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数学的程序成果NEP 2020 ...
具有数学建模能力，解决问题的技能，创造性的才能和各种就业所必需的沟通能力。能够从事纯粹和应用数学科学领域的高级研究和研究。专门的计划学生将能够运用批判性思维能力来解决可以通过数学上建模的问题，以批判性地解释数值和图形数据，以阅读和构建数学论据和证据，以适当地解决与数学知识相关的理解，以将计算机技术适当地解决与数学知识有关的问题
动物学和遗传学系
事件：使用生物信息学工具日期和时间探索生物序列：28-05-2024场地：房间号215，计算机实验室公司的主人：动物学和遗传学系助理教授Deepa Gopinath博士。资源人员：Nimmi Haridas博士，喀拉拉邦高知的Cirist生态系统应用科学家。研讨会的目的是向学生介绍基本的生物信息学工具和核苷酸分析的应用，以提供对遗传学，进化模型和系统发育分析中基因分析的洞察力以及基因分析的应用。Nimmi博士将参与者介绍了OMICS技术，包括基因组学，蛋白质组学，转录组学和代谢组学，及其在生物医学，遗传和进化研究中的应用。 她概述了一些关键数据库，例如GenBank，Ensembl，Uniprot以及使用Blast，FastA等在线工具进行的序列检索和分析。 参与者在使用生物信息学工具进行序列对齐，搜索和分析方面接受了动手培训。 参与者从Genbank数据库中检索了序列，并使用BLAST将这些序列与已知遗传数据进行比较。 参与者使用Clustal Omega对来自不同物种的一组蛋白质序列（如血红蛋白）进行多个序列比对。 使用PDB文件可视化蛋白质和核酸的3D结构。 学生使用Rasmol练习，以突出蛋白质结构中的α-螺旋和β-谱。 研讨会成功地实现了为参与者提供基本生物信息学技能的目标。Nimmi博士将参与者介绍了OMICS技术，包括基因组学，蛋白质组学，转录组学和代谢组学，及其在生物医学，遗传和进化研究中的应用。她概述了一些关键数据库，例如GenBank，Ensembl，Uniprot以及使用Blast，FastA等在线工具进行的序列检索和分析。参与者在使用生物信息学工具进行序列对齐，搜索和分析方面接受了动手培训。参与者从Genbank数据库中检索了序列，并使用BLAST将这些序列与已知遗传数据进行比较。参与者使用Clustal Omega对来自不同物种的一组蛋白质序列（如血红蛋白）进行多个序列比对。使用PDB文件可视化蛋白质和核酸的3D结构。学生使用Rasmol练习，以突出蛋白质结构中的α-螺旋和β-谱。研讨会成功地实现了为参与者提供基本生物信息学技能的目标。
物流与供应链管理与电子...
欢迎 我们很高兴您能成为我们多元化、充满活力的高级学习专业人士社区的一员。当您踏上这段令人兴奋的旅程，将您的教育提升到新的高度时，我们希望您知道，您并不孤单。我们知道，开始任何新事物既令人兴奋又充满挑战，但请放心，我们会一路支持您。– Scott Henderson 博士，特伦特大学达勒姆校区副校长兼校长
应用人工智能与财务分析
人工智能和机器学习 医疗保健、金融科技和自动驾驶汽车等行业对人工智能专家的需求正在蓬勃发展。人工智能算法、神经网络和自然语言处理方面的技能备受追捧。德勤强调了加拿大对人工智能研究的重大投资，而世界经济论坛预测到 2027 年人工智能职位将增长 40%——提供有竞争力的薪水和全球机会。通过特伦特的这个项目，您将在这个快速发展的领域中处于创新的前沿。
Robotics（Robo） - 课程
Robo 6930（1-3）机器人实习生允许研究生在机器人和邻近学科领域获得实习经验的学分。学生广泛记录他们的实习机会，并将通过其基本实习责任进行评估，适合本课程的学习成果。在学生可以参加本课程之前，需要获得机器人计划的事先批准。要求：仅限于Robo-MS和Robo-PHD学生。
机器人技术和非线性控制
决定：对网络的分散合作控制，国家弹性和恢复计划的AI设计，组件C9，Investment I8，2023-2026，Pi Constantin Morarescu https：//decide.utcluj.utcluj.ro/ seaClear2.0 2023-2026，pi lucian busoniu，https：//www.seaclear2.eu，另请参见该项目的第一次迭代，请参见https：//seaclear-project.eu/。Vineye：CartografiereacolaborativĂviilor cu Roboți自动座，Ped Grant，Ped Grant，2022-2024，Pi Levente Tamas，http://rocon.utcluj.ro/ forteral for Tames gripation gripators for Temors grialors grialors grialites griality grialors griality grialors（ 2021-2022，Pi Zsofia Lendek，http：//lendek.net/te185/针对的机器人上Upper-Arm Rehabilitation（true-Rehab）。年轻团队Grant，2020-2022，Pi Tassos Natsakis，http：//rocon.utcluj.ro/true-hearab
困扰数学教育的目标...
我们建议通过挑战一些典型的标准建议，以促进变革并提高人们对当前多重气候危机的认识，从而对社会生态学的数学教育的目的进行批判性检查。挑战不仅来自（IM）的教育配置的（IM）可能性，而且最重要的是，在现代人口和个人管理中，数学教育作为文化，政治和经济的主观生存空间。我们认为，这种类型的系统批评对于了解数学教育的局限性和承诺以及可能在该领域出现的行动提案的局限性和承诺很重要。没有批评，研究可能有可能导致简单的课程“绿色洗涤”和数学教育实践。
物联网驱动的供应链分析在敏捷和
由于地处偏远、物流复杂且易受环境不确定性影响，海上能源作业面临着独特的挑战。物联网 (IoT) 的最新进展彻底改变了供应链分析，通过动态数据驱动的决策实现了敏捷和弹性运营。本评论探讨了物联网技术通过整合实时监控、预测分析和自动化在增强海上能源供应链方面的变革性作用。智能传感器、RFID 系统和边缘计算等关键组件促进了实时数据收集和处理，提高了可视性、跟踪和资源优化。物联网与人工智能 (AI)、机器学习、区块链和数字孪生等新兴技术的集成进一步增强了运营弹性。预测性维护和远程监控系统通过在设备故障发生之前识别来最大限度地减少停机时间，而人工智能驱动的分析则优化了库存和调度流程。区块链确保数据安全和透明度，数字孪生支持风险评估和灾难恢复规划的情景测试。尽管取得了这些进展，但网络安全风险、可扩展性问题和法规遵从性等挑战仍然是广泛采用的重大障碍。展望未来，边缘 AI、5G 网络和自主系统等创新有望进一步增强物联网驱动的分析能力，为海上能源运营提供可持续且适应性强的解决方案。本评论提供了有关如何克服实施挑战以及利用物联网技术在海上能源环境中构建敏捷、有弹性且面向未来的供应链的见解。最后，它提出了行业采用和未来研究的建议，强调了物联网在塑造海上能源物流未来方面的作用。