CMS-A-CC-1-1-TH:数字逻辑核心课程1:理论:04学分:60小时集成电路:(5小时)双极逻辑系列:DTL,TTL Not Gate,TTL NAND NAND NAND GATE,TTL NAND NON GATE,TTL NON GATE,TTL NOR GATE,TTL NON GATE,OPEN COLLECTOR,FANOR,fan-in-fan-in,fan,Out; MOS Logic Families: NMOS, PMOS, CMOS, SSI, MSI, LSI and VLSI classification Number Systems : (5 hours) Weighted and Non-Weighted Codes, positional, Binary, Octal, Hexadecimal, Binary coded Decimal (BCD), Gray Codes, Alphanumeric codes, ASCII, EBCDIC, Conversion of bases, Parity bits, Single Error bit detection and校正代码:锤击代码,固定和浮点算术:加法,减法,乘法和除法。Boolean Algebra: (8 hours) Fundamentals of Boolean Expression: Definition of Switching Algebra, Basic properties of Switching Algebra, Huntington's Postulates, Basic logic gates (AND, OR, NOT), De- Morgan's Theorem, Universal Logic gates (NAND, NOR), Minterm, Maxterm, Minimization of Boolean Functions using K-Map up-to four variables, Two level and multilevel使用逻辑门实现,简化逻辑表达式。组合电路:(20小时)一半加法器,完整加法器(3位),半减法器,全部减法器(3位)以及使用基本逻辑大门(OR和,不是)和通用逻辑门(NAND&NOR)(NAND&NOR),Multibit Adder-ripple-ripp-ripp-cruction-nourter corral and and and and and bcd aDder,bcd adder a adder a adder a dractor bcd adder a adder a dracter,bcd adder a adder,1 and and and and and and and bcd adder a adder a adder a adder,1 1位,2位,3位和4位比较器使用基本逻辑门。数据选择器 - 多工器:扩展(级联),还原,功能实现,通用函数实现,多功能实现。
•收集数据的适当方法,包括:•自主设备•被动和主动数据收集•手动数据收集•使用数据。•自动驾驶设备包括但不限于自动驾驶汽车,家庭助理,例如siri,尤其是具有特定功能的机器人,例如仓库,防御,假肢等•被动和主动数据收集学习者应了解被动数据收集和活动数据收集之间的差异,并能够描述发生任何一种情况的情况。学习者还应了解与每种方法相关的优点和缺点。•手动数据收集学习者应了解手动数据收集的不同方法及其对任何给定情况的适当性。学习者还应了解与手动收集相关的优势和缺点。•用法数据学习者应了解使用数据的含义,如何收集以及在什么情况下。学习者还应了解与此方法相关的优势和缺点。
参与者详细介绍了基于能力的生物学研讨会的教学实践,在Sri Rajnish Kamal(校长,KV Godda)的指导下,涉及20名参与者,Salomi Toppo(校长PM Shri K V Hinoo。)sl没有教师名称KV角色的名称1 MRS。 Namrata Prasad Hinoo第一班次参与者2 MRS。 Alka Asgar Dipatoli参与者3 Ramesh Kumar Singh CTP,Chandrapura参与者4 Shri Ajay Kumar Sharma Tatanagar参与者5夫人Archana Kumari Jamtara参与者6夫人。 Rano Marandi Chakradharpur参与者7夫人。 Sushma Deepika Kujur Hazaribagh参与者8 Rajeev Ranjan Singh Hinoo Shift-II资源人9 MD Eftekhar Alam Godda资源人10先生Brij Bibii bihari Simdega参与者11 MR。 Nirdosh Tigga Khunti参与者12 Ajay Kumar Jha No.1 Hec Ranchi参与者13 Ankita Sharma夫人Bokaro 3号Bokaro参与者14 MR。 Santosh Kumar Bokaro热参与者15 MR。 Rajiv Kumar Jha第1号Bokaro参与者16女士Nandita Horo Patratu参与者17 Madhuri Kumari kumari ccl Ranchi参与者参与者18 Jyoti Bela Minz Namz Namkum Ranchi参与者19夫人。 Khushbu Kumari 1号Dhanbad参与者20 MRS。 Sheela Tigga Gumla参与者的参与者XII
● CFA - Certificate in ESG Investing ● Harvard Business Review - Social-Impact Efforts That Create Real Value ● McKinsey Quarterly - Five ways that ESG creates value ● CNBC - Your complete guide to socially responsible investing ● CFA Institute - The Benefits of Socially Responsible Investing: An Active Manager's Perspective ● NASDAQ - Strong ESG practices can benefit companies and investors: here's how ● Harvard Business Review - Calculating the Value of Impact Investing ● MS - Analyzing Risk and Returns of Sustainable Funds ● CFA Institute - ESG Issues in Investing: A guide for investment professionals ● CFA & PRI - Guidance and Case Studies for ESG Integration: Equities and Fixed Income ● CFA - Future of Sustainability in Investment Management: From Ideas to Reality ● SASB - ESG Integration Insights: 2020 Edition ● SASB - Materiality Map
推荐的医学微生物学原理 - Placa M.,Esculapio Publishing Company。Murray P. R.,Rosenthal K. S.,Pfaller M.-医学微生物学-Emsi Lakshman Samaraneyake-牙科的基本微生物学-Churchill Livingstone,Elsevier。Lamont R.J.,Burne R.A.,Lantz M.S.,Leblanc D.J. - 口腔诊所的微生物学和免疫学 - Emsi Elliott T.,Worthington T.,Osman H.,Gill M.-医学微生物学和感染 - 我启动了课程的目的,目的是为学生提供有关哪些微生物的基本概念及其作为病原体的人的角色。 生理学和微生物致病性,宾客寄生虫关系以及微生物与抗菌剂之间的相互作用的基本要素,以及预防性和诊断感染性疾病的基本原理以及对齿状学兴趣的特定方面的诊断。Lamont R.J.,Burne R.A.,Lantz M.S.,Leblanc D.J.- 口腔诊所的微生物学和免疫学 - Emsi Elliott T.,Worthington T.,Osman H.,Gill M.-医学微生物学和感染 - 我启动了课程的目的,目的是为学生提供有关哪些微生物的基本概念及其作为病原体的人的角色。生理学和微生物致病性,宾客寄生虫关系以及微生物与抗菌剂之间的相互作用的基本要素,以及预防性和诊断感染性疾病的基本原理以及对齿状学兴趣的特定方面的诊断。
近年来,人工智能 (AI) 在艺术和设计领域的应用越来越受欢迎。许多 AI 程序应用程序都是公开的,既有商业的也有开源的,它们提供了将设计或背景的文本描述转换为原始内容图像的机会。尽管自 2015 年以来,许多研究项目都在研究 AI 在建筑中的应用,但似乎缺乏将其作为概念生成工具在建筑教育中使用的经验证据。2022 年秋季举办了一门实验性建筑设计课程,其中 34 名学生在概念设计阶段使用 AI 程序从叙述中生成原始内容图像,以帮助学生为他们的建筑生成概念。将实验学生组的设计与另一组 50 名学生的对照组进行比较,后者在同一学期的类似项目中使用更传统的概念设计方法。本文旨在通过测量 AI 工具在提高形式发现创造力方面的有效性,强调在建筑设计教育的概念生成阶段使用 AI 工具的机遇和挑战。通过利用建筑学习理论和教学法方面的最新文献,我们将对这种实验方法进行批判性分析,以进一步了解人工智能在建筑教育中的作用。