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World File Search Systemsyllabus
ee-syllabus-2013.pdf - 马杜赖
* 持续评估的评估模式因科目和考试而异。必须提前向学生说明。该部门将制定流程，确保实际试卷遵循声明的模式。** 期末考试的最高分为 100 分，随后将分数降低至 50 分，以授予期末考试分数
NTRCA（书面）考试的教学大纲
候选人将不得不回答问题的每个部分中的所有问题。必须从携带05分的第一个问题（语法20分）中回答四个问题。每个问题将有5个子项目（例如a，b，c，d，e）。在第二部分中（Translation-10分）候选人必须回答一个带有10分的问题。第三部分（阅读15分）候选人必须回答5个携带5分和5个简短问题的MCQ，其中有10分。在第四部分（文本设备/装饰/文本15分的不同类型）中，候选人必须在给定的文学/语言术语中写出三个简短的注释，每个笔记都带有5分。最后，从第五部分（写作40分）候选人必须回答四个问题。在Bloom对认知学习的分类法之后，将准备问题。至少应将20％的分数分配给需要分析或创建/合成的高阶问题。将没有其他问题。
详细的教学大纲：理论批次2022-23第二学期-NAAC
电介质中的电偏振，电位移电流；麦克斯韦电场方程的简介，电流密度的连续性方程，修改磁场卷曲的方程式以满足连续性方程。麦克斯韦在真空和非导电介质中的方程，电磁场中的能量，能量流和poynting载体，示例，波浪方程，真空中的波平方，平面电磁波及其横向性质，偏振，偏振，电磁波和磁场之间的电磁波和磁场之间的关系。
课程安排及教学大纲
RBT 级数据库和数据库用户 - 简介、数据库方法的特点、使用 DBMS 方法的优势、数据库应用程序的历史、数据库系统应用程序、数据库系统的用途、数据视图 - 数据抽象、实例和模式。数据库系统概念和架构 - 数据模型、数据库语言 - DDL、DML、应用程序的数据库访问、事务管理、数据存储和查询、数据库用户和管理员、数据库系统结构、数据库系统的历史。使用实体 - 关系 (ER) 模型进行数据建模 - 使用高级概念数据模型进行数据库设计、示例数据库应用程序、实体类型、实体集、属性和键、关系类型、关系集、角色和结构约束、弱实体类型、优化 COMPANY 数据库的 ER 设计、ER 图、命名约定和设计问题、其他符号示例：UML 类图、高于二级的关系类型、另一个示例：UNIVERSIAL 数据库关系数据模型和关系数据库约束 - 关系模型概念、关系模型约束和关系数据库模式、更新操作、事务和处理约束违规。
高级合成生物学教学大纲
合成生物学是一个新兴的研究领域，科学家可以构建新的生物系统并重新设计现有的生物系统。我们修改基因组的能力深刻影响了我们进行科学研究或设计新医疗疗法的方式。重新发明生物学所产生的新兴后果已经开始影响社会。例如，工程化的人类免疫 T 细胞 (CAR-T) 以出色的表现治愈了癌症 1 ，或“离体”基因疗法成功治愈了严重的遗传疾病，如“泡泡男孩” 2 或镰状细胞病 3 。此外，还出现了多种非医疗应用。已经开发出生长更快的转基因鲑鱼 4 ，或腐烂较少的“CRISPR 蘑菇” 5 。也许有一天，合成生物学可以帮助复活灭绝的物种 6 。生物技术将对我们的生活产生越来越大的影响。
为可持续燃料的未来提供动力
成为计算机科学和工程学是一个四年的本科学位，侧重于计算硬件和软件的设计，构建，操作和维护。该计划探讨了现代计算机科学与相关技术之间的相互作用，将数学和设计原理开发到现代计算系统中。课程包括数字电子设备，算法分析设计，微处理器，操作系统，编程语言，计算机网络，DBMS，系统软件，加密和网络安全，移动通信，临时网络，绩效评估等等。要符合该计划的资格，学生必须在科学流中通过10+2，至少具有50％或同等的CGPA。一些机构也可以进行入学考试。该课程分为八个学期，涵盖了诸如计算技术，数字原理和系统设计，计算机架构，数据库管理系统，操作系统，软件工程，数据通信和计算机网络，微处理器和微控制器等的主题。####是计算机科学与工程学期-VII-IX **选修课：**1。.net＆c＃编程2。临时和传感器网络3。数据库上的高级主题4。生物信息学技术5。网络取证6。计算智能7。云计算和服务8。数据库调整9。数字图像处理10。数据仓库和数据挖掘11。电子学习技术12.免费和开源软件14。工程伦理与人类价值观13。游戏计算和游戏编程15。图理论与组合学**实践：**1。计算机图形和多媒体实验室2。移动应用程序开发实验室3。软件开发实验室**学期-VIII-IX：** 1。选修课：人类计算机相互作用2。信息检索和管理3。中间件技术4。纳米计算和自然语言处理5。网络分析和管理6。分布式系统的原理，嵌入式和实时系统7。加密和网络安全原则8。语义网9。软件代理和软件质量和测试10。面向服务的体系结构**项目工作：** **课程适合性：**该课程适合具有良好沟通技巧，分析思维，决策能力，团队合作经验以及口头和书面思想的能力的人。**就业领域：**1。政府部门2。大学与大学3。农业部门4。航空航天和防御5。金融服务6。医疗保健部门7。制造公司8。零售部门9。电信公司**工作类型：**1。建筑师2。助理教授3。BSM技术顾问4。计算机视觉算法科学家5。计算机科学家 /计算机科学老师6。< / div>大型机网络系统支持7。软件工程师8。员工测试开发工程师工程学学士学位（BE）计算机科学计划的重点是开发计算机硬件和软件。这是工程课程的一部分，对于对计算机科学和相关领域感兴趣的学生，有广泛的工作机会。符合条件，有抱负的人必须以科学背景完成高中教育，并清除了入学考试。没有年龄限制或入学的特定标准。可以通过在大学/学院网站上提交表格来在线或离线完成申请过程。选择过程涉及在基于科学或其他学科的入学考试中得分良好，以及公认的董事会的10+2分。学生可以参加印度计算机科学课程的各种入学考试，这对于确保入学至关重要。一些顶尖的大学提供具有专业化的计算机科学研究生学位。根据所提供的大学/大学设施和设施，课程费用为25,000至5 LPA（每年十万）。在计算机科学课程中概述了昌迪加尔大学Pilani的计算机科学课程，工程技术学院提供了一个结构化的课程，使学生能够掌握在不同领域中掌握计算机科学知识至关重要的各种主题。该课程提供了计算机系统，软件公司和科学的实践知识。有抱负的候选人应在考试前进行彻底准备，以最大程度地减少最后一刻的压力。关键主题： - 操作系统 - 计算机系统和编程 - 机械工程 - 物理，化学，数学 - CAD通信工程毕业生的需求很高，网络安全，网络开发，科学，游戏，游戏和编程。攻读计算机科学学位可以在印度和国外的顶级私人和公共组织中带来利润丰厚的就业机会，提供了2至14 LPA的薪水[来源：Payscale]。完成课程后，毕业生有资格在各个部门担任初级职位。该领域具有出色的范围和巨大的工作机会。在计算机科学中涉及技术和网络的持续升级。一些潜在的职业道路包括数据科学家，助理教授，软件顾问，计算机工程师，IT官等。为了在这一领域表现出色，有抱负的人应具有解决问题的技能，技术专长和应用创造力。强大的人际交往能力，例如网络，领导和解决冲突也至关重要。其他基本能力包括计算机和技术知识，数学技能，数据分析，软件开发和技术写作。
用于各种帖子的基于计算机测试的教学大纲
单击此处05。E-2等级第52页到第62页的工程师（环境）单击此处06。E-2等级第63页到第74页的工程师（采矿）单击此处07。E-2等级第75页到第87页的高管（人力资源）单击此处08。E-2等级第88页到第90页的高管（财务）单击此处09。电力电力项目的工程师在E-2等级第91页到第96页，请单击此处
使用Python教学大纲的机器学习
数据科学和人工智能依靠机器学习为基础，而Python是首选的编程语言。本课程提供了使用Python进行机器学习的动手培训，涵盖了受监督和无监督的学习，统计建模以及各种算法和模型的基础。学生将探索机器学习及其对社会的影响的现实应用。课程亮点包括： *监督与无监督的学习：了解这两种方法之间的差异 *统计建模和机器学习：它们如何相互关系：流行算法 *流行算法：分类，回归，聚类，尺寸还原，尺寸还原 *流行模型：火车/测试分裂，root平均误差，root平均正方形，随机森林，五个模型 监督与无监督的学习2。 有监督的学习（IK-Nearest邻居，决策树，随机森林）3。 监督学习II（回归算法，模型评估）4。 无监督的学习（K-均值聚类，分层聚类，基于密度的聚类）5。 Dimensionality Reduction & Collaborative Filtering Recommended skills prior to taking this course include: * Hands-on experience with Jupyter tool * Working knowledge of Python programming language as it applies to data analytics * Familiarity with Data Analysis with Python The course staff includes experts in the field of Machine Learning and Data Science, including Saeed Aghabozorgi, PhD, a Sr. Data Scientist at IBM, and Kevin Wong, Technical课程开发人员，已经开发了有关大数据和机器学习的课程。监督与无监督的学习2。有监督的学习（IK-Nearest邻居，决策树，随机森林）3。监督学习II（回归算法，模型评估）4。无监督的学习（K-均值聚类，分层聚类，基于密度的聚类）5。Dimensionality Reduction & Collaborative Filtering Recommended skills prior to taking this course include: * Hands-on experience with Jupyter tool * Working knowledge of Python programming language as it applies to data analytics * Familiarity with Data Analysis with Python The course staff includes experts in the field of Machine Learning and Data Science, including Saeed Aghabozorgi, PhD, a Sr. Data Scientist at IBM, and Kevin Wong, Technical课程开发人员，已经开发了有关大数据和机器学习的课程。Machine Learning Course Overview ------------------------------- This course provides an introduction to machine learning using the Python programming language, covering supervised and unsupervised learning, deep learning, image processing, and generative adversarial networks.该课程是为没有事先编程或计算机科学背景的个人而设计的，专注于实际应用和技术，而不是统计方法。Key Topics ------------ * Machine learning fundamentals * Supervised and unsupervised learning techniques * Deep learning concepts * Image processing and generative adversarial networks * Scikit-learn toolkit introduction * Clustering and dimensionality reduction * Model evaluation, tuning, and practical projects in Jupyter Notebooks Course Requirements ------------------- The course is open to anyone interested in learning Python programming and machine learning.建议在Python中介绍数据科学并在Python中进行绘图，图表和数据表示。目标------------ *学习受监督和无监督技术之间的差异 *确定适合特定数据集的技术和需求 *工程师的功能 *以满足特定需求 *编写Python代码以进行分析 *获得分析的实践经验 *通过Scikit-Leartor和其他图书馆在此课程中，与他们最终的py newers a Outs Authers Pys Outs Angine conguts of Scikit-Leargie nocal of Machine conform n of Machine conform n of Machige a Grachips Py Accorment Py newers nocal of Py noce py，该领域的从业者。立即开始您的机器学习冒险，并通过获取雇主大声疾呼的技能来增强您的简历。今天就注册以在就业市场上获得竞争优势！
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纤维：纤维的类型，纤维检查的法医方面 - 光学特性，折射率，折双发性，染料分析。物理拟合和化学测试。TLC，IR-Micro光谱。 其他证据：电线，断手镯，密封，伪造的硬币，绳索/弦，绳索，合成纤维等，其引入和法医检查。 工具标记：理论，工具标记的类型及其法医检查，闭塞标记的恢复方法，印象证据 - 隔离，邮票，轮胎等，SEM，TEM，ED-XRF，X射线衍射光谱，原子力显微镜，ICP-AES，ICP-MS，ICP-MS，ICP-MS，FTIR，FTIR，MS，MS，MS，Aas，Aas，Aas。 单元TLC，IR-Micro光谱。其他证据：电线，断手镯，密封，伪造的硬币，绳索/弦，绳索，合成纤维等，其引入和法医检查。工具标记：理论，工具标记的类型及其法医检查，闭塞标记的恢复方法，印象证据 - 隔离，邮票，轮胎等，SEM，TEM，ED-XRF，X射线衍射光谱，原子力显微镜，ICP-AES，ICP-MS，ICP-MS，ICP-MS，FTIR，FTIR，MS，MS，MS，Aas，Aas，Aas。单元