的愿景是在学术卓越和研究任务中处于计算机科学和工程的前沿1。通过将最新研究整合到课程中2。开发具有计算机科学与工程理论和实践的合理知识的专业人士3。促进了学术界合作和社会外展计划的发展4.为学生提供全面和道德的参与准备多样化的社会,并鼓励终身学习计划教育目标(PEO),在该计划完成后,我们的:1。毕业生将运用他们的知识和技能来在其职业生涯中取得成功和/或获得高级学位,并作为企业家提供解决方案。2。毕业生将创造性地解决问题,有效地交流并成功地在具有卓越的职业道德和价值观的多学科团队中运作。3。毕业生将应用计算机科学,数学和科学的原理和实践来成功完成硬件和/或与软件相关的工程项目,以实现客户业务目标和/或有效地参与研究。程序特定结果(PSO)成功完成该计划后,学生将能够达到1。能够获得知识和实践能力,以便为与计算机科学和工程有关的问题提供解决方案。2。能够通过应用包括AI,ML,IoT,数据科学,安全性和云在内的新兴领域的概念来设计和开发复杂问题的创新解决方案。3。能够使用现代软件工程原理和实践获得知识和技能,以开发,部署和维护软件。
部门的愿景和使命愿景和在生物技术各个领域的教育,研究和企业家精神方面表现出色,以贡献社会任务的不断发展需求1.通过高质量的教学和高级课程为生物技术的本科生提供出色的教育经验,并将其根源纳入基础知识,使学生能够成为其选择的生物技术领域的领导者2。提供充满活力的学习和研究环境,使学生能够专注于终身学习,以转变为企业家,而著名的研究人员3.通过参加国际和国家一级会议/黑客马拉松,以对职业和社会计划教育目标(PEOS)的道德责任(PEOS)灌输年轻思想的创新和创造力的精神:生物技术部门致力于毕业的工程师。将通过科学思维,解释,分析实验结果并在知名的国家和国际研究所中进行高等教育和研究来展示行业的成功职业。2。将展示领导和主动性,以促进专业和组织目标,以致力于道德的职业,团队合作和尊重各种文化背景3.将参与终身 /自学学习,以与不断发展的技术保持一致,以建立初创企业并成为成功的企业家。4。将以负责任的方式致力于工程和其他专业的创造性实践,从而为社会的社会经济发展做出贡献。
TKM工程学院的新本科课程旨在为学生提供能够在各个领域解决现实世界中问题的能力工程师所需的技能和知识。该课程经过精心设计,可以使学生介绍工程学的理论和实践方面,并为他们提供行业中最新技术和工具的动手经验。课程中提供的课程是以学生为中心的方式量身定制的,以确保他们接受全面的教育,以灵活地根据自己的兴趣和职业目标自定义自己的学习经验。分配了170个学分,其中167个来自课程,从活动点进行了3年,在四年的时间内,每年由两个学期组成。课程中的所有课程旨在强调将知识应用于工程和技术挑战,促进创造力,创新和发展企业家功能的重要性。课程包括基于项目的课程,这些课程强调了动手学习和工程基础知识支持的现实应用程序。这些课程提供了实验室组件,这些课程使学生能够在应用他们所学的概念方面获得实践经验。此外,还有一些基础科学课程,其中包括实验室组件,没有实用组件的核心课程和实验室课程,以在最近的技术趋势领域提供广度明智的知识。这些课程确保学生接受全面的教育。他们还具有灵活性,可以根据自己的兴趣和职业目标自定义自己的学习经验。除了核心课程外,学生还可以从专业领域的各种选修课程中进行选择。课程中包含的行业实习将使学生有机会将其理论知识应用于实际情况并扩大其工业知识。学生可以选择与专业选修课和公开选修课程相对应的MOOC课程,这将使他们有机会进行实习。此外,学生可以参加活动点的课外活动将为他们提供良好的教育,并帮助他们发展重要技能,例如领导力,团队合作和沟通。这是一项很好的举措,旨在确保学生不仅在学术上表现出色,而且还发展重要的生活技能,从而帮助他们在未来的努力中帮助他们。
(a)情感:定义和理论:詹姆斯·兰格,坎农·巴德,萨克特·辛格和拉撒路(b)动机:定义和类型(定义和类型(内在和外在),理论 - 驱动减少理论,
光谱可用于获取有关原子和分子能级、分子几何结构、化学键、分子相互作用和相关过程的信息。光谱通常用于识别样本的成分(定性分析)。光谱也可用于测量样本中的物质含量(定量分析)。
1. 理解和分析算法的空间和时间复杂度。 2. 确定适合给定问题的数据结构。 3. 在各种实际应用中实现图形算法。 4. 实现用于查询和搜索的堆和树。 5. 在高级数据结构操作中使用基本数据结构。 6. 在各种实际应用中使用搜索和排序。 模块:1 函数增长 3 小时 算法和数据结构的概述和重要性 - 算法规范、递归、性能分析、渐近符号 - Big-O、Omega 和 Theta 符号、编程风格、编码细化 - 时空权衡、测试、数据抽象。模块:2 基本数据结构 6 小时 数组、堆栈、队列、链表及其类型、线性数据结构的各种表示、操作和应用 模块:3 排序和搜索 7 小时 插入排序、合并排序、线性时间排序-排序的下限、基数排序、双调排序、鸡尾酒排序、中位数和顺序统计-最小值和最大值、预期线性时间内的选择、最坏情况线性时间内的选择、线性搜索、插值搜索、指数搜索。 模块:4 树 6 小时 二叉树-二叉树的性质、B 树、B 树定义-B 树上的操作:搜索 B 树、创建、分裂、插入和删除、B+ 树。 模块:5 高级树 8 小时 线程二叉树、左撇子树、锦标赛树、2-3 树、伸展树、红黑树、范围树。模块:6 图表 7 小时 图表表示、拓扑排序、最短路径算法 - Dijkstra 算法、Floyd-Warshall 算法、最小生成树 - 反向删除算法、Boruvka 算法。 模块:7 堆和哈希 6 小时 堆作为优先级队列、二叉堆、二项式和斐波那契堆、哈夫曼编码中的堆、可扩展哈希。 模块:8 当代问题 2 小时 总授课时长:45 小时 教科书 1. Cormen, Thomas H.、Charles E. Leiserson、Ronald L. Rivest 和 Clifford Stein。算法简介。麻省理工学院出版社,2022 年。 参考书 1. Skiena, Steven S. “算法设计手册(计算机科学文本)”。第 3 版
1 David Campbell,《安全写作:美国外交政策与身份政治》(明尼苏达州明尼阿波利斯:明尼苏达大学出版社,2008 年):1。2 Philippe Bourbeau,“共同前进:证券化进程的逻辑”,《千年:国际研究杂志》第 43 期。1(2014 年):,doi:10.1177/0305829814541504.:187。3 Barry Buzan、Ole Waever 和 Jaap De Wilde,《安全:一种新的分析框架》。Lynne Rienner Publishers (1998): 21.4 Buzan, Waever , De Wilde “安全:一种新的分析框架。”“: 25.5 同上。6 同上。: 31.7 同上。: 32-33.
