在1991年,第一项UNBC学术计划强调了大学的教学,研究和区域服务任务。当时,包括关键目标:“多元化的学生团体,本科和研究生课程和服务对区域需求的响应;支持各地区的社会经济和文化发展;服务(sic。“协助”)卑诗省北部的土著人口;与大学合作;招募和支持优秀的教师,包括对教师人员配备的响应迅速调整,以对应计划需求;支持教师的研究和学术活动……;并维持就业公平;促进卓越的教学,研究和创造力卓越;建立一种“适当的”学术氛围,包括国际伙伴关系,以增强教学,研究和服务;并为学者和地区提供学术服务;并提供支持学术课程的大学基础设施。”从那以后,这些主题启发了所有UNBC学术计划,包括最近的2017年学术行动计划。
摘要 - 人工智能 (AI) 的最新进展揭示了 AI 工具在工程设计中的潜在用途和应用。然而,完全自动化的工程设计过程的愿望似乎仍然超出了 AI 当前的能力,因此,对人类专业知识和认知技能的需求仍然存在。尽管如此,强调和利用 AI 和人类工程师优势的协作设计过程是 AI 在设计中的有吸引力的方向。为了揭示 AI 的当前应用,作者回顾了与 AI 在设计研究和工程实践中的应用相关的文献。这突出了将 AI 教育融入高等教育机构的工程设计课程的重要性。接下来,对滑铁卢大学和多伦多大学本科机械工程课程描述的初步研究评估显示,在总共 153 门课程中,只有一门课程同时提供 AI 和设计相关知识。这一结果确定了加拿大工程课程中可能存在的差距以及加拿大毕业生工程师技能的潜在缺陷。关键词:人工智能、工程设计、设计教育、设计课程
一个占地40英亩的作物研究中心已指定用于种子繁殖计划和批量生产。在哈里夫季节,该单元也在本单元进行了一些与现场作物有关的部门研究项目。占地13英亩的园艺农作物果园,可容纳600多种植物,属于各种热带和亚热带水果,例如芒果,椰子,椰子,番石榴,Litchi,Sapota,Sapota,Sapota,Lemon,Aonla,Aonla,Aonla,Castard Apple,Pomegranate,Pomegranate等以及一些木制苹果,jamun,菠萝蜜,星果,火龙水果,苹果贝尔和苹果的样品植物主要是出于教育目的而开发的,其次是为了在不久的将来使用母果园的Scions建立一个后代果园。包括属于早期,中期和晚期的24种芒果,包括五种杂种,在高密度和正常间距种植园下生长。
The jurisdiction area of this university spreads across 18 districts, namely Baghpat, Bijnore, Badaun, Bulandshahr, G.B.Nagar, Ghaziabad, Hapur, Amroha, Meerut, Moradabad, Muzaffarnagar, Pilibhit, Rampur, Saharanpur, Sambhal, Shahjahanpur, and Shamli, falling under four北方邦,即梅勒特,萨哈兰布尔,莫拉达巴德和巴勒利的师。通过20年的旅程,该大学已成长为一个拥有7所大学的校园,即农业学院,生物技术学院,兽医与动物科学学院,园艺学院,园艺后技术与食品加工学院,技术,技术学院,技术学院,甘蔗科学和技术学院。正在努力改善校园设施,以确保对学术说服的舒适和有益的氛围。资源产生和人力资源发展对于维持,多样化和实现农业部门的潜力至关重要。加强农业教育和创新是改变农业的关键。
年轻人(Mody)的成熟度发作性糖尿病是一种单身性糖尿病形式,以常染色体显性遗传的方式遗传,并且约占糖尿病病例的1% - 2%(1)。Mody的典型临床表现通常是三代或更多世代的家族病史,年轻时(25岁之前)疾病发作,没有1型糖尿病(T1DM) - 相关的自身抗体,无需进行胰岛素治疗,没有酮症趋势。目前,已经确定了由14个由14个不同致病基因突变引起的不同的Mody亚型。 Mody5是由于肝细胞核因子1 B(HNF1B)基因的突变引起的。Mody5的发病率很低,占MODY病例的5%(2)。Mody5的基因型和临床表型非常复杂,很容易引起误诊。几乎一半被诊断为Mody5(HNF1B突变)的患者的突变为整个基因缺失的形式(3)。此外,2012年第17季度的微缺失综合征,称为17q12缺失综合征,是一种罕见的染色体异常,是由于从17号染色体长臂中的一个区域缺失少量材料引起的。通过缺失15个以上的基因(包括HNF1B)来典型地构成,导致肾脏异常,肾囊肿,糖尿病综合征[肾脏囊肿和糖尿病(RCAD)],以及神经脱发性或神经性精神疾病(4)。在这里,我们报告了一名患者,他出现了糖尿病(DM) - 型Mody5作为17q12缺失综合征和糖尿病性胃手术(DGP)的特征。
1 巴西。国防政策和国防战略。巴西利亚,DF,2012 年 7 月 24 日,18-19。2 ANSA,机构。Época Negócios。Retropectiva 2017:“网络攻击之年”,https://epocanegocios.globo.com/Tecnologia/noticia/2017/12/retrospectiva-2017-o-ano-dos-ataques-cyberneticos.html。3 WAKKA,瓦格纳。Canaltech。 “2018 年巴西网络攻击数量几乎翻了一番”,https://canaltech .com.br/seguranca/numero-de-ataques-ciberneticos-no-brasil-quase-que-dobrou-em-2018-119600 /。
图3说明了Yolov5分类结果的实现。网络摄像头将捕获鱼类对象的实时图像,并且网络摄像头记录的输出将在Python程序中处理,其中已将ONNX文件作为学习模型合并。随后,系统将在显示器上显示鱼的图像,并配以相机捕获的鱼类。该系统成功地在监视器上成功显示了被检测到的鱼的实时图像,并伴有其各自的物种。此外,我们优化了该模型以提高速度和准确性,评估了性能指标,例如响应时间和准确率。实时鱼类分类系统展示了在渔业监测,环境研究和水产养殖行业中的潜在应用,为准确性和技术整合的持续进步铺平了道路。