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信息手册入学博士学位。 ...
a）一般信息A.1）关于该研究所的一般信息，该研究所被建立为1961年的Sardar Vallabhbhai区域工程技术学院（SVRCET）Surat，是区域工程学院（REC）之一，以授予技术教育。该研究所始于提供民用，电气和机械工程学士学位课程。印度政府宣布Sardar Vallabhbhai区域工程技术学院（SVRCET）Surat向Sardar Vallabhbhai国家技术学院（SVNIT）SURAT宣布，其状态为“被视为大学”，其状态为2002年12月4日。随着国立技术研究院法规2007年的颁布，该研究所获得了“国家重要性机构” W.E.F.的地位。2007年8月15日。该研究所现在提供11（11）B.Tech。学位课程，二十一（21）M.Tech。学位课程，三（03）五年综合硕士化学，数学与物理学的学位课程，一（01）五年综合B.Tech和M.Tech学位课程和业务分析业务硕士。Institute提供工程，科学，管理和英语的博士学位课程。研究所还提供所有工程学科中的M. Tech（R）。该研究所已被印度政府认可为M.Tech质量改进计划（QIP）中心之一。和Ph.D.研究所还建立了印度知识系统和整体教育中心以及部落技术发展中心。Institute愿景：成为传播全球可接受的教育，有效的工业培训和相关研究成果的领先技术机构之一。Institute Mission：成为全球接受技术教育卓越的中心，催化吸收，创新，扩散和转移高技术，从而提高所有利益相关者的质量。
高级学位课程/课程提供的域/常规 div>
备注：1。UOH中的教学媒介是英语。也要求接受语言课程的学生参加某些大学级别的强制性课程和选修课。因此，英语对于所有程序都是强制性的。2。在NTA宣布CUET UG结果后，有兴趣的候选人应在门户网站www.acad.uohyd.ac.in上填写海得拉巴大学的申请表。候选人可以申请多个计划，但要尝试针对各自计划规定并履行资格标准的尝试相关的测试论文。3。对于属于SC/ST的候选人和不同的含糊之类的类别（PWBD），最低资格是“合格考试”。4。候选人可以请访问http://acad.uohyd.ac.in，以获取有关上述计划的核心和合格论文的详细信息，以及录取的绩效生成过程。5。候选人在过去四（4）年内通过了合格的考试（中间人/高中等）（即2022年或更晚年），只有资格申请。
硕士学位计划2025 -FAU
2。硕士学位课程的要求，入学硕士学位课程的基本要求是相关学科的良好学士学位（最低2.5年级）。在特殊情况下，基于选择访谈，动机或类似的申请人仍可以接受> 2.5的申请人（请参阅5）。在所有情况下，该学位必须具有等效的内容和质量。对于连续的硕士学位，所需的一级学位的内容必须与主题密切相关。非连续的硕士学位具有更大的目标受众，以解决许多不同学位课程的毕业生（请参阅表“其他信息/入学补偿”）。与学位学位课程的外交官或学士学位的应用科学或合作教育大学的大学的毕业生可以接受我们大学的硕士学位课程。与学位学位课程的外交官或学士学位的应用科学或合作教育大学的大学的毕业生可以接受我们大学的硕士学位课程。
电气工程中的博士学位论文以人为中心的控制型和连接的车辆
道路运输网络是世界上受伤和死亡的主要原因之一。与航空或铁路相比，道路运输的危险性更高，因为它持续依赖人类驾驶员以及经常发生不安全，复杂的情况场景。在过去的十年中，有一个重要的努力将车辆自动化引入道路运输以应对这些挑战。通过更换人类驾驶员，车辆自动化有可能彻底改变道路运输网络的安全性和效率。但是，在近年来，我们看到这种转变的进步速度较慢。我们将这种速度归因于车辆自动化的持续斗争，以处理出意外的处理问题的长尾巴，通常是由于遮挡，传感器不确定性甚至系统故障而引起的。解决意外的问题问题的一种方法是集成远程人类操作员，他们监视，协助以及在需要时控制车辆。尽管车辆自动化的关键目标是将人类带出 - 在循环中，但这些偏远的人类操作员构成了弹性层，有助于填补自动化差距，并减轻整个车辆操作中的故障。但是，通过集成远程人类运营商，我们冒着将新的人类错误引入道路运输网络的风险。在本文中，我们试图通过设计一个新的控制框架来应对这一挑战，该框架将远程人类操作员明确，安全地集成到了连接的车辆的工程和自动化中。我们的核心方式是密切检查远程人类操作员在监督连接车辆并将传统控制权调整为这些角色时扮演的角色。为此，我们详细介绍了一种结合形式方法和可及性分析以实现在线验证的新方法。我们表明，我们可以使用基于混合的逻辑树或基于汉密尔顿 - 雅各布（Hamilton-Jacobi）的可及性分析来协调一个称为时间逻辑树的计算结构，来验证操作员设计的规格。通过它们的模块化，时间逻辑树可确保当更改连接的车辆的规范时，可以实时更新验证结果。此外，我们表明，当使用汉密尔顿 - 雅各比（Hamilton-Jacobi）可达性分析构建时间逻辑树时，我们能够有效地合成符合特定符合特定的控制组的控制集，该控制集包含控制输入的控制输入，以确保其满足其要求。使用合成的控制集，我们设计了一个共享的自主系统，该系统允许远程操作可以在自动化不足的情况下安全地控制连接的车辆。通过利用这种方法，我们开发了一个框架，该框架允许远程人类操作员更改连接的车辆的驾驶规范，使车辆自动化以完成更新的规范，甚至在车辆的操作中进行干预，所有这些都可以保证车辆符合特定的特定方式。我们验证了使用5G蜂窝网络启用的小型连接的车辆测试台上开发框架的技术可行性和收益。
lect。博士学位ÖmerFarukBay
lect。PhD ÖMER FARUK BAY Personal Information Email: omerfaruk.bay@agu.edu.tr Other Email: ob9@sanger.ac.uk Web: https://helminthgenomics.sanger.ac.uk International Researcher IDs ORCID: 0000-0002-1142-2204 Publons / Web Of Science ResearcherID: JMQ-0565-2023 Biography Ömer Faruk Bay拥有TürkiyeAtatürk大学的分子生物学和遗传学学位，并获得了他的系统生物学和生物信息学硕士学位，然后获得博士学位。来自英国曼彻斯特大学的生物信息学。他的博士研究重点是Trichuris Muris的代谢，在那里他开发了该寄生虫虫的第一个基因组级代谢模型的发展。该模型使他能够为更有效的治疗策略开发新颖的治疗靶标。然后，他加入了Lars Kuepfer的小组，成为一名博士后研究人员，他的主要重点围绕着基因组规模代谢模型的重建，用于合成小鼠肠道细菌群落的成员，称为Oligo小鼠Microbobiota 19（OMM19）。通过深入研究其代谢能力和相互作用，他的目的是增强我们对他们集体表型和对扰动的韧性的理解。目前隶属于Agü的讲师，Bay博士教生物信息学。教育信息博士学位，曼彻斯特大学生物学，医学与健康学院，感染，免疫和呼吸医学科，英格兰，2019年至2023年曼彻斯特大学生物学，医学与健康学院，生物信息学和系统生物学学院，英国生物学生物学，英格兰，2017年 - 2018年 - 2018年 - 2018年 - 2018年 - 2018年不熟悉 Biyoloji Ve Genetik, Turkey 2009 - 2013 Research Areas Biocomputing, Biological Modelling Academic Titles / Tasks Researcher, University of Cambridge, Cambridge Stem Cell Institute, 2024 - Continues Researcher, Rheinisch-Westfaelische Technische Hochschule Aachen, Uniklinik RWTH, Computational Biomedicine, 2022 - 2024 Courses Computational Biology,本科生，2024-2025
信息和通信技术工具和方法的博士学位论文，用于分布式和大规模培训的深度神经网络
深度神经网络（DNN）一直处于机器学习（ML）和深度学习（DL）（DL）的最新突破的最前沿。dnns越来越多地用于各种任务，从对卫星图像的地球观察和分析到医学诊断和智能聊天机器人。在这些进步方面的主要贡献是培训数据，计算资源和框架的丰富性，可以在范式中有效地培训越来越多，更复杂的DNN，该范式被称为分布式DL，尤其是分布式培训，这是该博士学位的重点。在分布式培训中，数据和计算分布在几个工人中，而不是单主培训，其中数据和计算都驻留在单个工人上。在这种设置中，分布式培训可以帮助克服单主训练的局限性，例如内存限制，计算瓶颈和数据可用性。但是，分布式培训带来了许多需要仔细解决的挑战，以便具有有效利用它的系统。这些挑战包括但不限于工人中计算和数据的有效分布，Straggler工人在集群中的统计（与其他工人相比，在计算步骤中大大落后于工人），尤其是在同步执行的工作，以及工人之间的交流和同步。这意味着系统应在计算和数据维度上提供可伸缩性。另一方面，从编程和可用性的角度来看，使用分布式培训范式通常需要了解分布式计算原理和具有分布式和数据密集型计算框架的经验以及对单霍斯特培训使用的代码进行重大更改。此外，随着训练A DNN涉及几个步骤和阶段（例如，数据准备，超参数调整，模型培训等。），希望可以重复使用彼此不同步骤的计算结果（例如，在高参数调谐试验中学习的权重，以便改善训练时间，以便在高参数调整试验中学习的权重）。最后，当开发更大，更复杂的DNN时，我们还需要了解每个设计选择的贡献。本博士学位论文的贡献解决了上述挑战，并共同优化了大规模的DNN培训，使其更易于访问，高效和计算可持续性，同时又可以在ML/DL工作流中延长冗余，并为进行消水研究提供了有用的工具。
分子和医学微生物学，文学学士学位
微生物学是涉及细菌，酵母和其他真菌，藻类，原生动物和病毒的生物学分支。这些微生物本质上是普遍存在的，并且在农业，生物技术，生态学，医学和兽医科学等领域中起着至关重要的作用。微生物学领域有助于基本探究区域，例如生物化学，细胞生物学，进化，遗传学，分子生物学，发病机理和生理学。对微生物的同时遗传和生化分析的轻松和力量导致了分子生物学和分子遗传学的新学科的出现，并产生了新的生物技术产业。
机器学习和网络安全的硕士学位，用于互联网连接系统的机器学习和网络安全硕士学位
用于互联网连接系统的机器学习和网络安全性的硕士学位，用于互联网连接系统的机器学习和网络安全性（硕士学位网站）旨在提供高级和专业的科学和技术培训，并在包括互联网系统的互联网系统中的互联网系统（包括互联网系统）的应用中，包括DII的互联网智能和网络安全性，特别是事物系统。因此，目的是涵盖当前接受这种培训的专业人员的短缺，该专业人员在行业和ICT技术研究中受到高度重视。