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电子与通信工程
1 Ansh Nikhra 2000910200018 Rxlogix 2 Ayushi Ojha 2000910200028 K＆S Partners，Emerson 3 Shruuti Mittal 2000910200095 Newgen 4 Utkarsh Singh 200091010200102001020010200107 K＆S Partners，Samsunk 5 Yashaswini Srivastava 2000910200113 Newgen 6 Abhik Mourya 2000910210001 Paytm 7 Abhishek Singh Chauhan 2000910210003 K＆S Partners 8 ATI GUPTA 20009101010016 CADENCE 9 RIII 9 RIIII Agrawal 2000910210043 UKG 10 Aaditya Pratap Malik 2000910310001 TCS Ninja 11 Aakarsh Gupta 2000910310002 Spark Minda，TCS Ninja 12 Abhishek Maurya Maurya 2000910101010101010101010 Spark Minda 13 2000910310017 Spark Minda 14 Aditya Singh 2000910310021 Akash Gupta 2000910310027 Spark Minda 16 Akash Shukla 2000910310029 Newgen 17 17 17 17 17 17 17 171010101010101010MM Bansal 2000910310031 Quontplay 19 Aman Maurya 2000910310032 Newgen 20 Amish Verma 2000910310033 Newgen 21 Amisha Pandney 2000910310034 UKG 22 AMIT GANGWAR Kandwal 2000910310042 Paytm 24 Anukriti Jaiswal 2000910310043 Acencencencenture，Newgen 25 Anushka Sribastava 200091010045 Accenture 26 Arnika Sharma Sharma 2000910310046 Immerson 27 2000910310054 Ericsson 28 Asmita Rai 2000910310055 K＆S Partners 29 Ayush Narayan Sinha 2000910310057 Accenture，Newgen 30 Divyansh Goenka Goenka Goenka 2000910310063 UKG 31 ukg 31 Ggaurang tygaurang tygaurang tygaurang tygaurang tygaurang tygaurang tygaurang tygaurang tygaurang tygaurang tygaurang tygauragigigigigigiii 2000910310068 PAYTM 32 GAUURAV MISHRA 2000910310069 DACBY 33 HARSHIL AWASTHI 2000910310074 ACPENTURE 34 HARSHITA 2000910310075 NEWGEN NEWGEN 35 HRDYANSH PANDEY 200091010078 SHIN SHIN SHIN SHIN SHIN SHIN SHIN SHIN SHIN SHIN学习36 Hrithik Yadav 2000910310079 Avaada 37 Jatin Kumar Sharma 2000910310081 Persist Ventures
土木工程材料与施工
土木工程材料与结构 (BCE03002) 模块 I 基本建筑材料 I 骨料：分类、物理和机械性能、坚固性、碱骨料反应、骨料的热性能 砖块和砌体砌块：类型、性能以及评估质量的现场和实验室试验 石灰：分类、性能 水泥：类型、波特兰水泥：原材料的化学成分、博格化合物、水泥的水化、水在水化中的作用、水泥的试验、粉煤灰：性能和在砖块和水泥制造中的用途。 模块 II 砂浆：砂浆的类型和试验。 混凝土：混凝土的生产、混合比例和等级、混凝土的新鲜、机械和耐久性性能、影响混凝土性能的因素、混凝土试验、外加剂、特殊混凝土：轻质混凝土、高密度混凝土、真空混凝土、喷射混凝土、钢纤维增强混凝土、聚合物混凝土、钢丝网水泥、高性能混凝土、自密实混凝土。模块三 基础建筑材料 II 建筑石材：分类、特性和结构要求；木材和木制品：木材宏观结构介绍、边材和心材、木材缺陷和腐朽、木材干燥和防腐、防火处理、木制品介绍 - 胶合板、胶合板、纤维板、刨花板、细木工板、板条板。 金属：钢：铁（铸铁、熟铁和钢）的重要特性和用途、钢筋、铝和铜的重要测试。玻璃：类型和用途，石膏：来源、特性、用途；塑料：特性和用途，油漆：类型，水性涂料，清漆，粘合剂：类型，沥青：类型、特性和测试。 模块四 基础建筑构造 地基：用途，地基类型 - 浅地基、深地基、桩、筏、格栅地基。 砌体：砖砌体：砌筑类型，英式、单佛兰芒式和双佛兰芒式砌筑的相对优缺点。石工：一般原则、石工分类及其优缺点、空心墙：组件和构造、拱门：术语和分类门窗：类型、所用材料模块 V 精加工、服务和特殊结构墙面饰面：抹灰、勾缝、喷涂和油漆：目的、方法、缺陷及其解决方案。垂直交通：楼梯：术语、良好楼梯的要求、分类；坡道、电梯和自动扶梯。防潮：原因、影响、预防和处理、防火建筑：常见建筑材料的防火性能、各种建筑组件的要求。参考书：
在线教师发展计划 (FDP) ...
关于 FDP：5G/6G 通信和信号处理应用的人工智能 (AI) FDP 重点介绍人工智能在 5G/6G 通信和信号处理领域的影响。AI 技术广泛应用于许多应用，例如基于 5G/6G 的无线通信、信号处理、生物医学图像处理、计算机视觉、自然语言处理等。本课程将介绍 AI 的基础知识和研究领域，以及其在 5G/6G 通信和信号处理中的应用。它将有助于提升印度各工程院校教职员工的专业知识和能力。专家涵盖了一系列当代计算主题，并提供强大的理论基础，并培养批判性分析和实践技能。该 FDP 旨在传授知识并培训 AI 工程方面的基础知识以及对最近使用 5G/6G 进行通信和使用 AI 的信号处理应用的见解。主要课程内容： 图像处理、计算机视觉、信号分类、统计信号处理、信号处理技术和基于 5G/6G 的无线通信技术和应用的简介。 机器学习基础、数据预处理和数据可视化。监督和无监督学习方法、神经网络和应用。 深度学习方法简介，以及基于 DL 的其他架构及其应用。 用于信号处理、计算机视觉、语音处理和 5G/6G 通信系统的 CNN 架构。 电路设计中的 AI、天线系统设计中的 ML/DL、软件定义无线电、认知无线电中信号处理的机器学习。 MIMO 系统、系统设计中的去耦电路、双工系统、mWave 通信。 ISAC、无人机通信、5G/6G 通信技术、量子通信。 农业无人机、医疗保健人工智能、脑机接口、情绪识别。 用于生物医学成像和信号处理、EEG/ECG 信号处理和非侵入性医疗应用的 AI/ML。 Tensor Flow/Keras/PyTorch/Jupyter 和 Colab 的基础知识。 使用 Python/MATLAB 进行数据预处理和数据可视化。 案例研究，使用 Python/MATLAB 进行动手实践。 负责本课程的教师：本课程将由 NIT Warangal 的教师负责；来自 IIT/NIT/IIIT 相关领域的学者受邀在本课程中授课。来自行业的演讲者也有望作为课程的一部分进行演讲。
COVID-19 Messenger RNA疫苗COVID-19 Messenger RNA疫苗
疫苗使用信使RNA，我们的细胞读取的遗传物质来生产蛋白质。分子（称为mRNA简称）是脆弱的，如果将其直接注入体内，将被我们的天然酶切碎。保护其疫苗，辉瑞和Biontech包装mRNA在由脂质纳米颗粒制成的油性气泡中。
第 38 届热疗医学学会年会 打破思维局限
热医学学会第 38 届年会将提供一个平台，展示医学、工程、物理学、材料科学、生物学和免疫学背景下我们对热医学不断扩展的理解的最新数据、概念和突破。主题演讲和全体会议发言人将重点介绍热医学的临床应用、肿瘤免疫学、物理学、生物学、成像和热状态之间的广泛联系。国际思想领袖将主持分组会议，讨论以下问题：
And-24-105 缅因州上诉人
缅因州 上诉人诉 KULMIYE IDRIS 上诉人 根据统一刑事案件卷宗提出上诉 上诉人 NEIL E. MCLEAN JR. 地区检察官 第三检察区 55 Lisbon St., 二楼 Lewiston ME, 04240 (207) 753-2500 KATHERINE E. BOZEMAN 副地区检察官 安德罗斯科金县 DA 办公室 州上诉检察官 55 Lisbon St., 二楼 Lewiston ME, 04240 (207) 753-2524 KATHERINE M. HUDSON-MACRAE 助理地区检察官 安德罗斯科金县 DA 办公室 州上诉检察官 55 Lisbon St., 二楼 Lewiston ME, 04240 (207)-753-2521
学术学生实施机器学习算法
抽象教育是改变知识的一种方式，以便人类能够发展潜力。教育鼓励每个人发展并适应不断变化的时代，例如技术领域的进步。学生的学习成绩是成功管理学习计划的关键指标。学术绩效检测可以帮助研究计划经理监视并对有可能遇到困难的学生采取积极行动。机器学习可以是通过帮助分类和检测学生学术能力来克服这一挑战的解决方案。机器学习技术已被证明非常有效地分析复杂的数据并揭示了人们难以检测的隐藏模式。本研究旨在探索在检测学生学业表现的机器学习算法的实施，尤其是在NIAS大学数学教育研究计划中。随着技术进步，机器学习已被证明在分类数据和检测传统方法无法识别的隐藏模式方面有效。本研究使用支持向量机（SVM）算法根据从学生主要数据中收集的数据集来预测学生的学习成绩。数据集包括各种因素，例如GPA值，出勤，参与和学习资源的使用。在要使用的方法中，将使用调查表收集数据，其中有许多受访者多达193人。已收集的数据将使用SVM处理，以在预测学生的学习成绩中获得结果。分析结果表明，使用的SVM模型的精度为77.59％，在学业表现良好的学生班级中的偏见更加倾向。这项研究的结果有望在开发更有效的学习方法和对三级机构的学术干预的个性化方面做出实际贡献。关键字：机器学习，学业表现和支持向量机
国家矿产政策 2019 国家矿产政策...
1 愿景 1 2 矿产监管 1-2 3 国家在矿产开发中的作用 2 4 勘探和勘探 2-3 5 矿产资源和矿权数据库 3 6 采矿和矿产开发 3 6.1 总体战略 3 6.2 保护和矿产开发 4 6.3 科学的采矿方法 4 6.4 采矿机械和选矿设备 5 6.5 人力资源开发 5 6.6 基础设施建设 5 6.7 采矿业的财政支持 6 6.8 小型矿床 6 6.9 海滩砂矿 6 6.10 环境保护 6 6.11 采矿业的可持续发展 7 6.12 项目受影响人员的福利 7 6.12(a) 受灾群众的救济和恢复流离失所者和受影响人员 7 6.12(b) 将采矿收益转移给项目受影响人员 8 6.12(c) 部落社区福利 8 6.13 矿山关闭 8 6.14 矿山和矿工安全 9 6.15 矿产安全 9 7 对外贸易和外国投资 9 8 财政方面 10 9 研究与开发 10 9.1 一般方法 10 9.2 采矿方法研究 10 9.3 矿物加工和选矿 10 9.4 自动化设备的开发 11 9.5 深海采矿 11 9.6 高纯度材料的生产 11 9.7 研究机构的协调 11 10 代际公平 11 11 代际公平可持续发展部长级机制