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![B.Sc.微生物学V和VI学期课程提纲，根据NEP 2020。
Srinagar（Garhwal）Uttarakhand
H.N.B.加尔瓦尔大学
根据国家教育政策的植物课程教学大纲-2020
DR。 Atul Saini
生物化学系
HNB Garhwal U
生物技术第五学期1。核心论文：细胞生物学＆...
UG数学课程提纲（在NEP-2020下）-2023-24（1）...
招股说明书2024-25
B.Sc.林业[八（8）个学期]基于选择的信用系统（CBC）
修订的日期表H.N.B. Garhw al Central University，Srinagar（Garhw al）M.A。第三学期（主/背部/特别背部）考试时间表（第2届会议
B.Sc. V学期：核心学科（化学）（NEP）
Manisha Nigam博士地址：生物化学系
'日期表H.N.B.加尔瓦尔大学（Garhwal University），斯利那加（Garhwal）（Garhwal）M.A。第三学期（主/背部/特别背部）考试时间表（会议2024-25）（时间：0](/simg/7/7f5f49c0e8e25e2a70f8a1601a28088a3a9a73e0.webp)
B.Sc.微生物学V和VI学期课程提纲，根据NEP 2020。 Srinagar（Garhwal）Uttarakhand H.N.B.加尔瓦尔大学 根据国家教育政策的植物课程教学大纲-2020 DR。 Atul Saini 生物化学系 HNB Garhwal U 生物技术第五学期1。核心论文：细胞生物学＆... UG数学课程提纲（在NEP-2020下）-2023-24（1）... 招股说明书2024-25 B.Sc.林业[八（8）个学期]基于选择的信用系统（CBC） 修订的日期表H.N.B. Garhw al Central University，Srinagar（Garhw al）M.A。第三学期（主/背部/特别背部）考试时间表（第2届会议 B.Sc. V学期：核心学科（化学）（NEP） Manisha Nigam博士地址：生物化学系 '日期表H.N.B.加尔瓦尔大学（Garhwal University），斯利那加（Garhwal）（Garhwal）M.A。第三学期（主/背部/特别背部）考试时间表（会议2024-25）（时间：0
横向进入（IIND年） - 在工程和技术的任何分支机构中，至少三年 /两年（横向入学）文凭考试（属于保留类别的候选人）至少45％（40％）。或通过B.Sc.学位是由UGC定义的公认大学，至少有45％的分数（如果属于保留类别的候选人，则为40％的分数），并以10+2的数学考试作为学科。[准备绩效列表的标准：Cuet（UG）-2025分数] Cuet（UG）-2025值得列表耗尽，候选人可以根据大学水平咨询的优点清单来填补空缺席位，该候选人根据合格考试的基础准备。
应用数学和非线性科学
基于评估指数构建的原则以及区域经济可持续发展的当前状况，确定了区域经济可持续发展水平的评估指数体系。距离空间重量矩阵用于定义评估指标的重量系数，然后将其重量系数取代为计算MORAN指数的公式，以衡量区域经济可持续发展水平的MORAN指数。在对区域经济可持续发展的空间自相关分析后，具有固定效果的空间面板模型由Hausman测试确定，并将模型应用于经验分析区域经济可持续发展。数据表明，行业增加的价值会显着影响5％水平的积极方向的区域经济的可持续发展。此外，所有指标的值都通过鲁棒性测试。最后，我们提出了相应的优化建议，以改善区域经济的可持续发展路径。
数学教学中的计算思维与蒸汽教育的整合：系统评价和荟萃分析
摘要 - 在2000年代初期，计算思维（CT）已成为一项基本技能，将数学教学与Steam教育相结合被视为提高CT能力的有效策略。在过去的几十年中，对这种教育策略的研究大大增加了。这项研究评估了基于蒸汽的数学教学对学生CT技能的影响，并研究了有助于其CT开发的主要因素。进行了荟萃分析综述，其中包括Scopus中列出的43项经验研究，并在2017年至2023年之间发表。这些研究包括来自7,807名学生的数据，并产生了80个效果大小估计来进行分析。通过使用CMA V.4软件应用Q Cochrane和Z测试，结果表明对学生的CT技能产生了重大的积极影响。此外，发现诸如干预持续时间，ICT利用和数学内容的类型等变量显着影响CT结果，而教育水平和学习设置等因素则没有。对数学教育的影响进行了深入探讨。
应用数学和非线性科学
随着社交互联网技术的持续发展，机器学习在不同行业中起着重要作用，当前的教育领域也正在体验从传统教学模式到数据驱动的智能教学模式的转变。在本文中，我们概述了机器学习和教育大数据分析在教育中应用的现状，讨论通用的机器学习算法和教育数据分析的关键技术，同时，分析了课程改革的问题和挑战，并阐明了机器学习和教育大量数据的潜力。此外，本文使用机器学习模型来分析学生的学习行为，还使用模型来进行个性化学习路径建议，智能的教学资源建议和其他方面。模型在实际教学活动中的应用效果通过实验研究部分证明了模型，并且通过数据分析验证了模型的有效性。最后，本文总结了研究结果，并强调了基于机器学习的大数据分析在促进教育个性化和提高教学质量方面的关键作用。本文的研究不仅为教育者提供了有关课程改革的新观点，而且还为教育决策者提供了有关数据驱动决策的参考，这有望促进更智能和个性化教育的方向发展教育的发展。
应用数学和非线性科学
一位在唐朝的女士的照片对于以其精致的绘画技巧和丰富的文化价值研究古老的服装艺术已经至关重要。但是，由于时间的流逝，绘画中的服装细节受到严重损害，这给研究带来了挑战。本研究使用计算机辅助的数字恢复技术来重现女士服装的原始外观，并带有粉丝的女士。这项研究通过高精度扫描和图像处理，结合了历史文档和物理材料，通过高精度扫描和图像处理来实现唐朝女士服装的数字重建。在研究过程中，我们首先使用40百万像素的高分辨率扫描了“女士”，以确保图像细节的清晰度。之后，采用了基于深度学习的图像修复算法来处理绘画的损坏部分，并恢复了95％的服装区域。通过对唐纳（Tang Dynasty）的服装颜色进行统计分析，我们构建了一个包含120种典型颜色的数据库，该数据库中有120种典型的颜色，并基于此，我们对服装进行了颜色匹配和渲染。实验结果表明，修复的衣服的颜色饱和度增加了30％，模式清晰度达到98％。与唐朝的现有服装相比，恢复服装的样式准确率达到了90％。此外，我们还使用了三维建模技术在三个维度上恢复服装，其结构为85％，类似于文献中记录的Tang Dynasty服装。
应用数学和非线性科学
随着人工智能技术，经济和人工智能的快速发展，已经实现了深入的整合。大数据，云技术和数据图形等信息技术的发展为金融领域的消费变化奠定了基础。商业金融资产分配的智能结构提供了基于人工智能算法的金融服务，该算法降低了传统金融投资服务的门槛，并且是全面和方便的。目前，中国商业资产分配的用户采用率和利用率相对较低。本文使用结构方程模型来分析商业金融资产分配结构中人工智能的影响因素。首先，描述了受访者的基本信息，然后检查了可靠性和共线性。潜在变量CA大于0.7，Cr值高于临界值0.5，并且高于0.8，VIF值小于临界值5。也就是说，潜在变量具有良好的一致性，所有通过可靠性测试，模型具有很高的可靠性，并且没有严重的截线问题，并且结构模型的路径估计不会受到不利影响；最后，测试了该模型，发现该模型具有很强的解释力，创新和隐私对使用意图的重大影响，而年龄，性别和风险偏好对使用意图没有重大影响。了解AI在分配由大数据驱动的商业金融资产中的影响因素可以更相关地促进AI技术的技术服务。