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关于工商管理学士的项目报告
i在这里宣布，我已经完成了标题为“印度股票市场上的折扣经纪人在Zerodha中进行的折扣经纪人”的一部分，这是我在部分履行工商管理学士学位学士学位考试的部分完成的工作。
时间表：学士学位“人工智能”，第一学期，2022/23 冬季学期
08:30 交替阻塞： 08:30 交替阻塞： 08:30 同时：必修课程 KV 人工智能 UE LSTM 和循环 VL 最优和自适应 09:00 社会神经网络 I 365.264 信号处理系统。非必修 HS 6 UE 深度学习和 HS 5 / Track 2 382.017 510.104 神经网络 I 365.261 VL 模型检查 建议访问 VL 控制系统 10:00 10:00 HS 6 / Track 3 338.044 10:00 HS 6 / Track 1 课程 361.060 10:15 交替阻塞： 10:15 VL 规划和推理 10:15 VL 生产自动化 10:15 VL 深度学习和 UE 控制系统 UE LSTM 和 AI 系统中的递归 神经网络 I 入学课程 HS 6 / Track 1 神经网络 365.203 HS 6 / Track 3 HS 6 / Track 1 HS 7 11:00 361.006 UE 深度学习和338.040 510.204 365.105 神经网络 I 365.201 现场出席 + 维也纳和布雷根茨现场直播 + Zoom 11:45 11:45 11:45 UE：项目 11:45 11:45
时间表：2024/25 冬季学期第一学期“人工智能”学士学位
08:30 交替阻塞：08:30 交替阻塞：08:30 同时：必修课程 KV 人工智能 UE LSTM 和循环 VL 最优和自适应 09:00 社会神经网络 I 365.264 信号处理系统。非必修 HS 6 UE 深度学习和 HS 5 / Track 2 382.017 231.449 神经网络 I 365.261 VL 模型检查 建议访问 VL 控制系统 10:00 10:00 HS 6 / Track 3 338.044 10:00 HS 6 / Track 1 课程 361.060 10:15 交替阻止： 10:15 VL 规划和推理 10:15 VL 生产自动化 10:15 VL 深度学习和 UE 控制系统 UE LSTM 和 AI 系统中的循环 神经网络 I 入学课程 HS 6 / Track 1 神经网络 365.203 HS 6 / Track 3 HS 6 / Track 1 HS 7 11:00 361.006 UE 深度学习和 338.040 510.204 365.105 神经网络 I 365.201 现场出席 + 维也纳和布雷根茨直播 + Zoom 11:45 11:45 11:45 UE：项目 11:45 11:45
学士学位论文lina-marie petschick.pdf
主管和社会工程目前是IT安全性的主题。因此，对本学士学位论文进行了几个来源，以识别当前的攻击媒介和合适的同源官方的保护措施。还讨论了人类风险因素以及相关的攻击和措施。之后，进行了48名参与者的定量调查，以捕获当前的安全措施及其记录方式。在评估评估时，可以说，除其他外，尤其是在公司中没有观察到员工本人的风险。例如，社会工程培训甚至没有在一半的受访者中进行。该学士学位论文尤其旨在考虑到哪种同种型官员想要重新引入或希望安全地制定您当前的同源官方解决方案。
数据科学与人工智能理学学士学位（从 2018/19 学年开始的新课程）
这是 SCSE 和 SPMS 联合提供的全日制四年制直接荣誉理学学士学位课程，面向渴望掌握整合计算机科学和统计学协同学科需求的学生。该计划特别针对有远见的学生，他们有动力和热情利用他们在数据科学和人工智能 (AI) 方面的知识为社会紧迫挑战寻找创新解决方案。该课程将为学生提供解决不同应用领域的实际问题的机会，包括科学和技术、医疗保健和临床医学、商业和金融、环境可持续性等。
确定的父母要求跨学科工程学士学位
经过简短的历史审查，我们将从波浪力学的角度介绍量子理论的基础。这包括对波函数，概率解释，操作员和schrödinger方程的讨论。然后，我们将考虑简单的一维散射和绑定的状态问题。接下来，我们将涵盖从更现代的角度进行量子力学所需的数学基础。我们将回顾矩阵力学和线性代数的必要元素，例如查找特征值和特征向量，计算矩阵的痕迹，并找出矩阵是遗传学还是单位。然后，我们将介绍狄拉克符号和希尔伯特的空间。然后，量子力学的假设将被形式化并用示例进行说明。
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。
教学大纲 - 机械工程 / 学士学位 / 机械工程 / 机械工程 - 2024 学时：1 CM310 - 预科微积分 PD：60 教学大纲
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