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商业学士
林业学士 课程代码：103 课程概要 学制：4 年 资格要求：10+2，PCB/PCM 成绩至少为 45%。 课程成果： 熟悉植物生物化学、生物技术、生理学、植物学、细胞遗传学、计算机、统计学和英语的基础知识和原理。 了解水文学、地质学和土壤科学的基础知识，如森林土壤的化学和肥力、养蚕学、环境科学和园艺学。 学习民族植物学以及药用和芳香植物及其用途以及使用推广教育概念对部落社区和偏远村庄的影响。 了解气象学对农作物生产的影响和天气预报模型，以应对印度天气条件的不确定性。 初步了解印度和世界草原、森林的地理分布及其分类。 批判性地审查世界森林资源、生产力潜力和世界森林增量。学习造林原理与实践、造林和树木学知识，即印度重要针叶树和阔叶树种的起源、分布、概述、物候学、造林特征、更新方法、造林系统、抚育作业和经济重要性以及这些树种的苗圃技术。学习森林管理技能，以实现任何森林的最佳生长，并熟悉森林政策和法律。培养在森林地区进行森林测量练习和生态研究的技能。探索树木/木本多年生植物（包括单子叶植物和双子叶植物）的解剖学研究。本课程将培养树木种子收集、种子储存、种子纯度、活力、湿度、发芽率等测试技能。学习树木改良的原理和技术，即在天然林和人工林中选择优良树木、控制杂交技术、无性繁殖技术、花粉活力测定。它提供了有关森林伐木作业的深入信息，培养有关木材的化学、物理、机械、电气和声音相关特性的基本知识，以及各种处理方法，如木材干燥、木材防腐和在各个行业中收集的木材/木材的利用。它传授了有关使用木材作为桥梁、道路和建筑材料的工程材料的一般概念。它还提供了有关遥感在林业中的作用和用途的基本知识。培养有关非木材林产品 (NTFP) 的收集、提取、分类、储存、使用、管理和重要性的方法的知识，即饲料（草和树叶）、藤条和竹子、精油、非精油、树胶和树脂、鞣剂和染料。
AIDF-CRI背景的投资组合分析师实习生
亚洲数字金融学院（AIDF）是NUS的大学级研究所，由新加坡货币管理局（MAS），国家研究基金会（NRF）和NUS共同创立。AIDF渴望成为思想领袖，金融科技知识中心，以及用于开发数字金融技术以及培养亚洲当前和未来金融科技研究人员和从业人员的实验地点。信贷研究计划（CRI）是根据AIDF的非营利组织。开创了“公共良好”信用风险措施，该计划致力于推进大数据分析并为学术和专业社区提供直接有用的信用情报。
生平背景
我是一名科学家。我帮助开创了量子计算和现代开放科学运动。我对人工智能也有浓厚的兴趣。所有这些都是我对帮助人们发现和创造的系统和工具的更广泛兴趣的一部分，无论是个人还是集体。我对量子计算的兴趣始于 1992 年。我在这个领域最为人所知的身份可能是与 Ike Chuang (麻省理工学院) 合著的《量子计算标准文本》。这是过去 30 年物理学中被引用次数最多的著作，也是物理学史上被引用次数最多的十部著作之一（基于截至 2015 年左右的 Google Scholar 数据）。我对量子计算方面的三项研究贡献特别感到自豪：(1) 控制纠缠量子态操纵的基本定理；这引发了人们对主要化数学及其与量子力学的关系的广泛兴趣；(2) 将量子计算重新表述为一种在非常高维弯曲空间中的测地线运动；这项工作目前正在接受量子引力研究人员的深入研究，他们利用它来理解黑洞； (3) 发现和早期开发量子计算的光簇状态方法，目前由 PsiQuantum 公司研究（最新一轮融资额约为 2.3 亿美元）。其他贡献包括参与开发量子门隐形传态、量子过程层析成像（用于实验性地表征量子门）以及最早的量子隐形传态实验之一，该实验被《科学》杂志评为 1998 年度十大突破之一。作为这项工作的一部分，我与他人共同创立并指导了量子信息科学计划，担任昆士兰大学量子信息科学基础教授。当时，它是南半球最大的以理论为重点的量子计算小组，也是世界上最大的量子计算小组之一，成员人数不断增加，目前大约有 30 人（教师、博士后、学生）。更广泛地说，通过招聘、指导和会议，我帮助澳大利亚发展成为世界领先的量子计算国家之一。虽然量子计算通常被认为是一种有前途的技术，但这并不是激发我兴趣的原因。我对计算机很着迷，因为它是一种表示和运用知识的手段，可以执行我们称之为人类认知的过程。量子计算机强烈地挑战我们去理解这些过程的根本限制。从历史上看，另一条研究路线也探讨了同样的问题，尽管角度截然不同。在 20 世纪 60 年代和 70 年代，道格拉斯·恩格尔巴特 (Douglas Engelbart)、伊万·萨瑟兰 (Ivan Sutherland) 和艾伦·凯 (Alan Kay) 等早期的计算研究人员开始将计算机设想为增强人类认知的工具。他们开发了许多最强大的想法，这些想法构成了现代用户界面的基础，这些工具扩展了人类的创造力和发现能力。受这些想法的启发，在 20 世纪 90 年代，我对互联网的承诺感到兴奋，它有助于改变科学研究的方式——通过新的工具进行协作，共享数据、代码和想法，以新的方式创造意义。我看到这个承诺在开源编程社区内迅速实现。但很明显，许多障碍阻碍了科学界的这一目标。科学已经开发了一些强大的知识共享系统和规范（例如期刊文章），但也有许多系统在关键方面（例如数据、软件和工具，以及在发现中往往至关重要的隐性知识）对共享的激励作用较弱或完全不鼓励共享。
![B.Sc.林业[八（8）个学期]基于选择的信用系统（CBC）修订的日期表H.N.B. Garhw al Central University，Srinagar（Garhw al）M.A。第三学期（主/背部/特别背部）考试时间表（第2届会议B.Sc. V学期：核心学科（化学）（NEP）
Manisha Nigam博士地址：生物化学系
'日期表H.N.B.加尔瓦尔大学（Garhwal University），斯利那加（Garhwal）（Garhwal）M.A。第三学期（主/背部/特别背部）考试时间表（会议2024-25）（时间：0B.Sc. V学期：核心学科（化学）（NEP）Manisha Nigam博士地址：生物化学系'日期表H.N.B.加尔瓦尔大学（Garhwal University），斯利那加（Garhwal）（Garhwal）M.A。第三学期（主/背部/特别背部）考试时间表（会议2024-25）（时间：0](/simg/e/eecb49a8f692a9aaa3ee069b0878acdcd42730b2.webp)
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373471-DSE-Food and Dairy 3 734 76DSAgricultual Microbioloy/3 734 77- Microbiology/373472-DSE-Drug Designing and DSE-Microbial Diversity/3 734 78-DSE- Microbiology 373171-DSC-Medical 373172-DSC-Industrial Nanobiotechnology/3 734 73-DSE-Genomics and Pharmaceutical Microbiology/3 734 79-DSE- - - Microbiology Microbiology Proteomics/373474-DSE-Epidemiology/373475- Infection and Immunity/373480-DSE- - DSE-Bioprocess Technology/373483-DSE- Intellectual Property Rights/373484-DSE- Environmental Microbiology Research Methodology 343461-DSE-Fish Biology 1/343462-DSE- 343465-DSE-Fish Biology 11/343466-DSE- Zoology 343161-DSC-Animal 343162-DSC-Ecology & Entomology 1/343463-DSE-Environmental Entomology 11/343467-DSE-Environmental - - - Diversity (Chordata) Wildlife Biology 1/343464-DSE-Reproductive Biology I Biology II/ 343468-DSE-Reproductive Biology II 913462-DSE- 913463-DSE- 913464-DSE- 913161-DSC- 913162-DSC-Management 913461-DSE-Financial Markets and安全分析消费者营销M.com国际金融服务业务913163-DSC-LNCOME税法和实践机构以及投资组合行为Maneement Communication
后端工程|计算机视觉-Jesse Brizzi
在Scala/C ++中构建和部署的高性能计算机视觉和建议服务，使用CAFFE/MXNET处理500m+每月请求。●社交媒体SaaS平台的后端Scala开发。AWS微服务堆栈。●研究并发布了生产计算机视觉分类和检测模型。●创建和托管的专有数据集用于培训深度学习模型
新兴军事技术：背景和问题......
国会议员和五角大楼官员越来越关注开发新兴军事技术，以加强美国国家安全并与美国竞争对手保持同步。长期以来，美国军方一直依靠技术优势确保其在冲突中的主导地位并保障美国的国家安全。然而，近年来，技术既迅速发展又迅速扩散——这主要是商业领域的进步的结果。正如前国防部长查克·哈格尔所观察到的，这种发展有可能削弱美国传统的军事优势来源。国防部 (DOD) 已采取多项举措来阻止这一趋势。例如，2014 年，国防部宣布了第三次抵消战略，旨在利用新兴技术用于军事和安全目的以及相关的战略、战术和作战概念。为了支持这一战略，国防部成立了一些专注于国防创新的组织，包括国防创新部门和国防战争游戏协调小组。
PIA背景
关于该项目的途径联盟（加拿大自然资源，cenovus，conocophillips，帝国石油，梅格能源，阳光能源）提议在艾伯塔省东北部建立一个庞大的碳捕获和存储（CCS）网络。该项目将是加拿大最大的项目 - 世界上最大的项目之一。公司提议从麦克默里堡地区捕获13个油砂设施（最终达到20）的二氧化碳，将其通过超过600公里的管道运输到冷湖区，将二氧化碳将通过16-19 Injections通过16-19注射井注入巨大的地下储藏室。虽然途径联盟尚未指定其打算注入二氧化碳的确切土地，但该省的艾伯塔省政府碳封存地图表明，CNRL（代表途径代表该项目）具有大约18,000 km2的评估许可。支持者声称该项目将从13个途径联盟成员的油砂设施中永久存储约100-1200万吨二氧化碳（MT）。，这些设施每年发射约40吨Co 2。油砂的年度排放量在2022年为86吨，自1990年以来增长了467％。公司希望该项目将于2030年完成，该项目的预期寿命约为50年。但是，所涉及的公司尚未制作
从文本到图像综合的前景 - 背景分割的无监督共同生成
文本对图像（T2I）合成是一项艰巨的任务，该任务是对文本和图像域及其关系进行建模。最近作品实现的图像质量的实质性改进为Nuberon应用程序铺平了道路，例如语言辅助图像编辑，计算机辅助设计，基于文本的图像检索和培训数据增强。在这项工作中，我们提出了一个简单的问题：与逼真的图像一起，我们是否可以以一种不受影响的方式获得任何有用的副产品（例如前景 /背景或多类分割掩码，检测标签，检测标签），这也将使其他计算机视觉任务任务和应用受益？试图回答这个问题，我们探索了从给定文本中的逼真的图像及其相应的前景 /背景分割掩码。为了实现这一目标，我们与GAN一起实验了共进行分割的概念。具体而言，提出了一种名为“共裂”启发的GAN（COS-GAN）的新型GAN结构，该结构同时从不同的噪声矢量中同时生成两个或多个图像，并利用图像特征之间的空间关注机制来生成逼真的分段掩码，以生成生成的Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Agens。这种架构的优点是两倍：1）生成的分割掩码可用于专注于前景和背景，以改善生成的图像的质量，2）分段蒙版可以用作其他任务的训练目标，例如访问本地化和分割。在CUB，Oxford-102和可可数据集上进行的广泛实验表明，Cos-Gan能够改善视觉质量，并为发电图像提供可靠的前景 /背景掩码。
枯草芽孢杆菌的饮食掺入，增强生长...
这项研究评估了用枯草芽孢杆菌HBB493®补充饮食对斑马鱼（Danio rerio）生长，生存，配子发生和肠道健康的益生菌作用。600名少年分为五个实验组：对照组I（0.0 cfu/g），II组（6.5x10 9 cfu/g），III组（1.3x10 10 cfu/g），第IV组（2.6x10 10 CFU/g）和V组V（3.9x10 10 CFU/G）。每种治疗和对照都有3个重复，而每个复制都有40条鱼。实验的持续时间为100天。在实验终止时，通过组织学评估了性腺和肠道。生长参数，在饲喂的3.9x10 10 CFU/g的鱼类中与对照，II组和III组B.枯草芽孢杆菌FED组（p <0.05）中观察到的<9x10 10 cfu/g（p <0.05），而V组为最佳。治疗组之间的存活率没有显着差异（P> 0.05）。性腺的组织学观察结果揭示了喂养不同水平枯草芽孢杆菌的鱼类之间的差异。喂养饮食II，III，IV和V与没有枯草芽孢杆菌的饮食相比，性腺具有更多的性腺。使用绒毛和杯状细胞的状态来评估补充枯草芽孢杆菌的鱼类饮食的肠道健康。绒毛和杯状细胞在所有不同水平的枯草芽孢杆菌中都完好无损。本研究表明，应使用饮食补充3.9x10 10 CFU/G益生菌B.枯草脂蛋白枯草酵母在观赏斑马鱼中的生长参数，生存率，配子发生和肠道健康的增强。
人工智能 – 学士学位考试题目
1.[计算入门] 1 位加法器和半加器有什么区别，如何组合它们来构建 N 位加法器？2.[计算入门] 定义正则表达式，给出如何使用它们处理文本数据的示例 3.[人工智能入门] 用于学习前馈神经网络参数的反向传播算法。4.[人工智能入门] 数据挖掘中考虑的问题的基本类别（例如聚类和分类算法）。5.[编程入门] 根据示例简要描述以下机制：map、filter、zip 和列表推导。6.[编程入门] 简要描述 Python 中提供的面向对象原则。7.[编程入门] 简要描述 Python 中提供的基本数据结构。8.[人工生命和认知系统] 解释进化算法/进化策略/遗传编程/蚁群优化/粒子群优化的工作原理。9.[人工生命和认知系统] 列举认知架构的组成部分并讨论其用途。10.[概率简介] 描述条件概率、全概率定理和