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教学大纲
定位。4。基于细胞/细胞器的靶向：线粒体，核靶向，淋巴管/M细胞，肝实质细胞/巨噬细胞，肝细胞和骨髓细胞。5。靶向的物理化学方法：刺激反应：磁性，热和pH辅助药物输送系统，化学药物输送（前药），脂质 - 药物/聚合物药物缀合物。6。基于载体的靶向药物输送方法：功能化的脂质体，聚合物和脂质纳米颗粒，液晶纳米颗粒，聚合物胶束，功能化碳纳米管和无机纳米颗粒。7。基因输送：基因递送的障碍，基于病毒和非病毒载体的新方法，用于特定基因的基因递送，其优势和局限性，siRNA递送。8。纳米载体的高级表征技术：纳米级表征技术，纳米颗粒的生物物理表征和体内成像技术荧光伽玛闪烁图，X射线。9。杂物主题：乳液，转移体，齿状体，双胞胎体，病毒体等的新兴作用等。用于药物/大分子递送。10。纳米毒理学和调节问题：纳米载体的毒性和调节障碍，肺中的纳米毒性。
ceng232逻辑设计 - 教学大纲（春季2024）
因残疾而遇到困难并希望获得学术调整和/或辅助艾滋病的学生必须与ODTU残疾人支持办公室和/或课程讲师以及学术部门的残疾学生顾问（对于列表：http://engelsiz.metu.metu.edu.edu.tr/en/Advisor-Students-Disents-Disabitials）。有关详细信息，请访问残疾人支持办公室的网站：https：//engelsiz.metu.edu.dr/en/
使用 AI 进行 ML 教学的资源
● 这是开放大学教育技术名誉教授 Mike Sharples 在 2023 年 UCL 教育大会上的主题演讲，该演讲探讨了人工智能作为教育的一部分在教育领域蓬勃发展的机会。他利用自己在以人为本的设计以及对新技术和学习环境的评估方面的专业知识，重点关注人工智能的发展等主题。在这次演讲中，他特别提到了人工智能工具对跨语言和手语的重要性。
算法机器人技术简介秋季2024年教学大纲
概述：构成机器人规划，州估计和控制的基础的算法简介。主题包括优化，运动计划，不确定性表示，卡尔曼和粒子过滤器以及点云处理。作业专注于编程机器人在模拟中执行任务。
B.A. III 社会学教学大纲 2024-25.pdf
A) 课程目标： 1.本课程是对社会学研究方法的一般介绍。它将为学生提供研究的复杂性和哲学基础的基本知识。B) 课程学习成果： 1. 向学生介绍开展研究的概念，包括制定研究设计、方法和数据分析。还向学生提供一些基本统计学知识，使他们熟悉数据的量化。2. 本课程的重点是实证推理、对社会现实的理解和分析，这是定量研究概念不可或缺的一部分。学生学习在数据收集和后续分析方面区分研究的定性和定量方面。3.通过相互竞争的理论观点和方法，学生能够理解社会现实是多方面的、异质的和动态的。4.通过传授理论和研究实践的知识，学生能够对课程有批判性的理解。它还为他们提供了在任何社会研究组织就业所需的技能。C) 课程内容：
生物CPA最终教学大纲
●总结细胞理论。●模型细胞结构并描述细胞器的功能。●比较原核生物和真核细胞中的/对比结构和功能。●定义代谢，呼吸，扩散，渗透和主动转运的过程。●定义选择性渗透性；解释细胞膜在维持稳态和收获能量中的作用。●比较光合作用和细胞呼吸过程中能量的基本变化。●确定DNA的结构和功能。●解释细胞周期的主要事件。●解释/模型有丝分裂。●说明/解释有丝分裂和分化在生产和维持复杂生物中的作用。●讨论有丝分裂未经检查时会发生什么。
![教学大纲：灾害管理 [GS 论文 - 3]](/simg/7/7fd23727f403a46896945d5a8e16249ce01e64c6.png)
教学大纲：灾害管理 [GS 论文 - 3]
在该研究中，2024 年年度地下水质量报告的信息显示，81% 的分析样本符合灌溉安全标准。尽管如此，人们仍然担心不同地区硝酸盐、氟化物和砷可能会蒸发。例如，拉贾斯坦邦和卡纳塔克邦由于农田过度使用化肥而显示出高水平的硝酸盐污染。人口也会影响季风降雨，而季风降雨对于补充地下水至关重要；然而，局部污染问题需要集中精力解决长期土壤退化问题。
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。