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World File Search System印度理工学院
印度理工学院布巴内斯瓦尔分校
布巴内斯瓦尔，2024 年 10 月 18 日：印度理工学院布巴内斯瓦尔研究与创业园区 (IITBBS-REP) 与位于纳格浦尔的 pManifold EV Academy Pvt. Ltd. (evACAD) 签署了一份谅解备忘录，利用双方的专业知识，在电动汽车 (EV) 和更广泛的零排放汽车 (ZEV) 以及其他相关绿色技术 (如氢气、CCUS) 等新能源领域的研究、咨询和培训方面开展合作，供多部门应用。作为谅解备忘录的一部分，两家组织已同意汇集资源，通过联合提供电子驱动和电池系统高级证书课程（研究生、文凭、短期证书）来启动这一伙伴关系，该课程专门为满足现代汽车和电动汽车行业的需求而设计。
印度理工学院焦特布尔分校
受雇，按照学院的时间表通过互联网以同步视听模式上课，包括有限的接触课程。学生每学期应注册有限数量的学分。学生不得在 IIT Jodhpur 附近就业。学生必须出示雇主出具的 NOC 才能在 IIT Jodhpur 攻读该课程。与全日制普通学生相比，学生只能注册有限数量的学分。将指定每学分的学费。
GATE 2020，印度理工学院德里分校
要获得经济援助（奖学金/助学金），候选人必须首先确保被中央政府支持的机构之一录取，具体程序可能因机构而异。根据特定机构或机构部门采用的规范，候选人可能根据以下情况直接被录取：仅在 GATE 中的表现；或根据其在 GATE 中的表现以及其申请的部门进行的入学考试/面试和/或候选人的学业成绩。在基于考试/面试的选拔程序中，根据 MHRD 指南，GATE 的表现将至少占 70% 的权重，其余将分配给候选人在考试/面试中的表现和/或学业成绩。但是，录取机构可以规定考试/面试的最低及格分数。
内容 - 印度理工学院坎普尔分校
内容 标题。编号目录 页码1.主任报告 2 2.组织 16 IIT 理事会 理事会 财务委员会 建筑与工程委员会 参议院 3.教职员工 40 4.学术课程 53 5.研究与开发 65 6.校友会活动 83 7.中央设施 87 P K Kelkar 图书馆 计算机中心 技术教育发展中心 创意写作和出版中心 员工发展协调中心 SC/ST 和 OBC 小组 Rajbhasha Prakoshtha 媒体技术中心 8.财务 106 9.学生设施 109 10.学生安置 130 11.服务/便利设施 138 学院工程 百货商店和采购科 房地产办公室 校园 学校健康中心 游客宿舍 12.出版和推广活动 152 出版的书籍和书籍章节 期刊和会议论文 举办的研讨会 参加的会议 印度理工学院坎普尔分校以外 其他活动
印度理工学院鲁尔基分校电子系和...
印度理工学院鲁尔基分校的通信系统小组计划在无线和光通信、信号处理和计算机视觉、无线传感器网络和大数据挖掘以及认知无线电领域开展前沿研究。我们的目标是弥合学术机构与通信、信号处理和数据挖掘行业之间的差距。该小组的学生接受了最先进的课程培训，为他们未来作为未来通信应用的领导者和研究人员履行职责奠定了坚实的基础。学生将全面接触最新的系统设计和特性工具以及实际实验。
内容 - 印度理工学院坎普尔分校
内容 标题。编号目录 页码1.主任报告 2 2.组织 16 IIT 理事会 理事会 财务委员会 建筑与工程委员会 参议院 3.教职员工 40 4.学术课程 53 5.研究与开发 65 6.校友会活动 83 7.中央设施 87 P K Kelkar 图书馆 计算机中心 技术教育发展中心 创意写作和出版中心 员工发展协调中心 SC/ST 和 OBC 小组 Rajbhasha Prakoshtha 媒体技术中心 8.财务 106 9.学生设施 109 10.学生安置 130 11.服务/便利设施 138 学院工程 百货商店和采购科 房地产办公室 校园 学校健康中心 游客宿舍 12.出版和推广活动 152 书籍和书籍章节 出版期刊和会议论文 举办的研讨会 参加的会议 印度理工学院坎普尔分校以外 其他活动
学术事务办公室印度理工学院Roorkee
印度理工学院Roorkee部门的名称：人文与社会科学系主题法：HSL-902课程标题：计算语言学L-T-P：3-0-2学分：4主题领域：PRE-PH.D。Course Outlines: Introduction to Linguistics and Language Processing, Fundamentals of Programming and Tools: Introduction to programming languages like Python, Morphology and Syntax: various morphological models, dependency and constituency parsing, Semantics and Meaning Representation: Word Sense Disambiguation techniques, Text Preprocessing, Statistical NLP, Machine Learning for NLP and Machine Translation- concept of statistical, rule-based models.
