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MSC第一部分动物学学生的研究旅行到卡纳塔克邦（18- ...
为MSC动物学学期II学生进行了一次学习游览，ZOO-511：野外工作II（一项学分），从2025年1月18日至24日至卡纳塔克邦，2025年1月24日至24日，由Preeti Pereira，Preeti Pereira，Gandhita Kundaikar女士和一名MTS Diptesh先生的Preeti Pereira陪同。1月19日，该组织参观了Sri Chamarajendra动物园（迈索尔动物园），并看到动物园维护的各种动物。后来访问了迈索尔宫，该小组观察到了复杂的建筑，雕刻的门，金色豪达和众多绘画。和Brindavan Gardens是卡纳塔克邦著名的旅游景点之一，尤其是大坝和音乐喷泉。1月20日，学生参观了迈索尔大学，植物学系和动物学系。向学生简要介绍了该部门正在进行的研究，并被允许观察中央动物设施。学生后来参观了大学的动物博物馆。该小组也有机会参观果蝇中央设施，并观察到实验室中果蝇的不同菌株（野生和突变体）及其维持的条件。学生由迈索尔大学系主任M. S. Krishna教授致辞。下午，学生参观了CSIR-中央食品技术研究所。Paragi Ramesh Kumar博士，高级首席科学家技术转移和业务发展欢迎该小组，并向CFTRI部门简要介绍。他还欢迎与学生合作进行未来的研究。CFTRI FPIC部高级科学家S. Ezil Vendan博士向他的食品保护和安全部门进行了简要介绍，他们创新了他们的技术和方法，以保护储存的食物和谷物免受害虫和真菌的影响。他还解释了熏蒸过程和浓度
第一部分：5E 能量守恒定律
预计时间：15 分钟 活动描述：学生将获得一些材料，看看他们认为哪种材料可以防止鸡蛋破裂。他们将分组进行这项活动。他们将组成小组，每人拿一张数字卡，并按数字一起进入小组。然后他们面前会有一些材料，他们将使用这些材料来防止鸡蛋破裂。每个学生都会有一个放在塑料袋中的鸡蛋，老师必须向他们重申，他们不能把鸡蛋从袋子里拿出来。他们只有 10 分钟的时间来组装鸡蛋架。
证据综合报告第一部分：碳信用额
2. 传达活动气候相关绩效的工具：这些工具用于确定活动（例如特定商品的生产或加工）的排放概况。排放概况可以直接通过活动的排放强度确定，也可以通过传达有助于确定活动排放概况的属性间接确定。这可能包括商品是否使用零碳技术生产，或者来自不会导致森林砍伐和/或转化的活动或地区。根据颁发证书的活动类型，这些工具可分为以下非详尽类别：能源证书（例如可再生能源证书、可再生气体证书、可持续航空燃料证书和绿色氢证书）和商品证书（认证和传达有关不同商品生产过程的可持续性信息的工具，例如绿色钢铁）。呼吁提供有关 EAC 在企业气候目标中有效性的证据
第一部分 — 数字数据通信系统 - SRVSOP
注 1.— 所有对“无线电规则”的引用均指国际电信联盟 (ITU) 发布的《无线电规则》。 《无线电规则》会根据通常每两至三年举行一次的世界无线电通信大会《最后文件》中所体现的决定不时进行修订。有关国际电联与航空无线电系统频率使用相关的流程的更多信息，请参阅《民航无线电频谱要求手册》，其中包括经批准的国际民航组织政策声明（Doc 9718）。
![征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术](/simg/9/997626a7f59d17e25a28a70110fbadb440a4a51a.png)
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
第一部分 意向表达请求 一 (1) 块土地...
2.2. 资格要求或声明、投标书和提交给 BAC 的所有其他文件必须使用英文。如果资格要求或声明、投标书和提交给 BAC 的所有其他文件使用英语以外的其他语言，则必须附上英文翻译件。这些文件应由相关外国政府机构、有权翻译文件的外国政府机构或外国投标人所在国家的注册翻译人员翻译；并应由菲律宾适当的外交服务机构/办事处或菲律宾境内对外国投标人事务具有管辖权的同等机构进行认证。在解释投标书时，应以英文翻译件为准。
无弹性对流实体。第一部分 - AMS期刊
摘要：基于无弹性近似的公式会产生对流上升气流，向下和对流的其他方面的时间依赖性模拟，例如层状层，例如在合理的灵活的几何假设下。称为无弹性对流实体（ACE），这种实现可以帮助理解对流过程，并有可能在稳态模型和云分辨率模拟之间的复杂性下为参数化提供时间依赖性的构件。在此处解决了单一案例的表述和行为，其中第二部分中有多ACE案例。即使对于分散的情况，也可以与传统的对流羽流进行比较，而ACE行为也大不相同，因为动态夹带，有害和非静水扰动压力始终如一地包括在内。夹带随实体的演变而变化，但是类似于观察结果中引起的深入影响的行为自然而然地出现。与相应的传统稳态模型相比，始终包括非局部压力效应的质量量的宏伟轨迹要小。ACE解决方案即使在固定的环境中也不一定接近稳态，而是可以表现出升高的热链，甚至可以表现出偶发的深对流。包含非局部动力学，可以通过具有重大对流抑制（CIN）的层次发展上升到达隧道。对于使用果阿zon响起的夜间大陆对流案例，这可以大大降低表面插入的效果。观察到的对流冷顶被视为溶液的固有特性，无论是在短暂的，上升的阶段还是在成熟深对流中的持续特征。
在修改后的DERECHO上。第一部分... -AMS期刊
摘要：已修改了DERECHO的定义以需要飓风（33+ m s -1）阵风，这是早期DERECHO研究中破坏性风事件的主食。新提出的定义指出，这种DERECHO是一种广泛的严重暴风雨，其特征是含有飓风阵风的破坏性下降爆发，与热带，冷式驱动的中镜对流系统有关。derecho识别是通过使用算法来执行的，在首次客观地识别DEDECHOS的研究中渲染了这项研究。通过敏感性测试和定性分析，我们提出，术语被用于雷击的风段，其路径长度至少为400 km，不超过1 h或200 km（分别为时间或空间）（时间或空间）（时间或空间）差距，允许在风报告之间进行五个33个以上的报告，并散发出33次以上的33次以上的报告。为了考虑到风速的高估，需要测量至少三个33+ M S -1雷暴风阵风报告，需要测量80 km。