通用选修课 II:第 4 学期 印度经济-II 课程简介 本课程探讨特定行业的政策及其对印度主要经济指标趋势的影响。它重点介绍主要的政策辩论,并通过实证证据评估印度经济。
正式选择GDB限制选修课的时间是您服用GDB 187的季度。作为此类课程的一部分,您将最终确定并提交限制选修课列表,以及计划参加(或已经参加或已参加)这些课程的时间表,并为您选择课程的简洁理由。GDB将在您的GDB 187季度结束时审查您的提交。它将评估以符合下面所述的规则以及理由的力量和逻辑。如果其中任何一个问题,您将有机会提交经修订的限制选修课清单。重要的是要根据GDB 187期末考试日期审查清单:没有审查,就无法获得批准,未经批准,您可能会收到GDB 187的不完整。可以通过您的最新课程和理由列表向GDB建议团队(gdb-advise@ucdavis.edu)提交新表格(gdb-advise@ucdavis.edu),进行更改或更新。此过程是提交新表格以批准您更新的RE列表。重要的是要记住,您应该在倒数第二季度结束之前获得最终的重新表格。例如,如果您打算毕业春季季度,则应在冬季季度结束时获得最终认可的RE表格。记住,学生有责任在课程安排中检查RES是否有可能发生冲突。
6454 博士SK Hasane Ahmmad 6454 博士SK Hasane Ahmad 6365 Dr.Aravindhan Alagarsamy 6365 Dr.Aravindhan Alagarsamy 6213 Dr.Aravindhan Alagarsamy。纳伦达斯 6213 博士Naren Das 5921 Dr.Poorna Priya 5921 Dr.Poorna Priya 2213 Mr.M.Venkateswara rao 2213 Mr.M.Venkateswara rao 5884 Dr.Arjuna muduli 5884 Dr.Arjuna muduli 5675 Dr.K.Pragha 565 Dr.Pragha.
b'MSC植物学是一项为期两年的课程,有助于对生物学主题有更好,更深入的了解。该课程具有实用性和理论结构。在实验室中给学生提供课程,以更好地了解植物生活。该课程旨在涵盖诸如微生物学,植物学,植物解剖学,分子生物学等的选修和核心主题。追求硕士学位植物学的过程还可以帮助学生在诸如兽医,农艺学,细胞学,林业等学科方面进行专业化。
第2周星期四08:00 AM - 17:00,星期五08:00 AM - 17:00星期六08:00 AM - 17:00 FRIDAYS:从17:30起所有其他模块星期六和星期日:从08:00 开始第2周星期四08:00 AM - 17:00,星期五08:00 AM - 17:00星期六08:00 AM - 17:00 FRIDAYS:从17:30起所有其他模块星期六和星期日:从08:00
•ME 336:材料处理•ME 350:工程师的机床操作•ME 368C:添加剂制造•ME 371D:医疗设备设计与制造•ME 372C:机械测量理论与设计•** ES 277:人类产品设计(2个学期)(2个学期)
演示文稿是带有讲义的固定时间窗口中的口头演示,该介绍是基于有关特定主题的奏效文本。目的是传达知识,信息和联系。投资组合考试(PF)最多包括三种评估书面评估,口服评估,实践评估和学生研究项目的评估。在书面证明作为考试的情况下,处理时间不得超过60分钟。研究计划包含有关投资组合考试的评估的信息,包括这些评估的范围,提供这些评估的时期,部分评估如何导致对投资组合评估的整体评估,审查员确定了总体评估以及总体结果以及导致投资组合测试失败的情况。部分服务与考试的主题相同。整个投资组合检查的时间和内容应大致与口头或书面模块检查的时间和内容相对应。
comp2500 - 安全原则Comp3100 - 系统管理Comp3125 - 数据科学基础COMP3480 - 云计算Comp3550 - 计算机安全性(本课程保留用于网络安全学生,直到注册的第一个周后,直到Comp3575)comp3575 - 用于网络效率和费用的cy cyerics cyerics cyerics cyerics cyerics cyerics cyerics cyerics cyerics cyerics cyerics cyerics cyersic cyersic cy cy cy cy cy cy cy(注册的第一个星期)Comp3800 - 数据可视化Comp3800 - 软件定义的网络Comp3800 - 云计算系统Comp4225 - 游戏设计项目Comp4650 - Web开发(本课程保留为IT和计算机网络为学生保留,直到注册的第一个星期后)for Incormentation for Incormentation for Gaming -ai for Gaming – ai for Game Mather 4050 - Machine 4050
现代的计算机视觉深度学习模型理解和使用(例如B.卷积神经网络(CNN),Resnet,Yolo和Mask R-CNN,用于对象识别,分割或分类等任务)。