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科学与工业研究委员会
*至少薪水水平的总近似穆尔仪，并提供可接受的津贴。**请参阅Sr. No.3条款（年龄限制和放松）。使用的缩写：ure节制，sc的种姓，st-Schedule tirame，obc（ncl） - 其他向后阶级（非冰淇淋层），EWS（经济上较弱的部分），PWBD（HH/OH）（HH/OH），带有基准障碍（HH听到的障碍）（HH），
北京绿色催化和分离的主要实验室，北京材料科学与工程学院化学工程系，北京U
芳香和脂肪液的分离是石化工业中最具挑战性的过程之一。这些分子表现出高度相似的物理和化学特征，使用常规方法提出了明显的挑战。蒸馏（用于工业分离的主要技术）依赖于反复的相变，并且特别是能源密集型的，用于分离复杂的混合物，例如芳香和脂肪族烃。在全球范围内，蒸馏和相关的分离过程近似于消耗10-15％的年能量，这是减少碳排放并推动可持续发展的主要障碍。1鉴于全球能源价格不断上升以及对更严格的环境法规的执行，人们对替代性，节能分离技术的需求不断增加，这可以减轻石化过程的环境足迹。
课程 - 计算机科学与工程项目
6 课程选修课从课程选修课程库中选修，见表3。经课程协调员批准，可从其他FENS课程（包括FENS研究生课程）中选择两门课程选修。2 可从任何学院自由选修课程。强烈建议学生选修MAN303创业与小型企业管理课程。
建模学生，农业科学与自然资源之间的关注与环境态度之间的关系，伊朗
克服环境挑战的理想解决方案之一是对具有环境观点的学术教育的人力资源的教育和培训。因此，本研究的目的是建模库兹斯坦农业科学和自然资源大学的学生的关注与环境态度之间的关系。这项研究的统计人群包括在2022 - 2023年在该大学学习和积极学习的学生。使用Cochran公式确定161的样本量，并使用比例分层随机方式进行采样。的发现表明，由于环境问题，预测学生环境态度的差异的72％。此外，环境关注的变量显着建模了学生对环境的态度。因此，为了提高农业学生的态度，诸如环境学术成员和其他知名人士之类的有影响力的人物可以在大学举行研讨会，讨论环境保护的重要性。并在大学研讨会上发表有关促进尊重和环境保护的演讲。这可能会改变学生对环境的看法，从而提高对环境保护的积极态度。
科学与工程学的未来派
，我很高兴能反思国际科学与工程中未来主义方面的成功，最近由ICFAITECH在ICFAI大学主持。围绕这项活动的精力和参与性，无论是面对面还是实际上都是杰出的，吸引了一群多样而热情的利益相关者。这次会议不仅仅是一次聚会。这是对未来的动态探索。我们成功地展示了有助于重塑科学和工程景观的最激动人心的进步和新兴趋势。参与者获得了对尖端技术的宝贵见解及其革新各个部门的潜力。我为会议在强调开创性研究，促进围绕新方法的讨论以及最终塑造这些关键学科的未来轨迹的讨论中所发挥的作用而感到特别自豪。一个关键的亮点是会议能够将来自学术界，行业和研究机构的代表聚集在一起。合作精神是显而易见的，激烈的讨论和网络机会引发了新的联系和伙伴关系。在正式会议和非正式环境中，思想的交流确实令人振奋，解决了未来的挑战和巨大机会。我真诚地感谢所有使这次会议成为可能的人。我们深表感谢我们从利益相关者那里得到的支持和鼓励，这证实了这项事业的重要性。最后，最重要的是，我感谢我们的杰出贡献者，演讲者和参与者。他们的专业知识，热情和积极的参与是会议成功的推动力，使其成为所有人真正丰富而有益的经验。我有信心，在本次会议期间种植的创新种子将继续蓬勃发展，并有助于在未来几年中进步科学和工程。
数据科学与工程，科学硕士
数据科学和工程学的科学硕士课程旨在为学生提供数据工程，“大数据”科学和数据分析的坚实基础。该计划整合了HBKU及其研究机构在数据收集，管理和分析方面的知识，专业和教育资产，以及可扩展的数据驱动的知识发现以及这些技术背后的基本概念。
B.Tech。 - 计算机科学与工程
具有基于选择的信用系统（CBC）和与知名外国大学进行信贷交流的机会，学生从灵活性和全球敞口中受益。该计划在经验丰富的教师的指导下提供了独特的学习环境，并获得了与行业相关的选修课以及与行业专家的定期互动。这种整体方法可确保学生为计算机科学和工程领域的学术和专业卓越做好准备。
材料科学与工程学博士论文是AI驱动的整体系统，用于优化钢铁废料在钢生产中的使用
钢铁行业目前正在转型过程中，以便将来能够以更环保的方式生产。Sec-Ondary原材料钢废料在这种转变中起着至关重要的作用，因为制造过程中的回收废料在环保和可持续性上。但是，钢铁行业中钢铁废料的使用增加涉及新的挑战。必须更改过程，必须保持产品质量，并且必须管理吞吐量的增加和需求。数字化和AI技术的使用可以帮助优化和自动化新过程。在工业环境中使用AI时，通常会有一个挑战，即没有足够的质量数据。为了缩小这一差距，是通过应用一种新颖的耕作技术创建和使用了新的欧洲废料类别的新数据集。创建，甚至更多此类域数据集的注释需要大量的时间和专家知识。出于这个原因，使用不同类型的增强物来实施一种自我监督的方法，以提取诸如钢废料等内在无序物体的典型细粒结构。这些结果用于控制废料输入以及废料使用情况，从而自动化过程。钢生产过程中使用的废料通常在原点和组成方面有所不同，这使得编译更加困难。编译废料混合物时，钢生产商通常依靠经验或必须进行复杂的试验。实施了一种机器学习方法，可用于模拟和优化不同的废料组合。基于这些模型，开发了一种新的方法来估算不使用其他传感器的标准过程参数中使用的输入材料的化学含量。在异质工业环境中AI模型的整合是一个主要挑战。需要根据需要对环境基础架构进行调整或创建。为了嵌入各种解决方案，合并了不同的Machine学习技术，根据需要建立所需的基础架构，并实施了在线模型和接口供生产性使用。总而言之，本文提出了一个由AI驱动的整体系统，该系统可以融合各种技术，优化钢废料工艺，并自动化废料工作流程，从废料进入到基本氧气炉的结束。