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量子算法 - cleve@uwaterloo.ca
这些笔记的目的是用直观和技术定义解释量子信息处理的基础知识，让任何对线性代数和概率论有扎实理解的人都能理解。这些是“量子信息处理”课程第二部分的讲义（滑铁卢大学的课程编号为 QIC 710、CS 768、PHYS 767、CO 681、AM 871、PM 871）。课程的其他部分包括：初学者入门、量子信息理论和量子密码学。课程网站 http://cleve.iqc.uwaterloo.ca/qic710 包含其他课程材料，包括一些视频讲座。我欢迎对错误或任何其他评论的反馈。这可以发送到 cleve@uwaterloo.ca（如果可能的话，请在主题标题中注明“讲义”）。
生成建模的微分几何形状
我的一位前教授曾经将一本关于差异几何学的流行教科书描述为“厕所阅读”。诚然，他使用了更多粗略的术语。此描述意味着文字很容易访问，以至于他可以在经常浴室时阅读这本书。该描述并不意味着称赞。。。这本简短的书旨在是“厕所阅读”。差异几何形状经常被抽象地呈现，而驱动直觉隐藏得很好。相反，我试图使此文本尽可能容易地消化。。。也就是说，我认为您在机器学习和与此领域相关的标准数学工具方面具有一定的经验。也就是说，您应该熟悉基本演算，线性代数和概率理论。
纳米电子学/材料科学课程大纲（MTQP09）
网络定理、网络图、节点和网格分析。时域和频域响应。镜像阻抗和无源滤波器。双端口网络参数。传递函数、信号表示。电路分析的状态变量法、交流电路分析、瞬态分析。逻辑系列、触发器、门、布尔代数和最小化技术、多振荡器和时钟电路、计数器环、波纹。同步、异步、上下移位寄存器、多路复用器和多路分解器、算术电路、存储器、A/D 和 D/A 转换器。调制指数、频谱、AM 生成（平衡调制器、集电极调制器）、幅度解调（二极管检测器其他形式的 AM：双边带抑制载波、DSBSC 生成（平衡调制器）、单边带抑制载波、SSBSC 生成和相位调制、调制指数。
CS 677的教学大纲：高级计算机视觉，秋季2024年（8/5/24更新）
1。数学：使用微积分，分析几何，线性代数和概率理论的知识和能力。2。编程：在Python和重要的编程经验中编程的能力：尤其是将文本中描述的方法和数学表达式中描述的方法转化为程序。该课程很少出现代码甚至伪代码。3。其他课程：没有具体的先决条件课程。特别是，不需要AI，机器学习，深度学习，计算机视觉和图像处理的课程。4。入学考试：不会进行考试来评估先决条件。但是，数学或编程技能较弱的学生可能很难跟上课程的步伐。GPA低的学生应该自我评估成功完成课程的能力。
扩展Groth16的分离语句
摘要。Two most common ways to design non-interactive zero knowl- edge (NIZK) proofs are based on Sigma ( Σ )-protocols (an efficient way to prove algebraic statements) and zero-knowledge succinct non-interactive arguments of knowledge (zk-SNARK) protocols (an efficient way to prove arithmetic statements).然而，在加密货币（例如保护隐私凭证，隐私保护审核和基于区块链的投票系统）的应用中，通常使用加密，承诺或其他代数加密密码方案来实施一般性声明的ZK-SNARKS。此外，对于许多不同的算术陈述，也可能需要共同实施许多不同的算术陈述。显然，典型的解决方案是扩展ZK-SNARK电路，以包括代数部分的代码。然而，代数算法中的复杂加密操作将显着增加电路尺寸，从而导致不切实际的证明时间和CRS大小。因此，我们需要一个足够的证明系统来进行复合语句，包括代数和算术陈述。不幸的是，虽然ZK-SNARKS的连接相对自然，目前可以使用许多有效的解决方案（例如，通过利用提交和培训技术），很少讨论ZK-SNARKS的分离。在本文中，我们主要关注Groth16的分离陈述，并提出了Groth16变体-CompGroth16，该变体为Groth16提供了一个框架，以证明由代数和算术组成的组合组成的分离性陈述。特别是，我们可以将Compgroth16与σ -Protocol甚至Compgroth16与Compgroth16直接相结合，就像σ -Protocols的逻辑组成一样。从中，我们可以获得许多良好的属性，例如更广泛的表达，Beter Prover的效率和较短的CR。此外，对于Compgroth16和σ-协议的组合，我们还提出了两个代表性的场景，以证明我们的构建实用性。
量子算法-cleve@uwaterloo.ca
这些注释的目的是用直觉和技术定义来解释量子信息过程的基础知识，以对线性代数和概率理论有牢固理解的任何人都可以访问。这些是题为“ Quantum Information Processing”课程第二部分的讲义（带有QIC 710，CS 768，Phys 767，Co 681，AM 871，PM 871，在滑铁卢大学的PM 871）。本课程的其他部分是：初学者的底漆，量子信息理论和Quantum加密。课程网站http://cleve.iqc.uwaterloo.ca/qic710包含其他课程材料，包括一些视频讲座。我欢迎有关错误或任何其他评论的反馈。可以将其发送到cleve@uwaterloo.ca（如果可能的话，则带有主题标题的“讲义”）。
计算机工程专业
MTH 133 微积分 II MTH 223 线性代数和矩阵理论 MTH 233 微积分 III MTH 334 微分方程 PHY 146 大学物理 II 和 176 物理实验室 重要说明 强烈建议转校学生在大学早期与 CMU 联系，以确保其专业的课程顺序正确、优化课程安排并及时完成 CMU 学位。 CMU 工程与技术 (E&T) 989.774.3033 或 etdept@cmich.edu 有兴趣签约工程专业的学生必须在就读 CMU 的第一个学期与 CMU 工程与技术 (E&T) 顾问会面。 工程专业的学生必须每学期与他们的工程顾问会面，以选择合适的课程。 严格执行先决条件。
量子算法（i）-cleve@uwaterloo.ca
这些注释的目的是用直觉和技术定义来解释量子信息过程的基础知识，以对线性代数和概率理论有着深入了解的任何人都可以访问的方式。这些是题为“ Quantum Information Processing”课程第二部分的讲义（带有QIC 710，CS 768，Phys 767，Co 681，AM 871，PM 871，在滑铁卢大学的PM 871）。本课程的其他部分是：初学者的底漆，量子信息理论和Quantum加密。课程网站http://cleve.iqc.uwaterloo.ca/qic710包含其他课程材料，包括视频讲座。我欢迎有关错误或任何其他评论的反馈。可以将其发送到cleve@uwaterloo.ca（如果可能的话，则带有主题标题的“讲义”）。
PB89-175525 心理人机交互模型
• 确定展示心理模型形式和在模型上所使用的操作的行为。 “• 探索目标导向表征的替代观点（例如，所谓的序列/方法表征）并详细说明从它们预测的行为。• 扩展可能存在的心理表征类型，以包括那些可能不是机械的，例如代数和视觉系统。• 确定人们如何混合不同的表征来产生行为。• 探索如何获得有关系统的知识。• 确定个体差异如何影响系统的学习和性能。• 探索系统的训练序列的设计。 • 提供系统为系统设计师提供工具，帮助他们开发能够在用户中唤起“良好”表现的系统。• 扩展本研究的任务领域，以包括更复杂的软件。