I IDC † MCB-MDC-IDC (MCB-IDC) 2 TH + 1TU Introduction and Scope of Microbiology Core MCB-MDC-CC-1-1 (CC101)* 3 TH + 1 P Introduction to Microbiology and Microbial Diversity SEC # MCB-MDC-SEC (SEC101) 4 TH + 0 P Food Fermentation Techniques and Packaging II IDC † MCB-MDC-IDC (MCB-IDC)2 + 1TU介绍和微生物学的范围SEC#MCB-MDC-SEC(SEC101)4 TH + 0 P食品发酵技术和包装核心MCB-MDC-MDC-CC-2-2(CC102)* 3 + 1 P + 1 P细菌III III III IDC III IDC†MCB-MDC-MDC-IDC(MCB-MCBIS)和MICB(MCB-IDC)和SCEPE#sec + 1 TH + 1 THE + 1TSU + 1 TASU MCB-MDC-SEC (SEC101) 4 TH + 0 P Food Fermentation Techniques and Packaging Core MCB-MDC-CC-3-3 (CC201)* 3 TH + 1 P Biomolecules and Bioenergetics Minor MCB-MDC-MN-1-3 (CC101) 3 TH + 1 P Introduction to Microbiology and Microbial Diversity IV Core MCB-MDC-CC-4-4 (CC204)* 3 TH + 1 P微生物学分析空气和水核MCB-MDC-MDC-CC-5-4(MDC-CC205)* 3 th + 1 P微生物遗传学和分子生物学次要MCB-MDC-MDC-MN-2-4(CC1102)3 + 1 P细菌学V
课程大纲中关于使用生成人工智能 (AI) 的声明示例(见参议院章程 54 和 55) 生成人工智能是一种通过识别大量训练数据中的模式来创建类似人类内容(包括文本、图像、视频和计算机代码)的技术,然后创建具有相似特征的原始材料。示例包括:可以生成文本的 ChatGPT、Google Gemini、Claude 和 Jenni,可以生成编码和编程的 Github Co-pilot,以及可以生成图像的 DALL-E 和 Midjourney。(Pasick,2023 年)参议院章程 54 和 55 要求教师在课程大纲中包含“有关在课程中使用生成人工智能 (AI) 的信息或限制”。不将信息包含在课程大纲中的默认情况是允许在课程中使用生成人工智能(参议院:2024 年 5 月 10 日)。教学大纲说明样本:[非详尽列表] 禁止使用示例 1:在本课程中,使用任何生成式 AI 系统(包括但不限于 ChatGPT、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney)均被视为可能带来不应有优势的未经授权的辅助工具,因此不得在提交的成绩作业创作中或作为本课程任何作业的一部分使用。在本课程的评分作业中使用生成式 AI 系统被视为学术不端行为,可能根据章程 31:学术诚信受到纪律处分。示例 2:在本课程中,生成式 AI 工具(例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney)被视为未经授权的辅助工具。在本课程的任何作业(例如写作过程、创作过程、图像创建过程)的任何阶段均不允许使用生成式 AI。以此方式使用将被视为学术不端行为,并可能根据章程 31:学术诚信受到纪律处分。示例 3:本课程不允许使用生成式 AI 工具(例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 等);因此,在本课程中使用任何 AI 工具进行作业都将被视为违反大学的学生行为准则,因为该作业并不完全是你自己的,并可能根据章程 31:学术诚信受到纪律处分。示例 4:除非讲师明确说明,否则本课程的所有作业均严禁使用生成式人工智能工具。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 以及其他人工智能工具。使用未经授权的辅助工具构成学术不端行为,可能受到《条例 31:学术诚信》的处罚。一些允许的用途示例 1:学生可以根据每次评估概述的指导方针在本课程中使用生成式人工智能,只要承认并引用了生成式人工智能的使用,并遵循课程大纲和/或作业说明中给出的引用说明即可。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和
•商业(对照)的最后一年结果必须<8%,商业和医疗保险(不良对照)必须≤9%,以显示糖尿病控制的证据。HBA1C结果应为数字,并包括结果日期。•GMI使用患者连续葡萄糖监测仪(CGM)的估计平均葡萄糖(EAG)进行了记录,以计算A1C值。EMR将EAG转换为HBA1C值,或者可以使用美国糖尿病协会计算器转换提供商。必须包括用于得出EAG值的CGM日期范围的文档。对糖尿病患者(EED)患者的眼科检查:视网膜护理专业人员必须针对视网膜病阳性的患者进行视网膜或扩张性检查,每两年,对于没有视网膜病变的患者,或者在患者病史期间随时随地进行双侧眼睛核酸次检查所需的检查。
PSLV 是印度第三代运载火箭,也是第一款配备液体级的运载火箭。PSLV 是印度空间研究组织的主力运载火箭,能够将卫星发射到不同类型的轨道,如太阳同步极地轨道 (SSPO)、低地球轨道 (LEO) 和地球同步转移轨道 (GTO),甚至深空任务。PSLV 已完成 48 次任务,将卫星送入不同轨道,其中包括印度的遥感和通信卫星、首次月球任务 Chandrayaan-1、火星轨道器任务 (MOM) 航天器、首次太阳任务 Aditya-L1、XPoSat、印度区域导航卫星星座 (NavIC),以及许多外国卫星。另一个值得注意的特点是 2017 年 2 月 15 日发射的 PSLV-C37,成功将 104 颗卫星部署在太阳同步轨道上。 PSLV 展示了 PS2 发动机重启、在同一任务中将卫星送入多个轨道等关键技术,以及使用废弃 PS4 级(称为 POEM)进行微重力实验的印度独特廉价太空平台。地球同步卫星运载火箭 (GSLV)
科学家V.K.博士Choudhary,Pr。科学家(农学)暴民:9422244075电子邮件:ind_vc@rediffmail.com科学家Deepak Pawar博士(农业生物技术)暴民:9650361632电子邮件:Pawardv1@gmail.com J.K. J.K. J.K. Soni,科学家(农学)暴民:8168806607电子邮件:jeetu.soni1991@gmail.com Dasari Sreekanth博士,科学家(植物生理学)暴民:9542681028电子邮件:
人工智能对选定的尼日利亚大学本科生的语言和交流影响 Nelson Ewere Atoi* https://dx.doi.org/10.4314/ujah.v25i1.5 摘要 近年来,人工智能的出现对人类的语言和交流产生了巨大的影响。它涉及开发计算机程序来完成原本需要人类智能的任务。因此,本研究调查了人工智能对选定的尼日利亚大学本科生的英语使用和沟通技巧的影响。问卷是根据五点评分量表设计的,并与来自尼日利亚大学恩苏卡分校和尼日利亚大学埃努古校区的一百五十名受访者分享。这些学生是随机抽样的,因为这些学生是在没有任何特定选择的情况下被选中的。通过在线调查猴子收集的所有答案都经过分类和定性和定量分析。本研究采用阿尔伯特·班杜拉 (Albert Bandura) (1977) 的社会学习理论作为理论框架。研究结果表明,人工智能对尼日利亚本科生的语言和交流产生了积极和消极的影响,其中包括:词汇量和语法的提高,以及英语词汇量发展对人工智能技术的过度依赖。
我们引入了Elevit,这是一种新颖的视觉变压器,可用于图像处理任务。与可持续计算的趋势保持一致,高架可以解决对轻质和快速模型的需求,而不必通过主要使用元素智能产品而不是传统的矩阵乘法来重新定义多头注意机制,而不是损害多头注意机制。这种修改保留了敏捷功能,同时在卷积投影框架内启用多个多头大小块,从而导致具有较少参数和提高训练和推理效率的模型,尤其是对于模仿者复杂的数据集。针对最先进的视觉变形金刚的基准测试在低数据制度数据集(如CIFAR-10,CIFAR-100和TINY-IMAGENET-200)上展示了竞争性能。
Cyber Range 用于通过真实应用程序和一系列威胁载体来验证客户网络的安全态势。通过模拟真实世界的合法流量、分布式拒绝服务 (DDoS)、漏洞、恶意软件和模糊测试,Zettawise 的混合 Cyber Range 可验证组织的安全基础设施,将网络降级风险降低近 80%,并将攻击准备度提高近 70%。
越来越多的需求减少复杂的高维二词系统为简单,低维模型产生了许多不同的还原技术(参见Benner等人。[1],Rowley和Dawson [2],Ghadami和Epureanu [3],Brunton等。[4],Taira等。[5]和Touzé等。[6]用于最近的评论)。在这里,我们专注于这些方法之一的扩展,频谱亚算物(SSM)还原到分段光滑的机械系统。最初针对Haller和Ponsioen [7]的平滑动力系统定义,主要SSM是最平稳的不变流形,与稳定状态下线性化系统的光谱子空间相切,并且具有相同的尺寸。因此,SSM数学上正式化并扩展了Shaw和Pierre [8,9]和Shaw等人在开创性工作中引入的非线性正常模式(NNM)的最初思想。[10](有关最近的评论,请参见Mikhlin和Avramov [11])。每当光谱子空间内的线性频谱与该子空间之外的线性频谱之间,SSM在自主和非自治系统中的存在,唯一性和持久性已得到证明(Haller and Ponsioen [7][12]以及Haro和de la llave [13])。由最慢的线性模式跨越光谱子空间的主要SSM切线吸引了附近的所有轨迹,因此其内部动力学是一种理想的,数学上合理的非线性降低模型。最近的工作揭示了在𝐶∞
