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World File Search System自然科学
气候变化研究 - 自然科学轨迹，BS
独立研究或实习（CCST 3840独立研究的任何组合：CCST 4840独立研究：CCST 4880指导研究或CCST 3939实习）在专业的专业信贷中获得了学分，并由本科协调员批准。每个独立研究部分的学生不得获得超过三个学分。在同一讲师或同学中，独立研究的数小时不超过三个学分。
印度自然科学杂志（Ijons）
主编，编辑委员会和出版商对本期刊上发表的文章和广告中出现的不准确，误导性数据，意见和声明不承担任何责任。这是贡献者和广告商的唯一责任。未经主编的书面许可，本期刊的任何部分都无法复制，后者还拥有“印度自然科学杂志（ijons）”的版权©。
自然科学和数学中的实际...
摘要在这项研究中，确定了卡哈拉曼马拉省省的地下水水平以及土地使用之间的关系分析。参数（例如线性，地貌，地质学，土壤深度，坡度，降雨，河流）的参数已被分析。将这些分析的结果组合在一起，并确定最高的地下水位为高，高，中，低，低和最低。已经分析了这些地区的土地利用情况，定居点，农业区，基金会，森林地区等。在信息时代，人口增长，城市化和技术进步等因素，人们寻求更安全和更舒适的生活空间，提高了正确土地使用的重要性。考虑到卡哈拉曼马拉省省的地震风险很高，地下水位和土地利用分析正确，并根据其目的使用它在减少生活和经济损失的损失方面很重要。本研究的发现提供了重要的信息，该信息是根据自然灾害的计划，适当地使用卡拉曼曼马拉省省的土地。
psns-pacs自然科学
PSNS 3113寿命开发3个学时先决条件：顾问的初中或许可。对从出生到死亡的人类发展的调查，从生物学，心理学，社会学和医学等多个学科中汲取灵感。重点是关于人类发展的经验衍生的信息，这可能是对以服务能力直接与他人合作的人的实际使用。在（F，SP，SU）
PROGRAME规范 - 自然科学三道|
•在所选领域进行了一个实质性的独立研究项目，并为学术或工业研究的职业做好了充分的准备。教学方法每门课程都采用各种教学方法，包括讲座，研讨会，小组教学课程（监督），计算机工作，实践课程，示例课程，在线资源和实地考察；并非所有课程都可以使用。评估各个课程采用了一系列评估技术，包括看不见的书面考试，评估的课程工作，实验写作，文学和实验报告，明显的论文，口试，口试以及项目报告和演示文稿。为每个课程分别任命考官。在三级课程的第一年和第二年（IA和IB部分），每个课程的分数都会进行调节，以确保在每个主题中实现公平且可比较的分数。在IA和IB中，学生都在每个学科中排名，并根据他们在主题结果中的表现而获得班级。 在课程的第三年，第二部分和第三部分）中，考官根据相关课程组织者和教职员工批准的标记标准授予标记和课程。 的目标，成果和评估课程的每个主要课程都确定了其目标，学习成果，教学方法，评估和任何先决条件课程。 这些包含在附录A。 支持学生及其学习在IA和IB中，学生都在每个学科中排名，并根据他们在主题结果中的表现而获得班级。在课程的第三年，第二部分和第三部分）中，考官根据相关课程组织者和教职员工批准的标记标准授予标记和课程。的目标，成果和评估课程的每个主要课程都确定了其目标，学习成果，教学方法，评估和任何先决条件课程。这些包含在附录A。支持学生及其学习
（第三届学术研究前沿国际会议 ICFAR 2024，2024 年 6 月 15-16 日）ATIF/参考：Karimi, MU、Abubakar, SM、Mustafa, SJ 和 Ahmad, B.（2024 年）。人工智能和机器学习算法简介：综述。国际先进自然科学与工程研究杂志，8(5)，30-34。摘要——本文广泛概述了人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 算法及其跨学科性质以彻底改变任何领域，讨论了它们的发展、基础、应用和挑战。人工智能和机器学习技术已经彻底改变了各个行业，推动了各个领域的创新和效率。本文探讨了人工智能和机器学习的多学科性质，强调了它们在分析大数据集、做出预测和自动化决策过程方面的重要性。它追溯了人工智能的历史里程碑，从艾伦图灵的开创性工作到深度学习和神经网络的兴起。本文介绍了机器学习算法的基础知识，包括监督学习、无监督学习和强化学习，以及它们在医疗保健、金融、工程、交通和电子商务中的实际应用。此外，本文还讨论了人工智能和机器学习技术面临的关键挑战，例如不确定性、算法选择复杂性和过度拟合，强调了持续研究和跨学科合作在应对这些挑战方面的重要性。本文的最终目标是加强人工智能和机器学习技术在塑造智能人工智能和机器学习驱动系统和智能社会的未来方面的范式改变潜力。
（第三届学术研究前沿国际会议 ICFAR 2024，2024 年 6 月 15-16 日）ATIF/参考：Karimi, MU、Abubakar, SM、Mustafa, SJ 和 Ahmad, B.（2024 年）。人工智能和机器学习算法简介：综述。国际先进自然科学与工程研究杂志，8(5)，30-34。摘要——本文广泛概述了人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 算法及其跨学科性质以彻底改变任何领域，讨论了它们的发展、基础、应用和挑战。人工智能和机器学习技术已经彻底改变了各个行业，推动了各个领域的创新和效率。本文探讨了人工智能和机器学习的多学科性质，强调了它们在分析大数据集、做出预测和自动化决策过程方面的重要性。它追溯了人工智能的历史里程碑，从艾伦图灵的开创性工作到深度学习和神经网络的兴起。本文介绍了机器学习算法的基础知识，包括监督学习、无监督学习和强化学习，以及它们在医疗保健、金融、工程、交通和电子商务中的实际应用。此外，本文还讨论了人工智能和机器学习技术面临的关键挑战，例如不确定性、算法选择复杂性和过度拟合，强调了持续研究和跨学科合作在应对这些挑战方面的重要性。本文的最终目标是加强人工智能和机器学习技术在塑造智能人工智能和机器学习驱动系统和智能社会的未来方面的范式改变潜力。
印度自然科学杂志（Ijons）
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机器学习对自然科学好还是坏？
抽象的机器学习（ML）方法对所有科学产生了巨大影响。但是，ML具有强大的本体论（只有数据存在），并且是一个强大的认识论，其中模型在持有培训数据上表现良好，则认为该模型被认为是好的。这些哲学与自然科学中的标准实践和关键哲学持强烈冲突。在这里，我们在自然科学和认识论具有有价值的自然科学中确定了ML的一些位置。例如，当在因果推理中使用表达的机器学习模型来表示混杂因素的效果，例如前景，背景或仪器校准参数，ML的模型容量和宽松的哲学可以使结果更加值得信赖。我们还表明，在某些情况下，ML的引入引入了强烈的，不必要的统计偏见。对于一个，当使用ML模型模拟物理（或第一原理）模拟时，它们会扩大确认偏见。对于另一个，当使用表达回归来标记数据集时，这些标签不能在下游关节或集合分析中使用而无需进行不受控制的偏见。标题中所有自然科学的问题都在问。也就是说，我们呼吁科学社区退后一步，并考虑ML在其领域的作用和价值。我们在这里给出的（部分）答案是从物理学的特定角度出发的。
印度自然科学杂志（Ijons）
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