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World File Search System大纲
CSCI 566-春季2025-教学大纲
●项目匹配。此表格旨在协助课程研究项目的团队匹配过程。学生将指示他们的项目偏好和潜在的队友。我们将使用广场来帮助这一过程。●预先提前（10％）。预言是一份简短的1页文件，证实了您的团队并对您的研究项目提供了最初的想法。这包括您计划使用的数据集。●中期报告（30％）。中期报告应总结当前的研究进度，文献综述和初步结果。它还应该提供团队计划探索的研究想法的最新清单。●最终报告和演示文稿（60％）。最终报告应类似于研究论文，激发问题，提出新方法，描述实验并讨论结果。
教学大纲（3和4假期）
4 Thomas Koshy - 带有应用的基本数字理论，学术出版社，第二版，2008年。Web链接和视频讲座（E-Resources）：M1：https：//youtu.be/xlufkmksb3y?list=pl0862d1a947252220 m2：https：//youtu.be/_bikq9xo_5a m3：https：//_bikq9xo_5a m3： https://youtu.be/q9hnsff7hq4?list=pl3rvmhsy8k8lyqswfhsfhsfelujfglqb0ovn M4：https：//youtu.be/ba1iyzrist = https://youtu.be/oqv8wmudeio?list = pllqesfz6hoamsu7v9zbz1ikvccl2atzwl基于活动的学习（在课堂/基于实践的学习中）/基于实践的学习测验，小组讨论，研讨会，课堂分配，
11年级生物学课程大纲2024-2025.docx
加勒比考试委员会（编辑）。（2017）。CSEC生物学教学大纲，标本纸标记方案，主题报告。Macmillan教育。Morrison，K.，Kirby，P.-G。和Madhosingh，L。（2014年）。 CSEC的生物学。 纳尔逊·索恩斯（Nelson Thornes）。 Tindale，A。 （2015）。 Collins生物学工作簿。 柯林斯。 Tindale，A。 （2016）。 CSEC生物学：简洁的修订课程。 柯林斯。Morrison，K.，Kirby，P.-G。和Madhosingh，L。（2014年）。CSEC的生物学。纳尔逊·索恩斯（Nelson Thornes）。Tindale，A。（2015）。Collins生物学工作簿。柯林斯。Tindale，A。（2016）。CSEC生物学：简洁的修订课程。柯林斯。
课程和教学大纲B.E土木工程学期...
Character Type – Alphabet AD Artificial Intelligence & Data Science ME Mechanical AM CSE (Artificial Intelligence & Machine Learning) SC CSE (Cyber Security) AU Automobile PH Physics CE Civil CH Chemistry CS Computer Science EN English EA Advanced Communication Technology MA Mathematics EC Electronics and Communication ES Employability Skills EE Electrical and Electronics VA Value Added Course EV VLSI Design & Technology SA Studio Activities IT Information Technology
I＆II学期的教学大纲B.Sc.生物技术 B.Sc遗传学UG课程2024-25 第五和第六SEM BCA教学大纲.pdf
单位 - 3：微生物技术14 H培养基：细菌的营养需求，培养基的成分。天然和合成媒体，化学定义的培养基，复杂的培养基，选择性，差异和丰富的培养基。纯文化方法：细菌的隔离，培养，鉴定和保存以及伴侣稀释和镀铜方法（倒，散布，条纹）。厌氧菌的培养。纯文化的维护和保存/库存。染色和染色技术：染色原理，细菌染色技术 - 简单染色和差异染色（革兰氏染色和抗酸性染色）。类型的污渍简单污渍和差分污渍。细菌计数技术 - 板（菌落）计数和浊度法。
技术教育CET教学大纲2024-25
标准）●代数：代数，扩展，分解，二次方程，指数，对数，算术，几何和谐波进程，二项式定理，排列和组合的基本操作。●坐标几何形状：矩形笛卡尔坐标，线的方程，中点，相交等等，圆的方程，距离公式，一对直线，抛物线，抛物线，椭圆形和双曲线，简单的几何形状，简单的几何变换，例如翻译，旋转，量表，缩放，尺度。●微分方程：一阶的微分方程及其解，线性微分方程具有恒定系数，均匀的线性微分方程。●三角学：简单的身份，三角方程，三角形的特性，三角形解决方案，高度和距离，逆函数。●概率和统计：概率理论的基本概念，平均值，依赖和独立事件，频率分布以及分散，偏斜和峰度，随机变量和分布功能，数学期望，二项式，POISSON，POISSON，正常分布，正常分布，曲线拟合以及最小二乘的智慧和智慧的Squares，corle＆Repartration，corpar和Recorpration和Recorpration。●算术：比率和比例，时间工作问题，距离速度，百分比等。●基本集合理论和功能：集合，关系和映射。●测量：圆，体积和表面积的区域，三角形和四边形，圆周和圆周，例如立方体，球体，圆柱体和锥体。b）逻辑 /抽象推理：这将包括衡量您可以思考的速度和逻辑的问题。
最终生物学教学大纲2025 PDF
●什么是生活？生物多样性；需要分类；生命的三个领域；分类学和系统学；物种和分类层次结构的概念；二项式术语；研究分类法的工具 - 博物馆，动物园，草药，植物园。●五个王国分类：Monera的显着特征和分类； protista和真菌分为主要群体；地衣；病毒和病毒，将植物的显着特征和分类为主要群体，苔藓植物，孢子菌，裸子植物和被子植物；被子植物 - 分类为类，特征特征和示例，显着特征和动物 - 非对抗的分类，直至门水平，然后缔结级别。●动物和植物中的结构组织：形态和修饰；组织；解剖学和流动植物的不同部分的功能：根，茎，叶，渗透性 - cymose和camose和comemose，豆类，水果和种子，动物组织；昆虫（蟑螂）的不同系统（消化，循环，呼吸，神经和生殖）的形态，解剖学和功能。●细胞结构和功能：细胞理论和细胞作为生命的基本单位；原核和真核细胞的结构；植物细胞和动物细胞；细胞包膜，细胞膜，细胞壁；细胞细胞器结构和功能；内膜系统 - 肾上腺素网，高尔基体，溶酶体，液泡；线粒体，核糖体，质体，微生物；细胞骨架，纤毛，叶叶菌，中心元素（超微结构和功能）；核核膜，染色质，核仁。●细胞分裂：细胞周期，有丝分裂，减数分裂及其意义。活细胞的化学成分：蛋白质，碳水化合物，脂质，核酸的生物分子结构和功能；酶类型，性质，酶作用。
![[研究生]可解释的AI课程教学大纲2024 [草稿]](/simg/f/f00906b2f4dba7681514264c9db48b0f29ca86c2.webp)
[研究生]可解释的AI课程教学大纲2024 [草稿]
●……严格禁止。这包括使用AI来生成想法，概述方法，回答问题，解决问题或创建原始语言。本课程中的所有工作都必须是您自己的或在允许的小组工作中创建的。●…应在有限的基础上允许。您将被告知可以使用AI的作业。您也欢迎您在任何作业上使用AI写作工具的事先批准。在任何一种情况下，都应谨慎使用AI写作工具，因为应适当地使用AI的使用。未经我允许或授权使用AI写作工具，或者即使在允许的情况下也无法正确引用AI，构成了违反UT Austin关于学术完整性的机构规则的违反。●…适用于AI产生的内容，允许使用它们的学生。如果您考虑使用AI写作工具，但不确定是否允许或适当地使用它们的程度，请询问。”
M.Tech。嵌入式和机器学习系统课程和教学大纲-M.Sc.应用数学电子与ICT学院，NIT WARANGAL https://forms.gle/ ...
关于FDP：有关人工智能（AI）的教师发展计划（FDP），用于计算机视觉，医学成像应用将帮助教育者和研究人员了解AI基础知识及其如何应用于具有多个安全应用的医学成像技术。参与者将探索机器学习和深度学习概念，专注于使用AI进行医学成像，这有助于诊断，医疗保健，农业，零售和监视系统。AI通过基于面部识别，虹膜识别，指纹分析和语音识别的准确有效的身份验证方法，在计算机视觉中起关键作用。通过实践活动和实例实例，与会者将获得实用技能，可以在教学和研究中有效地使用不同的AI使用AI。在计划结束时，参与者将准备将AI工具集成到他们的工作中，提高他们通过现代技术教授和解决安全挑战的能力。这将通过增强他们在这些关键领域的专业知识和教学能力来使参与者受益。主要课程内容：针对计算机视觉应用程序的最新实施介绍。机器学习基础知识，使用数据预处理和数据可视化。监督和无监督的学习方法，SVM分类，神经网络和应用程序。深度学习方法的简介和基于DL的其他架构及其应用程序。用于计算机视觉，生物特征和医学成像实现的深度学习体系结构。使用Python/Matlab的动手会话。医学图像数据处理和分析。用于生物医学成像，基于CT扫描/MRI的图像分析，眼底和医学图像分类的AI/ML。对象检测/跟踪算法（例如Yolo等），诸如UNET等分段算法等使用张量流/Pytorch识别人类活动/动作/生物识别识别张量流/keras/pytorch/jupyter和colab的基础知识。使用Python/Matlab使用数据预处理和数据可视化。CV和AI算法在硬件平台上实现，例如Jetson Nano，TX2和Pynq等。主持此计划的教师：该计划将由Nit Warangal的教职员工进行；邀请来自IIT/NIT/IIIT的有关领域的院士在该计划中发表讲座。也有望作为课程的一部分提供行业的演讲者。