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生物信息学系-----------------------------------------------
化学/生物信息学/计算生物学/生物技术/生物化学/生命科学/从重建机构和大学的硕士学位至少为60％；对于SC/ST类别，候选人必须获得最低55％的总分。年龄限制：根据DST-SERB规范，申请日期为35岁。期望：（i）将优先考虑拥有CSIR/UGC JRF NET/GATE的候选人以及与项目主题相关的至少2年的经验，包括（纳米材料的生物信息学和纳米材料的开发）在工业和学术机构中，或科学和科学技术组织或科学技术组织和科学活动和科学活动和服务。（ii）鼓励选定的候选人根据
- 生命科学系
生命科学系相信在生物技术的国际标准中，在生物成像，细胞生物学和诊断方面奠定了强大的基础。同等重点是培训和研究，这些培训和研究是希夫·纳达尔大学本科课程的知识分子。第四年的研究项目和“本科研究的机会”（我们）；在他们的课程期间，主要的亮点是使我们的本科课程与众不同。学生有能力在哈佛医学院，耶鲁大学，马里兰州大学，苏塞克斯大学，范德比尔特大学，ICGEB，NIH，CIMAP和AIIMS的世界一流教师的帮助下面对和应对生物技术的挑战。学生在包括癌症生物学，血管生物学，疟疾，生物信息学，医学病毒学，工业生物技术，药物设计和药物开发在内的跨学科培训。工业合作有助于填补传统博士学位之间的差距。以及支持行业的专业人员，从而在学术界，行业和医院获得更多的工作机会。最先进的实验室具有世界一流的乐器，例如FACS ARIA，荧光显微镜，RT和正常PCR，动物和细菌细胞培养实验室，配备了生物安全罩和高端孵化器，振动器，摇动者，循环水循环水浴，液态氮气浴室，-70和-20 Freezers forzers forzers forzers。
生物技术系
1。H. J. Rehm和G. Reed，《生物技术》 - 多卷综合论文，第2卷，第3卷，Wiley-VCH，1993年。2。P. B. Kaufman，L。J. Cseke，S。Warler，J。A. Duke和H. L. Brielmann，《植物的天然产品》，CRC Press LLC，1999年。3。M. Moo-Young，《综合生物技术》，第1卷。2，Pergamon出版社，2004年。4。F. DiCosmo和M. Missawa，《植物细胞培养次生代谢：迈向工业应用》。CRC LLC，1996。5。AIBA，A。E。Humphrey和N. F.Millis。，生化工程，学术出版社，伦敦，1965年6。Pauline M. Doran。，《生物处理工程原则》，学术出版社，1995年7。 Harvey W. Blanch和Douglas S. Clark。，生化工程，Marcel Dekker Inc.，1997年。 8。 scragg.a.h。，生物技术中的生物反应器 - 一种实用方法：1991 9. Atkinson，B。 ＆mavituna。 F.，《生化工程与生物技术手册》，麦格劳·希尔（McGraw Hill），第二版。 ，1993。Pauline M.Doran。，《生物处理工程原则》，学术出版社，1995年7。Harvey W. Blanch和Douglas S.Clark。，生化工程，Marcel Dekker Inc.，1997年。8。scragg.a.h。，生物技术中的生物反应器 - 一种实用方法：1991 9.Atkinson，B。＆mavituna。F.，《生化工程与生物技术手册》，麦格劳·希尔（McGraw Hill），第二版。，1993。
生物科学系
技术1130-1430 1130-1430房间＃CH -LAB -5 Cl -14课程ID课程标题指导员BSI BSI 1A CSC101-信息和通信技术的应用3（2 1）Syed Saud Saud Naqvi BSI BSI BSI BSI 1A CSC101博士Raza Amin BSI 1A CHM102-化学实验室简介Muhammad Zahir BSI 1A BSI 1A BIO111- BIOINFORMATICS COLLOQUIM 1（1，0）ABDUL RAUF SIDDIQUI BSI BSI 1A MTH103博士Ain BSI 1A HUM110-伊斯兰研究 / HUM116-道德在线类别2（2 0）生物科学杂交部< / div>
通过自动化
近年来，由于能够从数据中提取模式并产生有价值的决策知识，因此对深度学习技术的使用已获得流行。深层神经网络的几种应用正在能量领域增长。建立越来越可持续的建筑物或工厂的挑战使使用机器学习技术来预测他们所需的能源需求并重新分配能源以避免浪费。在与可持续性有关的所有情况下，能源效率至关重要，并且使用深度学习技术可以准确预测能源需求，从而使能源系统能够根据需要将能源重新分配给客户。但是，在此类应用程序中要处理的数据量增加提出了重大挑战。深度神经网络变得越来越复杂，需要许多隐藏层来处理数据。此外，文献中的现有模型需要对超参数进行临时调整，以最大程度地提高准确性。为了解决这个问题，已经开发了几种技术来生成自动深度神经网络，以改善多元时间序列问题的性能，例如在能源需求预测的情况下。所有这些技术均表示为自动化机器学习（AUTOML）[1]，可以分为两种类型：神经体系结构搜索（NAS）和超参数优化（HPO）。神经体系结构搜索方法基于优化算法，以选择适合数据集的最佳神经网络体系结构，并避免过度适应以达到最佳模型精度。另一方面，超参数优化选择了最大化这种网络性能的神经网络体系结构的最佳超参数。可以将预测客户的能源需求（例如建筑物或工厂）的问题建模为多元时间序列，因为几个变量可能会影响所需能源的需求。在[2]中，已经证明了变量如何在多变量时间序列预测中相互影响，并且使用元神经算法可以帮助选择每个变量的最佳预测指标，从而提高预测的准确性。在这项研究工作中，我们采用了自动化机器学习算法，称为GP-NAS（通用神经架构搜索），发表在[3]中，设计了一种神经网络体系结构，可最大程度地提高医院设施中能源消费的性能[4]。我们的目标是展示如何在多元时间序列预测问题中使用我们的算法，从而为设计在该领域使用的深神经网络体系结构提供了宝贵的贡献。
