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World File Search System教学大纲
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。
以下页面提供了已通知的中心领域的教学大纲。
后端 VLSI 设计流程知识 - 库、平面规划、布局、布线、验证、测试。规格和原理图单元设计、Spice 模拟、电路元件、交流和直流分析、传输特性、瞬态响应、电流和电压噪声分析、设计规则、微米规则、设计的 Lambda 规则和设计规则检查、电路元件的制造方法、不同单元的布局设计、电路提取、电气规则检查、布局与原理图 (LVS)、布局后模拟和寄生提取、不同的设计问题（如天线效应、电迁移效应、体效应、电感和电容串扰和漏极穿通等）、设计格式、时序分析、反向注释和布局后模拟、DFT 指南、测试模式和内置自测试 (BIST)、ASIC 设计实施。
ECE课程教学大纲.pdf
TKM工程学院的新本科课程旨在为学生提供能够在各个领域解决现实世界中问题的能力工程师所需的技能和知识。该课程经过精心设计，可以使学生介绍工程学的理论和实践方面，并为他们提供行业中最新技术和工具的动手经验。课程中提供的课程是以学生为中心的方式量身定制的，以确保他们接受全面的教育，以灵活地根据自己的兴趣和职业目标自定义自己的学习经验。分配了170个学分，其中167个来自课程，从活动点进行了3年，在四年的时间内，每年由两个学期组成。课程中的所有课程旨在强调将知识应用于工程和技术挑战，促进创造力，创新和发展企业家功能的重要性。课程包括基于项目的课程，这些课程强调了动手学习和工程基础知识支持的现实应用程序。这些课程提供了实验室组件，这些课程使学生能够在应用他们所学的概念方面获得实践经验。此外，还有一些基础科学课程，其中包括实验室组件，没有实用组件的核心课程和实验室课程，以在最近的技术趋势领域提供广度明智的知识。这些课程确保学生接受全面的教育。他们还具有灵活性，可以根据自己的兴趣和职业目标自定义自己的学习经验。除了核心课程外，学生还可以从专业领域的各种选修课程中进行选择。课程中包含的行业实习将使学生有机会将其理论知识应用于实际情况并扩大其工业知识。学生可以选择与专业选修课和公开选修课程相对应的MOOC课程，这将使他们有机会进行实习。此外，学生可以参加活动点的课外活动将为他们提供良好的教育，并帮助他们发展重要技能，例如领导力，团队合作和沟通。这是一项很好的举措，旨在确保学生不仅在学术上表现出色，而且还发展重要的生活技能，从而帮助他们在未来的努力中帮助他们。
物理学理学硕士 - 课程结构和教学大纲
牛顿运动定律，牛顿力学的缺点。拉格朗日力学：约束、广义坐标、虚功原理、达朗贝尔原理、保守和非保守系统的拉格朗日运动方程、达朗贝尔原理的拉格朗日方程、拉格朗日公式的应用。汉密尔顿力学：广义动量和循环坐标、汉密尔顿原理和拉格朗日方程、汉密尔顿运动方程、汉密尔顿公式的应用、鲁斯公式。中心力：两体中心力问题、轨道微分方程、开普勒定律、维里定理、中心力场中的散射、卢瑟福散射。变分原理和最小作用原理。正则变换。泊松和拉格朗日括号、刘维尔定理、相空间动力学、稳定性分析。汉密尔顿-雅可比方程和向量子力学的过渡。耦合振子。刚体动力学。非惯性坐标系。对称性、不变性和诺特定理。狭义相对论和相对论力学基础。四矢量公式。电动力学协变公式基础。
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。
教学大纲 - 机械工程 / 学士学位 / 机械工程 / 机械工程 - 2024 学时：1 CM310 - 预科微积分 PD：60 教学大纲
巴拉那联邦大学 - CNPJ 75.095.679/0001-49 Cel。 Francisco H. dos Santos - 库里蒂巴 - 巴拉那州 - 巴西邮政编码 81531-980 - 电话：(41) 3361-3131 - 电子邮件：ccem@ufpr.br https://siga.ufpr.br/siga/visitante/autenticacao.jsp - 验证码：BprWjqV6k
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：
取证教学大纲24-25
○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。