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海得拉巴印度理工学院 (IIT Hyderabad) 增材制造
课程名称 学分 第一学期 增材制造基础 3 产品设计和原型制作 2 生物制造 2 增材制造材料 2 交流英语 1 选修课程（从四个选修课中任意一个或多个）* 3 小计 15 第二学期 生物制造技术实验室 1 增材制造工艺实验室 1 工业讲座 1 选修课程（从四个选修课中任意一个或多个）** 12 小计 15 第三和第四学期 论文 24 总学分 52
印度海得拉巴理工学院与 NVIDIA 在印度建立联合 AI 研究中心
关于印度理工学院海得拉巴分校 印度理工学院海得拉巴分校 (IITH) 是印度政府于 2008 年建立的六所新印度理工学院之一。在短短十年的时间里，该学院在占地 570 英亩的宏伟校园中建成。在印度政府人力资源开发部 (MHRD) 发布的全国学院排名框架 (NIRF) 中，它连续五年跻身印度十大工程学院之列。该学院在 2020 年 NIRF 排名中“工程”类别排名第 8 位，“总体”类别排名第 17 位。该学院还在 MHRD 于 2019 年推出的第一版阿塔尔创新成就机构排名 (ARIIA) 中排名第 10，该排名系统地对印度所有主要高等教育机构和大学进行排名，排名依据是学生和教师的“创新和创业发展”相关指标。根据 2021 年 QS 世界大学排名，印度理工学院海得拉巴分校位列 601-650 排名区间，在印度排名第 10 位。该学院的研究成果被评为“非常高”。该学院还被评为印度 10 所最佳学院之一。印度理工学院海得拉巴分校拥有近 211 名全职教师、2,869 名学生（其中 20% 为女性）、近 200 个最先进的实验室和五个研究和创业中心。
海德房屋集团的能源管理
能源管理。我热衷于将传统的能源和可持续性观念转变为海德员工和居民可以切实感受到的东西。挑战在于住房部门仍在努力应对能源管理商业案例。从燃料贫困的角度来看，居民主要从任何能源节约中受益，这是一件好事，但住房协会不是营利性组织，他们试图增加盈余来资助新房的建设。因此，一些组织的能源效率预算面临压力。政府的能源效率补助金也有所减少。因此，一个阐述能源效率的更广泛商业利益以及燃料贫困利益的商业案例变得至关重要。
海得拉巴大学 IoE 理事会
1 号。附件 – 31：统计学 i 2。数学与统计学院 756 3。计算机与信息科学学院 757 4。物理学院 758 5。电子科学与技术高级研究中心 (CASEST) 768 6。高能材料高级研究中心 (ACRHEM) 769 7。大学地球与空间科学中心 (UCESS) 770 8。化学学院 771 9。生物化学系 776 10。植物科学系 778 11。动物生物学系781 12.生物技术和生物信息学系 784 13.英语系 788 14.印地语系 789 15.泰卢固语系 790 16.乌尔都语系 791 17.梵语研究系 792 18.应用语言学和翻译研究中心 793 19.比较文学中心 794 20.英语语言研究中心 795 21.历史系 796 22.政治学系 797 23.社会学系 798 24.人类学系 800 25.区域研究中心 801 26.民间文化研究中心 802 27.社会排斥和包容性政策中心 803 28.印度侨民研究中心 804 29.经济学院 805 30.舞蹈系 808 31.戏剧艺术系 810 32.美术系 811 33.传播系 812 34.管理研究学院813 35.医学学院 815 36.神经和认知科学中心 816 37.工程科学与技术学院 817
野生动植物取证中的DNA技术（动物） - 海得拉巴
-Rakesh Mishra董事，CSIR -CCMB非法野生动植物贸易是全球威胁。在发展中国家，有标志性物种，例如老虎，亚洲大象，单角犀牛。定期将一些新的野生动植物物品包括在非法野生动植物贸易中。穿衣尺度，红色沙纸上，巨型盖克和监测蜥蜴正在偷猎以灭绝其身体部位。这些项目是无法识别的，并且从这种材料中涉及的物种的鉴定极具挑战性。此处概述的协议是十年来测试，标准化和成功应用基于DNA的技术在野生动植物法医学诊断中的结果。如果此SOP之后是感兴趣的各方，则可以及时解决一些野生动植物犯罪。
ACM 参考格式：Tao Xie。2018 年。智能软件工程：人工智能与软件工程之间的协同作用。在 ISEC '18：软件工程创新会议上，2018 年 2 月 9 日至 11 日，印度海得拉巴。ACM，美国纽约州纽约，文章 4，1 页。https://doi.org/10.1145/3172871.3172891
自动化使软件工程更有效。在我们看来，我们主张研究界退后一步（不要只是简单地应用人工智能技术），探索利用人工智能技术和其他技术（如程序分析）在软件工程解决方案中注入智能。开放的研究问题包括如何定义或确定软件工程解决方案的智能水平，如何为软件工程解决方案带来高水平的智能，以及如何协同整合机器智能和人类智能（如领域知识或洞察力）以有效应对具有挑战性的软件工程问题。此外，我们主张研究界调查所提出的智能解决方案所做的假设在软件工程实践中是否有效，例如，用于机器学习的训练数据的代表性是否足以满足实际实践的要求 [7]。智能软件的软件工程。对智能软件的安全性和控制能力信心不足限制了智能软件在现实世界中的部署范围 [2]。此外，人工智能软件的安全性越来越受到关注，促使最近对对抗性机器学习进行了活跃的研究 [4,5]。为了确保智能软件的可靠性，软件测试技术在实践中得到了广泛的应用，但测试预言是一个众所周知的挑战[3, 6]。
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