XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemSem
课程需求及分配报告 研究生课程，选修课程（第 3 轮）2024/2025 学年第 2 学期
备注：1. 除非另有说明，本报告中的空缺、需求和成功/不成功分配数据显示的是当前轮次中在主列表下选定的课程类别。2. 同一门课程可能在不同的“选择课程”轮次中提供给不同的学生。检查课程是否在特定轮次中可用的一般指南如下：•“选择课程”第 1 轮是针对课程要求、限制/直接辅修要求和 CELC 英语要求的受保护轮次。•“选择课程”第 2 轮及以后包括大学水平要求和无限制选修要求的课程选择。3.“空缺”栏显示当前轮次选择课程分配时的配额（按学生职业）。可能会发生变化，例如管理员在为符合条件的学生运行分配过程之前分配的课程。在处理选择课程（第 3 轮）的课程分配和提交课程请求时，课程类别的所有可用空缺将合并。当课程班级已达到最大容量时，它将更新为“-”。在这种情况下，学生不得选择课程或提出申诉。4.“其他”栏包括课程已提前分配、课程被取消或学生课程状态不再有效等原因。5.请注意，大多数法律选修课程（涵盖所有学术职业）的总配额为 50。第 1 页，共 45 页截至 2025 年 1 月 11 日
2024/2025 学年第二学期课程班级空缺报告
注意：1. 同一门课程可能在不同的“选择课程”轮次中提供给不同的学生。检查课程是否在特定轮次中可用的一般指南如下：•“选择课程”第 1 轮是针对课程要求、限制/直接辅修要求和 CELC 英语要求的受保护轮次。•“选择课程”第 2 轮及以后包括大学水平要求和无限制选修要求的课程选择。2. 在处理选择课程（第 3 轮）的课程分配和提交课程请求时，课程类别的所有可用空缺将合并。3. 请注意，大多数法律选修课程（涵盖所有学术职业）的总配额为 50。
BBM 第 5 学期教学大纲 2024.pdf - 管理学院
推荐阅读 Adam, EE 和 Jr. RJ Ebert。生产和运营管理。新德里：Prentice-Hall of India Private Limited。 Chase, RB, FR Jacobs, NJ Aquilano 和 NK Agrawal。获取竞争优势的运营管理。新德里：Tata McGraw-Hill Publishing Company Ltd。 Dahlagaard JJ、Kristensen, K. 和 GK Kanji。全面质量管理基础过程分析和改进。伦敦和纽约：Taylor and Francis。 Frederick SH 和 GJ Lieberman。运筹学概论。纽约：McGraw-Hill Education。 Gaither, N. 和 G. Frazier。运营管理。新加坡：Thomson Asia Pvt. Ltd. Krajewski, LJ 和 LP Ritzman。运营管理。德里：Pearson Education Pvt. Stevenson, WJ 运营管理。纽约：麦格劳-希尔教育有限公司。Taha，HA运筹学：导论。英国：培生教育有限公司。
实现桑给巴尔的蓝色经济：潜力、机遇和挑战 Joseph Semboja *
桑给巴尔革命政府 (RGZ) 已决定利用其海洋资源推动《桑给巴尔发展愿景 2050》（RGZ，2020a）和《桑给巴尔蓝色经济政策》（RGZ，2020b）中概述的发展议程。决定将桑给巴尔的长期战略方向建立在蓝色经济上，一方面是因为其内陆资源有限，另一方面是因为其战略地理位置为创造大量海洋财富提供了机会。迄今为止，典型的桑给巴尔人的生计主要依赖于沿海和海洋服务，因为桑给巴尔的经济一直以旅游业（包括海滩）、小规模渔业和海上贸易为主。然而，尽管沿海和海洋资源具有增长潜力，但人类和自然发展的压力对桑给巴尔人民的发展和福祉构成了重大挑战。认识到这一潜力后，桑给巴尔政府已将蓝色经济作为实现桑给巴尔可持续发展的框架。本文回顾了蓝色经济的概念、它与桑给巴尔的关系以及如何利用它提供的发展机遇。特别是，本文确定了蓝色经济的优势和现有机遇，以及如何利用这些优势和机遇应对发展挑战并实现社会效益最大化。本文认识到，桑给巴尔蓝色经济概念的实施尚处于早期阶段。因此，本文重点关注与桑给巴尔蓝色经济战略制定有关的问题。本文旨在促进建设性讨论，以丰富和补充桑给巴尔政府为制定这一至关重要的战略所做的努力。本文的结构如下。第 2 节简要介绍了蓝色经济的概念，第 3 节讨论了蓝色经济对沿海国家特别是桑给巴尔具有重要意义的原因。第 4 节介绍了桑给巴尔蓝色经济的现状，第 5 节讨论了制定实现可持续和有竞争力的蓝色经济战略所需的关键步骤。第 6 节强调了制定战略选择以推动蓝色经济发展的必要性，第 7 节讨论了体制挑战。第 8 节总结了本文。
镜子u-net：将多模式裂变与多任务学习嫁给医学成像中的语义分割
正电子发射断层扫描（PET）和计算的刻录术（CT）通常共同用于检测肿瘤。PET/CT分割模型可以自动化肿瘤的描述，但是，当前的多模式模型不能完全阐明每种模式中的互补信息，因为它们要么串联PET和CT数据，要么在决策水平上融合它们。为了对抗这一点，我们提出了镜像u-net，它通过将多模式表示形式分配到模态特异性的解码器分支和辅助多模态解码器中，以多模态化的方式代替了传统的融合方法。在这些分支上，镜像u-net标志着一个针对每种模式量身定制的任务，以增强单峰特征，同时保留共享表示中的多模式特征。与以前的方法相比使用了其他方法或多任务学习，Mirror U-net将两个范式结合在一个统一的框架中。我们探索各种任务组合，并检查在模型中共享的哪些参数。我们在Autopet PET/CT和多模式MSD Braintumor数据集上评估了Mirror U-NET，证明了其在多模式分段中的有效性并在两个数据集中实现了先进的性能。代码：https：//github.com/zrrrrr1997/ autopet_challenge_mirrorunet
通用选修课 II：第 4 学期印度经济 - ...
通用选修课 II：第 4 学期 印度经济-II 课程简介 本课程探讨特定行业的政策及其对印度主要经济指标趋势的影响。它重点介绍主要的政策辩论，并通过实证证据评估印度经济。
开发基于精细语言模型的瑞典法律判断的语义搜索工具
大型语言模型（LLMS）是非常大的深度学习模型，可根据大量数据进行重新训练。是句子的双向编码器表示，来自变形金刚（SBERT）的句子是基于变压器的DeNoising AutoCoder（TSDAE），生成查询网络（GENQ）和生成假伪标记（GPL）的改编。本论文项目旨在为瑞典法律判断开发语义搜索工具，以克服法律文件检索中传统关键字搜索的局限性。为此，使用高级培训方法（例如TSDAE，GENQ和GPL的改编），通过利用自然语言处理（NLP）（NLP）（NLP）（NLP）和精细的LLM来开发一种善于理解法律语言的语义细微差别的模型。要从未标记的数据中生成标记的数据，对其进行微调后使用了GPT3.5模型。使用生成模型的使用标记数据的生成对于该项目有效训练Sbert至关重要。已经评估了搜索工具。评估表明，搜索工具可以根据语义查询准确检索相关文档，并同样提高法律研究的效率和准确性。genq已被证明是此用例的最有效的训练方法。
教学大纲B.Sc. I＆II学期2022-2023微生物学，通用，技能（19-01-23）
1。Ananthanarayanan，C。和Paniker，C.K.J。2006。微生物学教科书，第七阶段。东方朗曼有限公司，钦奈。2。Aneja，K.R。 1993。 微生物学，植物病理学实验。 Rastogi and Company，Meerut。 3。 Brock T.D. 2012。 微生物的生物学，第十三版。 Prentice-Hall出版物。 4。 Cappuccino，J.G。 和Sherman，N。2004。 微生物学 - 实验室手册，第七版。 Addison - Wesley。 5。 爱德华·阿尔卡莫（Edward Alcamo）。 2010。 f微生物学的不合理，第九版。 琼斯和巴利特。 6。 Salle，A.J。 1967。 细菌学的基本原理，第六版。 Tata McGraw Hill Publishing Co. Ltd.，新德里。 7。 Kathleen Park Talaro2009。 微生物学的基础，第七国际埃德大学，麦格劳·希尔（McGraw Hill）。 8。 Pelczar，Jr.，J.M.，Chan，E.C.S。 和Kreig，N.R。 1993。 微生物学，第五版。 Tata McGraw Hill Publishing Co. Ltd. 9. Prescott，L.M.，Harley，J.P。和Klein，D.A。 2008。 微生物学，国际版，第七版。 WBC McGraw Hill。Aneja，K.R。1993。微生物学，植物病理学实验。Rastogi and Company，Meerut。 3。 Brock T.D. 2012。 微生物的生物学，第十三版。 Prentice-Hall出版物。 4。 Cappuccino，J.G。 和Sherman，N。2004。 微生物学 - 实验室手册，第七版。 Addison - Wesley。 5。 爱德华·阿尔卡莫（Edward Alcamo）。 2010。 f微生物学的不合理，第九版。 琼斯和巴利特。 6。 Salle，A.J。 1967。 细菌学的基本原理，第六版。 Tata McGraw Hill Publishing Co. Ltd.，新德里。 7。 Kathleen Park Talaro2009。 微生物学的基础，第七国际埃德大学，麦格劳·希尔（McGraw Hill）。 8。 Pelczar，Jr.，J.M.，Chan，E.C.S。 和Kreig，N.R。 1993。 微生物学，第五版。 Tata McGraw Hill Publishing Co. Ltd. 9. Prescott，L.M.，Harley，J.P。和Klein，D.A。 2008。 微生物学，国际版，第七版。 WBC McGraw Hill。Rastogi and Company，Meerut。3。Brock T.D.2012。微生物的生物学，第十三版。Prentice-Hall出版物。4。Cappuccino，J.G。 和Sherman，N。2004。 微生物学 - 实验室手册，第七版。 Addison - Wesley。 5。 爱德华·阿尔卡莫（Edward Alcamo）。 2010。 f微生物学的不合理，第九版。 琼斯和巴利特。 6。 Salle，A.J。 1967。 细菌学的基本原理，第六版。 Tata McGraw Hill Publishing Co. Ltd.，新德里。 7。 Kathleen Park Talaro2009。 微生物学的基础，第七国际埃德大学，麦格劳·希尔（McGraw Hill）。 8。 Pelczar，Jr.，J.M.，Chan，E.C.S。 和Kreig，N.R。 1993。 微生物学，第五版。 Tata McGraw Hill Publishing Co. Ltd. 9. Prescott，L.M.，Harley，J.P。和Klein，D.A。 2008。 微生物学，国际版，第七版。 WBC McGraw Hill。Cappuccino，J.G。和Sherman，N。2004。微生物学 - 实验室手册，第七版。Addison - Wesley。5。爱德华·阿尔卡莫（Edward Alcamo）。2010。f微生物学的不合理，第九版。琼斯和巴利特。6。Salle，A.J。 1967。 细菌学的基本原理，第六版。 Tata McGraw Hill Publishing Co. Ltd.，新德里。 7。 Kathleen Park Talaro2009。 微生物学的基础，第七国际埃德大学，麦格劳·希尔（McGraw Hill）。 8。 Pelczar，Jr.，J.M.，Chan，E.C.S。 和Kreig，N.R。 1993。 微生物学，第五版。 Tata McGraw Hill Publishing Co. Ltd. 9. Prescott，L.M.，Harley，J.P。和Klein，D.A。 2008。 微生物学，国际版，第七版。 WBC McGraw Hill。Salle，A.J。1967。细菌学的基本原理，第六版。Tata McGraw Hill Publishing Co. Ltd.，新德里。 7。 Kathleen Park Talaro2009。 微生物学的基础，第七国际埃德大学，麦格劳·希尔（McGraw Hill）。 8。 Pelczar，Jr.，J.M.，Chan，E.C.S。 和Kreig，N.R。 1993。 微生物学，第五版。 Tata McGraw Hill Publishing Co. Ltd. 9. Prescott，L.M.，Harley，J.P。和Klein，D.A。 2008。 微生物学，国际版，第七版。 WBC McGraw Hill。Tata McGraw Hill Publishing Co. Ltd.，新德里。7。Kathleen Park Talaro2009。微生物学的基础，第七国际埃德大学，麦格劳·希尔（McGraw Hill）。8。Pelczar，Jr.，J.M.，Chan，E.C.S。 和Kreig，N.R。 1993。 微生物学，第五版。 Tata McGraw Hill Publishing Co. Ltd. 9. Prescott，L.M.，Harley，J.P。和Klein，D.A。 2008。 微生物学，国际版，第七版。 WBC McGraw Hill。Pelczar，Jr.，J.M.，Chan，E.C.S。和Kreig，N.R。1993。微生物学，第五版。Tata McGraw Hill Publishing Co. Ltd. 9.Prescott，L.M.，Harley，J.P。和Klein，D.A。 2008。 微生物学，国际版，第七版。 WBC McGraw Hill。Prescott，L.M.，Harley，J.P。和Klein，D.A。2008。微生物学，国际版，第七版。WBC McGraw Hill。WBC McGraw Hill。
视觉增强的动态语义原型，用于生成零拍学习
生成的零拍学习（ZSL）学习了一个生成器来合成看不见类的视觉样本，这是推进ZSL的有效方法。然而，现有的发电方法依赖于高斯噪声和预定义的语义原型的条件，这限制了仅在特定的看到类中优化的发电机，而不是对每个视觉实例进行特征，从而导致概括不良（例如，过度适用于可见的类）。为了解决这个问题，我们提出了一种新颖的视觉启动动态语义原型方法（称为VADS），以增强发电机来学习准确的语义 - 视觉映射，以充分利用视觉效果的知识为语义条件。详细说明，VADS由两个模块组成：（1）视觉吸引域知识学习模块（VDKL）了解视觉特征的偏见和全局先验（称为域的视觉知识），这些偏见取代了纯净的高斯噪声，以提供更丰富的先验噪声信息； （2）以视觉为导向的语义更新模块（VOSU）根据样本的视觉表示更新语义原型。最终，我们将它们的输出作为动态语义原型串联，作为发电机的条件。广泛的实验表明，我们的VAD在三个突出的数据集上实现了上升的CZSL和GZSL prounperces，并且在Sun，Cub和Awa2上分别胜过其他最先进的方法，其平均分别增加了6.4％，5.9％，5.9％和4.2％。