a。机器学习(ML)范式b。神经网络,体系结构,激活功能,优化技术c。表示学习,嵌入,功能工程d。概率模型,贝叶斯网络,隐藏的马尔可夫模型(HMMS)e。推理和计划f。自然语言处理,令牌化,言论部分(POS)标记,命名实体识别(NER),Word2Vec g。计算机视觉,图像分类,对象检测,图像分割h。基础模型及其角色
全国可持续图书馆数字化转型会议于2024年1月29日至30日在蒂鲁瓦鲁尔泰米尔纳德邦中央图书馆举行,由蒂鲁瓦鲁尔的泰米尔纳德邦中央图书馆举行,由加尔各答的Raja Rammohun Roy图书馆基金会赞助。并由DTE支持(赞助)。ER和IPR,DRDO,德里 - 110054。就职典礼由Padma Shree和Kalaimanai博士Sirkali Siva Chidambaram提供。在有关可持续性和数字化转型的演讲中,他包括了包括泰米尔语诗歌在内的各种文学作品。Padma Shrie和Kalaimanai博士Sirkali Siva Chidambaram博士与Cutn的Hon'ble副校长M. Krishnan教授一起发布了首届会议期间的第一本纪念品副本。此外,加尔各答的Jadavpur大学图书馆与信息科学系的Udayan Bhattacharya教授也接受了同样的接受。
可访问性、公平性、风险和道德:特定学生可能更熟悉生成式 AI 工具。根据 2023 年 5 月的皮尤研究中心的一项研究,家庭收入较高且受过正规教育的美国人更有可能了解 ChatGPT,而听说过 ChatGPT 的白人成年人使用聊天机器人进行娱乐、工作或教育的可能性始终低于亚裔、西班牙裔或黑人同龄人。有些人将这项技术视为弥补不平等的一种方式。目前,许多生成式 AI 工具都是免费的,但这些工具的更强大版本开始收取订阅费。有一些风险和实际预防措施需要牢记并与学生讨论:拥有这些工具的公司会收集信息,因此您和您的学生不应输入机密信息。查看您使用或建议作为课堂材料的任何工具的隐私政策。大型语言模型是根据来自互联网的信息进行训练的,因此它们的输出包含存在于这些数据中的误解、偏见、暴力、种族主义、性别歧视等。大型语言模型对知识产权的使用存在争议;有关侵犯知识产权的诉讼正在审理中。生成式人工智能会编造(产生)不存在但听起来合理的信息。生成式人工智能也会受到人类书写提示的偏见的影响。生成式人工智能工具不是搜索引擎;输出需要检查。并非所有生成式人工智能工具都符合《美国残疾人法案》定义的无障碍要求。人工智能公司因不公平的劳工行为而受到批评。
简单和复杂的兴趣,时间和工作,时间和距离)○代数(方程,不等式,对数,进度,进度)○几何(线,角度,三角形,三角形,四边形,圆圈,月经)○数据解释(求职图表,线图,桌子图)4。数据足够:
模块3:链接列表单独链接列表:内存中的表示形式,多个操作的算法:遍历,搜索,插入,从链接列表中删除,删除;链接的堆栈和队列表示,标题节点,双重链接列表:对其进行操作和算法分析;循环链接列表:所有操作的算法和复杂性分析。树:基本的树术语,不同类型的树:二进制树,螺纹二进制树,二进制搜索树,AVL树;通过复杂性分析,对每种树及其算法的树木操作。二进制树的应用。B树,B+树:定义,算法和分析。
课程核心 CBS1003 数据结构与算法 ETL 2 0 2 0 3 CBS1004 计算机体系结构与组织 ETL 2 0 2 0 3 CBS1005 软件工程方法 ETL 2 0 2 0 3 CBS1006 操作系统原理 ETL 2 0 2 0 3 CBS1007 数据库系统 ETL 2 0 2 0 3 CBS1008 运筹学 ETL 2 0 2 0 3 CBS1009 计算统计学 ETL 2 0 2 0 3 CBS2002 形式语言与自动机理论 TH 3 0 0 0 3 CBS2003 设计思维 ETL 2 0 2 0 3 CBS3001 计算机网络 ETL 2 0 2 0 3 CBS3002 信息安全 ETL 2 0 2 0 3 CBS3003 算法设计与分析 ETL 2 0 2 0 3 CBS3004 人工智能 ETL 2 0 2 0 3 CBS3011 软件应用程序可用性设计 ETL 2 0 2 0 3 CBS3012 IT 项目管理 ETL 2 0 2 0 3 EEE1001 基础电气和电子工程 ETL 2 0 2 0 3 MAT1004 离散数学 TH 3 0 0 0 3 MAT2004 线性代数 TH 3 1 0 0 4 MAT2005 数据科学和统计建模 ETL 2 0 2 0 3 MGT1064 财务和成本会计 TH 3 0 0 0 3 MGT1065 管理学基础 TH 2 0 0 0 2 MGT2002 市场研究与市场营销管理 TH 3 0 0 0 3 MGT2003 财务管理 TH 3 0 0 0 3
1。矩阵和决定因素2。“应用矩阵和决定因素(使用矩阵方法和Cramer的规则同时解决系统的求解系统)” 3。“高阶衍生物4。应用导数(切线和正常方程,增加和减少功能,使用衍生物找到最大值和最小值,边际成本和边际收入)” 5。LPP 6模型算术和一致性模型7。概率分布(数学期望,差异,二项式分布,泊松分布,正态分布)8。Alligation&Rigation,Boats&Streams,Pipes&Pisters&Scisterns,Races&Games,Races&Games,数字不平等9.时间序列10。推论统计(人口和样本,参数和统计,t检验一个样本,两个独立样本)11。金融数学12。积分(不确定和确定)13。应用积分(曲线下的区域,消费者和生产者盈余)
课程名称:医学技术学士(麻醉与手术室技术) 实施年份:新教学大纲将于 2022 年 7 月起实施。 持续时间:课程为三年,采用学期制(6 个学期,每年两个学期)。所有学期均采用基于选择的学分制。 入学资格:已通过 10+2 考试并以物理、化学和生物为主修科目的考生。 招生人数:30(三十) 教学语言:英语。 课程教育目标:
○确定头发的解剖结构,并解释如何在犯罪现场调查中使用头发的宏观和微观特征。○评估在犯罪现场发现的头发证据的重要性。○解释与头发有关的线粒体DNA和核DNA之间的差异。○使用头发样本解决表壳。○确定各种类型的纤维,并解释如何在犯罪现场调查中使用纤维的微观特性。○使用燃烧分析测试纤维来确定未知纤维的身份。○在犯罪现场发现的指纹分类。○确定在未知指纹中发现的细节图案,并将这些图案与可疑印刷的细节图案进行比较。○使用指纹分析和适当的举重技术解决犯罪。○构建了DNA对取证领域的意义的解释,并评估其在解决犯罪中的使用。○遵循通过凝胶电泳过程提取和加工DNA的程序。○读取DNA曲线并将其与可疑的DNA轮廓进行比较。○描述DNA在过去三十年中的发展是如何发展的,并了解这种演变如何与无罪项目的工作联系起来。○解释血清学证据在解决犯罪方面如何具有重要意义。○测试并确定血液样本并确定这些样品的血型。○设计一个实验,以测试重力和高度对血液掉落的影响。○使用数学公式计算血液染色撞击表面的角度。○将不同速度,高度,不同武器和不同表面的血液染色模式比较。○分析和解释在犯罪现场发现的血迹。○与弹道有关的枪支和墨盒的不同特征。
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,
