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交通运输脱碳 引入电动汽车需要采用集成的全系统方法来应对电力供应系统和充电基础设施方面的挑战。我们与净零创新研究所的同事以及国家电网、BAE 系统公司和劳斯莱斯等合作伙伴携手，汇集专业知识，变革交通运输脱碳领域的现有实践和研究。我们可以帮助您应对电网、电动汽车充电基础设施、电动和混合动力飞机以及铁路网络电气化等挑战，例如驾驶行为的改变以及满足城乡社区不同的交通需求。
法国国家科学研究院的起源
生命是如何产生的？数千年来，人类一直在寻求这个问题的超自然答案。但在 20 世纪初，人们开始用科学术语来解决这个问题。路易斯·巴斯德驳斥了生命可以在任何特定时间自发产生的观点，查尔斯·达尔文提出了一个绝妙的理论来解释物种是如何通过自然选择逐渐进化的。有机物不再是生命的专属产物，而是可以通过非生物方式合成。生命的出现似乎只不过是我们宇宙物质历史中一个非常特殊的转变，它导致了或多或少复杂的分子系统出现新的特性。在 21 世纪初，生命起源研究是一个快速发展的领域，本质上是跨学科的，其优势在于结合了各种方法。第一种是“自下而上”的方法，主要由天体物理学、化学和地质学主导。通过研究物质的规律、原子和分子的合成及其相互作用以及化石记录中过去生命的痕迹，科学家试图确定生命开始所需的条件，无论是在地球还是其他地方。另一方面，生物学遵循“自上而下”的方法，从我们所知的“生命”回溯到生物体最后共同祖先中存在的最小分子和特性集。挑战在于在实验室中从这些最初的构建块重建生命。这些方法的融合有助于将前生命化学与第一个生命系统联系起来，从而最终解开我们起源的奥秘。
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该计划源于奥巴马总统的2013财年预算提案，该提案旨在建立国家制造业创新网络（NNMI），通过投资具有广泛应用的工业相关制造技术来加速创新，并通过弥合实验室和市场之间的差距来支持制造技术商业化。该提案寻求为商务部下属的国家标准与技术研究所（NIST）提供10亿美元的强制性资金，以建立多达15个NNMI研究所。国会在第112届国会上没有就该提案采取行动。奥巴马总统在其2014财年预算申请中再次呼吁建立NNMI，并寻求在2015财年投入24亿美元，以在十年内建立一个由45个研究所组成的网络。国会没有提供所要求的资金。在缺乏明确授权和专项拨款的情况下，奥巴马政府依靠现有机构授权以及国防部和能源部的拨款，开始建立NNMI研究所。
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退款政策：未能亲自向研究所报告的候选人将不会退款。如果任何候选人都想在向研究所进行物理报告后取消其分配的席位，则他/她可以通过部门的各个部门的负责人发送请求取消的请求。在这种情况下，候选人应提供银行帐户详细信息（帐户持有人的姓名，帐号，银行分支机构的名称，IFSC代码）以及证明（已取消支票的副本或银行邮寄的首页的副本）。帐户必须以候选人的名义。此类候选人有资格获得Rs的退款。仅3,000/ - （仅三千）。退款金额仅在收到Josaa/csab的金额后才将其转移到候选人的银行帐户。从Josaa/csab获得金额的暂定时间表是2025年2月/3月。
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1.1 课程大纲 2.0 年的硕士课程包括三个学期的课程活动和两个学期的学位项目工作，共计 36 个学分。课程将包括讲座、课堂练习、实验室练习、学习访问和项目工作。36 个学分的课程确保寻求在医疗保健领域工作的学生们获得对生物医学工程师来说重要的基础技术、技术开发和商业化技能。M.Engg 学位课程的学生通过高级生物医学工程课程培养深厚的技术技能，并接触与产品开发、知识产权和商业化相关的问题。通过论文工作，学生可以参与临床社区，以确定和开发医疗问题的新型工程解决方案。 1.2 职业前景 生物医学工程师将工程原理和材料技术应用于医疗保健。这可以包括研究、设计和开发医疗产品，例如关节置换或机器人手术器械，为康复环境中有特殊需求的客户设计或修改设备，或管理医院和社区中临床设备的使用。生物医学工程师的范围正在迅速扩大。这些工作机会最常见于细胞、组织、遗传、临床和康复工程等领域。此外，生物仪器、
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课程描述 理学硕士 - 数据科学 CISC7201 数据科学编程简介 本课程涵盖自然语言处理 (NLP) 中的基础和高级主题，涉及将计算模型应用于文本数据。在本课程中，将研究自然语言处理中的核心任务，包括最小编辑距离、语言建模、Nävie Bayes、最大熵、文本分类、序列标记、POS 标记、语法分析和计算词汇语义。将探索现代 NLP 应用，例如信息检索和统计机器翻译。学生将学习如何制定和调查相关主题的研究问题。先决条件：无 CISC7204 数据科学与数据可视化 本课程旨在使学生了解数据可视化在数据科学和大数据分析中的重要性，并培养使用数据可视化工具呈现定量数据的知识和技能。本课程强调数据科学的实践方面，重点是使用 R 或 Python 编程语言来处理数据、生成可视化效果并解释这些可视化效果。学生将学习数据清理、数据重塑、基本制表、聚合和可视化表示的实践，以增加对复杂数据和模型的理解。先决条件：无 CISC7203 数据库和数据挖掘技术本课程旨在让学生学习数据库和数据挖掘概念和技术，用于不同领域的大数据分析和开发。本课程专注于解决大数据问题的数据库和数据挖掘的实际问题。内容包括数据库和数据仓库中的数据建模、SQL、数据库的 Python 编程、数据挖掘应用的 Python 编程和 R 编程。学生将学习数据库建模、查询和编程的技能，以及数据挖掘的编程技术。先决条件：无 CISC7202 机器学习工具 本课程介绍机器学习 (ML) 基础知识、方法和算法，并使用现代软件工具（例如 Scikit-learn 和 PyTorch）进行大量实践。在第一次关于机器学习的入门讲座之后，该课程涵盖了 ML 的四个关键主题：1）回归技术，包括线性回归、岭和套索回归、最近邻和核回归；2）分类技术，包括逻辑回归决策树、提升和装袋、SVM 和朴素贝叶斯；3）聚类技术，包括 k 均值、层次聚类、DBScan 和混合模型；4）深度学习技术，包括神经网络基础、卷积神经网络和生成神经网络。 先决条件：数据科学编程专业化 A 简介：人工智能应用 CISC7013 人工智能原理 传统人工智能原理概述：问题解决和逻辑代理。 现代人工智能原理概述：机器学习、决策树、神经网络、支持向量机和深度学习简介。 先决条件：无
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b。全职政府/半政府奖学金获奖者/ QIP/ FIP（UGC）/ csir/ ugc/ doe/ dst/ dbt/ dbt/ dbt/ nbhm/ inspire等。 div>c。任命全职项目Fellows/ JRF/ SRF在NITW进行研发项目。d。来自行业/研发组织的全职赞助学生。e。印度文化关系理事会（ICCR）奖学金获奖者（外国学生）。f。全职外部（CSIR/ JRF/ SRF研究员）在具有必要设施的国家研究实验室/研发组织中工作。g。全职自我资助（预订规则不适用。硕士学位是强制性的，而门/ ugc/ csir/ inspire/ net/ cat不是强制性的）。
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