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电子技术与工程学士学位 (B.TECH. ELECTRONICS & ...) 课程安排与教学大纲
简单正交投影、第一角和第三角、不同象限的点和线的投影、轨迹、倾角、线的真实长度、辅助平面上的投影、最短距离、相交线和非相交线。除参考平面之外的平面——垂直和斜平面、轨迹、倾角等，平面内线的投影，斜平面到辅助平面的转换以及相关的演示问题。不同形状的平面图形的不同情况，与一个或两个参考平面成不同的角度，以及平面图形中的线成不同的给定角度，通过投影获得平面图形的真实形状。立体投影，放置在不同位置的立体的简单情况，轴面和线位于立体的面上成给定角度，曲面的发展——简单物体的发展，如四面体、立方体、八面体、方形金字塔和五角棱柱，等轴测投影简介。
机载和星载遥感和数字图像...
摘要 遥感在探测和绘制人类活动在景观中的考古痕迹方面有着悠久而成功的记录。自二十世纪初以来，航空考古的工具和程序逐渐发展，而地球观测遥感经历了技术和方法进步和创新的重大步骤，如今能够以前所未有的精度、分辨率和复杂性监测地球表面。在此过程中获得的大部分遥感数据可能包含有关考古遗址和物体的位置和背景的重要信息。考古学已经开始利用这一巨大潜力，开发基于数字遥感数据和相关工具和程序的考古痕迹探测和绘图新方法。本章回顾了考古遥感和数字图像分析的历史、工具、方法、程序和产品，强调了航空考古和地球观测遥感融合的最新趋势。
人工智能推断的健康信息
人工智能 (AI) 可以从人们的行为中推断出健康数据，即使他们的行为与健康没有明显的联系。人工智能可以监控一个人的位置以追踪传染病的传播，仔细检查零售购买记录以识别孕妇顾客，并分析社交媒体以预测谁可能自杀。这些壮举之所以成为可能，是因为在现代社会中，人们不断与支持互联网的软件和设备互动。智能手机、可穿戴设备和在线平台监控人们的行为并产生数字痕迹，即他们行为的电子残留物。原始形式的数字痕迹可能不是很有趣或有用；一个人的位置、零售购买记录和互联网浏览习惯是相对平凡的数据点。然而，人工智能可以通过将数字痕迹转化为更有用的东西——新兴医疗数据 (EMD) 来提高数字痕迹的价值。EMD 是人工智能从原本微不足道的数字痕迹中推断出的健康信息。本文介绍了基于 EMD 的分析如何越来越多地被推广为解决公共卫生危机（例如 COVID-19 大流行、枪支暴力和阿片类药物危机）的解决方案。然而，几乎没有证据表明基于 EMD 的分析有效。更糟糕的是，它可能会造成重大伤害，而当前的隐私和数据保护法存在漏洞，允许公共和私人实体在未经人们知情或同意的情况下开采 EMD。在描述了 EMD 挖掘和分析的风险和好处之后，本文提出了六种不同的概念化这些实践的方法。最后提出了有效监管的初步建议。潜在的选择包括禁止或限制
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自动标记脑电图和polysomongraph信号，以帮助识别此类事件并注释延长PSG痕迹；自动计算从记录的信号获得的简单测量（例如标记事件的大小，时间，频率和简单的统计度量）；所有输出经过合格的临床用户的验证
二维单分子层中单个自旋交叉分子的电压诱导双稳态
图 2：Cu(111) 上的电压脉冲。a) 3 . 5 × 3 . 5 nm 2 STM 初始状态的形貌图像，其中暗（HS）邻居（V = 0 . 3 V，I = 5 pA）和 b) 4 . 8 × 4 . 8 nm 2 STM 初始状态的形貌图像，其中亮（LS）邻居（V = 0 . 3 V，I = 5 pA）。黑点表示两种环境中电压脉冲的位置。c)、d) 分别在暗（HS）和亮（LS）邻居的 0.5 V 电压脉冲期间记录的典型 I(t) 轨迹。e)、f) 分别在暗（HS）和亮（LS）邻居的 I(t) 轨迹的每个平台的电流乘以持续时间（I×∆t）的分布。红色圆圈（蓝色方块）对应于从亮（LS）到暗（HS）（暗（HS）到亮（LS））分子的实验事件分布。虚线对应于每个分布的单指数拟合。g)、h) 两种环境下 LS 和 HS 状态在 0.5 V 时的相对势能示意图。
单元1信息经济：进化
在18世纪发生的信息和社会革命引发了一个国家的经济和社会生活的前所未有的变化。在将近三百年后，这是一个国家的经济和社会结构的进一步发展。随着计算机和通信技术的出现，这些进步得到了见证。目前的信息和知识被视为将一个国家提高到更高的物质繁荣的中心经济资源。本单元追踪了这种历史发展。实际上，尽管它们正在影响印度等发展中经济体，但在西方国家都可以看到所有这些变化。在这种经济进化过程中研究了印度的情况。印度经济中似乎也有这种进化的痕迹。无论对印度的信息经济发生什么变化，图书馆和信息专业人员都非常需要适应不断变化的上下文需求以及随后的新服务。在本单元中指出了一些创新服务的新专业要求。本单元应该为了解不断变化的专业要求并在竞争环境中保持稳定的良好准备。
教育工作者在教学中使用人工智能（AI）和数据的道德准则
学校通常会处理大量的教育数据，包括有关学生、家长、教职员工、管理层和供应商的个人信息。在教育领域收集、使用和处理的数据通常被称为“教育数据”。这些数据包括记录在学生信息系统中的数据，例如教育成就、家长姓名、评估成绩，以及使用数字工具时产生的微观层面数据。当学生与数字设备交互时，他们会产生数字痕迹，例如鼠标点击、打开页面的数据、交互事件的时间或按键。在课堂上使用智能辅导系统 (ITS) 时，学习数学或现代语言也会产生学习活动痕迹。所有这些数据可以结合起来，捕捉每个学生的在线行为。这种类型的痕迹数据（数字使用和学习活动痕迹）通常用于学习分析 (LA)。学生信息系统中的数据可以进一步用于资源和课程规划以及预测辍学和指导。
爱荷华州游客的经济影响
为爱荷华州构建了一个植入输入输出模型。该模型通过当地经济及其对就业，工资和税收的影响来追踪与游客相关的支出的流动。植入物还量化了旅游业的间接（供应商）和诱发（收入）影响。旅游经济学随后通过为每个部门的就业和工资数据进行了交叉检查，以确保这些发现在合理的范围内。
