对于理学硕士 I,即第一和第二学期,将有六份理论论文和六份基于理论的实践论文,专门针对法医科学的各个学科,即核心法医科学、法医化学、法医物理学、法医生物学、法医心理学、数字和网络取证和相关法律。这些论文对所有被录取的学生都是必修的。对于理学硕士 II,即第三和第四学期,将有相关机构提供各个学科的专业化课程。根据前款规定中提到的学生情况,可能会提供四个专业化课程,即指纹和可疑文件检查、法医化学和毒理学、法医生物学、血清学和 DNA 指纹识别、数字和网络取证以及 IT 安全。每个学期将有四份理论论文和两份与专业化相关的基于理论的实践论文。一篇论文,即研究方法与统计学(论文编号 XXV),将在第三学期向所有专业的学生共同教授。在第四学期,学生将开展研究项目/论文。将在第三学期选择在第四学期进行的研究项目/论文。在第三学期,学生应在指导老师的指导下进行文献综述,并应单独记录。在为第四学期的这篇论文(即每个专业的论文编号 XXXVIII)分配内部分数时,应将学生的这份记录/工作与其他参数一起考虑,例如学生在实验工作中的表现、开展项目所需的实地工作等。提供本课程的机构应在课程期间安排学习访问/实地考察/现场培训等。资格:- 法医学理学士,所有论文均针对法医学的各个学科。招生人数:- 25 名,按以下标准填补。 I) 八十 (80%) 个席位将保留给已从巴巴萨海布·安贝德卡尔·马拉特瓦达大学(奥兰加巴德)获得法医学理学学士学位的合格候选人。II) 十 (10%) 个席位将保留给已从马哈拉施特拉邦其他大学获得法医学理学学士学位的合格候选人。一个席位将开放,另一个席位将分配给任何保留类别中比例较高的学生。III) 十 (10%) 个席位将保留给已从其他州立大学获得法医学理学学士学位的合格候选人,并将根据成绩填补。
卡尔加里市承认,我们聚集在锡克西卡特西帕的祖先土地上,包括西卡卡,皮卡尼,piikani,amskaapipiikani和kainai的原住民,以及奇卡达·韦尔斯帕伊(bearspaw)的传统领土,以及consspaw的传统领土第一民族。卡尔加里市也是奥特米西瓦克·梅蒂斯政府和鼻山梅蒂斯5区和肘部埃蒂斯区6.我们承认所有使卡尔加里家的土著人民。在与土地的土著联系与城市规划的土地实践之间存在共同点。有效利用土地和管理实践使土著人民自远古时代以来与土地的可持续关系中蓬勃发展。以类似的方式计划实践,以确保可持续和平衡的增长,从而为所有人提供健康的环境和充满活力的社区。卡尔加里的规划可以尊重,荣誉,包括土著和非土著规划实践,观点和知识,以共同管理和管理这些土地,并承认土著人民的权利。
MDSC 301生物信息学讲师简介:Tatiana Maroilley,博士tatiana.maroilley@ucalgary.ca办公时间/回答学生电子邮件的政策,请注意,所有课程通讯必须通过您的@ucalgary电子邮件进行。 学生可以期望在48小时内通过@ucalgary电子邮件发送他们的电子邮件。 办公时间:星期二和星期三下午3-5pm教学助理:Suzanne Ferris(Suzanne.ferris@ucalgary.ca)Shreya Tomar(Shreya.tomar@ucalgary.ca)研究生助理:Rumika Mascarenhas:Rumika.mascarenhas@ucarenhas@ucalgary.ca Ca Ca Ca) 2024/04/08有关地点,请参见D2L星期一,星期三:10:30 AM-11:45AM先决条件/共同条件:300级的计算机科学中的6个单位(1.0全路等效);或医学341;或300级生物科学中的6个单位(1.0全路等效);或讲师的同意。 课程描述:此入门课程将使学生在研究环境中熟悉生物信息学。 要涵盖的主题包括对多摩管数据集的分析,生物信息学分析的设计,生物学数据的解释,实施不同平台的生物信息学管道以及对科学发现的传播。 总体主题生物信息学是由过程定义的字段;也就是说,所谓的应用生物信息学的一部分涉及计算分析,工具和算法的实际应用,以回答有关生物学的问题。 本课程将涵盖当代生物信息学中的一些主要流,特别关注高章中的测序分析。MDSC 301生物信息学讲师简介:Tatiana Maroilley,博士tatiana.maroilley@ucalgary.ca办公时间/回答学生电子邮件的政策,请注意,所有课程通讯必须通过您的@ucalgary电子邮件进行。学生可以期望在48小时内通过@ucalgary电子邮件发送他们的电子邮件。办公时间:星期二和星期三下午3-5pm教学助理:Suzanne Ferris(Suzanne.ferris@ucalgary.ca)Shreya Tomar(Shreya.tomar@ucalgary.ca)研究生助理:Rumika Mascarenhas:Rumika.mascarenhas@ucarenhas@ucalgary.ca Ca Ca Ca) 2024/04/08有关地点,请参见D2L星期一,星期三:10:30 AM-11:45AM先决条件/共同条件:300级的计算机科学中的6个单位(1.0全路等效);或医学341;或300级生物科学中的6个单位(1.0全路等效);或讲师的同意。课程描述:此入门课程将使学生在研究环境中熟悉生物信息学。要涵盖的主题包括对多摩管数据集的分析,生物信息学分析的设计,生物学数据的解释,实施不同平台的生物信息学管道以及对科学发现的传播。总体主题生物信息学是由过程定义的字段;也就是说,所谓的应用生物信息学的一部分涉及计算分析,工具和算法的实际应用,以回答有关生物学的问题。本课程将涵盖当代生物信息学中的一些主要流,特别关注高章中的测序分析。该课程的结构是在课堂环境中在已发表和原始数据的课堂环境中提供研究经验,从而强调将学生整合到生物信息学项目的实际方面以及生物信息学的解释
现在,在后冷战时代,许多西方战略思想——目的、方式、手段(Lykke 模型或大战略)——似乎都基于两个基本假设。首先,我们假设世界是有序的,甚至是可预测的。因此,我们将大量资源投入到一项任务中,因此,我们应该能够获得我们想要的结果。关于资源、模型、国家承诺和意愿水平的问题经常是我们进行的一些重大辩论。另一个假设是,我们需要设定宏伟的目标,然后找到有效分配资源以实现这些目标的方法。目标是激励和(推动)以及协调我们行为的因素,这就是争论的焦点。因此,这产生了许多文件,告诉我们我们正在寻求的世界,以及我们如何整合政府的各个部门来实现这些目标。