，EASWARI工程学院（EEC）的教育体系已被构架，以通过CBC为学习者提供必要的范围，该范围
高级学者常见问题解答
大多数KAP和KAP/GT课程的课程相似。区别在于教师对课程的方法。GT学生聚集在KAP/GT课程中，他们的老师至少接受了30个小时的专业培训。7年级RLA GT与7年级的RLA KAP不同。gt rla是一个时期长的，而kap rla为两个时期。这意味着GT RLA中的7年级学生能够选择一个额外的选修课。
人工智能素养白皮书.docx - 学术洞察实验室
功能性人工智能素养................................................................................13 批判性人工智能素养...............................................................................15 修辞性人工智能素养...............................................................................18 结论........................................................................................................25 参考文献........................................................................................................26
肯特学术存储库
1联邦科学中心“全俄的研究与技术家禽研究所”，俄罗斯科学院，塞尔吉耶夫·波萨德，莫斯科，莫斯科oblast 141311，俄罗斯2联邦州立州预算高等教育的预算教育机构”彼得斯堡国家农业大学”，普希金，圣彼得堡，196601，俄罗斯3 Biotrof LLC，普希金，普希金，圣彼得堡，196602，俄罗斯4 K. I. Skryabin莫斯科州兽医医学和生物技术学院王国6英国布里斯托尔BS4 2RS的Vitagene and Health Research Center 7，Trakia University，Trakia University兽医学系微生物学和生物化学系，6000 SATAA ZAGORA，保加利亚8号，保加利亚8动物营养系，农业与环境科学系，Szent Istvan Istrant，Houstrant Istvan istvan University，H-2103 G-2103 G.杜布罗斯克（Dubrovitsy），波多尔斯克（Podolsk），莫斯科牛皮纸研究中心，俄罗斯142132，俄罗斯
如何将人工智能用作个人和学术资源
- 参与者应该能够理解人工智能 (AI) 的局限性。- 参与者应该能够充分提出 AI 问题以获得尽可能准确的答案。- 参与者应该能够使用 AI 来创建学习技巧和技巧。- 参与者应该能够回忆起使用 AI 来提高个人和学术能力的其他资源。- 参与者应该能够知道如何将 AI 用作资源而不是缺陷。
肯特学术存储库
化石内生物记录了过去的大脑特征：大小，形状，脉管系统和回味。需要这些数据以及实验和比较证据，以解决有关大脑能量，认知专业和发展可塑性的问题。通过将跨学科技术应用于化石记录，paleonalology一直领导着重大创新。神经影像揭示了化石脑组织和行为。可以通过基于古代DNA的脑官和转基因模型对灭绝物种大脑发育和生理的推论进行实验研究。系统发育比较方法将跨物种的数据与表型相关联，并将大脑与行为相关联。同时，化石和考古发现不断贡献新的知识。通过合作，科学界可以加速知识获取。共享数字化的博物馆收藏可以提高稀有化石和文物的可用性。可通过在线数据库以及用于测量和分析的工具可获得比较神经解剖学数据。在这些进步的背景下，paleonalologology记录为将来的研究提供了充足的机会。生物医学和生态学科学可以从古术学的方法以及其新颖的研究管道中受益，从而在神经解剖学，基因和行为之间建立联系。
学术公告 2022 23
BITS 愿景 “我们打算在这里做什么？我们想教授真正的科学，无论是工程、化学、人文、物理还是其他任何分支。我们想在皮拉尼发展一种科学方法，这意味着不会有教条。我们将探索真理。我们打算在这里培养科学头脑。”