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第一年 B TECH 课程结构 2024- ...
用数值方法求解方程。• CO5：应用插值概念求解数值微分和积分问题。教学大纲：矩阵代数：基本列变换和行变换、通过基本行运算求逆矩阵、矩阵的梯形和秩、线性方程组：一致性、高斯消元法、高斯-乔丹法、雅可比法和高斯-赛德尔法求解、特征值和特征向量：基本性质、谱矩阵分解、对角化、矩阵的幂。向量空间：向量概念向高维的推广、广义向量运算、向量空间和子空间、线性独立性和跨度、基。内积空间和 Gram-Schmidt 正交化过程。线性变换。微分方程及应用：一阶和高阶线性微分方程。用逆微分算子、参数变分法和待定系数法求解齐次和非齐次线性方程。代数和超越方程的解：参数曲线的追踪：摆线和相关曲线。二分法、试位法、牛顿-拉夫森法。用牛顿-拉夫森法求解非线性方程组。插值：有限差分和除差分。牛顿-格雷戈里和拉格朗日插值公式。牛顿除差插值公式。离散数值微分、数值积分：梯形法则、辛普森 1/3 法则和辛普森 3/8 法则。常微分方程的数值解：泰勒级数法、修正欧拉法、龙格-库塔法。参考书：
会议计划
Joy Masinde（45岁）是肯尼亚高等法院的倡导者19年。她是EACLJ东非法律与正义中心的执行董事，她在过去十年中担任过这个职位。以前，姆迪沃女士曾是肯尼亚基督教律师奖学金的法律援助分支机构Clear Kenyy的基督教法律教育援助和研究的执行董事。在加入民间社会之前，姆迪沃女士与肯尼亚司法机构合作了六年，从地区治安官开始，在高级居民裁判官的职位上升至公共服务。她目前在几个董事会中任职，包括肯尼亚福音派联盟，肯尼亚学生基督教奖学金和拯救教会国际委员会。Mdivo女士是肯尼亚律师协会的成员，此前她曾担任肯尼亚律师协会内罗毕分会的理事会成员。她是肯尼亚基督教专业论坛，肯尼亚基督教律师奖学金的成员。她是内罗毕大学的法律学士学位，目前正在国际领导力的领导力硕士
综合费用计划手册
• 我们对“纪律信息”标题下的第 9 项“附加信息”进行了更新，内容如下：“2024 年 9 月 25 日，SEC 发布了一项行政命令，发现在 2016 年 3 月至 2018 年 4 月期间，MLPF 和 S 未能充分通知与其有信托关系的某些客户他们对 Harvest Volatility Management LL C'sL L C'sL L C'sCollateral Yield Enhancement Strategy 的过度敞口，这是一种期权覆盖策略，Harvest 是该策略的第三方私人投资经理，Merrill 是托管人。MLPF 和 S 的这种行为故意违反了《顾问法》第 206(2) 和 206(4) 条以及该法第 206(4)-7 条对此类受托客户承担的信托责任。 MLPF 和 S 在不承认或否认调查结果的情况下，同意实施停止令、谴责、支付总计 2,800,000 美元的非法所得和判决前利息，以及支付 1,000,000 美元的民事罚款。”
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。
地球与空间科学教育计划
科学教育计划旨在提供一门或多门科学学科的扎实内容背景，并使用建构主义教学策略进行广泛的实践，为当今课堂的教师候选人做好准备。生物学（9 人）、化学（9 人）、物理学（9 人）、地球和空间科学（5 人）和普通科学（5 人）可提供认证（专业化）。我们的计划提供初中课堂的早期教学机会、与 NASA IV&V 教育者资源中心联合举办的研讨会、参加州科学教师会议、加入专业组织、国际旅行和公共宣传机会以及使用西弗吉尼亚州格林班克的格林班克天文台的射电望远镜进行研究的经历。
在线教师发展计划（FDP）...
关于FDP：有关人工智能（AI）的教师开发计划（FDP），用于计算机视觉，医学成像和物联网应用程序将帮助教育者和研究人员了解AI基础知识以及它如何适用于具有多个安全应用的医学成像和物联网技术。参与者将探索机器学习和深度学习概念，专注于使用AI和IoT进行医学成像，这有助于诊断，医疗保健，农业，零售和监视系统。AI通过基于面部识别，虹膜识别，指纹分析和语音识别的准确有效的身份验证方法，在计算机视觉中起关键作用。通过动手活动和现实世界的例子，与会者将获得实用技能，以有效地使用AI在教学和研究中使用不同的算法。在计划结束时，参与者将准备将AI工具整合到他们的工作中，提高他们通过现代技术来教授和解决安全挑战的能力。这将通过增强他们在这些关键领域的专业知识和教学能力来使参与者受益。主要课程内容：物联网体系结构，通信协议，计算机视觉简介，大数据分析，IIT，生物医学和医学图像分析应用程序。机器学习基础知识，使用数据预处理和数据可视化。监督和无监督的学习方法，神经网络和应用。深度学习方法的简介和基于DL的其他架构及其应用。使用张量流/ Pytorch识别活动/生物识别。使用张量流/ Pytorch识别活动/生物识别。CNN架构用于计算机视觉，生物特征和医学成像实现。AI/IOT用于医疗保健监测，精确农业，医学诊断，工业应用。用于生物医学成像，基于CT扫描/MRI的图像分析，眼底和医学图像分类的AI/ML。对象检测/跟踪算法（例如Yolo等），诸如UNET等分段算法等张量流/keras/pytorch/jupyter和colab的基础知识。使用Python/Matlab使用数据预处理和数据可视化。使用Python/Matlab的动手会话。CV和AI算法在硬件平台上实现，例如Jetson Nano，TX2和Pynq等。主持此计划的教师：该计划将由Nit Warangal的教职员工进行；邀请来自IIT/NIT/IIIT的有关领域的院士在该计划中发表讲座。也有望作为课程的一部分提供行业的演讲者。注册费细节：教师和研究学者Rs.750/ - 行业参与者Rs.2250/ -
在线教师发展计划 (FDP) ...
关于 FDP：这个关于医学成像和信号处理应用的人工智能 (AI) 教师发展计划 (FDP) 将帮助教育工作者和研究人员了解 AI 基础知识以及它如何应用于具有多种安全应用的医学成像和信号处理技术。参与者将探索机器学习和深度学习概念，重点是将 AI 用于医学成像和信号处理技术，这有助于诊断、医疗保健、农业、零售和监控系统。AI 在图像/信号处理中起着关键作用，它基于面部识别、虹膜识别、指纹分析和语音识别实现准确而有效的身份验证方法。通过实践活动和现实世界的例子，与会者将获得在教学和研究中有效使用不同算法的 AI 的实用技能。到课程结束时，参与者将准备好将 AI 工具集成到他们的工作中，提高他们使用现代技术进行教学和解决安全挑战的能力。这将通过提高参与者在这些关键领域的专业知识和教学能力而使他们受益。主要课程内容： 图像处理、计算机视觉、生物医学信号处理、生物医学信号分类、信号处理技术和医学图像分析应用简介。 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。 用于生物医学信号处理、计算机视觉、语音处理和医学成像实现的 CNN 架构。 用于医疗保健、脑机接口、医学诊断、生物识别、情绪识别、活动识别的人工智能。 用于生物医学成像、基于 CT 扫描/MRI 的图像分析、眼底和医学图像分类的 AI/ML。 用于信号处理应用的 AI/ML、EEG/ECG 信号处理、ECG、EEG 和 PPG 信号分析、异常检测。 用于医学信号/图像数据分类的 AI/ML，各种医学图像分析和应用。 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 的动手实践课程。主持本课程的教师：本课程将由 NIT Warangal 的教师主持；来自 IIT/NIT/IIIT 相关领域的学者将受邀在本课程中授课。预计行业演讲者也将作为课程的一部分授课。注册费详情：教师和研究学者 750 卢比/- 行业参与者 2250 卢比/-
项目名称：国家基于 RNA 技术的基因治疗和药物中心 项目时长（月）：36
A 科学质量 A.1 研究计划的目标、相关性和动机 该研究计划有两个主要目标：增加设计和提供基于 RNA 的基因治疗药物所需的技术知识，并在人类疾病的五大领域（遗传病、癌症、代谢/心血管疾病、神经退行性疾病和炎症/感染性疾病）中确定有希望的候选药物/基因。 过去几十年来，人们对人类疾病治疗方式的看法发生了巨大转变。通过全球对药理学的重新思考而开发出的分子个性化治疗已经成为大大提高治疗效果的雄心勃勃的目标。 对高度特异性新药的需求源于对导致人类疾病的分子和细胞事件的理解的惊人进步。事实上，大的分子多样性并不是罕见遗传性疾病的唯一标志，而是人类最常见疾病的发病机制的基础。癌症就是一个典型案例：很明显，具有相似临床和表型的肿瘤疾病可能因涉及不同的致病突变的致癌基因和肿瘤抑制基因而彼此不同，而专门针对改变的蛋白质甚至基因突变的创新方法显示出很高的疗效。因此，开发针对广泛靶点的药物不仅成为罕见疾病治疗的原则，而罕见疾病往往被制药公司的优先事项所忽视，而且也是全球新治疗方法的基础，即恰当定义的“精准医疗”。为了完成这项任务，有必要探索治疗策略，这些策略超越了费力地识别适合酶、转运蛋白和通道关键调节域的小化学分子。相反，需要改变范式，开发一类共享共同合成和递送平台的药物，原则上可以以前所未有的精度作用于任何类别的蛋白质。显然，核酸的非凡力量和灵活性使这些分子成为这项任务的理想工具，应用范围几乎无限。 RNA 疫苗在控制 COVID-19 大流行中的作用提供了直接、令人印象深刻的证据，表明可以快速有效地开发针对特定目标的 RNA 药物。虽然 mRNA 疫苗的成功以及使用 CRISPR/Cas9 技术进行靶向基因组修饰的影响最近引发了人们对 DNA/RNA 治疗应用的极大兴趣，但应该记住，基于 DNA 的疗法早在三十多年前就在单基因疾病的基因治疗领域开创和发展。在这个转化医学的辉煌例子中，分子理解，开发将转基因导入受影响细胞的技术以及构建安全的递送平台，使人们在纠正各种先天性代谢错误方面取得了临床成功。在这一充满挑战的过程中，意大利科学发挥了重要作用，我们国家可以依靠该领域的成熟技术和设施。现在，基因治疗的潜力已经远远超出了更换有缺陷的基因产物。靶向基因校正（“基因编辑”）已被证明可有效治疗最常见的血液遗传疾病血红蛋白病，而嵌合抗原受体在患者 T 细胞中的表达（CAR-T）已被证明是一种新颖、成功的治疗方法，可用于治疗复发/难治性 B 细胞恶性肿瘤患者。依靠这些新技术的卓越中心群，该计划的一个主要目标是迅速扩大这些治疗选择。事实上，虽然意大利在先进基因治疗药物（AGTMP）领域的基础和临床前研究成果颇丰并得到国际认可，但将研究成果转化为临床治疗却往往有限。为此，需要制定一项雄心勃勃的国家计划，用于创建/加强药品生产基础设施、创新型 AGTMP 项目管理以及培训和咨询中心。就后者而言，学术界在将 AGTMP 项目转化为临床治疗时目前面临的主要瓶颈之一是缺乏在 GMP 条件下对这些产品进行工艺开发、扩大规模和生产的能力；这通常导致项目在第一次原理验证后就被放弃，少数幸存下来的项目还需要高昂的成本和漫长的拖延。因此，该计划的一个关键部分是在这个新兴的科学和健康领域对研究人员和临床操作员进行高级培训和资格认证。具体而言，国家中心将利用现有的经验和基础设施，实施 AGTMP 的开发过程，从早期的临床前研究到临床应用，使其他成员也能享受其服务。根据国家战略和现有举措，将通过三个层面实施：i) 细胞工艺和检测开发、载体制造和临床前研究设施；ii) 现有和改造后的细胞工厂，经授权使用体细胞制造基因疗法；iii) 服务和教学中心。一旦全面投入运营，预计每年的生产能力将达到 250-300 种基因治疗药物产品，可供国家中心的所有成员、全球学术机构和遍布全国的私营公司使用。
并发与并行，编程与现实生活之间 Marius BÎTCĂ 1*、Darinela ANDRONOVICI 1、Dumitraș MĂMĂLIGĂ 1
摘要。本科生或新手程序员经常在编程课程中受到高级和抽象概念的挑战。与构建顺序程序相比，并行和并发编程需要不同的、更复杂的控制流思维模型。现在，多核处理器已成为计算机和移动设备的标准，开发软件以利用这种额外的计算能力的责任现在落在了现代软件开发人员身上。关键词：性能、编程、线程、顺序程序、计算机体系结构。简介本文的目的是通过不仅提供定义和解释，还提供来自现实生活的例子，帮助读者理解什么是并行性和并发性，因为这样会更容易理解。有很多解释，但只有少数能让你对它们有一个很好的认识，其余的都让你感到困惑，然后你放弃理解这两个术语。你甚至不知道你不仅在编程时看到并发和并行性，而且在任何地方、任何时候都看到它。现实生活中的实现想象一下，一个人在图书馆工作，一堆新书到了。他的任务是按作者选择合适的书，然后将它们放到书架上。他完成这项任务的方式是遵循正确的步骤。他会从所有书中挑选出由同一作者写的书。将它们带到相应的位置后，他会将它们排列在书架上。为了使这个过程更有效率，他可以实施并行技术，使用两名工人并让他们同时工作。这样，他将减少两倍的时间。当然，如果他想使这项工作更有效率，他可以使用更多的工人。关于并行性，需要了解的一件重要事情是，有时您无法获得预期的性能提升，因为您可能会遇到瓶颈，这种情况发生在资源（书籍）繁忙且第二名工人无法选择所需书籍时，这就是为什么您可能会浪费与使用一名工人时相同的时间。现在，如果您想更好地优化，可以使用并发方法。因此，在进入这个主题之前，先定义什么是并发，因为很容易将并发与并行混淆，我们必须从一开始就尝试明确两者的区别： - 并行是指同时做很多事情。 - 并发是指同时处理很多事情。 并行 并行意味着在多个硬件（核心、机器等）上执行多个任务，这就是为什么这些任务并行运行并且尽可能快地执行。 并行计算机是一种在协作中使用同时处理元素的计算机或系统
